Dalam perlombaan untuk meningkatkan skalabilitas blockchain dan mendesentralisasi AI, satu hambatan terus muncul: komputasi. Apakah itu biaya yang semakin tinggi untuk pembuatan zero-knowledge (ZK) proof atau infrastruktur AI inference yang tertutup, para pengembang kini semakin terhambat oleh daya komputasi yang terpusat, mahal, dan seringkali sulit diakses.

Salah satu protokol yang mencoba mengatasi hambatan ini adalah Cysic, sebuah marketplace komputasi terdesentralisasi yang dibuat untuk menyediakan ZK proof dan inference AI yang terverifikasi. Hari ini, mereka resmi meluncurkan mainnet alpha, dengan lebih dari 260.000 node yang sudah terdaftar serta integrasi dengan ekosistem Scroll, Succinct, dan NetworkNoya. Dengan kesuksesan awal ini, tim menyebut perubahan ini sebagai era ‘ComputeFi‘, yaitu era di mana komputasi menjadi sumber daya yang bisa diverifikasi secara on-chain, dan komputasi itu sendiri menjadi sumber daya on-chain yang terverifikasi.

Perkembangan ini terjadi di saat sektor blockchain dan AI sedang mengalami transformasi besar. Perpindahan Ethereum menuju arsitektur ZK-native, munculnya tumpukan modular, serta berkembangnya AI agents, semuanya berkontribusi mendorong permintaan tinggi terhadap komputasi terdesentralisasi. Proyek seperti zkSync, yang belakangan naik 150% berkat infrastruktur ZK baru dan integrasi privasi, menunjukkan bahwa minat investor dan pengembang kini menyatu pada komputasi yang dapat diverifikasi, sebagai fondasi utama, bukan hanya fitur tambahan. 

Tren terbaru seperti munculnya Proof-of-AI, pasar GPU terdesentralisasi, dan tokenisasi komputasi menandakan perubahan besar menuju lapisan infrastruktur yang dapat diverifikasi dan diprogram. Dengan gangguan seperti downtime AWS baru-baru ini yang menyoroti kerentanan backend terpusat, builder kini semakin memilih alternatif yang lebih tahan gangguan dan transparan.

Mengapa compute kini menjadi perhatian utama dalam infrastruktur

Permintaan komputasi dari peningkatan skalabilitas blockchain dan integrasi AI sama-sama meningkat pesat, tapi infrastruktur tradisional kesulitan memenuhi kebutuhan unik sistem terdesentralisasi seperti ini:

• Pembuatan ZK Proof: Zero-knowledge proof menjadi pusat dari banyak strategi scaling, karena memungkinkan privasi dan validasi tanpa harus membeberkan data dasarnya. Tetapi, pembuatan proof ini memerlukan daya komputasi khusus yang besar, yang sering kali hanya bisa dilakukan oleh segelintir provider terpusat — situasi ini membatasi desentralisasi dan bisa membuat biaya semakin mahal.
• Verifikasi AI: Saat model AI mulai diintegrasikan ke alur kerja on-chain dan agen otonom, kebutuhan bukan hanya sekadar hasil komputasi, tapi hasil yang bisa diverifikasi juga semakin meningkat agar bisa diaudit atau dibuktikan sesuai logika tertentu. API cloud tradisional memang menawarkan performa, tapi tidak menawarkan kemampuan verifikasi native saat dikaitkan dengan logika blockchain.

Tekanan tersebut mencerminkan perubahan besar dalam pola pikir pengembang tentang infrastruktur: menjalankan komputasi saja tidak lagi cukup, karena aplikasi kini juga menuntut jaminan kriptografi tentang bagaimana komputasi itu dijalankan.

Peran Cysic di Ekonomi Komputasi Baru

Mainnet Cysic hadir ketika komputasi yang dapat diverifikasi mulai beralih dari janji teoretis menjadi kebutuhan ekosistem. Alih-alih bergantung pada server terpusat atau API yang tidak transparan, jaringan ini mendistribusikan tugas pembuktian ZK dan inference AI ke seluruh dunia, mulai dari GPU rumahan hingga hardware ASIC khusus, membentuk marketplace untuk komputasi yang bisa dibuktikan.

