Minggu ini di Hong Kong, Lagrange, bersama dengan @awscloud dan @MetisL2, memulai minggu Konsensus dengan KTT AI Terapan yang berfokus pada apa yang sebenarnya diperlukan untuk memindahkan AI ke dalam produksi. Pendiri, pembangun, dan operator berfokus dalam mengatasi tantangan praktis tingkat penerapan. Sorotan acara di bawah ini 👇

Brian Novell, kepala BD di Lagrange, membuka acara dengan membingkai kesenjangan antara demo AI dan penerapan dunia nyata. Di seluruh contoh seperti penghapusan deepfake, keputusan keuangan berbasis AI, akurasi agen, dan kepatuhan, fokusnya adalah mengapa verifikasi menjadi penting setelah sistem AI beroperasi di lingkungan yang diatur dan berisiko tinggi.

Tim di @awscloud membagikan pembaruan tentang Program AWS Activate, yang berfokus pada membantu perusahaan rintisan beralih dari build awal ke produksi. Program ini memberi tim jalur cepat untuk memulai AWS, kredit akses mulai dari $500 hingga $100.000, dan lokakarya langsung untuk menskalakan tanpa membebankan biaya infrastruktur yang tidak perlu. Penekanannya tetap praktis: lebih sedikit pemblokir sejak awal, keputusan arsitektur yang lebih jelas, dan jalur pengiriman yang lebih cepat.

Panel pembukaan, yang dimoderatori oleh Caroline York dari Asosiasi Fintech Hong Kong, berfokus pada pemantauan sistem AI setelah ditayangkan. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger, dan Thiru @MetisL2 membahas sinyal kesehatan real-time, integritas data, dan bagaimana sistem terdesentralisasi mendeteksi kegagalan dan perilaku berbahaya tanpa pengawasan terpusat.

Diskusi bergeser ke asal data, tata kelola, dan auditabilitas saat sistem AI bergerak ke lingkungan perusahaan dan teregulasi. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI , dan Sina Yamani @ActionModelAI membahas bagaimana tim melacak asal data, membangun jejak audit, dan menyeimbangkan pengembangan AI yang lebih cepat dengan persyaratan peraturan yang terus berkembang — terutama karena sistem menjadi lebih otonom. Dimoderatori oleh Brian Novell dari Lagrange sendiri.

Tom Ngo @MetisL2 membongkar kesenjangan kepercayaan dalam AI terpusat – eksekusi buram, asal yang lemah, dan insentif yang tidak selaras. Argumen intinya: blockchain menyediakan lapisan kepercayaan, tetapi kemajuan nyata berasal dari memverifikasi eksekusi model itu sendiri dengan bukti kriptografi, bukan hanya menambatkan data on-chain.

Percakapan kemudian beralih ke apa yang diperlukan untuk mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja perusahaan yang ada. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit, dan Kye Gomez @swarms_corp membahas bergerak melampaui eksperimen — menavigasi sistem lama, silo data, dan memperkenalkan AI agen dengan cara yang meningkatkan proses tanpa mengganggunya. Dimoderatori oleh Thiru @LazAINetwork.