Abstrak

Akash adalah platform komputasi terdesentralisasi yang dirancang untuk menghubungkan pasokan GPU yang kurang dimanfaatkan dengan pengguna yang membutuhkan komputasi GPU, yang bertujuan untuk menjadi "Airbnb" komputasi GPU. Tidak seperti kompetitor lainnya, mereka terutama berfokus pada komputasi GPU kelas enterprise secara umum. Sejak peluncuran mainnet GPU pada September 2023, mereka telah memiliki 150-200 GPU di jaringan mereka, dengan tingkat pemanfaatan mencapai 50-70%, dan total nilai transaksi tahunan sebesar $500.000 hingga $1 juta. Konsisten dengan pasar jaringan, Akash membebankan biaya transaksi sebesar 20% untuk pembayaran USDC.

Kami berada di awal transformasi infrastruktur besar-besaran, dengan pemrosesan paralel yang digerakkan oleh GPU yang sedang meningkat. Diproyeksikan bahwa kecerdasan buatan akan meningkatkan PDB global sebesar $7 triliun, sekaligus mengotomatisasi 300 juta pekerjaan. Nvidia, produsen GPU, memperkirakan pendapatannya akan meningkat dari $27 miliar pada tahun 2022 menjadi $60 miliar pada tahun 2023, dan mencapai sekitar $100 miliar pada tahun 2025. Belanja modal oleh penyedia komputasi awan (AWS, GCP, Azure, dll.) untuk chip Nvidia telah tumbuh dari satu digit menjadi 25% dan diperkirakan akan melebihi 50% di tahun-tahun mendatang. (Sumber: Koyfin)

Morgan Stanley memperkirakan bahwa pada tahun 2025, peluang untuk infrastruktur GPU berskala sangat besar sebagai layanan (IaaS) akan mencapai $40-50 miliar. Sebagai contoh, jika 30% komputasi GPU dijual kembali dengan diskon 30% melalui pasar sekunder, hal ini akan mewakili peluang pendapatan sebesar $10 miliar. Jika ditambah dengan peluang pendapatan sebesar $5 miliar lainnya dari sumber-sumber non-ultra-skala besar, maka total peluang pendapatan menjadi $15 miliar. Dengan asumsi Akash dapat menangkap 33% pangsa pasar dari peluang ini (total nilai transaksi sebesar $5 miliar) dan membebankan biaya transaksi sebesar 20%, maka akan menghasilkan pendapatan bersih sebesar $1 miliar. Jika kita mengalikan angka ini dengan 10, hasilnya adalah kapitalisasi pasar yang hampir mencapai $10 miliar.

Gambaran Umum Pasar:

Pada bulan November 2022, OpenAI meluncurkan ChatGPT, mencetak rekor pertumbuhan basis pengguna tercepat, mencapai 100 juta pengguna pada Januari 2023 dan 200 juta pengguna pada bulan Mei. Dampak dari hal ini sangat besar, dengan perkiraan yang menunjukkan bahwa peningkatan produktivitas dan otomatisasi 3 juta pekerjaan akan meningkatkan PDB global sebesar $7 triliun.

Kecerdasan buatan telah berkembang pesat dari area khusus penelitian menjadi fokus pengeluaran terbesar bagi perusahaan. Biaya pembuatan GPT-4 adalah $100 juta, dengan biaya operasional tahunan sebesar $250 juta. GPT-5 membutuhkan 25.000 GPU A100 (setara dengan $2,25 miliar dalam perangkat keras Nvidia) dan mungkin membutuhkan total investasi perangkat keras sebesar $10 miliar. Hal ini telah memicu perlombaan di antara perusahaan untuk mendapatkan GPU yang cukup untuk mendukung beban kerja perusahaan yang digerakkan oleh AI.

Revolusi kecerdasan buatan telah memicu pergeseran monumental dalam infrastruktur, mempercepat transisi dari pemrosesan paralel CPU ke GPU. Secara historis, GPU telah digunakan untuk rendering skala besar dan pemrosesan gambar secara simultan, sementara CPU didesain untuk eksekusi serial, yang tidak mampu melakukan operasi secara bersamaan. Karena bandwidth memori yang tinggi, GPU secara bertahap berevolusi untuk menangani komputasi lain dengan masalah paralel, seperti pelatihan, pengoptimalan, dan meningkatkan model kecerdasan buatan.

