Stanford 423 halaman laporan AI dirilis! Kesenjangan antara China dan AS hanya 2,7%, Tsinghua DeepSeek masuk ke sepuluh besar dunia

Ditulis oleh: Xin Zhi Yuan

Editor: Hao Kun Peach

【Pengantar Xin Zhi Yuan】Laporan Indeks AI 2026 dari Stanford dirilis dengan gemilang! Dokumen sepanjang 432 halaman ini sangat bernilai: kompetisi puncak AI antara China dan AS, jarak yang hampir hilang, kini hanya tersisa 2,7%. Produksi tahunan AI top dunia mencapai 95 model, hampir semuanya dari perusahaan besar. Yang paling kejam, pekerjaan pengembang usia 22-25 tahun telah berkurang 20%.

Hari ini, Stanford HAI merilis secara besar-besaran “Laporan Indeks AI 2026”!

Laporan tahunan sepanjang 423 halaman ini secara komprehensif mengungkap peta kekuasaan terbaru di industri AI global.

Ini memberikan satu kesimpulan utama: kemampuan AI berkembang dengan sangat cepat; tetapi kemampuan manusia untuk menilai dan mengendalikan AI justru belum mengikuti langkahnya.

Yang paling mengejutkan adalah—

Jarak performa model AI China dan AS hampir hilang, keduanya sering berganti posisi dalam pertarungan puncak, saat ini keunggulan Anthropic hanya tersisa 2,7%.

Amerika Serikat menginvestasikan lebih banyak uang di AI daripada siapa pun, tetapi semakin sulit merekrut talenta terbaik.

Laporan juga menunjukkan bahwa evolusi AI tidak mengalami yang disebut “bottleneck”, malah melaju dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dalam setahun terakhir, lebih dari 90% model top dunia dalam masalah ilmiah doktoral, inferensi multimodal, dan matematika kompetisi, telah menyamai bahkan melampaui manusia.

Terutama dalam kemampuan coding, skor SWE-bench dalam satu tahun meningkat dari 60% menjadi hampir 100%.

Namun, fenomena “kecenderungan satu bidang” AI sangat parah, menunjukkan kondisi yang tidak seimbang:

LLM bisa meraih medali emas IMO, tetapi tidak bisa membaca jam simulasi dengan benar, akurasi hanya 50,1%.

Sementara itu, AI yang merebut pekerjaan sudah berubah dari prediksi menjadi kenyataan, dan yang paling terdampak adalah kaum muda “pekerja” saat ini.

Langsung saja ke poin utama, 12 tren keras paling menarik dari “Laporan Indeks AI 2026”.

Highlight lainnya:

Perhitungan kekuatan komputasi AI global meningkat 30 kali dalam 3 tahun, Nvidia menguasai 60%, hampir semua chip berasal dari TSMC.

Investasi AI perusahaan global mencapai 581,7 miliar dolar AS pada 2025, dua kali lipat tahun sebelumnya, AS menyerap hampir setengahnya.

Jumlah peneliti AI yang masuk ke AS menurun 89% dalam 7 tahun, hanya dalam setahun turun 80%.

Pekerjaan pengembang perangkat lunak usia 22-25 tahun menurun 20% sejak 2024, posisi entry-level dipotong secara tepat.

China membangun 85 superkomputer AI publik, dua kali lipat dari Amerika Utara, peringkat pertama dunia.

Penggunaan AI di tempat kerja di China lebih dari 80%, jauh di atas rata-rata global 58%.

Model-model paling kuat semakin menjadi “kotak hitam”, dari 95 model representatif, 80 tidak mempublikasikan kode pelatihan.

Jarak China dan AS tinggal 2,7%.

Stanford menempatkan peringkat Amerika dan China sejak Mei 2023 dalam satu grafik Arena.

Mei 2023, GPT-4-0314 meraih 1320 poin memimpin, sementara di China masih chatglm-6b, selisih lebih dari 300 poin.