Sebelum mainnet resmi, protokol ini telah memproses lebih dari 10 juta ZK proof, menggaet lebih dari 260.000 node, dan menarik 1,4 juta wallet selama fase uji coba. Sekarang, mereka sudah terintegrasi dengan proyek seperti Scroll, Succinct, dan Polygon CDK, menunjukkan adanya adopsi nyata, bukan sekadar hype spekulatif.

Jaringan ini bertujuan menyediakan komputasi yang skalabel dan bisa diverifikasi dengan biaya lebih rendah. Dalam konteks AI, mitra seperti NetworkNoya mencatat peningkatan kecepatan lebih dari 70% dan pengurangan biaya hingga 91% menggunakan infrastruktur Cysic. Di lingkungan ZK, tim seperti Succinct dan Scroll memanfaatkan jaringan prover Cysic untuk meningkatkan efisiensi pada beban kerja nyata.

Proyek ini menempatkan pendekatannya sebagai upaya agar komputasi lebih terbukti, terdesentralisasi, dan dapat diprogram.

Decentralized compute adalah tren ekosistem, bukan sprint terpisah

Peluncuran Cysic adalah bagian dari tren yang lebih luas di Web3 dan sistem terdesentralisasi. Meski tiap proyek berbeda dalam pendekatannya, tantangan mendasar yang mereka atasi tetap sama: mengurangi ketergantungan pada penyedia komputasi terpusat dan menciptakan infrastruktur yang lebih terpercaya serta mudah diakses.

Contohnya:

• Jaringan komputasi AI terdesentralisasi seperti NodeGoAI sedang mencari cara untuk memonetisasi perangkat keras idle untuk tugas AI di lingkungan terdistribusi.
• Jaringan sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh gerakan DePIN berupaya mendorong berbagi daya komputasi dalam skala besar — tema ini semakin diperhatikan usai gangguan AWS yang berdampak ke beberapa bagian infrastruktur Web3.
• Diskusi yang semakin luas soal infrastruktur AI terdesentralisasi menandakan bahwa kepercayaan, verifikasi, dan auditabilitas kini menjadi perhatian utama, bukan lagi hanya topik penelitian khusus. 

Sinyal-sinyal ini menunjukkan bahwa komputasi terdesentralisasi bukan sekedar ide sesaat, melainkan respons struktural terhadap keterbatasan nyata dalam penyediaan, penetapan harga, dan kepercayaan di layanan komputasi saat ini.

Langkah Selanjutnya: ZK, AI, dan Lebih Jauh Lagi

Walau Ethereum rollup merupakan titik masuk yang alami, ambisi Cysic melampaui narasi skalabilitas blockchain. Jaringan ini sudah digunakan untuk mendukung inference AI yang bisa diverifikasi — kemampuan yang memungkinkan smart contract dan agen otonom memverifikasi bahwa suatu output benar berasal dari model yang spesifik dan berizin. Use case ini sangat relevan saat konten buatan AI makin banyak dan tuntutan jaminan sumber makin kuat.

Cysic juga menargetkan beban kerja komputasi ilmiah, termasuk genomik dan simulasi iklim, yang sangat memerlukan keterulangan dan transparansi. Secara paralel, jaringan ini mendukung kelas perangkat dua fungsi seperti DogeBox1, yang dapat berganti fungsi antara mining dan zero-knowledge proving sesuai kondisi pasar real-time, sehingga pemilik infrastruktur bisa mengoptimalkan hasil secara dinamis.

Bersama, semua use case ini mengarah ke perubahan lebih luas: komputasi kini bukan sebatas infrastruktur. Kini, komputasi menjadi bisa diprogram, diverifikasi, dan likuid, membentuk fondasi dari apa yang Cysic sebut dengan ekonomi ComputeFi.

Lanskap DeFi telah ditandai oleh pertumbuhan yang mengesankan, namun volatilitas yang terus-menerus tetap menjadi ciri utama saat tahun 2025 akan berakhir. Ekosistem ini mencapai rekor US$237 miliar dalam total value locked (TVL) di Q3 2025, tapi antusiasme tersebut tidak bertahan lama. Pada akhir November, total TVL menyusut sebesar US$55 miliar, turun menjadi US$123 miliar.

Meski terjadi fluktuasi tajam ini, partisipasi dalam DeFi tidak hanya bertahan, tetapi juga meningkat signifikan. Lebih dari 14,2 juta wallet terlibat dalam ekosistem sepanjang tahun ini, dan Ethereum terus menangkap sekitar 63% dari semua aktivitas DeFi.

