a16z mantan mitra dan analis teknologi terkenal Benedict Evans baru-baru ini merilis artikel analisis mendalam yang secara langsung menunjukkan bahwa di balik kemakmuran permukaan OpenAI, mereka menghadapi empat dilema strategis mendasar. Ia berpendapat bahwa meskipun OpenAI memiliki basis pengguna yang besar dan modal yang cukup, kekurangan keunggulan teknologi, kurangnya ketahanan pengguna, pesaing yang cepat mengejar, serta strategi produk yang terbatas pada arah riset laboratorium, semuanya mengancam daya saing jangka panjang mereka.
Evans menunjukkan bahwa model bisnis OpenAI saat ini tidak memiliki keunggulan kompetitif yang jelas. Perusahaan ini tidak memiliki teknologi unik maupun efek jaringan yang kuat, dan dari 900 juta pengguna aktif mingguan, hanya 5% yang membayar, serta 80% pengguna pada tahun 2025 mengirimkan kurang dari 1000 pesan—setara dengan kurang dari tiga kali prompt per hari. Model penggunaan yang “lebar satu mil, dalam satu inci” ini menunjukkan bahwa ChatGPT belum menjadi kebiasaan harian pengguna.
Sementara itu, raksasa teknologi seperti Google dan Meta telah menyamai secara teknis OpenAI dan memanfaatkan keunggulan distribusi mereka untuk merebut pangsa pasar. Evans berpendapat bahwa, nilai sejati di bidang AI akan berasal dari pengalaman dan skenario aplikasi baru yang belum ditemukan, dan OpenAI tidak mampu menciptakan semua inovasi ini sendiri. Hal ini memaksa perusahaan untuk beroperasi di banyak lini secara bersamaan, dari infrastruktur hingga lapisan aplikasi secara menyeluruh.
Analisis Evans mengungkapkan sebuah kontradiksi inti: OpenAI berusaha membangun penghalang kompetisi melalui investasi modal besar-besaran dan strategi platform lengkap, tetapi tanpa efek jaringan dan mekanisme penguncian pengguna, strategi ini masih diragukan keberhasilannya. Bagi investor, ini berarti perlu menilai kembali klaim nilai jangka panjang OpenAI dan posisi sebenarnya dalam kompetisi AI.
Keunggulan Teknologi Menghilang: Peningkatan Homogenitas Model
Evans menyoroti bahwa saat ini sekitar enam lembaga mampu meluncurkan model mutakhir yang kompetitif, dengan performa yang hampir setara. Perusahaan-perusahaan ini saling melampaui setiap beberapa minggu, tetapi tidak ada yang mampu membangun keunggulan teknologi yang tak tertandingi. Ini kontras tajam dengan platform seperti Windows, Google Search, atau Instagram—yang melalui efek jaringan memperkuat pangsa pasar mereka, membuat pesaing sulit memecah monopoli meskipun mengeluarkan banyak dana dan tenaga.
Situasi kesetaraan teknologi ini mungkin berubah karena terobosan tertentu, yang paling jelas adalah kemampuan pembelajaran berkelanjutan, tetapi Evans berpendapat bahwa OpenAI saat ini tidak mampu merencanakan hal tersebut. Faktor diferensiasi lain yang mungkin adalah skala data proprietary, termasuk data pengguna atau data industri vertikal, tetapi perusahaan platform saat ini juga memiliki keunggulan di bidang ini.
Dalam konteks performa model yang semakin seragam, kompetisi beralih ke merek dan saluran distribusi. Pertumbuhan cepat pangsa pasar Gemini dan Meta AI membuktikan tren ini—bagi pengguna biasa, produk-produk ini terlihat sangat mirip, sementara Google dan Meta memiliki kekuatan distribusi yang besar. Sebaliknya, model Claude dari Anthropic meskipun sering unggul dalam benchmark, tidak dikenal oleh konsumen karena kurangnya strategi konsumen dan produk yang jelas.
Evans membandingkan ChatGPT dengan Netscape, yang pernah mendominasi pasar browser awal tetapi akhirnya dikalahkan oleh Microsoft melalui keunggulan distribusi. Ia berpendapat bahwa, chatbot dan browser menghadapi tantangan diferensiasi yang sama: keduanya pada dasarnya hanyalah kotak input dan output, ruang inovasi produk yang sangat terbatas.
