All-In terbaru: Anthropic bersiap IPO berhadapan dengan OpenAI, mengungkap ROI AI yang sebenarnya, batasan ekspor model dari Tiongkok, dan kepemilikan saham massal

整理 & 编译：深潮 TechFlow

**嘉宾：**Chamath Palihapitiya（Social Capital 创始人）、Brad Gerstner（Altimeter Capital 创始人兼 CEO）、David Sacks（Craft Ventures 合伙人）

**主持人：**Jason Calacanis，All-In Podcast

**播客源：**All-In Podcast

**原标题：**OpenAI vs Anthropic IPOs， Anthropic $3T， Zuck's Price War， China Ends Open Source？， Trump Accounts

**播出日期：**2026 年 7 月 11 日

要点总结

Ini adalah episode All-In ke-280. Friedberg sedang cuti, dan Brad Gerstner mengisi. Acara dimulai dengan adu lari IPO berskala triliunan: SpaceX sudah go public dengan valuasi 1,75 triliun dolar AS, Anthropic pada 1 Juni sudah diam-diam mengajukan, dan OpenAI menyusul tak lama setelahnya. Gavin Baker memprediksi pendapatan Anthropic tahun ini bisa menembus 100 miliar dolar AS, dengan valuasi saat IPO hingga 3 triliun. Brad tanpa ragu mengatakan Altimeter akan masuk besar-besaran ke IPO kedua perusahaan itu.

Namun Chamath menumpahkan “air dingin”. Ia menemukan biaya token perusahaannya naik dua kali lipat setiap 45 hari, sementara produktivitas di hilir cuma naik maksimal 5%. Ia bertanya kepada Claude 5: berapa kenaikan EPS yang diberikan AI ke S&P 500? Jawabannya 50%. Tapi saat dikeluarkan bagian penjualan chip NVIDIA ke Amazon, pertumbuhan EPS aktual S&P 493 cuma 9%, dengan sebagian besar berasal dari kekuatan penetapan harga di atas inflasi dan buyback; ROI AI yang benar-benar attributable berada di kisaran 0 sampai 2%. Kesimpulan Chamath: jika bisa IPO sekarang, lakukan sekarang—manfaatkan jendela saat angka-angka itu belum “meresap” ke garis ketinggian pemahaman pasar.

Topik berikutnya beralih ke China. Reuters melaporkan CCP sedang mempertimbangkan pembatasan akses ke model AI top China untuk luar negeri, serta memasukkan kebocoran riset AI sebagai kejahatan keamanan nasional. Sacks pernah membahasnya di Washington dan Gedung Putih, bahkan bersama Kementerian Keuangan; penilaiannya: strategi China mirip seperti Sam Altman dulu—mengejar dan membuka sumber, lalu setelah mengejar mulai menutup sumber. Ia juga mengungkap ada watermark distilasi model frontier di GLM-5.2 versi 5,2, dan pemerintah AS kemungkinan akan turun tangan untuk menargetkan distilasi. Di bagian akhir, Brad menghabiskan hampir satu jam untuk membahas Trump Accounts: program memberi 1.000 dolar AS untuk setiap bayi baru lahir di AS, plus rencana menginvestasikan ke S&P 500. Dalam 24 jam setelah aplikasi rilis, sudah ada 1,5 juta akun dibuka, menghimpun lebih dari 1 miliar dolar AS dana simpanan.

Ringkasan Poin Penting

Tentang waktu IPO

• Chamath："Kalau bisa IPO sekarang, lakukan sekarang—ambil jendela ketika Anda bisa melepas dengan harga tinggi dan mengumpulkan dana besar. Menurut saya saat itulah waktunya."
• Brad："Hari ini Altimeter akan membeli dua IPO ini secara besar-besaran berdasarkan skala dan bobot."
• Brad："Pendapatan tahunan ter-setaranya Anthropic bisa melampaui 100 miliar dolar AS, sementara pendapatan ke depan SpaceX baru 35 miliar. Berdasarkan keberhasilan SpaceX, ini akan jadi IPO fenomenal."

