Zai ikut mengerek tensi persaingan AI global setelah pendirinya, Tang Jie, menyebut China bisa memiliki model AI sekelas Mythos sebelum kuartal pertama 2027. Keyakinan itu muncul tak lama setelah Zai merilis GLM 5.2, model terbaru yang langsung menarik perhatian karena performanya di sejumlah tolok ukur.
Pernyataan tersebut penting karena model kelas Mythos disebut memiliki kemampuan siber yang sangat kuat. Model itu diklaim mampu meretas perangkat lunak dan telah menemukan puluhan ribu bug yang sebelumnya tidak terdeteksi.
Jawaban atas Prediksi Elon Musk
Perdebatan soal waktunya bermula di X, ketika seorang pengguna membahas kemungkinan Zai membangun model setara Mythos setelah peluncuran GLM 5.2. Dalam unggahan itu, pengguna tersebut menyebut China mungkin memiliki model AI yang setara dengan Mythos sebelum akhir tahun, dengan rentang Nov-Des ’26.
Elon Musk menanggapi unggahan itu dengan prediksi bahwa capaian tersebut kemungkinan baru terjadi pada kuartal pertama 2027. Tang Jie lalu membalas bahwa waktu yang dibutuhkan tidak akan selama itu.
GLM 5.2 Mendorong Percaya Diri Zai
Optimisme Tang Jie tidak muncul tanpa alasan. GLM 5.2 kini menjadi model open weights terdepan di Artificial Analysis Intelligence Index dengan skor 51.
Model open weights berarti bobot model, yakni data tentang apa yang telah dipelajari AI, tersedia untuk publik. Dengan begitu, siapa pun dapat mengunduh dan menjalankan model itu secara lokal.
Di indeks yang sama, GLM 5.2 berada di atas model China lain seperti Kimi K2.6. Model ini juga melampaui Gemini 3.5 Flash milik Google yang mencatat 50 poin dan Claude Sonnet 4.6 milik Anthropic yang meraih 47 poin.
Meski begitu, GLM 5.2 belum menyalip model-model teratas dari AS. Fable 5 masih berada di angka 60, sedangkan GPT 5.5 dari OpenAI mencatat skor 55.
Lompatan performa GLM 5.2 juga terlihat dibanding pendahulunya. Ukurannya tetap sama seperti GLM-5.1, yakni 744 miliar parameter total dan 40 miliar parameter aktif, tetapi nilainya naik 11 poin di indeks tersebut.
Chip Huawei dan Tekanan Biaya
Detail lain yang memperkuat sorotan pada GLM 5.2 adalah cara pelatihannya. Model ini dilatih sepenuhnya menggunakan chip Huawei Ascend tanpa melibatkan perangkat keras Nvidia.
Fakta itu relevan karena pembatasan ekspor chip canggih dari AS selama ini dipandang sebagai hambatan utama bagi ambisi AI China. Jika model kompetitif bisa dilatih dengan ekosistem chip alternatif, tekanan dari pembatasan tersebut bisa berkurang.
Pendiri Stability AI, Emad Mostaque, menyebut total biaya pelatihan model ini kemungkinan sekitar $25 juta. Angka itu dinilai jauh lebih murah dibanding biaya yang dibutuhkan Anthropic atau OpenAI untuk melatih model AI mereka.
Efisiensi biaya dan penggunaan chip lokal memberi dimensi baru dalam persaingan ini. Isunya bukan hanya siapa yang punya model paling kuat, tetapi juga siapa yang bisa membangun model canggih dengan rantai pasok dan anggaran yang lebih terkendali.
Dampak ke Persaingan AI dan Kebijakan AS
Kekhawatiran Washington ikut membentuk situasi ini. Setelah melarang penjualan chip AI mutakhir ke China, Gedung Putih juga membatasi akses model AI Anthropic, Mythos 5, dan Fable 5 untuk semua warga asing.
Menurut laporan yang beredar, pemerintah AS khawatir kelompok yang terkait dengan China dapat melakukan jailbreak terhadap model-model itu untuk serangan siber. Karena itu, kemunculan model domestik China yang setara dinilai bisa mengurangi dampak pembatasan tersebut dalam jangka panjang.
Tetap ada catatan penting dalam membaca kemajuan ini. Pada masa lalu, perusahaan AI AS pernah menuduh sejumlah firma China melakukan distillation terhadap model mereka.
Distillation adalah teknik melatih model yang lebih kecil menggunakan keluaran model yang lebih besar agar meniru perilakunya. Tuduhan itu menjadi bagian dari ketegangan yang lebih luas dalam perlombaan AI global.
Di sisi lain, perusahaan seperti Anthropic dan OpenAI juga diperkirakan terus meningkatkan model mereka dalam periode yang sama. Artinya, garis finis dalam persaingan ini terus bergerak, bukan berhenti pada capaian GLM 5.2 atau target sebelum kuartal pertama 2027.