Basis Pengguna Rentan: Skala Tidak Menutupi Kurangnya Ketahanan
Meskipun OpenAI memiliki keunggulan yang jelas dengan 800-900 juta pengguna aktif mingguan, Evans menunjukkan bahwa angka ini menutupi masalah serius dalam keterlibatan pengguna. Sebagian besar pengguna yang sudah tahu dan memahami cara menggunakan ChatGPT tidak menjadikannya kebiasaan harian.
Data menunjukkan bahwa hanya 5% pengguna ChatGPT yang membayar, bahkan di kalangan remaja AS, proporsi yang menggunakan beberapa kali seminggu jauh lebih tinggi daripada yang menggunakan beberapa kali sehari. Dalam rangkuman tahunan “2025”, OpenAI mengungkapkan bahwa 80% pengguna mengirimkan kurang dari 1000 pesan pada tahun 2025—setara dengan kurang dari tiga prompt per hari secara nominal, dan jumlah percakapan sebenarnya bahkan lebih sedikit.
Penggunaan yang dangkal ini berarti sebagian besar pengguna tidak melihat perbedaan dalam model dari segi kepribadian dan fokus, dan tidak mendapatkan manfaat dari fitur seperti “memori” yang dirancang untuk membangun ketahanan. Evans menekankan bahwa fitur memori hanya akan meningkatkan ketahanan, bukan efek jaringan. Selain itu, data dari basis pengguna yang lebih besar bisa menjadi keunggulan, tetapi ketika 80% pengguna hanya menggunakan beberapa kali seminggu, keunggulan ini diragukan.
OpenAI sendiri mengakui adanya masalah ini, menyebutkan adanya “kesenjangan kemampuan” antara kemampuan model dan penggunaan nyata pengguna. Evans berpendapat bahwa ini adalah upaya menghindari kenyataan bahwa kecocokan produk dan pasar belum jelas. Jika pengguna tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan ChatGPT dalam kehidupan sehari-hari, itu berarti produk belum mengubah kehidupan mereka.
Perusahaan meluncurkan proyek iklan, sebagian untuk menutupi biaya layanan dari lebih dari 90% pengguna yang tidak membayar, tetapi yang lebih strategis adalah bahwa ini memungkinkan mereka menawarkan model terbaru dan terkuat (dan paling mahal) kepada pengguna tersebut, berharap meningkatkan keterlibatan. Namun Evans meragukan, jika hari ini atau minggu ini pengguna tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan ChatGPT, apakah memberi mereka model yang lebih baik akan mengubah keadaan?
Strategi platform Diragukan: Tidak Ada Efek Roda Gigi yang Sebenarnya
Tahun lalu, CEO OpenAI Sam Altman berusaha mengintegrasikan berbagai inisiatif perusahaan ke dalam satu strategi yang koheren, menampilkan sebuah diagram dan mengutip kata-kata Bill Gates: “Platform didefinisikan sebagai nilai yang diciptakan untuk mitra melebihi nilai yang diciptakan untuk diri sendiri.” Pada saat yang sama, CFO merilis diagram lain yang menunjukkan “efek roda gigi”.
Evans berpendapat bahwa efek roda gigi adalah strategi yang cerdas dan koheren: pengeluaran modal sendiri menciptakan siklus positif, dan menjadi dasar untuk membangun perusahaan platform lengkap. Dimulai dari chip dan infrastruktur, membangun setiap lapisan tumpukan teknologi, semakin ke atas, semakin membantu orang lain menggunakan alat Anda untuk menciptakan produk mereka sendiri. Semuanya saling memperkuat di tingkat yang lebih tinggi, membentuk efek jaringan dan ekosistem.
Namun Evans secara jujur menyatakan bahwa dia tidak percaya ini adalah analogi yang tepat; OpenAI tidak memiliki dinamika platform dan ekosistem seperti Microsoft atau Apple dulu, dan diagram roda gigi itu sebenarnya tidak menunjukkan efek roda gigi yang sesungguhnya.
Dalam hal pengeluaran modal, empat perusahaan cloud terbesar tahun lalu menginvestasikan sekitar 400 miliar dolar di infrastruktur, dan mengumumkan setidaknya 650 miliar dolar lagi tahun ini. Beberapa bulan lalu, OpenAI mengklaim memiliki komitmen kapasitas komputasi sebesar 1,4 triliun dolar dan 30 GW (gigawatt) kekuatan komputasi (tanpa jadwal pasti), sementara penggunaan aktual pada akhir 2025 hanya 1,9 GW. Karena kurangnya arus kas dari bisnis yang sudah ada, perusahaan ini mengandalkan pendanaan dan penggunaan neraca keuangan pihak ketiga (termasuk pendapatan berulang sebagian) untuk mencapai target tersebut.