Tentang AI ROI

• Chamath："Biaya token saya naik dua kali lipat setiap 45 hari, dan produktivitas di hilir mungkin paling tinggi 5%. Ketika biaya naik dua kali lipat, hasilnya pada dasarnya datar."
• Chamath："Pertumbuhan EPS S&P 493 adalah 9%, dan sebagian besar berasal dari kekuatan penetapan harga di atas inflasi; sisanya 3% dari buyback. ROI AI yang benar-benar nyata ada di kisaran 0 sampai 2%."
• Brad："Kami belum pernah melihat pertumbuhan pendapatan seperti ini—kami bahkan belum pernah melihat TAM sebesar ini. Kecerdasan adalah pasar yang bisa dialamatkan terbesar sepanjang sejarah manusia."

Tentang open-source vs closed-source

• Sacks："Semangat perusahaan ada, tapi kapabilitasnya lemah. Mereka ingin memindahkan dari model closed-source, tapi tidak bisa."
• Sacks："Porsi open-source dalam belanja perusahaan sebenarnya menurun: dari 19% tahun lalu menjadi 11% tahun ini."
• Brad："Mengganti penasihat 200 dolar AS per jam dengan model murah 3 dolar AS atau model frontier 15 dolar AS—selisih itu pada dasarnya tidak penting. Yang penting apakah model 15 dolar AS bisa menyelesaikan tugas tanpa salah."

Tentang pergeseran open-source China

• Sacks："Strategi China adalah: saat mengejar, mereka buka sumber; setelah mengejar, mereka tutup sumber. Sam Altman melakukan hal yang sama tiga tahun lalu."
• Sacks："GLM-5.2 punya watermark distilasi Mythos di dalamnya. Pemerintah AS akan menindak distilasi—itu semestinya."
• Chamath："Hal terbaik untuk AS adalah jika China juga melahirkan komunitas penganut kiamat yang terus khawatir AI menganggur dan risiko eksistensial."

Tentang Trump Accounts

• Brad："Kalau saat lahir dapat 1.000 dolar AS, lalu ada orang yang menambahkan lagi—setiap minggu nabung 10 dolar AS—saat 18 tahun menjadi 50 ribu dolar AS. Semua diinvestasikan ke S&P 500."
• Sacks："Kalau akun Trump diisi sejak awal, dengan tingkat pengembalian pasar 30 tahun terakhir, anak itu akan jadi jutawan saat usia 28 tahun."
• Jason："Ini bisa menggantikan jaminan sosial. Ini menggantikan sumpah berdonasi."

Isi Utama

Bab 1: Adu Lari IPO Berskala Triliunan—SpaceX Jadi Contoh, OpenAI dan Anthropic Siap Tampil

**Jason：**Kita mulai dari pembaruan IPO. Ada adu sprint IPO level triliunan dolar AS yang sedang berlangsung: SpaceX sudah go public, harga transaksinya kira-kira di dekat harga penawaran. Penetapan harga bisa dibilang sempurna, lalu secara teoritis tinggal dua lagi: OpenAI dan Anthropic. Saham SpaceX sempat menanjak ke 200 dolar AS, sekarang turun ke 150 dolar AS, tepat di sekitar harga penawaran. Saat ini valuasinya 2 triliun, perusahaan terbesar ke-7 di dunia. Anthropic pada 1 Juni sudah diam-diam mengajukan; Polymarket menilai peluang IPO tahun ini sebesar 65%. Gavin Baker dua minggu lalu mengatakan ia percaya pendapatan Anthropic akhir tahun ini bisa melampaui 100 miliar dolar AS dan meraih profit, dan kalau IPO sekarang valuasinya bisa mencapai 3 triliun. Chamath, Anda sebelumnya bilang meloloskan Elon untuk IPO lebih dulu itu langkah bagus—seberapa besar probabilitas kedua perusahaan ini keluar pada kuartal tahun ini atau kuartal pertama tahun depan?

