#OpenAI二季度亏损扩大 Pendapatan OpenAI tumbuh 18% tetapi disalip, apa yang sebenarnya salah dari model bisnis AI?

OpenAI mengumumkan data kuartal kedua, dengan pendapatan 6,7 miliar dolar AS, tumbuh 18%, tetapi disalip oleh Anthropic, sementara kerugian terus membesar.
Ini bukan sekadar soal perusahaan mana yang memimpin, melainkan model bisnis seluruh industri model AI sedang mengalami krisis mendalam.

Persaingan sengit di sektor AI dan keseimbangan laba-rugi

Datanya sangat kejam. Pendapatan OpenAI pada kuartal pertama mencapai 5,6 miliar dolar AS, lalu 6,7 miliar dolar AS pada kuartal kedua, dengan pertumbuhan kuartalan 18% yang tampak cukup baik. Namun, pendapatan Anthropic pada periode yang sama mencapai 8,5 miliar dolar AS, bukan hanya menyalip, tetapi juga unggul 1,8 miliar dolar AS. Yang lebih penting, kerugian OpenAI terus membesar—ini adalah sinyal paling berbahaya.

Banyak orang masih memperdebatkan model mana yang lebih cerdas dan teknologi mana yang lebih maju. Saya ingin mengatakan, jangan terpesona oleh aura teknologi. Ketika kerugian suatu perusahaan meningkat dan perusahaan itu disalip pesaing dalam hal pendapatan, ini sudah menunjukkan masalah mendasar: model bisnis AI saat ini mungkin telah mengambil arah yang salah.

“Dilema pembangkit listrik” AI: semakin kuat teknologinya, semakin tinggi biayanya

Mari lihat kenyataannya: setiap kali OpenAI menghasilkan satu gambar, biayanya sekitar 2,12 sen. Untuk memproses setiap 1.000 token, biayanya berkisar antara 0,03 hingga 12 sen. Berapa yang dibayar pengguna? ChatGPT Plus seharga 20 dolar AS per bulan, yang tampaknya tidak mahal.

Model besar seperti pembangkit listrik berintensitas energi tinggi

Namun, di situlah masalahnya. Model AI besar ibarat pembangkit listrik super yang mengonsumsi banyak energi; semakin banyak listrik yang dihasilkan, semakin banyak batu bara yang dibakar. Semakin sering digunakan pengguna, semakin besar kerugian perusahaan.

Pengamatan saya adalah perusahaan model besar terjebak dalam lingkaran aneh: untuk membuktikan bahwa teknologinya unggul, mereka harus membuat model yang lebih besar dan lebih cerdas; semakin besar modelnya, semakin tinggi biaya inferensinya; semakin tinggi biayanya, semakin sulit menghasilkan keuntungan. Ini adalah lingkaran buntu.

Mengapa Anthropic bisa menyalip dalam hal pendapatan? Analisis saya, mereka mungkin telah menemukan kelompok pelanggan yang lebih efektif. Pelanggan perusahaan dan pengembang—kelompok yang bersedia membayar demi kepastian—adalah titik terobosan komersialisasi AI. Sementara itu, OpenAI masih sangat bergantung pada pengguna konsumen, yang justru merupakan pasar paling sulit untuk menghasilkan keuntungan.

Kurangnya pemikiran produk: model besar tidak sama dengan produk yang baik

Di sini saya ingin menyampaikan fakta yang tidak ingin diakui banyak orang: keunggulan teknologi tidak sama dengan kesuksesan produk. OpenAI memiliki GPT-4o, Sora, dan model besar paling maju di dunia. Namun, lalu kenapa? Pengguna tidak menginginkan parameter teknologi, melainkan produk yang dapat menyelesaikan masalah.

Sebagai contoh, apa yang dipedulikan pemilik usaha kecil atau menengah yang menggunakan ChatGPT untuk menulis materi pemasaran? Kerumitan karena harus mengatur ulang prompt setiap kali menghasilkan konten, ketidakpastian karena hasilnya terkadang baik dan terkadang buruk, serta kekhawatiran tentang keamanan data. Apakah OpenAI telah menyelesaikan masalah-masalah ini?

Menurut saya, belum. Perusahaan model besar umumnya memiliki “narsisme teknologi”—menganggap model mereka cukup cerdas sehingga pengguna seharusnya menyesuaikan diri dengannya. Ini adalah pemikiran produk yang sepenuhnya keliru.

Seperti apa sebenarnya pemikiran produk? Yaitu berpikir dari sudut pandang pengguna: masalah apa yang harus Anda selesaikan setiap hari? Untuk apa Anda bersedia membayar? Apa masalah terbesar Anda?