Evans berpendapat bahwa investasi modal besar ini mungkin hanya untuk mendapatkan posisi, bukan keunggulan kompetitif. Ia membandingkan biaya infrastruktur AI dengan industri pembuatan pesawat atau semikonduktor: tidak ada efek jaringan, tetapi setiap generasi produk menjadi lebih sulit dan mahal secara proses, sehingga hanya sedikit perusahaan yang mampu mempertahankan investasi di garis depan. Meski TSMC memiliki monopoli de facto di chip canggih, ini tidak memberi mereka leverage atau kemampuan mendapatkan nilai di tumpukan teknologi hulu.
Evans menunjukkan bahwa pengembang harus membangun aplikasi di Windows karena Windows memiliki hampir semua pengguna, dan pengguna harus membeli PC Windows karena Windows memiliki hampir semua pengembang—ini efek jaringan. Tetapi jika Anda menggunakan AI generatif untuk menciptakan aplikasi atau produk baru yang hebat, Anda cukup memanggil model dasar melalui API di cloud, dan pengguna tidak tahu atau peduli model apa yang Anda gunakan.
Kekurangan Kendali Produk: Strategi Terbatas pada Laboratorium
Evans mengutip pernyataan kepala produk OpenAI Fidji Simo di awal artikelnya: “Jakub dan Mark menentukan arah riset jangka panjang. Setelah berbulan-bulan kerja, hasil yang menakjubkan muncul, lalu para peneliti akan menghubungi saya dan berkata: ‘Saya punya sesuatu yang keren. Bagaimana cara menggunakannya dalam chat? Bagaimana untuk produk perusahaan kita?’”
Pernyataan ini kontras dengan kata-kata Steve Jobs tahun 1997: “Anda harus mulai dari pengalaman pelanggan, lalu mundur ke teknologi. Anda tidak bisa mulai dari teknologi dan kemudian mencari tahu ke mana harus menjualnya.”
Evans berpendapat bahwa, ketika Anda adalah kepala produk laboratorium AI, Anda tidak dapat mengendalikan peta jalan sendiri, kemampuan untuk menetapkan strategi produk sangat terbatas. Anda membuka email di pagi hari dan menemukan bahwa laboratorium telah menemukan sesuatu, dan pekerjaan Anda hanyalah mengubahnya menjadi sebuah tombol. Strategi terjadi di tempat lain, tetapi di mana?
Masalah ini menyoroti tantangan mendasar yang dihadapi OpenAI: berbeda dengan Google tahun 2000-an atau Apple tahun 2010-an, karyawan cerdas dan ambisius OpenAI tidak memiliki produk yang benar-benar efektif dan tidak dapat ditiru orang lain. Evans berpendapat bahwa interpretasi dari aktivitas OpenAI selama 12 bulan terakhir adalah bahwa Sam Altman menyadari hal ini secara mendalam dan berusaha, sebelum musik berhenti, mengubah valuasi perusahaan menjadi posisi strategis yang lebih tahan lama.
Sebagian besar waktu tahun lalu, jawaban OpenAI tampaknya adalah “melakukan semuanya sekaligus, langsung eksekusi”. Platform aplikasi, browser, aplikasi video sosial, kolaborasi dengan Jony Ive, riset medis, iklan, dan lain-lain. Evans berpendapat bahwa beberapa dari ini tampak seperti “serangan lengkap” atau hasil dari cepat merekrut banyak orang yang ambisius. Kadang-kadang juga terasa seperti menyalin bentuk platform yang sukses sebelumnya, tanpa benar-benar memahami tujuan atau mekanisme dinamisnya.
Evans berulang kali menggunakan istilah platform, ekosistem, leverage, dan efek jaringan, tetapi ia mengakui bahwa istilah-istilah ini umum digunakan di industri teknologi dan maknanya cukup kabur. Ia mengutip kata-kata profesor sejarah abad pertengahan Roger Lovatt dari masa kuliahnya: Kekuasaan adalah kemampuan membuat orang melakukan hal yang tidak mereka inginkan. Inilah masalah sebenarnya: apakah OpenAI mampu membuat konsumen, pengembang, dan perusahaan lebih banyak menggunakan sistemnya, tanpa peduli apa yang sebenarnya dilakukan sistem tersebut? Microsoft, Apple, dan Facebook dulu memiliki kemampuan ini, begitu pula Amazon.