Chamath menilai kedua perusahaan itu bisnis yang sangat bagus, tapi masalah intinya: di mana harga bersih pasar (market-clearing price) akan terbentuk. Ini lebih bergantung pada seberapa besar “nafsu” pasar terhadap emisi saham baru, dan pada level harga seperti apa pasar bisa menyerapnya.

OpenAI dan Anthropic berada pada fase yang berbeda. Informasi terakhir yang diungkapkan OpenAI menunjukkan burn rate kas masih tinggi karena bisnisnya lebih terpecah dan lebih bergantung pada sisi konsumen. Brad sebelumnya menyebut bahwa Anthropic mungkin sudah secara tak terduga meraih profit. Chamath membagikan detail: ia bertanya kepada CTO-nya tentang pengeluaran token, dan jawabannya "saat ini setiap 45 hari lipat dua". Ia menekan soal peningkatan produktivitas di hilir: CTO berkata "maksimal 5%". Biaya berlipat dua, sementara pendapatan pada dasarnya sejajar. CTO menjelaskan bahwa untuk mencapai peningkatan iterasi berikutnya dibutuhkan token jauh lebih banyak, karena efek sudah mulai mengalami penurunan marjinal (marginally diminishing).

Penilaian Chamath adalah: kalau bisa IPO sekarang, lakukan sekarang—sebelum angka-angka ini meresap ke cara pasar memahami. Kurang lebih itulah jendela untuk menghimpun dana besar dengan harga tinggi.

Sebagai investor di dua perusahaan itu, Brad memberi gambaran yang lebih optimistis. IPO SpaceX ibarat buku teks: dana yang dihimpun 75 miliar dolar AS, valuasi 1,75 triliun, revenue ke depan sekitar 35 miliar; saat ini harga saham sudah naik 25%. Pendapatan Anthropic—katanya—tahun ini bisa menembus 100 miliar dolar AS; kalau itu terjadi, pendapatan GAAP tahun depan kemungkinan jauh melampaui angka itu. Berdasarkan preseden kesuksesan SpaceX, Brad yakin ini akan jadi IPO fenomenal. SpaceX melakukan terobosan pada total IPO, penetapan harga, likuiditas, inklusi indeks, dan pengaturan lock-up; baik Anthropic maupun OpenAI belajar darinya.

Terkait kontroversi inklusi indeks, Brad menjelaskan bahwa aturan sebelumnya memang ada alasannya—kebanyakan perusahaan baru yang IPO masih lebih muda, pendapatan lebih sedikit, dan profitabilitasnya lebih lemah. Tetapi SpaceX terlalu besar dan terlalu penting untuk tidak dimasukkan indeks; itu justru tidak masuk akal. Bursa dan perusahaan indeks melakukan penyesuaian, tidak dimasukkan pada titik tertinggi, untuk menghindari masalah penarikan 30% yang umum terjadi setelah IPO menimpa investor pasif.

Brad juga membeberkan perkembangan terbaru OpenAI: pendapatan sudah pulih ke sekitar 70 miliar dolar AS tahun ini, dan GPT6 kemungkinan dirilis dalam 30 hari. Walau tidak lebih tinggi dari dua kali revenue SpaceX dan masih di bawah rumor 100 miliar dolar AS milik Anthropic, sebagai salah satu dari dua laboratorium riset frontier, dengan laju pertumbuhan seperti ini IPO melampaui 1 triliun masih masuk akal. Ia tidak menganggap ada “kompetisi” antara keduanya; mereka akan bertindak saat waktu sudah matang. Struktur korporasi OpenAI lebih kompleks, jadi kemungkinan terjadi setelah Anthropic.

Bab 2: Biaya Token Berlipat Dua Tiap 45 Hari, ROI Investasi AI Hampir Nol?