Februari 2025, DeepSeek-R1 pertama kali menyamai model top AS secara singkat.

Maret 2026, Claude Opus 4.6 dari AS meraih 1503 poin, dan Dola-seed-2.0-preview dari China meraih 1464 poin.

Kini, jarak antara AI China dan AS hanya 39 poin. Jika dikonversi ke persen, hanya 2,7%.

Lebih menarik lagi, frekuensi pergantian posisi dalam setahun terakhir. Sejak awal 2025, model top kedua negara ini sudah beberapa kali berganti posisi di Arena.

Jumlahnya juga hampir seimbang.

Pada 2025, AS merilis 50 “model signifikan”, China mengikuti dengan 30 model besar teratas.

Di tingkat pertama, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic, xAI bersaing di panggung yang sama, TOP 5 dunia terbagi rata.

Lebih jauh lagi, TOP 10 didominasi oleh 4 institusi dan perusahaan China: Alibaba, DeepSeek, Tsinghua, ByteDance.

Ekosistem open source tahun ini juga bergeser ke timur.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Kimi terus mendorong kemampuan open source ke depan.

Ditambah jumlah publikasi, kutipan, paten, dan robot industri yang terpasang, China menempati posisi nomor satu dunia.

Dari segi harga, ini adalah medan perang lain.

Pengembang luar negeri di X menghitung, harga output Seed 2.0 Pro sekitar sepuluh kali lebih murah dari Claude Opus 4.6.

Performa seimbang, harga hanya sepersepuluh. Reaksi berantai dari hal ini baru mulai terasa.

90% model terdepan berasal dari industri, kecepatan “dewa” belum pernah terjadi sebelumnya.

Dari 95 model paling representatif yang dirilis tahun lalu, lebih dari 90% berasal dari industri, bukan lembaga akademik maupun laboratorium pemerintah.

Kalangan akademik sudah tidak mampu mengikuti garis depan.

Kecepatan peluncuran juga meningkat secara luar biasa.

Hanya dalam Februari 2026, ada delapan model flagship yang dirilis dalam satu bulan: Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5, GLM-5.

Periode “dewa-dewaan” berganti dari “tahun” menjadi “bulan”.

Batas atas satu tahun tanpa bottleneck AI

Yang paling luar biasa adalah bidang pemrograman.

SWE-bench Verified, standar pengujian nyata untuk memperbaiki bug, dalam satu tahun meningkat dari 60% ke hampir 100%.

Bukan hanya beberapa poin, tapi hampir mencapai batas maksimal.

Terminal-Bench, pengujian kemampuan agen dalam menyelesaikan tugas nyata di terminal, dari 20% naik menjadi 77,3%.

Keberhasilan agen keamanan siber dalam menyelesaikan masalah dari 15% naik menjadi 93%.

Gemini Deep Think meraih medali emas di Olimpiade Matematika Internasional.

Pertanyaan ilmiah tingkat PhD (GPQA Diamond), matematika kompetisi (AIME), inferensi multimodal (MMMU), yang sebelumnya dianggap “tidak bisa dilampaui manusia”, semuanya bisa diatasi model terbaru.

Yang paling menunjukkan adalah Humanity’s Last Exam.

Ini adalah tes yang dirancang khusus untuk “mengalahkan AI, memihak ahli manusia”, soal-soalnya disediakan oleh para pakar terkemuka di berbagai bidang.

Tahun lalu, OpenAI o1 meraih 8,8%, dan model terbaru dalam setahun meningkatkan skor sebanyak 30 poin persentase, saat ini Claude Opus 4.6 dan Gemini 3.1 Pro sudah melewati 50%.

Garis depan yang bergelombang

Bisa meraih medali IMO tapi tidak bisa membaca jam

Namun, indeks yang sama menunjukkan angka lain.

Model paling kuat dalam tugas “membaca jam simulasi” memiliki akurasi 50,1%.