Evans berpendapat bahwa cara yang baik untuk menafsirkan kata-kata Bill Gates adalah bahwa platform sebenarnya mewujudkan pemanfaatan kreativitas seluruh industri teknologi, sehingga Anda tidak perlu menemukan semuanya sendiri dan dapat membangun lebih banyak secara massal, tetapi semua itu dilakukan di sistem Anda dan di bawah kendali Anda. Model dasar memang merupakan pengganda, dan banyak hal baru akan dibangun dengannya. Tetapi apakah Anda memiliki alasan agar semua orang harus menggunakan produk Anda, meskipun pesaing telah membangun hal yang sama? Apakah ada alasan agar produk Anda selalu lebih unggul, tidak peduli berapa banyak dana dan tenaga yang mereka investasikan?
Evans menyimpulkan bahwa jika tidak memiliki keunggulan-keunggulan ini, satu-satunya yang Anda miliki hanyalah eksekusi harian. Melakukan eksekusi lebih baik dari yang lain tentu saja adalah keinginan, dan beberapa perusahaan mampu melakukannya dalam jangka panjang, bahkan meyakinkan diri mereka sendiri bahwa mereka telah menginstitusionalisasikannya, tetapi ini bukanlah sebuah strategi.
Peringatan Risiko dan Ketentuan Penggunaan
Pasar memiliki risiko, investasi harus dilakukan dengan hati-hati. Artikel ini tidak merupakan saran investasi pribadi, dan tidak mempertimbangkan tujuan investasi, kondisi keuangan, atau kebutuhan spesifik pengguna. Pengguna harus menilai apakah pendapat, pandangan, atau kesimpulan dalam artikel ini sesuai dengan kondisi mereka. Dengan melakukan investasi berdasarkan informasi ini, tanggung jawab sepenuhnya di tangan pengguna.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Di balik kilauan permukaan, "Empat Tantangan" OpenAI
a16z mantan mitra dan analis teknologi terkenal Benedict Evans baru-baru ini merilis artikel analisis mendalam yang secara langsung menunjukkan bahwa di balik kemakmuran permukaan OpenAI, mereka menghadapi empat dilema strategis mendasar. Ia berpendapat bahwa meskipun OpenAI memiliki basis pengguna yang besar dan modal yang cukup, kekurangan keunggulan teknologi, kurangnya ketahanan pengguna, pesaing yang cepat mengejar, serta strategi produk yang terbatas pada arah riset laboratorium, semuanya mengancam daya saing jangka panjang mereka.
Evans menunjukkan bahwa model bisnis OpenAI saat ini tidak memiliki keunggulan kompetitif yang jelas. Perusahaan ini tidak memiliki teknologi unik maupun efek jaringan yang kuat, dan dari 900 juta pengguna aktif mingguan, hanya 5% yang membayar, serta 80% pengguna pada tahun 2025 mengirimkan kurang dari 1000 pesan—setara dengan kurang dari tiga kali prompt per hari. Model penggunaan yang “lebar satu mil, dalam satu inci” ini menunjukkan bahwa ChatGPT belum menjadi kebiasaan harian pengguna.
Sementara itu, raksasa teknologi seperti Google dan Meta telah menyamai secara teknis OpenAI dan memanfaatkan keunggulan distribusi mereka untuk merebut pangsa pasar. Evans berpendapat bahwa, nilai sejati di bidang AI akan berasal dari pengalaman dan skenario aplikasi baru yang belum ditemukan, dan OpenAI tidak mampu menciptakan semua inovasi ini sendiri. Hal ini memaksa perusahaan untuk beroperasi di banyak lini secara bersamaan, dari infrastruktur hingga lapisan aplikasi secara menyeluruh.
Analisis Evans mengungkapkan sebuah kontradiksi inti: OpenAI berusaha membangun penghalang kompetisi melalui investasi modal besar-besaran dan strategi platform lengkap, tetapi tanpa efek jaringan dan mekanisme penguncian pengguna, strategi ini masih diragukan keberhasilannya. Bagi investor, ini berarti perlu menilai kembali klaim nilai jangka panjang OpenAI dan posisi sebenarnya dalam kompetisi AI.