**Jason：**Beberapa minggu ini kita terus membahas masalah ROI dari belanja token. CTO dan CEO di industri mulai merespons secara terbuka di X. CTO Uber, Pinen, membagikan pendekatan mereka: 99% engineer memakai alat AI, lebih dari 70% pull request datang dari agent lokal atau berbasis cloud, dan engineer sudah membangun 200 skill agentik. Mereka menempatkan engineer ke berbagai departemen sebagai "frontline deployment engineers", lalu menyisir proses bersama para kepala departemen. Brad, bagaimana Anda melihat pendekatan Uber ini?

Brad merasa Chamath benar, masalahnya hanya kerangka waktunya. Sekarang memang ada banyak uang yang dibelanjakan pada bucket eksperimen, dan mungkin belum ada ROI langsung. Tapi adopsi AI oleh perusahaan masih terlalu dini. TAM itu adalah setiap perusahaan di Bumi—besar, tak pernah ada sebelumnya. Distribusi pendapatan juga tidak terkonsentrasi; jutaan pelanggan setiap hari membuat keputusan rasional secara independen.

Brad membuat prediksi berani: jika pendapatan Anthropic melebihi 100 miliar dolar AS di akhir tahun, pendapatan mereka tahun depan bisa naik 3 sampai 5 kali lagi. Dari 100 miliar ke 300 miliar, tambahan pendapatan 200 miliar di Silicon Valley adalah sesuatu yang hampir tidak terpikirkan sebelumnya.

Kritik Chamath terfokus pada keberlanjutan ROI. Ia bertanya dua hal kepada Claude 5. Pertama: berapa kenaikan EPS yang dibawa AI ke S&P 500? Jawabannya 50%. Tetapi ia mendapati angka itu juga memasukkan pendapatan dari penjualan chip NVIDIA ke Amazon. Lalu ia bertanya soal pertanyaan kedua: berapa kenaikan EPS S&P 493 (tanpa Mag7)? Jawabannya 9%. Dirinci, sebagian besar berasal dari kekuatan penetapan harga di atas inflasi, dan 3% lagi dari buyback. ROI yang benar-benar bisa diatribusikan ke AI berada di kisaran 0 sampai 2%.

Chamath menilai dari sisi perusahaan memang tampak glamor, tapi masalahnya investor pintar seperti Brad dan Gavin pada akhirnya akan bertanya: berapa ROI kamu? Di mana kenaikan EPS aktualnya? Kalau jawaban yang keluar adalah "saya kurang yakin", dan kamu juga tidak punya kekuatan penetapan harga yang berkelanjutan, bisnis perusahaan menjadi rapuh. Sisi konsumen justru jadi tempat berlindung karena kamu punya puluhan juta pembeli; titik harga jauh lebih kecil, dan perbedaan pada dua order besaran membuatmu luput dari peninjauan ROI.

Jason menambahkan perspektif: keunikan teknologi ini adalah ia menyentuh semua orang di dalam organisasi. Saat Excel diluncurkan, departemen akuntansi senang, tapi HR dan bagian pemasaran tidak merasakan banyak. AI berbeda: di organisasi 1.000 orang, semua orang memakainya, masing-masing menghabiskan 200 dolar AS per bulan; jika menjadi 400 dolar AS, dibanding gaji tahunan 150 ribu dolar AS, itu hanya tambahan 3 sampai 4%. Pertanyaan kuncinya: apakah teknologi itu membuat orang menjadi 3 sampai 5 kali lebih efisien? Jika ya, itulah yang menjelaskan mengapa belanja token melonjak.

Bab 3: Open-source vs Closed-source—Pendapatan Terkonsentrasi ke Frontier, Tapi Perusahaan Ingin Kabur

**Jason：**Sacks, CTO mulai membahas smart routing di X. Langkah pertama mengirim tugas ke open-source model; kalau tidak bisa, fallback ke Claude. Anda melihat tren ini bagaimana? Kalau Anda investor, saat CFO dari model frontier mulai bertanya "bisa lebih murah nggak", Anda bagaimana melihat pertumbuhan model frontier?

