Berapa banyak uang yang bisa dihasilkan AI tergantung pada berapa banyak yang bisa diambil dari kumpulan upah manusia.

Berapa banyak uang yang bisa dihasilkan perusahaan model AI besar? Laporan terbaru dari Guosen Securities memberikan jawaban yang revolusioner: Jangan hanya melihat pasar perangkat lunak, lihatlah slip gaji manusia.

Perusahaan membeli AI bukan untuk mengikuti tren, tetapi untuk menghemat uang. Mengganti sebagian tenaga kerja dengan AI, meningkatkan efisiensi, menekan biaya – itulah alasan sebenarnya mengapa perusahaan bersedia mengeluarkan uang. Jadi langit-langit sebenarnya dari pendapatan AI bukanlah ukuran pasar perangkat lunak, melainkan seberapa besar kumpulan gaji yang dapat ditetapkan ulang oleh AI. Guosen Securities menyebutnya sebagai "kumpulan gaji yang dapat ditetapkan ulang oleh AI".

Laporan penelitian terbaru Guosen Securities menghitung: Dari total upah tahunan AS sekitar $10,83 triliun, $1,45 triliun telah terpapar dalam jangkauan dampak AI – artinya, konten pekerjaan dari posisi-posisi ini, AI dapat melakukannya, atau membantu sebagian besar.

Lalu berapa banyak yang diperoleh perusahaan AI dari uang ini? Ambil contoh perusahaan terkemuka Anthropic, pendapatan tahunan sekitar $47 miliar, hanya 3,2% dari $1,45 triliun. Dengan kata lain, bagian yang diambil bahkan tidak sampai sepersekian.

Kumpulan gaji, bukan pasar perangkat lunak, adalah jangkar valuasi ARR

Laporan Guosen Securities menunjukkan bahwa cara paling intuitif untuk memahami "batas atas pertumbuhan epik" pendapatan AI gelombang ini adalah dengan menghitung seberapa besar "kumpulan gaji yang dapat ditetapkan ulang oleh AI".

Laporan ini mencocokkan eksposur berbagai pekerjaan terhadap teknologi AI dengan 830 posisi dalam Survei Ketenagakerjaan dan Pengupahan Okupasi (OEWS 2025) Biro Statistik Tenaga Kerja AS (BLS) dan memperkirakan. Hasilnya menunjukkan bahwa dari total pendapatan upah AS sekitar $10,83 triliun, menurut ukuran eksposur aktual yang diamati Anthropic, sekitar $1,45 triliun biaya upah telah berada dalam jangkauan eksposur teknologi AI, dengan proporsi 13,4%; jika menggunakan ukuran eksposur teoretis OpenAI/Eloundou, potensi dampak bisa mencapai sekitar $5,68 triliun, dengan proporsi lebih dari 52%.

Berdasarkan jumlah pekerja, dari sekitar 156 juta tenaga kerja AS, jumlah eksposur aktual sekitar 18,35 juta, proporsi 11,8%; jumlah eksposur teoretis mencapai sekitar 68,3 juta, proporsi 43,9%.

Laporan menekankan bahwa $1,45 triliun biaya upah harus dipahami sebagai "batas atas ideal pendapatan ARR di bawah penetrasi saat ini dan kemampuan teknis", dan batas atas ini juga menghadapi diskon – perusahaan mungkin hanya perlu mengeluarkan $10.000 untuk AI untuk menggantikan biaya tenaga kerja $100.000. Meskipun demikian, ARR para pedagang model besar saat ini yang mencapai puluhan miliar dolar, relatif terhadap ukuran kumpulan gaji di atas, penetrasinya masih sangat rendah.

Dampak AI menunjukkan "bias upah tinggi", posisi berbasis pengetahuan menjadi yang pertama terkena dampak

Berbeda dengan otomatisasi masa lalu yang terutama berdampak pada manufaktur dan pekerjaan fisik berulang, AI gelombang ini lebih langsung menyentuh posisi dengan upah tinggi, padat pengetahuan, dan jasa.

Data laporan menunjukkan bahwa eksposur teoretis pekerjaan terhadap teknologi AI memiliki kemiringan kanan yang jelas terhadap distribusi gaji tahunan rata-rata – kelompok berpenghasilan tinggi menghadapi eksposur AI yang secara signifikan lebih tinggi daripada kelompok berpenghasilan menengah dan rendah. Dengan contoh pekerjaan spesifik, kelompok dengan persentil pendapatan terendah (seperti karyawan binatu, pembuat roti, tukang ban) memiliki eksposur AI yang umumnya rendah; sementara di kelompok berpenghasilan tinggi, manajer produk keuangan (persentil pendapatan 96,6%, eksposur 78,6%), manajer SDM (persentil pendapatan 95,3%, eksposur 76%), dan insinyur kedirgantaraan (persentil pendapatan 92,5%, eksposur 89,3%) semuanya menghadapi risiko substitusi yang lebih tinggi.

Dari dimensi industri, tiga industri dengan eksposur teoretis tertinggi berturut-turut adalah Komputer dan Matematika (87,6%), Bisnis dan Keuangan (78,2%), dan Hukum (78,0%). Namun, urutan eksposur yang diamati secara aktual tidak konsisten dengan nilai teoretis, industri dengan eksposur aktual tertinggi adalah Komputer dan Matematika (35,3%), Dukungan Kantor dan Administratif (33,2%), dan posisi terkait Penjualan (24,6%).