Keunggulan Teknologi Menghilang: Peningkatan Homogenitas Model
Evans menyoroti bahwa saat ini sekitar enam lembaga mampu meluncurkan model mutakhir yang kompetitif, dengan performa yang hampir setara. Perusahaan-perusahaan ini saling melampaui setiap beberapa minggu, tetapi tidak ada yang mampu membangun keunggulan teknologi yang tak tertandingi. Ini kontras tajam dengan platform seperti Windows, Google Search, atau Instagram—yang melalui efek jaringan memperkuat pangsa pasar mereka, membuat pesaing sulit memecah monopoli meskipun mengeluarkan banyak dana dan tenaga.
Situasi kesetaraan teknologi ini mungkin berubah karena terobosan tertentu, yang paling jelas adalah kemampuan pembelajaran berkelanjutan, tetapi Evans berpendapat bahwa OpenAI saat ini tidak mampu merencanakan hal tersebut. Faktor diferensiasi lain yang mungkin adalah skala data proprietary, termasuk data pengguna atau data industri vertikal, tetapi perusahaan platform saat ini juga memiliki keunggulan di bidang ini.
Dalam konteks performa model yang semakin seragam, kompetisi beralih ke merek dan saluran distribusi. Pertumbuhan cepat pangsa pasar Gemini dan Meta AI membuktikan tren ini—bagi pengguna biasa, produk-produk ini terlihat sangat mirip, sementara Google dan Meta memiliki kekuatan distribusi yang besar. Sebaliknya, model Claude dari Anthropic meskipun sering unggul dalam benchmark, tidak dikenal oleh konsumen karena kurangnya strategi konsumen dan produk yang jelas.
Evans membandingkan ChatGPT dengan Netscape, yang pernah mendominasi pasar browser awal tetapi akhirnya dikalahkan oleh Microsoft melalui keunggulan distribusi. Ia berpendapat bahwa, chatbot dan browser menghadapi tantangan diferensiasi yang sama: keduanya pada dasarnya hanyalah kotak input dan output, ruang inovasi produk yang sangat terbatas.
Basis Pengguna Rentan: Skala Tidak Menutupi Kurangnya Ketahanan
Meskipun OpenAI memiliki keunggulan yang jelas dengan 800-900 juta pengguna aktif mingguan, Evans menunjukkan bahwa angka ini menutupi masalah serius dalam keterlibatan pengguna. Sebagian besar pengguna yang sudah tahu dan memahami cara menggunakan ChatGPT tidak menjadikannya kebiasaan harian.
Data menunjukkan bahwa hanya 5% pengguna ChatGPT yang membayar, bahkan di kalangan remaja AS, proporsi yang menggunakan beberapa kali seminggu jauh lebih tinggi daripada yang menggunakan beberapa kali sehari. Dalam rangkuman tahunan “2025”, OpenAI mengungkapkan bahwa 80% pengguna mengirimkan kurang dari 1000 pesan pada tahun 2025—setara dengan kurang dari tiga prompt per hari secara nominal, dan jumlah percakapan sebenarnya bahkan lebih sedikit.
Penggunaan yang dangkal ini berarti sebagian besar pengguna tidak melihat perbedaan dalam model dari segi kepribadian dan fokus, dan tidak mendapatkan manfaat dari fitur seperti “memori” yang dirancang untuk membangun ketahanan. Evans menekankan bahwa fitur memori hanya akan meningkatkan ketahanan, bukan efek jaringan. Selain itu, data dari basis pengguna yang lebih besar bisa menjadi keunggulan, tetapi ketika 80% pengguna hanya menggunakan beberapa kali seminggu, keunggulan ini diragukan.
OpenAI sendiri mengakui adanya masalah ini, menyebutkan adanya “kesenjangan kemampuan” antara kemampuan model dan penggunaan nyata pengguna. Evans berpendapat bahwa ini adalah upaya menghindari kenyataan bahwa kecocokan produk dan pasar belum jelas. Jika pengguna tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan ChatGPT dalam kehidupan sehari-hari, itu berarti produk belum mengubah kehidupan mereka.