Sacks berpendapat CTO perusahaan memang ingin memindahkan konsumsi token ke model yang lebih murah. Mereka melihat biaya token terus meroket, lalu mencari cara menekan rem atau setidaknya mengendalikan. Ditambah lagi isu kedaulatan AI yang sempat dibahas minggu lalu, perusahaan khawatir menyerahkan alpha inti ke laboratorium frontier yang suatu hari bisa menjadi pesaing.

Penilaian inti Sacks adalah: perusahaan ingin pindah dari model closed-source, tapi mayoritas tidak punya kemampuan teknis untuk melakukannya. Semangat ada, tapi tubuhnya lemah.

Coinbase dan DoorDash sudah melakukannya: mereka membangun middleware routing token, mengirim tugas frontier ke model frontier, dan tugas non-frontier ke model biasa. Tapi kebanyakan perusahaan tidak punya kemampuan itu. Itulah sebabnya porsi dompet untuk model closed-source justru meningkat. Pangsa open-source dalam belanja perusahaan turun dari 19% tahun lalu menjadi 11% tahun ini. Tentu ini tidak berarti penggunaan turun; bisa jadi hanya karena menggunakan open-source model hanya membayar biaya hosting, bukan membayar lab, sehingga sulit dihitung.

Sacks juga mengutip pendapat pendiri Decagon: ketika Anda sudah pasti apa yang ingin Anda lakukan, model open-source yang kecil dan murah itu tepat; tapi Anda butuh data dan post-training. Kalau Anda belum tahu mau berbuat apa, Anda ingin kecerdasan umum terkuat. Kasus use case yang matang pakai open-source, yang belum matang pakai model frontier.

Jason menyebut temuan pendiri Databricks, Ali: model yang sama, jika harness-nya berbeda (framework orkestrasi tugas), biaya bisa dipotong setengah. GLM-5.2 dengan harness spesifik tampil sangat baik, jumlah tugas langsung dipotong setengah. Jason sendiri punya pengalaman: ia membuat agent untuk menemukan tren yang berjalan tiap jam; setelah dioptimasi, konsumsi token turun 80%. Ketika token jadi lebih murah, ia mengubah agent dari menjalankan tiap hari menjadi tiap jam, lalu membelah satu agent menjadi tiga tugas paralel. Saat bangun tidur, 14 tugas sudah selesai; rasanya benar-benar berbeda.

Pandangan Brad: debat inti adalah apakah kecerdasan akan mengalami konvergensi. Saat DeepSeek moment terjadi 18 bulan lalu, pasar turun 40%. Banyak orang mengira model frontier akan tamat, open-source akan membunuh mereka. Tapi 18 bulan kemudian, faktanya justru kebalikan. Tweet dari Jesse Zang menyoroti bahwa porsi dompet laboratorium frontier sebenarnya meningkat, meski penggunaan token naik di dua sisi.

Brad mengajukan asumsi yang bertolak belakang dengan intuisi: mungkin kecerdasan sama sekali tidak akan konvergen. Jika superintelligence menjadi mampu berekursi sendiri, makin pintar model makin banyak uang yang dihasilkan; uang yang makin banyak akan dibelanjakan untuk membeli lebih banyak komputasi; makin banyak komputasi akan membangun model yang lebih baik. Jarak mungkin bukan mengecil dalam 2 sampai 3 tahun ke depan, melainkan melebar.

Jason juga menyebut ia mewawancarai CEO Lovable, Anton. Produk mereka live sekitar 30 bulan, pendapatan dari nol naik sampai 600 juta dolar AS. Ia juga bertanya CEO 11Labs, Matti: kalian adalah pelanggan besar model frontier, menghabiskan puluhan juta dolar AS per tahun; apakah kalian khawatir soal kebocoran data dan kompetisi? Keduanya menjawab bahwa mereka membangun model sendiri untuk riset dan pengembangan. Ini adalah pelanggan besar angka delapan hingga sembilan digit. Kalau mereka semua mulai membangun model vertikal, laboratorium frontier akan merasakan tekanan. Tapi Chamath membalas: jika 11Labs ingin membuat voice agent terbaik di dunia, dan kemampuan voice terbaik berasal dari laboratorium frontier, apakah mereka mampu menanggung biaya memakai model internal yang kurang optimal di pasar kompetitif?