Tingkat partisipasi yang tinggi ini bisa dilihat sebagai bukti potensi DeFi. Namun, menurut beberapa ahli, volatilitas telah mengungkap tantangan mendasar: kebutuhan untuk terus-menerus bereaksi terhadap kondisi pasar, membuat kesuksesan sulit dicapai bagi sebagian besar pengguna.

Pengguna diharapkan untuk terus memantau rentang likuiditas, menyesuaikan posisi, dan menavigasi peluang arbitrase yang terus berubah. Hal ini menciptakan paradoks di mana, meskipun ada klaim bahwa uang dapat tumbuh secara otomatis, peserta DeFi sebenarnya terbebani dengan tugas manual yang memakan waktu untuk mengoptimalkan hasil mereka.

Salah satu contoh pandangan ini adalah Ron Bodkin, mantan eksekutif Google yang sekarang memimpin tim untuk AI Agent Protocol Theoriq. Bodkin mengklaim bahwa ia telah melihat beban pada pengguna sehari-hari meningkat seiring dengan skala DeFi.

“Kebanyakan orang datang ke DeFi dengan harapan uang mereka bekerja untuk mereka,” ujar Bodkin.

“Tapi entah bagaimana berubah menjadi mereka bekerja untuk uang mereka: memeriksa grafik di tengah malam, menyesuaikan rentang di antara pertemuan. Ini semacam terbalik dan melelahkan pengguna.”

Menurut Bodkin, kepasifan sejati tidak akan datang dari meminta pengguna melakukan lebih banyak, melainkan dari memikirkan kembali bagaimana yield dikelola secara keseluruhan. Ini terdengar kurang seperti pengejaran yield di masa lalu, dan lebih seperti pencarian alat yang tidak bergantung pada pengguna untuk terus-menerus memeriksa wallet mereka.

Membawa AI ke dalam DeFi Tanpa Masalah Black Box

Protokol baru dari Theoriq, AlphaVault, berada dalam pergeseran yang lebih luas menuju bentuk manajemen DeFi yang lebih otonom. Dalam setahun terakhir, lebih banyak proyek mulai bereksperimen dengan tumpang tindih antara DeFi dan AI (kadang disebut DeFAI), menggunakan agen untuk membantu mengotomatisasi keputusan rutin dan mengikuti pasar yang bergerak cepat.

Ini adalah jenis eksperimen yang perlahan-lahan bergeser dari rasa ingin tahu hackathon menjadi sesuatu yang tim protokol sekarang bahas sebagai bagian dari roadmap jangka panjang. Bodkin menambahkan:

“Kami melihat lebih banyak minat pada AI di seluruh DeFi, tapi tantangan sebenarnya adalah memastikan orang bisa memahami dan mempercayai apa yang dilakukan agen-agen itu. Transparansi harus tumbuh seiring dengan otomatisasi, atau ini tidak akan berkembang sesuai harapan banyak orang.”

AlphaVault adalah salah satu vault DeFi yang bereksperimen dengan menggunakan agen AI khusus untuk mengelola modal pengguna secara langsung. Alih-alih mengandalkan alat penggabungan berbasis aturan sederhana, ini menggunakan sistem multi-agen yang dibangun untuk menyesuaikan dengan kondisi pasar yang berubah. Pengaturan ini diuji di bawah tekanan nyata selama testnet Theoriq, yang memproses lebih dari 65 juta permintaan agen di 2,1 juta wallet.

Menurut tim, salah satu perbedaan utama dengan protokol AI Agent lainnya adalah bagaimana menangani transparansi dan keamanan. Upaya sebelumnya sering dikritik karena menyembunyikan cara pengambilan keputusan.

AlphaVault mendekati ini dengan “kandang kebijakan”, yaitu aturan smart contract yang menentukan apa yang dapat dilakukan agen, mulai dari jenis aset hingga ukuran posisi. Batasan ini dimaksudkan untuk memberi pengguna pemahaman yang lebih jelas tentang cara kerja sistem dan mengurangi risiko yang terlihat dalam eksperimen AI sebelumnya.

Saat peluncuran, AlphaVault terintegrasi dengan mitra terpercaya di ruang yield Ethereum. Ini termasuk vault stRATEGY Lido yang dikurasi oleh Mellow Protocol, dan MEV Max dari Chorus One yang didukung oleh StakeWise.