Nvidia, pelopor teknologi GPU pada tahun 1990-an, memadukan perangkat keras terbaiknya dengan tumpukan perangkat lunak CUDA, membangun posisi terdepan di antara para pesaing (terutama AMD dan Intel) selama bertahun-tahun. CUDA stack Nvidia dikembangkan pada tahun 2006, memungkinkan pengembang untuk mengoptimalkan GPU Nvidia untuk mempercepat beban kerja mereka dan menyederhanakan pemrograman GPU. Dengan 4 juta pengguna CUDA dan lebih dari 50.000 pengembang yang menggunakan CUDA untuk pengembangan, CUDA memiliki ekosistem bahasa pemrograman, perpustakaan, alat, aplikasi, dan kerangka kerja yang kuat. Seiring berjalannya waktu, kami memperkirakan GPU Nvidia akan melampaui CPU Intel dan AMD di pusat data.

Pengeluaran untuk GPU Nvidia oleh penyedia layanan cloud hyperscale dan perusahaan teknologi besar telah meningkat pesat dari persentase satu digit rendah di awal tahun 2010-an menjadi dua digit dari tahun 2015 hingga 2022, dan menjadi 25% di tahun 2023. Kami percaya bahwa Nvidia akan menyumbang lebih dari 50% dari belanja modal penyedia layanan cloud di tahun-tahun mendatang. Hal ini diharapkan dapat mendorong pendapatan Nvidia dari $25 miliar di tahun 2022 menjadi $100 miliar di tahun 2025 (Sumber: Koyfin).

Morgan Stanley memperkirakan bahwa pada tahun 2025, ukuran pasar infrastruktur GPU sebagai layanan (IaaS) untuk penyedia layanan cloud hyperscale akan mencapai $40-50 miliar. Ini masih hanya sebagian kecil dari total pendapatan penyedia layanan cloud hyperscale, dengan tiga penyedia layanan cloud hyperscale teratas saat ini menghasilkan pendapatan lebih dari $250 miliar.

Mengingat permintaan yang kuat untuk GPU, kekurangan GPU telah dilaporkan secara luas oleh media seperti The New York Times dan The Wall Street Journal. CEO AWS menyatakan, "Permintaan melebihi pasokan, dan ini berlaku untuk semua orang." Elon Musk mengatakan selama panggilan pendapatan Tesla Q2 2023, "Kami akan terus menggunakan-kami akan mendapatkan perangkat keras Nvidia sesegera mungkin."

Index Ventures harus membeli chip untuk perusahaan-perusahaan portofolionya. Hampir tidak mungkin untuk membeli chip dari Nvidia di luar perusahaan teknologi utama, dan mendapatkan chip dari penyedia layanan cloud hyperscale juga membutuhkan waktu yang lama.

Di bawah ini adalah harga GPU untuk AWS dan Azure. Seperti yang ditunjukkan di bawah ini, diskon 30-65% tersedia untuk pemesanan 1-3 tahun. Ketika penyedia layanan cloud hyperscale menginvestasikan miliaran dolar untuk memperluas kapasitas, mereka mencari peluang investasi yang memberikan visibilitas pendapatan. Jika pelanggan mengantisipasi bahwa tingkat penggunaan melebihi 60%, sebaiknya memilih harga yang dicadangkan selama 1 tahun. Jika tingkat penggunaan yang diantisipasi melebihi 35%, pilihlah 3 tahun. Kapasitas yang tidak terpakai dapat dijual kembali, sehingga secara signifikan mengurangi total biaya.

Jika penyedia layanan cloud berskala super membangun bisnis penyewaan komputasi GPU senilai $50 miliar, menjual kembali daya komputasi yang tidak terpakai akan menjadi peluang besar. Dengan asumsi bahwa 30% dari daya komputasi dijual kembali dengan diskon 30%, ini akan menciptakan pasar senilai $10 miliar untuk menjual kembali daya komputasi GPU dari penyedia layanan cloud berskala super.

