Persaingan yang tak henti-hentinya untuk mendominasi kecerdasan buatan telah memicu apa yang banyak orang sebut sebagai "perang model", sebuah kompetisi dengan taruhan tinggi di mana raksasa teknologi bersaing untuk mendapatkan supremasi. Namun, menurut analis teknologi berpengalaman Benedict Evans, lapangan permainannya secara mengejutkan setara. Dalam pidato baru-baru ini di konferensi Fortune’s Brainstorm AI di London, Evans mengemukakan gagasan yang menggugah pikiran: pembeda utama antara laboratorium AI terkemuka bukanlah teknologi terobosan atau algoritma eksklusif, melainkan akses tak terbatas mereka ke modal.
Pernyataan Evans menantang kebijaksanaan konvensional bahwa inovasi AI semata-mata didorong oleh kecerdasan intelektual dan terobosan algoritmik. Dia berpendapat bahwa model dasar, seperti GPT OpenAI atau Gemini Google, dengan cepat menjadi komoditas. Ini berarti bahwa model-model ini semakin dapat dipertukarkan dan tersedia, mengurangi keunggulan kompetitif perusahaan mana pun.
Mitos Parit
Konsep "parit" ekonomi, yang dipopulerkan oleh Warren Buffett, mengacu pada keunggulan kompetitif berkelanjutan perusahaan yang melindungi laba jangka panjang dan pangsa pasar mereka dari para pesaing. Dalam konteks AI, banyak yang awalnya percaya bahwa algoritma eksklusif, kumpulan data unik, atau bakat khusus akan menciptakan parit seperti itu. Namun, Evans berpendapat bahwa ini belum terwujud.
Setelah dua tahun persaingan ketat di antara perusahaan-perusahaan Teknologi Besar, tampaknya masih belum ada parit mendasar dalam lanskap AI. Tidak ada hambatan masuk yang signifikan, tidak ada efek jaringan yang kuat, dan tidak ada dinamika pemenang mengambil semua yang jelas. Sebaliknya, pendorong utama kemajuan adalah masuknya investasi modal besar-besaran.
Tahun lalu, empat perusahaan cloud besar secara kolektif menghabiskan lebih dari $200 miliar untuk membangun infrastruktur untuk mendukung pengembangan AI. Tahun ini, angka itu diperkirakan akan melebihi $300 miliar. Peningkatan belanja eksponensial ini menyoroti sifat padat modal dari perlombaan AI saat ini.
"Ini telah menjadi sangat, sangat padat modal, setidaknya saat ini, sangat, sangat cepat," kata Evans. Dia lebih lanjut mencatat bahwa sebagian besar dari modal ini pada akhirnya mengalir ke Nvidia, produsen GPU terkemuka, yang penting untuk melatih model AI.
Hasil dari pengeluaran besar-besaran ini adalah proliferasi model AI, yang menjadi semakin mudah diakses. Ini, pada gilirannya, menciptakan lingkungan di mana siapa pun dengan sumber daya keuangan yang besar dapat membangun model dasar yang menyaingi model yang dikembangkan oleh perusahaan AI teratas.
DeepSeek, misalnya, adalah perusahaan AI yang memanfaatkan model sumber terbuka yang ada dan investasi $1,6 miliar untuk menciptakan model AI yang kompetitif. Ini berfungsi sebagai ilustrasi yang menarik tentang bagaimana modal dapat menyamakan kedudukan dan memungkinkan peserta baru untuk menantang pemain yang mapan.
Teka-Teki Komoditas
Evans berpendapat bahwa model AI seperti GPT OpenAI, Claude Anthropic, dan Gemini Google berevolusi menjadi "komoditas". Model-model ini menjadi layanan yang mudah tersedia dan dapat dipertukarkan, mirip dengan infrastruktur berbiaya rendah dan tidak terdiferensiasi.
Tren komodifikasi ini memiliki implikasi mendalam bagi industri AI. Ini menunjukkan bahwa medan pertempuran utama bukanlah tentang siapa yang memiliki model dasar terbaik, tetapi tentang siapa yang dapat paling efektif mengemas, mengintegrasikan, dan mengatur model itu dalam produk dan layanan dunia nyata.
Dengan kata lain, keunggulan kompetitif mungkin terletak bukan pada model dasar itu sendiri, tetapi pada lapisan aplikasi dan layanan yang dibangun di atasnya. Pergeseran fokus ini membutuhkan serangkaian keterampilan dan kemampuan yang berbeda, menekankan pengembangan produk, pengalaman pengguna, dan kepatuhan terhadap peraturan.
Evans menguraikan poin ini dalam sebuah posting blog, menggunakan peluncuran alat Deep Research OpenAI baru-baru ini sebagai contoh. Dia berpendapat bahwa OpenAI dan laboratorium model dasar lainnya tidak memiliki parit atau daya tahan yang sebenarnya di luar akses ke modal. Mereka belum mencapai kesesuaian produk-pasar di luar pengkodean dan pemasaran, dan penawaran mereka pada dasarnya terbatas pada kotak teks dan API untuk dibangun oleh pengembang lain.
Pasir Persaingan AI yang Bergeser
Komodifikasi model AI membentuk kembali lanskap kompetitif, memaksa perusahaan untuk mengevaluasi kembali strategi mereka dan fokus pada area diferensiasi baru. Karena teknologi yang mendasarinya menjadi lebih mudah diakses, penekanannya bergeser ke pengembangan aplikasi, integrasi, dan tata kelola.