Bab 4: Perang Harga Zuck—Kualitas Setara, Biaya 1%

**Jason：**Meta minggu ini merilis Spark 1.1, sebuah model encoding agentik yang sangat kuat dengan harga sangat rendah. Zuck aktif luar biasa di X, mengirim tweet paling banyak dalam sejarah. Intinya ia mengatakan: saya memberi kualitas yang sama, tapi biaya cuma 1% dari sebelumnya. Brad, bagaimana Anda melihat strategi Zuck ini?

Brad berpendapat Meta sebelumnya salah langkah dalam strategi open-source, tapi sekarang Zuck secara jelas memilih arah perang harga. Meta juga merilis API model baru—bukan hanya membuat model, tapi juga menyediakan token. Kompetisi untuk AS itu kabar baik.

Brad menjelaskan dengan analogi mengapa model frontier tidak mudah digantikan: kalau AI agent Anda menggantikan konsultan 200 dolar AS per jam, memakai model murah 3 dolar AS atau model frontier 15 dolar AS, selisihnya tidak terlalu penting. Yang menentukan adalah apakah 15 dolar AS itu bisa menyelesaikan tugas tanpa salah. Kalau tugas jatuh di tengah jalan, Anda rugi dua kali: token dan waktu.

Chamath punya pandangan berbeda. Ia bilang seperti saat iPhone baru keluar semua orang terus upgrade karena harga baru itu layak. Tapi akan ada hari ketika orang berkata "ponsel lama sudah cukup". Saat ia mencoba Claude 5, ia menemukan beberapa arah riset dibatasi, tidak menjawab. Setiap orang pada titik waktu berbeda akan sampai pada ambang "cukup sudah cukup".

Chamath juga membagikan pengalamannya di Komite AI PBB. Ia hadir bersama Benioff, Jensen, Brad Smith dalam acara Komite AI PBB yang dipimpin Benioff. Pengamatannya: tidak ada satu negara pun yang tidak menyusun strategi AI kedaulatannya sendiri, dan tidak ada negara yang bersedia menjadikan model closed-source AS sebagai jawaban. Banyak negara lebih memilih mengambil model open-source—misalnya milik NVIDIA—lalu membangun seluruh infrastruktur sendiri.

Contoh AI kedaulatan termasuk model Falcon milik Uni Emirat Arab, LLM bahasa Arab Saudi, dan konsorsium Neoterra yang Jepang investasi 6 miliar dolar AS yang langsung melompat ke AI fisik dan robotika. Chamath menilai ketika model mencapai level frontier 95% sampai 99%, banyak negara akan bilang "sudah cukup". Di sisi lain, beberapa perusahaan tidak punya pertumbuhan pendapatan yang cukup untuk menopang belanja seperti itu, dan juga tidak punya nyali untuk pengurangan biaya skala besar. Seperti surat terkenal yang ia kirim ke Zuck: Zuck baru akhirnya mengeksekusi karena didorong tekanan. Kebanyakan perusahaan hanya akan membiarkan masalah menumpuk.

Bab 5: China Pertimbangkan Membatasi Ekspor Model AI—Kejar Dulu Lalu Mulai Tutup Pintu

**Jason：**Reuters melaporkan CCP sedang mempertimbangkan membatasi akses luar negeri ke model AI top China. Dua lembaga regulator mengadakan pembahasan dengan Alibaba, ByteDance, dan Z.AI (yang membuat GLM-5.2), terkait pembatasan akses luar negeri untuk model open-source dan closed-source tingkat teratas. Mereka juga memasukkan kebocoran riset AI sebagai kejahatan keamanan nasional, serta ingin mengatur siapa yang boleh berinvestasi di laboratorium AI China. Sacks, minggu lalu saya mengajukan pertanyaan balik: apakah AS perlu melarang model China? Sekarang dibalik: China bilang mau membatasi. Anda melihat langkah ini bagaimana?