Namun, selain penyedia layanan cloud berskala super, ada sumber pasokan lain, termasuk perusahaan besar (seperti Meta, Tesla), pesaing (CoreWeave, Lambda, dll.), dan perusahaan rintisan AI yang didanai dengan baik. Dari tahun 2022 hingga 2025, Nvidia diperkirakan akan menghasilkan pendapatan sekitar $300 miliar. Dengan asumsi ada tambahan chip senilai $70 miliar di luar penyedia layanan cloud berskala super, menjual kembali 20% daya komputasi dengan diskon 30% akan menambah $10 miliar, dengan total $200 miliar.

Ikhtisar Akash

Akash adalah pasar komputasi terdesentralisasi yang didirikan pada tahun 2015 dan meluncurkan mainnetnya sebagai rantai aplikasi Cosmos pada bulan September 2020. Visinya adalah mendemokratisasi komputasi awan dengan menawarkan sumber daya komputasi yang jauh lebih murah daripada penyedia layanan awan berskala super.

Blockchain menangani koordinasi dan penyelesaian, menyimpan catatan permintaan, penawaran, penyewaan, dan penyelesaian, sementara eksekusi dilakukan di luar rantai. Akash menjadi tuan rumah bagi kontainer di mana pengguna dapat menjalankan aplikasi cloud-native apa pun. Akash telah membangun serangkaian layanan manajemen cloud, termasuk Kubernetes, untuk mengatur dan mengelola kontainer ini. Penyebaran ditransfer dari jaringan peer-to-peer pribadi yang terisolasi dari blockchain.

Versi pertama Akash berfokus pada komputasi CPU. Pada puncaknya, bisnis ini memiliki total volume transaksi tahunan sekitar $200.000, dengan menyewakan 4-5 ribu CPU. Namun, ada dua masalah utama: hambatan masuk (mengharuskan memulai dompet Cosmos dan menggunakan token AKT untuk membayar beban kerja) dan perputaran pelanggan (harus mengisi ulang dompet dengan AKT, dan jika AKT habis atau harganya berubah, beban kerja berhenti tanpa penyedia alternatif).

Selama setahun terakhir, Akash telah beralih dari komputasi CPU ke komputasi GPU, mengambil keuntungan dari pergeseran paradigma dalam infrastruktur komputasi dan kekurangan pasokan.

Pasokan GPU Akash

Jaringan GPU Akash akan diluncurkan di mainnet pada September 2023. Sejak saat itu, Akash telah meningkatkan skalanya menjadi 150-200 GPU dan mencapai tingkat pemanfaatan sebesar 50-70%.

Di bawah ini adalah perbandingan harga Nvidia A100 dari beberapa vendor. Harga Akash 30-60% lebih murah daripada kompetitor.

Ada sekitar 19 pemasok unik di jaringan Akash, yang berlokasi di 7 negara, yang memasok lebih dari 15 jenis chip. Penyedia terbesar adalah Foundry, sebuah perusahaan yang didukung oleh DCG yang juga terlibat dalam penambangan dan staking kripto.

Akash berfokus terutama pada chip perusahaan (A100), yang secara tradisional digunakan untuk mendukung beban kerja AI. Meskipun mereka juga menawarkan beberapa chip konsumen, namun pada umumnya sulit digunakan untuk AI di masa lalu karena masalah konsumsi daya, perangkat lunak, dan latensi. Beberapa perusahaan, seperti FedML, io.net, dan Gensyn, mencoba membangun lapisan orkestrasi untuk memungkinkan komputasi tepi AI.

Karena pasar semakin bergeser ke arah inferensi daripada pelatihan, GPU kelas konsumen mungkin menjadi lebih layak, tetapi saat ini pasar berfokus pada penggunaan chip kelas perusahaan untuk pelatihan.

Di sisi penawaran, Akash berfokus pada penyedia layanan cloud hyperscale publik, vendor GPU pribadi, penambang kripto, dan perusahaan yang memiliki GPU yang kurang dimanfaatkan.