Berikut adalah beberapa tren utama yang muncul di industri AI:
AI Khusus Aplikasi: Perusahaan semakin fokus pada pengembangan solusi AI yang disesuaikan dengan industri atau kasus penggunaan tertentu. Pendekatan ini memungkinkan mereka untuk membuat aplikasi yang lebih terarah dan efektif yang memenuhi kebutuhan pelanggan tertentu.
Produk Bertenaga AI: Integrasi AI ke dalam produk dan layanan yang ada menjadi semakin umum. Ini dapat meningkatkan fungsionalitas, meningkatkan pengalaman pengguna, dan menciptakan aliran pendapatan baru.
Tata Kelola dan Etika AI: Karena AI menjadi lebih meresap, kekhawatiran tentang bias, keadilan, dan akuntabilitas meningkat. Perusahaan mulai berinvestasi dalam kerangka kerja tata kelola AI dan pedoman etika untuk memastikan pengembangan dan penerapan AI yang bertanggung jawab.
Edge AI: Penerapan model AI pada perangkat edge, seperti smartphone dan sensor IoT, semakin populer. Ini memungkinkan pemrosesan data secara real-time tanpa bergantung pada konektivitas cloud, mengurangi latensi dan meningkatkan privasi.
AI-as-a-Service: Munculnya platform AI-as-a-Service (AIaaS) membuat AI lebih mudah diakses oleh bisnis dari semua ukuran. Platform ini menyediakan model yang telah dilatih sebelumnya, alat pengembangan, dan infrastruktur, memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat dan mudah mengintegrasikan AI ke dalam operasi mereka.
Peran Modal yang Abadi
Meskipun komodifikasi model AI dapat mengurangi pentingnya teknologi eksklusif, modal akan terus memainkan peran penting dalam industri AI. Akses ke pendanaan akan sangat penting bagi perusahaan untuk:
Melatih dan menyempurnakan model AI: Melatih model AI besar membutuhkan sumber daya komputasi dan keahlian yang signifikan. Perusahaan dengan akses ke modal mampu melatih model yang lebih besar pada lebih banyak data, yang berpotensi mencapai kinerja yang lebih baik.
Mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI: Membangun dan menerapkan aplikasi AI membutuhkan investasi dalam pengembangan perangkat lunak, infrastruktur, dan bakat. Perusahaan dengan akses ke modal dapat berinvestasi di area ini untuk menciptakan produk dan layanan bertenaga AI yang menarik.
Memperoleh bakat AI: Permintaan akan bakat AI tinggi, dan insinyur dan peneliti AI yang terampil menuntut gaji premium. Perusahaan dengan akses ke modal dapat menarik dan mempertahankan bakat-bakat terbaik, memberi mereka keunggulan kompetitif.
Melakukan penelitian dan pengembangan: Inovasi berkelanjutan sangat penting dalam lanskap AI yang berkembang pesat. Perusahaan dengan akses ke modal dapat berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan untuk mengeksplorasi teknik dan aplikasi AI baru.
Menavigasi rintangan peraturan: Karena AI menjadi lebih diatur, perusahaan perlu berinvestasi dalam kepatuhan dan keahlian hukum. Perusahaan dengan akses ke modal mampu menavigasi rintangan peraturan ini secara efektif.
Masa Depan Persaingan AI
Industri AI sedang mengalami periode transformasi yang cepat. Komodifikasi model AI menyamakan kedudukan, tetapi modal akan tetap menjadi penentu keberhasilan yang penting. Perusahaan yang dapat secara efektif memanfaatkan modal untuk mengembangkan aplikasi AI yang menarik, menarik bakat-bakat terbaik, dan menavigasi lanskap peraturan yang berkembang akan berada dalam posisi terbaik untuk berkembang dalam jangka panjang.
Masa depan persaingan AI kemungkinan akan ditandai dengan:
Peningkatan spesialisasi: Perusahaan akan fokus pada pengembangan solusi AI untuk industri atau kasus penggunaan tertentu, daripada mencoba membangun model AI tujuan umum.
Penekanan yang lebih besar pada pengembangan aplikasi: Fokus akan bergeser dari membangun model dasar ke menciptakan aplikasi bertenaga AI yang menarik yang memecahkan masalah dunia nyata.
Meningkatnya pentingnya tata kelola AI: Perusahaan akan memprioritaskan pengembangan dan penerapan AI yang etis dan bertanggung jawab, memastikan bahwa AI digunakan untuk kebaikan.
Inovasi berkelanjutan dalam perangkat keras AI: Permintaan akan perangkat keras AI yang lebih kuat dan efisien akan terus mendorong inovasi di bidang-bidang seperti GPU, TPU, dan komputasi neuromorfik.
Kolaborasi dan sumber terbuka: Kolaborasi dan inisiatif sumber terbuka akan memainkan peran yang semakin penting dalam ekosistem AI, mempercepat inovasi dan mendemokratisasikan akses ke teknologi AI.
Sebagai kesimpulan, sementara akses ke modal mungkin merupakan pembeda utama dalam lanskap AI saat ini, keberhasilan jangka panjang perusahaan AI akan bergantung pada kemampuan mereka untuk berinovasi, beradaptasi, dan membangun solusi bertenaga AI yang menarik yang menciptakan nilai bagi pelanggan dan masyarakat secara keseluruhan.