Sacks menilai kabar ini mungkin sedikit dilebih-lebihkan. Model nomor satu China adalah milik ByteDance, yang memang closed-source. Qwen dari Alibaba sebelumnya open-source, tapi kemungkinan sekarang beralih ke closed-source. GLM-5.2 dari Z.AI sebelumnya open-source, dan sekarang juga beralih ke closed-source.

Penilaian Sacks: strateginya jelas—ketika mengejar, buka sumber; ketika sudah mendekati frontier, tutup sumber. Sam Altman melakukan hal persis seperti itu pada OpenAI tiga tahun lalu: dari nirlaba menjadi profit, dari open-source menjadi closed-source.

Kelebihan open-source adalah menarik komunitas developer, dan di bidang AI memberi Anda data learning untuk memperkuat learning reinforcement. Tapi begitu Anda mengejar sampai dekat, closed-source mampu menangkap seluruh nilai.

Sacks minggu ini membahas isu tersebut di Washington, di Gedung Putih, dan di Kementerian Keuangan. Ia berkata di antara semua kontroversi regulasi, ada satu hal yang benar-benar menjadi konsensus: memimpin China dengan segala cara. Dari presiden ke bawah, semua orang bertanya "sejauh mana kita unggul" dan "apa yang perlu dilakukan agar tetap unggul". Gagasan untuk menyingkirkan laboratorium frontier AS sekaligus membuat model open-source China bebas mengalir tidak ada di Washington. Ia juga mengungkap GLM-5.2 memiliki watermark distilasi Mythos, dan pemerintah AS besar kemungkinan akan turun tangan untuk menargetkan distilasi.

Sacks berpendapat kebijakan China seperti ini justru tidak banyak berdampak bagi AS. AS punya kemampuan untuk membuat model open-source, NVIDIA melakukannya, Reflection juga melakukannya. Ia membahas dengan laboratorium frontier kenapa tidak membuat open-source, dan jawabannya adalah "permintaan tidak terlalu besar; kalau permintaan besar, kita lakukan". Untuk China, membatasi ekspor bisa jadi justru lebih menyakiti diri mereka sendiri.

Chamath bercanda: hal terbaik untuk AS adalah jika China juga melahirkan komunitas penganut kiamat, yang tiap hari khawatir AI menganggur dan risiko eksistensial. Jika laboratorium China juga mulai dibelenggu regulasi, itu akan jadi keuntungan terbesar bagi AS.

Bab 6: Trump Accounts—Buka Rekening S&P 500 untuk Setiap Anak AS Sejak Lahir

**Jason：**Brad minggu ini ke Washington. Aplikasi Trump Accounts sudah menjadi aplikasi dengan unduhan nomor satu di dunia. Selamat, Brad—ini kerja keras selama empat tahun. Ceritakan apa yang terjadi.

Brad menjelaskan ini adalah perjalanan empat tahun. Tahun lalu, Invest America Act ditandatangani menjadi undang-undang sebagai bagian dari paket; tahun ini, pada 4 Juli, aplikasi resmi rilis. Setiap bayi baru lahir di AS mendapat 1.000 dolar AS, dimasukkan ke rekening investasi privat, dan semuanya diinvestasikan ke S&P 500. Rekening itu gratis seumur hidup. Dalam 24 jam setelah peluncuran, dibuka 1,5 juta akun, menghimpun lebih dari 1 miliar dolar AS simpanan. Mereka menggelar upacara pukul lonceng gabungan pertama kali dalam sejarah di New York Stock Exchange dan Nasdaq di Oval Office Gedung Putih, dihadiri ratusan CEO. Presiden mengusulkan agar untuk 50 sampai 70 juta anak di bawah usia 18 tahun dibuatkan rekening otomatis.