Robot di lingkungan simulasi laboratorium (RLBench) sudah mencapai keberhasilan 89,4%. Tapi di lingkungan rumah nyata, untuk tugas seperti mencuci piring dan melipat pakaian, keberhasilannya langsung turun ke 12%.

Perbedaan antara laboratorium dan dapur adalah 77 poin persentase.

Para peneliti menyebut fenomena ini sebagai “garis depan bergelombang” (jagged frontier). Kemampuan AI tidak merata, bisa meraih medali emas olimpiade matematika, tapi tidak bisa memberi tahu waktu saat ini secara stabil.

AI bisa meraih medali emas di olimpiade matematika, tapi hanya setengah probabilitas bisa membaca jam simulasi. AI mempercepat, tapi tidak dalam arah yang sama.

Selain itu, dalam tugas agen cerdas, pengujian OSWorld menunjukkan kemampuan AI (66,3%) semakin mendekati garis dasar manusia.

Namun, dalam pengujian PaperArena yang menilai logika ilmiah, agen dengan AI terbaik hanya meraih skor 39%, setengah dari kemampuan doktoral.

Namun, ketidakrataan ini tidak menghalangi perusahaan memasukkan AI ke jalur produksi.

Angka lain dari AI Index menunjukkan, tingkat adopsi AI perusahaan global mencapai 88%. Sembilan dari sepuluh perusahaan sudah mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja tertentu.

Biaya juga meningkat. Catatan insiden terkait AI dari 2024 sebanyak 233 kasus, naik menjadi 362 kasus.

Uang semakin mengalir, 581,7 miliar dolar AS diinvestasikan ke AI

Pada 2025, investasi AI perusahaan global mencapai 581,7 miliar dolar AS, naik 130% dari tahun sebelumnya. Di antaranya, investasi swasta mencapai 344,7 miliar dolar, naik 127,5%.

Kedua kurva ini hampir berlipat ganda.

Dari segi negara, AS tetap unggul. Pada 2025, investasi swasta AI AS mencapai 285,9 miliar dolar, dan menambah 1953 startup AI baru, lebih dari sepuluh kali lipat posisi kedua.

Uang mengalir cepat ke AS. Tapi sumber daya utama lainnya, manusia, justru mengalir keluar.

Jumlah peneliti dan pengembang AI yang masuk ke AS turun 89%

Ada angka yang membuat terkejut.

Sejak 2017, jumlah peneliti dan pengembang AI yang masuk ke AS menurun 89%.

Lebih parah lagi, penurunan ini semakin cepat. Dalam setahun terakhir, penurunannya mencapai 80%.

AS tetap negara dengan konsentrasi peneliti AI tertinggi di dunia, tapi aliran masuknya mulai menyusut.

Uang dan manusia, dua kurva ini mulai berbalik arah. Ini adalah situasi yang tidak pernah terjadi dalam dekade terakhir.

Pertumbuhan kekuatan komputasi 30 kali dalam tiga tahun, kunci ada di satu perusahaan

Kemampuan AI semakin cepat berkembang, dan di baliknya, kurva kekuatan komputasi melaju lebih cepat.

Sejak 2021, total kekuatan komputasi AI global meningkat 30 kali. Dalam tiga tahun terakhir, setiap tahun meningkat lebih dari tiga kali lipat.

Perusahaan yang mendukung kurva ini adalah beberapa perusahaan kecil.

Nvidia menguasai lebih dari 60% kekuatan komputasi AI dunia. Amazon dan Google mengandalkan chip buatan sendiri, menempati posisi kedua dan ketiga, tetapi jumlahnya jauh tertinggal dari Nvidia.

Hampir semua chip ini berasal dari satu perusahaan kontraktor, TSMC. Semakin curam kurva kekuatan komputasi, semakin sempit kunci masuknya.

Sementara itu, biaya juga meningkat.