1. Penyedia layanan cloud publik berskala besar: Potensi terbesar terletak pada memungkinkan penyedia layanan cloud publik utama (Azure, AWS, GCP) untuk mengizinkan pelanggan mereka menjual kembali kapasitas yang kurang dimanfaatkan di pasar Akash. Hal ini akan memberikan mereka visibilitas ke dalam pendapatan dari investasi modal. Setelah penyedia layanan cloud besar mengizinkan hal ini, penyedia layanan cloud lainnya mungkin perlu mengikutinya untuk mempertahankan pangsa pasar yang kompetitif. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, penyedia layanan cloud besar mungkin memiliki peluang Infrastruktur sebagai Layanan (IaaS) senilai $50 miliar, menciptakan peluang perdagangan sekunder berskala besar untuk pasar Akash.
2. Pesaing Cloud Pribadi: Selain penyedia layanan cloud publik hiperskala, beberapa perusahaan cloud pribadi (CoreWeave, Lambda Labs, dll.) juga menyediakan layanan penyewaan GPU. Mengingat dinamika persaingan penyedia layanan cloud hyperscale yang mencoba membangun ASIC mereka sendiri sebagai perangkat keras pengganti, Nvidia telah menyediakan lebih banyak pasokan untuk beberapa perusahaan swasta. Pesaing swasta sering kali menawarkan harga yang lebih murah daripada penyedia cloud hyperscale (misalnya, A100 lebih murah hingga 50%). CoreWeave, salah satu pesaing swasta yang paling terkenal, dulunya adalah perusahaan penambangan kripto yang pada tahun 2019 beralih ke pembangunan pusat data dan penyediaan infrastruktur GPU. Perusahaan ini mengumpulkan dana dengan valuasi $7 miliar dan didukung oleh Nvidia. CoreWeave berkembang pesat, dengan pendapatan mencapai $500 juta pada tahun 2023 dan diperkirakan akan mencapai $1,5-2 miliar pada tahun 2024. CoreWeave memiliki 45.000 chip Nvidia dan memperkirakan bahwa kompetitor swasta ini memiliki lebih dari 100.000 GPU secara keseluruhan. Mengaktifkan pasar sekunder untuk basis pelanggan mereka dapat memungkinkan para pesaing swasta ini untuk mendapatkan pangsa pasar melawan penyedia cloud hyperscale publik.
3. Cryptominers: Cryptominers secara historis telah menjadi konsumen utama GPU Nvidia. Karena kompleksitas komputasi dalam memecahkan bukti kriptografi, GPU telah menjadi perangkat keras yang dominan untuk jaringan proof-of-work. Dengan transisi Ethereum dari proof-of-work ke proof-of-stake, hal ini menyebabkan kelebihan kapasitas yang signifikan. Diperkirakan sekitar 20% dari chip yang dibebaskan dapat digunakan kembali untuk beban kerja AI. Selain itu, para penambang Bitcoin juga ingin mendiversifikasi aliran pendapatan mereka. Selama beberapa bulan terakhir, Hut 8, Applied Digital, Iris Energy, Hive, dan penambang Bitcoin lainnya telah mengumumkan strategi kecerdasan buatan/pembelajaran mesin. Foundry adalah pemasok terbesar di Akash dan merupakan salah satu penambang Bitcoin terbesar.
4. Perusahaan: Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, Meta memiliki sejumlah besar GPU, dengan 15.000 A100 pada tingkat pemanfaatan 5%. Demikian pula, Tesla juga memiliki 15.000 A100. Tingkat pemanfaatan untuk komputasi perusahaan biasanya di bawah 50%. Mengingat investasi modal ventura yang signifikan di bidang ini, banyak perusahaan rintisan AI/ML yang juga telah membeli chip. Kemampuan untuk menjual kembali kapasitas yang tidak terpakai akan menurunkan total biaya kepemilikan bagi perusahaan-perusahaan kecil ini. Menariknya, mungkin ada potensi keuntungan pajak dalam penyewaan GPU lama.

Sisi permintaan GPU Akash

Pada sebagian besar tahun 2022 dan 2023, sebelum peluncuran jaringan GPU, Nilai Barang Dagangan Bruto (GMV) tahunan untuk CPU sekitar $50.000. Sejak diperkenalkannya jaringan GPU, GMV telah mencapai tingkat tahunan sebesar $500.000 hingga $1.000.000, dengan tingkat pemanfaatan pada jaringan GPU berkisar antara 50% hingga 70%.

Akash telah bekerja untuk mengurangi gesekan pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memperluas kasus penggunaan.