Sacks menganalisis dari perspektif perencanaan keuangan: setiap tahun bisa menyetor 5.000 dolar AS ke rekening anak (bisa oleh keluarga maupun teman), dan pemberi kerja bisa menyumbang 2.500 dolar AS bebas pajak. Sebelum usia 18 tahun, mendapat manfaat dari bunga majemuk bebas pajak. Setelah usia 18 tahun, bisa menarik hingga 25% untuk membeli rumah, memulai bisnis, atau kuliah, lalu sisanya digulirkan ke IRA. Kalau menunggu sampai anak tidak lagi menjadi tanggungan (misalnya baru lulus dalam rentang tarif 0%), lalu melakukan konversi dari IRA ke Roth IRA, hampir tanpa pajak mengubah uang menjadi investasi bebas pajak seumur hidup.

Sacks menghitung: jika akun Trump diisi penuh sejak awal, dengan tingkat pengembalian pasar 30 tahun terakhir, saat usia 28 tahun anak itu jadi jutawan. Jika saat 18 tahun sudah punya 200 sampai 300 ribu dolar AS, saat usia 60 tahun nilainya bisa membesar jadi lebih dari 10 juta dolar AS dengan bunga majemuk.

Ada juga rangkaian pengumuman besar untuk sisi filantropi. Michael dan Susan Dell menyumbang lebih dari 6 miliar dolar AS untuk 25 juta anak dari keluarga menengah ke bawah, masing-masing 250 dolar AS. Gwen Shotwell, presiden SpaceX, menyumbang 350 juta dolar AS saham SpaceX yang diarahkan untuk anak-anak di komunitas berpenghasilan rendah. Micron menyumbang 250 juta dolar AS, dengan plafon 1.000 dolar AS untuk anak setiap karyawan. Brad sendiri menyumbang 100 juta dolar AS yang mencakup semua anak di negara bagian Indiana.

Brad mengatakan mereka memberi tahu presiden bahwa mereka memperkirakan bisa mengumpulkan 100 miliar dolar AS dalam 12 bulan. Ini akan menjadi platform filantropi langsung terbesar dalam sejarah AS: tanpa perantara, uang langsung masuk ke rekening anak, dan tidak bisa diambil sebelum usia 18 tahun. Dengan lintasan seperti ini, 10 tahun ke depan bisa ada lebih dari 100 juta rekening investasi privat, dan 15 tahun ke depan mungkin ada 2 sampai 4 triliun dolar AS masuk ke rekening keluarga yang tadinya sama sekali tidak punya.

Jason menyimpulkan dari sudut pandang yang lebih makro. Ia mengatakan program ini bisa menggantikan jaminan sosial, dan menggantikan sumpah berdonasi. Saat ini di AS hanya 50% orang yang punya saham; jika Trump Accounts berhasil dipromosikan, bisa naik ke 70% sampai 75%. Australia adalah salah satu negara paling bahagia di dunia karena sistem superannuation mereka memaksa tiap orang menyetor 12% sampai 14% pendapatan ke rekening semacam 401k. Trump Accounts melakukan hal yang mirip, tapi pada lapisan yang lebih mendasar.

Jason juga secara khusus berterima kasih kepada Joe Gebbia (co-founder Airbnb) yang bergabung untuk bertanggung jawab atas desain perangkat lunak pemerintah yang mengurusi program ini. Ia mengatakan pemerintah AS membuat perangkat lunak consumer-grade yang sangat bagus—ini jarang terjadi dalam sejarah. Brad menambahkan bahwa timnya termasuk Michael Dell, Vlad Tenev (CEO Robinhood), Joe Gebbia, dan Luke Pettit dari Kementerian Keuangan; targetnya bukan hanya membuat produk terbaik di pemerintahan, melainkan salah satu produk consumer-grade terbaik.