Total daya pusat data AI global sudah mencapai 29,6 GW, setara dengan seluruh kebutuhan listrik puncak di negara bagian New York. Estimasi emisi karbon dari satu pelatihan Grok 4 adalah 72.816 ton CO2 ekuivalen, setara dengan emisi dari 17.000 mobil selama setahun.

Dimana pusat data dibangun, dari mana listriknya, dan dari mana chip diproduksi, tiga pertanyaan ini menjadi masalah utama CEO AI tahun ini.

Generatif AI menembus 53% dalam tiga tahun, penggunaan di tempat kerja China melebihi 80%

AI generatif mencapai 53% penetrasi di seluruh dunia dalam tiga tahun.

Kecepatan ini lebih cepat dari komputer pribadi, lebih cepat dari internet.

Namun, tingkat penetrasi sangat bergantung pada negara.

Singapura 61%, UEA 54%, bahkan lebih tinggi dari AS. Di antara negara yang disurvei, AS hanya di posisi ke-24, dengan tingkat penetrasi 28,3%.

Jika dilihat dari dimensi pengguna di tempat kerja, perbedaannya lebih besar.

Data lain dalam laporan menunjukkan, pada 2025, 58% pekerja di seluruh dunia sudah rutin menggunakan AI. Tapi di China, India, Nigeria, UEA, dan Arab Saudi, angka ini lebih dari 80%.

Tingkat penetrasi AI di tempat kerja China sudah lebih dari 80%, jauh di atas rata-rata global 58%.

Lebih menarik lagi, nilai bagi konsumen.

AI Index memperkirakan, hingga awal 2026, alat AI generatif akan menciptakan nilai sebesar 172 miliar dolar AS setiap tahun bagi konsumen AS. Dari 2025 ke 2026, nilai median per pengguna meningkat tiga kali lipat.

Sebagian besar pengguna masih memakai versi gratis.

Orang biasa bersedia membayar untuk AI, tetapi jauh di bawah nilai yang mereka peroleh dari AI. Selisih ini adalah hal yang sedang coba ditutup oleh semua perusahaan AI saat ini.

Posisi entry-level berkurang tajam, pengurangan pekerjaan pengembang usia 22-25 tahun sebesar 20%

Bagian paling mengejutkan bagi pembaca berbahasa Mandarin mungkin adalah bagian tentang pengangguran muda.

Kelompok pengembang perangkat lunak usia 22-25 tahun sejak 2024 mengalami penurunan sekitar 20% dalam jumlah pekerjaan.

Pada saat yang sama, kelompok yang lebih tua justru meningkat.

Bukan hanya pengembang. Industri layanan pelanggan dan sektor lain yang sangat terpapar AI juga menunjukkan pola yang sama.

Lebih membahayakan lagi, hasil survei perusahaan menunjukkan, eksekutif yang disurvei memperkirakan pemutusan hubungan kerja akan lebih besar lagi di masa depan.

Ini bukan soal tingkat pengangguran makro, tapi soal posisi entry-level yang dipotong secara tepat.

Pekerjaan pertama hilang, seluruh jenjang karier terputus. Dampak jangka panjangnya belum bisa dipastikan.

AI mengubah cara penemuan ilmiah

Kalau bagian pengangguran itu dingin, bagian ilmiah justru panas.

Jumlah makalah terkait AI di bidang ilmu alam, fisika, dan biologi meningkat 26% hingga 28% tahun ini dibanding tahun lalu.

Secara spesifik, tahun ini pertama kalinya AI berhasil menjalankan proses prediksi cuaca end-to-end secara lengkap. Data pengamatan cuaca mentah langsung menghasilkan prediksi suhu, kecepatan angin, kelembapan, tanpa intervensi model numerik tradisional.

AI bertransformasi dari “membantu menulis makalah” dan “membantu menghitung angka” menjadi “menemukan sendiri”.