1. Pembayaran USDC: Akash baru-baru ini mengizinkan pembayaran yang stabil menggunakan USDC, membebaskan pelanggan dari fluktuasi harga saat membeli AKT dan menahan AKT hingga pembayaran.
2. Dukungan dompet Metamask: Akash juga telah mengimplementasikan Metamask Snap untuk mempermudah memulai tanpa harus membuat dompet khusus Cosmos.
3. Dukungan tingkat perusahaan: Overclock Labs, pencipta Akash Network, telah meluncurkan AkashML untuk memudahkan pengguna membawa pengguna ke Akash Network dengan dukungan tingkat perusahaan.
4. Layanan mandiri: Cloudmos, yang baru-baru ini diakuisisi oleh Akash, juga memperkenalkan antarmuka layanan mandiri yang ramah pengguna untuk penerapan GPU. Sebelumnya, penyebaran harus dilakukan melalui kode baris perintah.
5. Pilihan: Meskipun fokus utamanya adalah pada chip perusahaan Nvidia, Akash juga menawarkan chip konsumen dan, pada akhir tahun 2023, telah menambahkan dukungan untuk chip AMD.

Akash juga memvalidasi kasus penggunaan melalui jaringan. Selama GPU Test Network, komunitas mendemonstrasikan bahwa mereka dapat menggunakan jaringan tersebut untuk menyebarkan dan menjalankan inferensi pada banyak model AI populer. Aplikasi Akash Chat dan Stable Diffusion XL keduanya menunjukkan kemampuan Akash untuk menjalankan inferensi. Kami percaya bahwa seiring berjalannya waktu, pasar inferensi akan jauh lebih besar daripada pasar pelatihan. Pencarian berbasis AI saat ini berbiaya $0,02 (10 kali lipat dari biaya Google saat ini). Mengingat ada 3 triliun pencarian per tahun, ini berarti $60 miliar per tahun. Untuk menempatkan hal ini ke dalam konteks, pelatihan model OpenAI membutuhkan biaya sekitar $100 juta. Meskipun biaya kemungkinan akan lebih rendah untuk keduanya, hal ini menyoroti perbedaan yang signifikan dalam kumpulan pendapatan jangka panjang.

Mengingat sebagian besar permintaan untuk chip kelas atas saat ini difokuskan pada pelatihan, Akash saat ini juga bekerja untuk menunjukkan bahwa mereka dapat menggunakan jaringan Akash untuk melatih model, yang mereka rencanakan untuk diluncurkan pada awal 2024. Setelah menggunakan wafer homogen dari satu pemasok, proyek selanjutnya adalah menggunakan wafer heterogen dari beberapa pemasok.

Peta jalan Akash sangat besar. Beberapa fitur produk yang sedang berjalan termasuk dukungan manajemen privasi, instance on-demand/reserved, dan penemuan yang lebih baik.

Model Token dan Insentif

Akash membebankan biaya penanganan sebesar 4% untuk pembayaran AKT dan biaya penanganan sebesar 20% untuk pembayaran USDC. Tarif biaya 20% ini mirip dengan apa yang kita lihat di pasar online tradisional (misalnya Uber sebesar 30%).

Akash memiliki sekitar 58% token yang beredar (225 juta dalam sirkulasi, pasokan maksimum 388 juta). Tingkat inflasi tahunan telah meningkat dari 8% menjadi 13%. Saat ini, 60% dari token yang beredar telah dikunci, dengan periode penguncian selama 21 hari.

Tingkat biaya sebesar 40% (sebelumnya 25%) dari inflasi dan GMV juga akan masuk ke dalam kumpulan komunitas, yang saat ini menyimpan $10 juta dalam token AKT.

Tujuan dari dana ini masih ditentukan, namun akan didistribusikan antara dana publik, insentif penyedia layanan, staking, potensi pembakaran, dan pool komunitas.

Pada tanggal 19 Januari, Akash meluncurkan program insentif percontohan senilai $5 juta yang bertujuan untuk membawa 1.000 A100 ke platform ini. Seiring berjalannya waktu, tujuannya adalah untuk memberikan visibilitas pendapatan dari sisi penawaran (misalnya, pemanfaatan efektif 95%) kepada penyedia yang berpartisipasi dalam pasar.