Kesenjangan ini mengungkapkan bahwa substitusi tenaga kerja oleh AI tidak semata-mata ditentukan oleh kemampuan model, tetapi juga dibatasi oleh atribut pekerjaan, alokasi tanggung jawab, dan proses organisasi. Industri hukum melibatkan koordinasi kepentingan, penilaian strategi litigasi, dan tanggung jawab seumur hidup; layanan keuangan bergantung pada hubungan klien dan penilaian informasi non-standar; sebaliknya, posisi pemrograman karena objek kerja yang jelas dan rantai umpan balik yang pendek, substitusi aktual berlangsung lebih cepat.

Industri komputer "memperlakukan semua sama", industri keuangan terpolarisasi secara signifikan

Di antara 20 pekerjaan dengan eksposur aktual tertinggi, 8 termasuk dalam kategori besar Komputer dan Matematika, melibatkan sekitar 1,59 juta pekerja, yang merupakan 30,2% dari total jumlah orang di industri tersebut. Laporan menunjukkan, Untuk industri komputer, tidak ada hubungan yang pasti antara tinggi rendahnya gaji dan eksposur AI – menghadapi dampak AI, seluruh industri hampir "memperlakukan semua sama", ini menyoroti kerentanan keseluruhan industri di bawah iterasi teknologi.

Industri keuangan menunjukkan pola polarisasi yang sangat berbeda. Karena beberapa posisi perlu memikul tanggung jawab (seperti audit, akuntansi), dan tingkat standardisasi output kerja antar posisi berbeda-beda, eksposur aktual keseluruhan industri keuangan rendah, tetapi polarisasi internalnya jelas. Di antaranya, Analis Riset Pasar memiliki eksposur aktual 64,8%, Analis Keuangan dan Investasi 57,2%, menghadapi risiko substitusi yang lebih besar; sementara posisi lain yang memerlukan pemeliharaan hubungan klien dan penilaian non-standar, eksposurnya relatif lebih rendah.

Dari total eksposur upah, $1,45 triliun upah eksposur aktual terkonsentrasi pada lima industri: Dukungan Kantor dan Administratif ($289,6 miliar), Bisnis dan Keuangan ($247,4 miliar), Posisi Manajemen ($221,7 miliar), Komputer dan Matematika ($215,2 miliar), dan posisi terkait Penjualan ($199,5 miliar). Laporan berpendapat bahwa ini memberikan referensi arah untuk pengembangan bisnis B2B model besar khusus: mengejar kepastian dapat mendalami industri seperti administrasi, komputer, keuangan yang sudah mengalami substitusi yang jelas; mengejar "terobosan bisnis dari 0 ke 1", maka industri seperti pendidikan dan diagnosis medis masih memiliki potensi besar.

Substitusi tidak sama dengan pengangguran, tetapi restrukturisasi upah sudah dalam perjalanan

Laporan dengan jelas membedakan konsep "eksposur" dan "substitusi": eksposur berarti tugas-tugas mungkin dibantu, diotomatisasi, atau diatur ulang oleh AI, tetapi tidak berarti pendapatan upah ini akan hilang secara proporsional. Yang benar-benar menentukan dampak ekonomi AI masih kecepatan adopsi perusahaan, batas kemampuan model, transformasi proses organisasi, dan batasan regulasi.

Namun, laporan juga menunjukkan bahwa dampak makro AI tidak akan sederhana berupa penurunan linier jumlah pekerjaan. Jalur yang lebih mungkin terjadi adalah: sebagian posisi tanggung jawab tunggal digantikan, banyak posisi multi-tanggung jawab direstrukturisasi; sebagian biaya upah ditekan, lebih banyak proses kerja ditetapkan ulang harganya. Terutama AI Agent memiliki atribut "semakin tinggi upah, semakin tinggi tingkat substitusi", hal ini membuat potensi dampak AI pada sisi konsumsi pendapatan mungkin lebih mendalam.

Bagi investor, kesimpulan inti laporan adalah: ruang jangka menengah sisi pendapatan AI tidak boleh hanya dipahami dari ukuran pasar perangkat lunak, tetapi harus mencari jangkar estimasi dari kumpulan biaya tenaga kerja yang lebih besar. Saat ini penetrasi ARR pedagang model besar masih pada tingkat yang sangat rendah, tetapi sisi lain dari koin ini adalah bahwa struktur upah manusia sedang menghadapi restrukturisasi sistemik yang belum sepenuhnya dihargai.

Peringatan Risiko dan Klausul Penafian

Pasar memiliki risiko, berinvestasi harus hati-hati. Artikel ini tidak merupakan saran investasi pribadi, dan juga tidak mempertimbangkan tujuan investasi khusus, kondisi keuangan, atau kebutuhan masing-masing pengguna. Pengguna harus mempertimbangkan apakah pendapat, pandangan, atau kesimpulan dalam artikel ini sesuai dengan situasi spesifik mereka. Investasi berdasarkan ini, tanggung jawab ditanggung sendiri.