Perusahaan meluncurkan proyek iklan, sebagian untuk menutupi biaya layanan dari lebih dari 90% pengguna yang tidak membayar, tetapi yang lebih strategis adalah bahwa ini memungkinkan mereka menawarkan model terbaru dan terkuat (dan paling mahal) kepada pengguna tersebut, berharap meningkatkan keterlibatan. Namun Evans meragukan, jika hari ini atau minggu ini pengguna tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan ChatGPT, apakah memberi mereka model yang lebih baik akan mengubah keadaan?
Strategi platform Diragukan: Tidak Ada Efek Roda Gigi yang Sebenarnya
Tahun lalu, CEO OpenAI Sam Altman berusaha mengintegrasikan berbagai inisiatif perusahaan ke dalam satu strategi yang koheren, menampilkan sebuah diagram dan mengutip kata-kata Bill Gates: “Platform didefinisikan sebagai nilai yang diciptakan untuk mitra melebihi nilai yang diciptakan untuk diri sendiri.” Pada saat yang sama, CFO merilis diagram lain yang menunjukkan “efek roda gigi”.
Evans berpendapat bahwa efek roda gigi adalah strategi yang cerdas dan koheren: pengeluaran modal sendiri menciptakan siklus positif, dan menjadi dasar untuk membangun perusahaan platform lengkap. Dimulai dari chip dan infrastruktur, membangun setiap lapisan tumpukan teknologi, semakin ke atas, semakin membantu orang lain menggunakan alat Anda untuk menciptakan produk mereka sendiri. Semuanya saling memperkuat di tingkat yang lebih tinggi, membentuk efek jaringan dan ekosistem.
Namun Evans secara jujur menyatakan bahwa dia tidak percaya ini adalah analogi yang tepat; OpenAI tidak memiliki dinamika platform dan ekosistem seperti Microsoft atau Apple dulu, dan diagram roda gigi itu sebenarnya tidak menunjukkan efek roda gigi yang sesungguhnya.
Dalam hal pengeluaran modal, empat perusahaan cloud terbesar tahun lalu menginvestasikan sekitar 400 miliar dolar di infrastruktur, dan mengumumkan setidaknya 650 miliar dolar lagi tahun ini. Beberapa bulan lalu, OpenAI mengklaim memiliki komitmen kapasitas komputasi sebesar 1,4 triliun dolar dan 30 GW (gigawatt) kekuatan komputasi (tanpa jadwal pasti), sementara penggunaan aktual pada akhir 2025 hanya 1,9 GW. Karena kurangnya arus kas dari bisnis yang sudah ada, perusahaan ini mengandalkan pendanaan dan penggunaan neraca keuangan pihak ketiga (termasuk pendapatan berulang sebagian) untuk mencapai target tersebut.
Evans berpendapat bahwa investasi modal besar ini mungkin hanya untuk mendapatkan posisi, bukan keunggulan kompetitif. Ia membandingkan biaya infrastruktur AI dengan industri pembuatan pesawat atau semikonduktor: tidak ada efek jaringan, tetapi setiap generasi produk menjadi lebih sulit dan mahal secara proses, sehingga hanya sedikit perusahaan yang mampu mempertahankan investasi di garis depan. Meski TSMC memiliki monopoli de facto di chip canggih, ini tidak memberi mereka leverage atau kemampuan mendapatkan nilai di tumpukan teknologi hulu.
Evans menunjukkan bahwa pengembang harus membangun aplikasi di Windows karena Windows memiliki hampir semua pengguna, dan pengguna harus membeli PC Windows karena Windows memiliki hampir semua pengembang—ini efek jaringan. Tetapi jika Anda menggunakan AI generatif untuk menciptakan aplikasi atau produk baru yang hebat, Anda cukup memanggil model dasar melalui API di cloud, dan pengguna tidak tahu atau peduli model apa yang Anda gunakan.
Kekurangan Kendali Produk: Strategi Terbatas pada Laboratorium
Evans mengutip pernyataan kepala produk OpenAI Fidji Simo di awal artikelnya: “Jakub dan Mark menentukan arah riset jangka panjang. Setelah berbulan-bulan kerja, hasil yang menakjubkan muncul, lalu para peneliti akan menghubungi saya dan berkata: ‘Saya punya sesuatu yang keren. Bagaimana cara menggunakannya dalam chat? Bagaimana untuk produk perusahaan kita?’”
Pernyataan ini kontras dengan kata-kata Steve Jobs tahun 1997: “Anda harus mulai dari pengalaman pelanggan, lalu mundur ke teknologi. Anda tidak bisa mulai dari teknologi dan kemudian mencari tahu ke mana harus menjualnya.”
