Ketika saya pertama kali mulai memperhatikan bagaimana orang-orang berbicara tentang ekonomi AI, ada sesuatu yang terasa tidak tepat. Semua orang terobsesi dengan kecepatan, skala, dan keluaran. Token yang terikat pada inferensi.
Rantai yang berlomba untuk mengiklankan berapa banyak agen AI yang dapat mereka host. Apa yang hampir tidak diperhatikan oleh siapa pun adalah memori. Bukan penyimpanan dalam arti abstrak, tetapi memori yang dialami. Konteks yang melekat. Sejarah yang terakumulasi. Tanpa itu, seluruh hal ini terasa seperti kota yang dibangun untuk para komuter tetapi bukan untuk penduduk.
Ketiadaan itu lebih penting daripada yang disadari kebanyakan orang. Sistem AI tanpa memori berperilaku seperti magang pada hari pertama mereka, setiap hari. Mereka merespons, mereka menghitung, mereka memindahkan nilai, tetapi mereka tidak belajar dengan cara yang terakumulasi. Pada awal 2025, beberapa platform agen sudah menjalankan jutaan panggilan inferensi per hari, tetapi metrik retensi menceritakan kisah yang berbeda. Penggunaan direset terus-menerus. Agen melupakan interaksi sebelumnya.
Secara ekonomi, itu berarti biaya onboarding yang berulang dan keterlibatan yang dangkal. Sistem yang lupa memaksa pengguna untuk mengulangi diri mereka, dan pengulangan secara diam-diam membunuh permintaan.
Di bawah hype ini, menciptakan masalah struktural. Ekonomi AI bergantung pada kontinuitas untuk menghasilkan nilai seiring waktu. Jika agen tidak dapat mengingat keputusan, preferensi, atau kesalahan sebelumnya, ia tidak dapat memperbaiki perilakunya. Itu menjaga produktivitas tetap datar. Produktivitas datar berarti kesediaan untuk membayar yang datar. Tanda-tanda awal dari ini muncul dalam data kecepatan token. Jumlah transaksi tinggi dipasangkan dengan retensi nilai rendah. Aktivitas tanpa akumulasi.
Apa yang mengejutkan saya adalah betapa akrabnya pola ini. Kita telah melihatnya sebelumnya dalam aplikasi konsumen.
Produk yang meningkatkan pengguna aktif harian tetapi tidak pernah membangun kebiasaan. Perbedaannya adalah bahwa ekonomi AI memperbesar sisi negatif. Ketika AI lupa, itu tidak hanya menyusahkan pengguna. Itu memutuskan loop ekonomi. Kepercayaan terkikis. Otomatisasi menjadi rapuh. Bisnis mundur.
Inilah di mana memori berhenti menjadi fitur dan mulai bertindak seperti fondasi. Di permukaan, memori terdengar seperti masalah teknis. Di mana Anda menyimpan status. Bagaimana Anda mempertahankan konteks.
Di bawahnya, itu membentuk insentif. Memori persisten memungkinkan sistem AI untuk melanjutkan hubungan. Itu memungkinkan agen yang hidup lama yang dapat mengelola alur kerja, bernegosiasi kontrak, atau mengoptimalkan rantai pasokan selama beberapa minggu alih-alih detik. Risiko tanpa itu adalah ekonomi yang dibangun di atas transaksi satu kali tanpa tekstur.
Sekitar pertengahan 2024, beberapa jaringan agen AI awal melaporkan bahwa lebih dari 60 persen interaksi secara efektif tidak memiliki status. Setiap tugas diselesaikan secara terpisah. Ketika saya melihat angka itu, implikasinya jelas. Jika sebagian besar interaksi tidak membangun di atas yang terakhir, maka sebagian besar nilai ekonomi sedang diciptakan kembali dari awal. Itu mahal. Seiring waktu, itu tidak berkelanjutan.
Inilah mengapa Vanar Chain menarik perhatian saya lebih awal daripada kebanyakan. Bukan karena pemasaran, tetapi karena apa yang secara diam-diam diprioritaskannya. Alih-alih mengejar throughput yang mencolok, Vanar memperlakukan memori sebagai primitif asli. Rantai ini dirancang di sekitar konteks AI persisten sejak awal. Pilihan itu terlihat membosankan sampai Anda mengikuti konsekuensinya.