Rumah sakit juga demikian. Pada 2025, banyak rumah sakit mulai mengadopsi AI yang otomatis menghasilkan catatan klinis dari percakapan saat konsultasi. Beberapa sistem rumah sakit melaporkan pengurangan waktu penulisan rekam medis hingga 83%, dan penurunan kelelahan kerja secara signifikan.

Namun, indeks yang sama juga menunjukkan bahwa setengah dari penelitian AI medis bergantung pada dataset soal ujian, hanya 5% yang menggunakan data klinis nyata.

AI memang bisa mengurangi waktu dokter mengetik, itu pasti. Tapi nilai klinis AI di pasien nyata masih banyak yang dipertanyakan.

Gelombang belajar mandiri global meledak

Gelombang belajar mandiri di seluruh dunia semakin besar. Negara-negara dengan pertumbuhan tercepat dalam keterampilan AI adalah UEA, Chili, dan Afrika Selatan.

Bukan AS, bukan Eropa.

Segmen paling curam dari kurva keterampilan justru berada di tempat yang tidak banyak orang perhatikan.

Model paling kuat menjadi yang paling tidak transparan

Model paling kuat, kini menjadi yang paling tidak transparan.

Indeks Transparansi Model Dasar tahun ini turun dari 58 poin menjadi 40 poin. AI Index secara tegas menyebut, Google, Anthropic, dan OpenAI sudah berhenti mempublikasikan skala data pelatihan dan durasi pelatihan model terbaru.

Dari 95 model paling representatif yang dirilis tahun lalu, 80 tidak mempublikasikan kode pelatihan.

Perasaan publik juga menjadi lebih kompleks.

Persentase yang percaya AI membawa manfaat lebih besar dari kerugiannya meningkat dari 52% menjadi 59%. Tapi, pada saat yang sama, yang merasa cemas terhadap AI juga meningkat dari 50% menjadi 52%.

Dua arah ini sama-sama meningkat.

Yang paling terpecah adalah AS. Hanya 33% warga AS percaya AI akan membuat pekerjaan mereka lebih baik, sedangkan rata-rata global 40%. Kepercayaan terhadap regulasi pemerintah AS di bidang AI adalah yang terendah di antara negara yang disurvei, hanya 31%.

Kepercayaan warga Singapura terhadap regulasi AI pemerintah mereka bahkan mencapai 81%.

Setelah insiden serangan terhadap keluarga Sam Altman baru-baru ini, kalangan Silicon Valley “terkejut menemukan” bahwa komentar di Instagram dari orang biasa tidak menunjukkan simpati, bahkan ada yang merasa “harus lebih keras lagi”.

Mereka tidak menyadari bahwa situasi sudah sangat buruk.

Data Pew dan Ipsos yang dikutip menunjukkan, gap persepsi antara para ahli dan masyarakat tentang dampak AI terhadap pekerjaan, kesehatan, dan ekonomi, umumnya lebih dari 30 poin persentase, bahkan ada yang mencapai 50 poin.

Di satu sisi, kurva di laboratorium melonjak pesat, di sisi lain, kekhawatiran masyarakat terus bertambah.

Tidak ada jembatan di tengahnya.

Penutup

Dalam laporan sepanjang 423 halaman ini, ada ratusan grafik, tapi sebenarnya hanya satu grafik yang benar-benar digambar.

Sumbu horizontal adalah waktu, sumbu vertikal adalah kemampuan.

Kurva kemampuan model melaju pesat, kurva kekuatan komputasi juga melaju, kurva investasi meningkat, dan kurva adopsi juga melonjak. Yang lain tetap di tempat atau menurun.

Itulah seluruh isi Indeks AI 2026.

AI berkembang pesat. Segala hal lain tertinggal.

Kalau Anda berada di industri ini, pertanyaan yang harus diajukan bukan “bagaimana masa depan”, melainkan “di garis mana saya berdiri”.