Dilihat dari data laporan keuangan, OpenAI jelas belum melangkah cukup jauh di jalur ini. Pendapatan tumbuh tetapi kerugian membesar, yang menunjukkan biaya tidak terkendali. Disalip Anthropic menunjukkan bahwa OpenAI tertinggal setengah langkah dalam penerapan komersial.

Tiga kekeliruan fatal dalam model bisnis

Menurut saya, model bisnis model AI besar memiliki tiga kekeliruan fatal.

Pertama, terlalu bergantung pada ekonomi API. Banyak perusahaan model besar berpikir bahwa dengan membuka API dan mengajak pengembang menggunakannya, mereka dapat membangun ekosistem. Namun kenyataannya, API hanyalah alat, bukan solusi. Pengembang membutuhkan kemampuan AI yang stabil, murah, dan andal, bukan layanan yang sewaktu-waktu menjadi lebih mahal.

Kedua, mengabaikan skenario vertikal. Model besar dapat melakukan segalanya, tetapi tidak cukup mendalam dalam hal apa pun. Kedokteran, hukum, pendidikan, keuangan—setiap bidang vertikal memiliki kebutuhan dan hambatan unik. Model besar serbaguna sering kali kewalahan di bidang-bidang ini.

Ketiga, meremehkan kebutuhan perusahaan. Perusahaan tidak menginginkan demonstrasi AI yang keren, melainkan alat AI yang dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja, aman dan terkendali, serta memberikan kepastian. Hambatan masuk di pasar ini tinggi, tetapi nilainya juga besar. Penyalipan Anthropic kemungkinan besar terjadi karena mereka berhasil menembus pasar ini.

Penilaian saya: pemenang AI di masa depan belum tentu perusahaan dengan teknologi terkuat, melainkan perusahaan yang paling memahami cara mengubah teknologi AI menjadi nilai komersial.

Jalan keluar di masa depan: dari kompetisi teknologi menuju penciptaan nilai

Kesulitan OpenAI telah membunyikan alarm bagi seluruh industri AI. Kecepatan pembakaran uang dalam kompetisi teknologi telah melampaui kecepatan monetisasi komersial.

Lalu, di mana jalan keluarnya?

Pertama, beralih dari serbaguna ke vertikal. Model besar perlu “turun” dan mendalami industri serta skenario tertentu. Model khusus yang menguasai diagnosis medis mungkin memiliki nilai komersial lebih besar daripada model serbaguna yang bisa melakukan segalanya.

Kedua, beralih dari model ke aplikasi. Pengguna tidak membeli model, melainkan solusi. Cara mengemas kemampuan AI menjadi produk yang bersedia dibayar oleh perusahaan akan menjadi kunci persaingan tahap berikutnya.

Ketiga, beralih dari membakar uang ke menghasilkan pendapatan sendiri. Perusahaan AI harus menemukan model keuntungan yang berkelanjutan, bukan selamanya bergantung pada suntikan dana investor. Ini berarti harus mengendalikan biaya dengan ketat, menentukan pengguna berbayar secara tepat, dan membangun keunggulan bisnis yang benar-benar kuat.

Data kuartal kedua OpenAI sekilas menunjukkan pendapatan yang tumbuh tetapi disalip. Jika dilihat lebih dalam, ini adalah kecemasan kolektif atas model bisnis seluruh industri AI.

Masa kegembiraan akibat terobosan teknologi telah berlalu. Kini saatnya menghadapi kenyataan bisnis yang kejam. AI bukanlah sihir; AI perlu menyelesaikan masalah dunia nyata, menciptakan nilai dunia nyata, dan menghasilkan keuntungan dunia nyata.

Dalam dua tahun ke depan, kita akan menyaksikan perombakan besar pertama dalam industri AI. Perusahaan yang hanya bisa membuat model tetapi tidak memahami cara membuat produk akan perlahan tertinggal. Sementara itu, perusahaan yang benar-benar memahami pengguna, mendalami skenario, dan membangun model bisnis berkelanjutan akan menjadi pemenang baru.

OpenAI masih memiliki peluang, tetapi waktunya tidak banyak. Semua pendiri perusahaan AI seharusnya dapat membaca sinyal yang jelas dari kumpulan data ini: teknologi memang penting, tetapi bisnis lebih penting. Terobosan teknologi tanpa dukungan bisnis pada akhirnya hanyalah mainan di laboratorium.

Babak kedua AI baru saja dimulai$OPENAI ‌