Kemitraan ini memungkinkan AlphaVault untuk mengalokasikan modal ke strategi yield Ethereum yang telah digunakan di seluruh ekosistem. Idenya adalah memberikan pengguna cara untuk mendapatkan hasil tanpa harus terus-menerus memeriksa atau menyesuaikan posisi mereka, meskipun seberapa baik ini berfungsi dalam praktik akan tergantung pada kinerja jangka panjang sistem.

Memulai Likuiditas Seperti yang Banyak Proyek DeFi Lakukan Sekarang

Di seluruh DeFi, program partisipasi awal telah menjadi cara umum bagi proyek untuk membangun likuiditas dan menetapkan basis awal total value locked (TVL), memberi ruang sistem baru untuk beroperasi di bawah kondisi nyata. AlphaVault mengambil rute serupa.

Untuk memulai vault, Theoriq telah meluncurkan fase bootstrap yang diberikan insentif di mana komunitas dapat mengunci ETH dan mendapatkan poin yang diubah menjadi hadiah $THQ. Seiring fase ini berjalan, TVL secara bertahap bergerak dari modal terkunci ke modal live yang dikelola di dalam AlphaVault oleh agen otonomnya.

Ini adalah pola yang sudah dikenal di DeFi, namun dalam kasus ini modal tidak hanya diam tetapi menjadi bahan bakar bagi sistem yang dirancang untuk beroperasi dengan pengawasan manual minimal, klaim tim.

Yang menjadi lebih menarik adalah bagaimana $THQ dimaksudkan untuk berfungsi ke depannya. Alih-alih hanya berfungsi sebagai insentif, Theoriq berencana agar itu menjadi token reputasi yang memungkinkan pengguna menaruh taruhan di belakang agen AI yang mereka percaya berkinerja baik.

Jika agen bertindak buruk atau gagal memenuhi harapan, taruhan tersebut dapat dipotong sebagian. Mekanisme ini bertujuan mempertahankan kualitas tinggi dan mencegah perilaku ceroboh.

Pendekatan ini mencerminkan upaya industri yang lebih luas untuk membawa lebih banyak akuntabilitas ke dalam sistem otomatis. Alih-alih mengandalkan klaim pemasaran atau laporan kinerja gelap, idenya adalah membiarkan reputasi terbentuk langsung dari cara agen-agen ini berperilaku seiring waktu.

Secara teori, itu menciptakan sistem di mana kepercayaan tidak didasarkan pada kepribadian atau janji, tetapi pada kinerja yang terlihat di blockchain, dan di mana komunitas memiliki peran langsung dalam membentuk agen-agen AI mana yang mendapatkan lebih banyak tanggung jawab.

Ke Mana DeFi Setelah Era Mengejar Hasil

Theoriq berharap mengalihkan percakapan industri dari mengejar APY yang lebih besar menuju mengurangi jumlah pekerjaan yang diharapkan oleh pengguna. Ini dirancang berdasarkan ide bahwa pengembang mencari cara untuk melepas pemantauan terus-menerus, keseimbangan ulang, dan pengambilan keputusan yang masih dilakukan kebanyakan orang secara manual.

Tujuannya bukan untuk mengeluarkan pengguna dari proses, tetapi membangun alat yang menangani bagian rutin dan sensitif waktu dari manajemen on-chain sehingga orang tidak harus memperlakukan DeFi seperti pekerjaan sampingan.

Menurut tim, ada minat yang semakin besar di antara pengguna pada sistem yang dapat beroperasi lebih konsisten di latar belakang, bereaksi terhadap kondisi pasar tanpa mengharuskan mereka untuk campur tangan setiap beberapa jam. Jenis otomatisasi ini semakin dilihat sebagai langkah berikutnya yang alami untuk sektor yang ingin matang, berkembang, dan menarik audiens yang lebih luas.

Dalam dorongan lebih luas untuk otomatisasi on-chain yang lebih dapat diandalkan dan transparan, Theoriq dan sistem AlphaVault-nya sepertinya masuk akal. Apakah vault yang dikelola AI akan menjadi standar atau masih menjadi eksperimen awal, masih menjadi pertanyaan terbuka, namun arah industri membuat kehadiran mereka terasa jauh dari kebetulan.