Di permukaan, arsitektur Vanar memungkinkan agen AI untuk menyimpan memori semantik di rantai. Dalam istilah yang sederhana, itu berarti agen dapat mengingat tidak hanya data, tetapi juga makna. Di bawahnya, ini mengubah bagaimana agen berkembang. Keputusan diinformasikan oleh hasil sebelumnya. Kesalahan meninggalkan jejak. Strategi yang berhasil diperkuat. Itulah cara belajar menjadi kumulatif daripada repetitif.
Data dari pengujian awal menunjukkan sesuatu yang menarik. Agen yang menggunakan memori persisten mengurangi perhitungan redundan sekitar 30 persen pada tugas yang berulang. Angka itu penting karena menunjukkan keuntungan efisiensi yang terakumulasi. Lebih sedikit perhitungan ulang berarti biaya lebih rendah. Biaya yang lebih rendah membuat penggunaan jangka panjang menjadi layak. Kelayakan menarik aktivitas ekonomi nyata alih-alih lalu lintas spekulatif.
Ada juga efek pasar yang halus di sini. Pada akhir 2025, biaya inferensi rata-rata di berbagai platform AI besar berfluktuasi liar saat permintaan meningkat.
Sistem tanpa memori menyerap guncangan tersebut dengan buruk karena mereka tidak memiliki cara untuk mengoptimalkan perilaku seiring waktu. Sistem yang didukung memori meratakan pola penggunaan. Kestabilan itu tidak mencolok, tetapi itu diperoleh.
Skeptis sering berpendapat bahwa memori dapat hidup di luar rantai. Basis data sudah ada. Menyimpan hal-hal di cloud tidak lagi sulit atau mahal. Itu benar di permukaan. Di bawahnya, memori di luar rantai memecah kepercayaan. Jika memori hidup di luar lapisan ekonomi, insentif menyimpang. Siapa yang mengendalikannya. Siapa yang membayarnya. Apa yang terjadi ketika agen bermigrasi. Memori yang terfragmentasi memecah komposabilitas, dan komposabilitas adalah tempat efek jaringan sebenarnya berasal.
Ada risiko di sini juga. Memori persisten memperkenalkan permukaan serangan baru. Memori yang rusak dapat menyebarkan perilaku buruk. Privasi menjadi lebih sulit untuk dijamin. Pendekatan Vanar berusaha mengurangi ini dengan menambatkan memori dengan bukti kriptografi dan kontrol akses, tetapi masih harus dilihat bagaimana ini bertahan pada skala besar. Tidak ada fondasi yang bebas risiko.
Dengan melihat lebih luas, pola yang lebih besar jelas. Kita bergerak dari AI sebagai alat ke AI sebagai peserta ekonomi. Peserta memerlukan sejarah. Pasar memerlukan memori. Tanpanya, koordinasi runtuh menjadi kebisingan. Rantai yang memperlakukan AI sebagai hanya beban kerja lain akan kesulitan mendukung pergeseran ini. Mereka akan menyelenggarakan aktivitas, tetapi bukan ekonomi.
Saat ini, pasar masih memberikan harga pada narasi.
Token melonjak pada pengumuman. Keterlibatan melonjak pada demo. Tetapi di bawah itu, tanda-tanda awal menunjukkan bahwa sistem yang mampu mempertahankan konteks secara diam-diam berkinerja lebih baik dalam hal retensi dan efisiensi biaya. Tidak dengan perintah magnitudo. Dengan margin kecil yang stabil. Margin tersebut cenderung terakumulasi.
Jika trajektori ini berlanjut, ekonomi AI tanpa memori asli akan terasa semakin hampa. Sibuk, tetapi rapuh. Keras, tetapi pelupa. Yang bertahan akan dibangun di atas fondasi yang mengingat apa yang telah mereka lakukan dan mengapa itu penting. Dan rantai yang memahami itu lebih awal tidak hanya memprediksi masa depan. Mereka mempersiapkannya.