Evans berpendapat bahwa, ketika Anda adalah kepala produk laboratorium AI, Anda tidak dapat mengendalikan peta jalan sendiri, kemampuan untuk menetapkan strategi produk sangat terbatas. Anda membuka email di pagi hari dan menemukan bahwa laboratorium telah menemukan sesuatu, dan pekerjaan Anda hanyalah mengubahnya menjadi sebuah tombol. Strategi terjadi di tempat lain, tetapi di mana?
Masalah ini menyoroti tantangan mendasar yang dihadapi OpenAI: berbeda dengan Google tahun 2000-an atau Apple tahun 2010-an, karyawan cerdas dan ambisius OpenAI tidak memiliki produk yang benar-benar efektif dan tidak dapat ditiru orang lain. Evans berpendapat bahwa interpretasi dari aktivitas OpenAI selama 12 bulan terakhir adalah bahwa Sam Altman menyadari hal ini secara mendalam dan berusaha, sebelum musik berhenti, mengubah valuasi perusahaan menjadi posisi strategis yang lebih tahan lama.
Sebagian besar waktu tahun lalu, jawaban OpenAI tampaknya adalah “melakukan semuanya sekaligus, langsung eksekusi”. Platform aplikasi, browser, aplikasi video sosial, kolaborasi dengan Jony Ive, riset medis, iklan, dan lain-lain. Evans berpendapat bahwa beberapa dari ini tampak seperti “serangan lengkap” atau hasil dari cepat merekrut banyak orang yang ambisius. Kadang-kadang juga terasa seperti menyalin bentuk platform yang sukses sebelumnya, tanpa benar-benar memahami tujuan atau mekanisme dinamisnya.
Evans berulang kali menggunakan istilah platform, ekosistem, leverage, dan efek jaringan, tetapi ia mengakui bahwa istilah-istilah ini umum digunakan di industri teknologi dan maknanya cukup kabur. Ia mengutip kata-kata profesor sejarah abad pertengahan Roger Lovatt dari masa kuliahnya: Kekuasaan adalah kemampuan membuat orang melakukan hal yang tidak mereka inginkan. Inilah masalah sebenarnya: apakah OpenAI mampu membuat konsumen, pengembang, dan perusahaan lebih banyak menggunakan sistemnya, tanpa peduli apa yang sebenarnya dilakukan sistem tersebut? Microsoft, Apple, dan Facebook dulu memiliki kemampuan ini, begitu pula Amazon.
Evans berpendapat bahwa cara yang baik untuk menafsirkan kata-kata Bill Gates adalah bahwa platform sebenarnya mewujudkan pemanfaatan kreativitas seluruh industri teknologi, sehingga Anda tidak perlu menemukan semuanya sendiri dan dapat membangun lebih banyak secara massal, tetapi semua itu dilakukan di sistem Anda dan di bawah kendali Anda. Model dasar memang merupakan pengganda, dan banyak hal baru akan dibangun dengannya. Tetapi apakah Anda memiliki alasan agar semua orang harus menggunakan produk Anda, meskipun pesaing telah membangun hal yang sama? Apakah ada alasan agar produk Anda selalu lebih unggul, tidak peduli berapa banyak dana dan tenaga yang mereka investasikan?
Evans menyimpulkan bahwa jika tidak memiliki keunggulan-keunggulan ini, satu-satunya yang Anda miliki hanyalah eksekusi harian. Melakukan eksekusi lebih baik dari yang lain tentu saja adalah keinginan, dan beberapa perusahaan mampu melakukannya dalam jangka panjang, bahkan meyakinkan diri mereka sendiri bahwa mereka telah menginstitusionalisasikannya, tetapi ini bukanlah sebuah strategi.
Peringatan Risiko dan Ketentuan Penggunaan
Pasar memiliki risiko, investasi harus dilakukan dengan hati-hati. Artikel ini tidak merupakan saran investasi pribadi, dan tidak mempertimbangkan tujuan investasi, kondisi keuangan, atau kebutuhan spesifik pengguna. Pengguna harus menilai apakah pendapat, pandangan, atau kesimpulan dalam artikel ini sesuai dengan kondisi mereka. Dengan melakukan investasi berdasarkan informasi ini, tanggung jawab sepenuhnya di tangan pengguna.