Penilaian dan analisis skenario

Berikut adalah beberapa skenario dan asumsi ilustratif tentang pendorong utama Akash:

Skenario jangka pendek: Kami memperkirakan bahwa jika Akash dapat mencapai 15.000 unit A100, hal ini akan menghasilkan hampir $150 juta dalam GMV. Dengan tingkat komisi 20%, ini akan memberikan Akash $30 juta dalam bentuk biaya perjanjian. Dengan mempertimbangkan lintasan pertumbuhan, mengalikan angka ini dengan 100 (dengan mempertimbangkan valuasi AI), maka nilainya akan mencapai $3 miliar.

Kasus dasar: Kami mengasumsikan peluang pasar IaaS sejalan dengan perkiraan Morgan Stanley sebesar $50 miliar. Dengan asumsi utilisasi 70%, terdapat $15 miliar kapasitas yang dapat dijual kembali. Dengan asumsi diskon 30% untuk kapasitas ini, kami mendapatkan $10 miliar, ditambah $10 miliar dari sumber-sumber lain yang tidak dapat dihitung. Mengingat bahwa pasar biasanya memiliki parit yang kuat, kami mengasumsikan Akash dapat meraih 33% pangsa pasar (20% pangsa pasar penyewaan liburan Airbnb, 75% pangsa pasar berbagi tumpangan Uber, dan 65% pangsa pasar pengiriman makanan Doordash). Pada tingkat komisi 20%, ini akan menghasilkan $1 miliar dalam biaya protokol. Jika dikalikan dengan 10, Akash akan mendapatkan hasil $10 miliar.

Kasus ke atas: Kasus ke atas kami menggunakan kerangka kerja yang sama dengan kasus dasar. Kami mengasumsikan peluang penjualan kembali sebesar $20 miliar karena kemampuan untuk menembus lebih banyak sumber GPU yang unik dan pertumbuhan pangsa yang lebih tinggi.

Informasi latar belakang: Nvidia adalah perusahaan yang terdaftar dengan kapitalisasi pasar sebesar US$1,2 triliun, sementara OpenAI bernilai US$80 miliar di pasar swasta, Anthropic bernilai US$20 miliar, dan CoreWeave bernilai US$7 miliar. Dalam ruang kripto, Render dan TAO masing-masing bernilai lebih dari $2 miliar dan lebih dari $5,5 miliar.

Risiko dan Tindakan Mitigasi:

Konsentrasi Pasokan dan Permintaan: Saat ini, sebagian besar permintaan GPU berasal dari perusahaan teknologi besar untuk melatih LLM (Model Bahasa Besar) yang sangat besar dan kompleks. Seiring berjalannya waktu, kami mengantisipasi lebih banyak minat untuk melatih model AI berskala lebih kecil, yang lebih murah dan lebih cocok untuk menangani data pribadi. Penyempurnaan akan menjadi semakin penting karena model bergeser dari tujuan umum menjadi spesifik secara vertikal. Pada akhirnya, seiring dengan percepatan penggunaan dan adopsi, kesimpulan akan menjadi semakin penting.

Persaingan: Ada banyak perusahaan kripto dan non-kripto yang mencoba membebaskan GPU yang kurang dimanfaatkan. Beberapa protokol enkripsi yang lebih terkenal adalah:

1. Render dan Nosana merilis GPU konsumen untuk inferensi.
2. Bersama-sama membangun model pelatihan sumber terbuka, yang memungkinkan para pengembang untuk membangun di atasnya.
3. Ritual sedang membangun jaringan untuk model hosting.

Masalah Latensi dan Tantangan Teknis: Mengingat bahwa pelatihan AI adalah tugas yang sangat intensif sumber daya, dan mengingat bahwa semua chip ditempatkan di dalam pusat data, tidak jelas apakah model dapat dilatih pada tumpukan GPU yang terdesentralisasi dan tidak berlokasi bersama. OpenAI berencana untuk membangun fasilitas pelatihan berikutnya dengan lebih dari 75.000 GPU di Arizona. Ini semua adalah masalah yang ditangani oleh lapisan penjadwalan seperti FedML, Io.net, dan Gensyn.

Penafian: Penafian

1. Artikel ini dicetak ulang dari[Foresight News]. Semua hak cipta adalah milik penulis asli[Vincent Jow]. Jika ada keberatan dengan pencetakan ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn, dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata merupakan pandangan dan pendapat penulis dan bukan merupakan saran investasi.
3. Penerjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan dilarang.