RADAR BANYUWANGI - Biaya penggunaan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) terus menurun. Di balik kabar baik bagi pengguna dan pelaku usaha, industri AI justru memasuki fase perang harga yang menggerus keuntungan pengembang model AI. Persaingan ini diperkirakan akan mengubah peta industri global, bahkan berpotensi memicu konsolidasi yang hanya menyisakan perusahaan bermodal besar.
Industri AI saat ini menghadapi fenomena race to the bottom, yakni persaingan antarpenyedia layanan untuk menawarkan harga serendah mungkin. Kondisi tersebut ditandai dengan terus turunnya biaya akses token melalui Application Programming Interface (API) dan semakin banyaknya model AI yang mampu beroperasi dengan kebutuhan komputasi lebih efisien.
API merupakan antarmuka yang memungkinkan aplikasi atau perangkat lunak memanfaatkan kemampuan AI tanpa harus membangun model dari awal. Semakin murah biaya token API, semakin rendah pula biaya perusahaan dalam mengintegrasikan teknologi AI ke dalam produk maupun layanannya.
Persaingan harga terjadi seiring semakin banyak perusahaan teknologi yang meluncurkan model AI dengan kemampuan tinggi namun biaya operasional lebih rendah. Efisiensi perangkat keras, optimalisasi perangkat lunak, hingga hadirnya model AI yang lebih ringan menjadi faktor utama yang mempercepat penurunan biaya komputasi.
Tekanan terhadap harga membuat pengembang AI tidak lagi hanya berfokus meningkatkan kecerdasan model. Kini mereka juga dituntut memangkas biaya operasional, meningkatkan efisiensi pusat data, serta mengoptimalkan penggunaan sumber daya komputasi agar tetap mampu bersaing.
Dinamika tersebut turut disampaikan CEO NVIDIA, Jensen Huang, saat berpidato dalam Konferensi Teknologi GTC di San Jose McEnery Convention Center, California, Amerika Serikat, pada 18 Maret 2024.
Menurut Huang, biaya komputasi untuk proses pelatihan (training) maupun inferensi AI harus terus turun secara eksponensial agar teknologi tersebut dapat diakses lebih luas.
Inferensi sendiri merupakan proses ketika model AI menghasilkan jawaban atau prediksi berdasarkan data yang telah dipelajari sebelumnya. Semakin efisien proses ini, semakin rendah pula biaya penggunaan AI bagi pelanggan.
Huang juga menilai bahwa peningkatan efisiensi akan membuat biaya per token terus menyusut. Akibatnya, persaingan industri diperkirakan bergeser dari sekadar memperbesar kapasitas komputasi menuju kemampuan menghadirkan layanan AI dengan biaya paling efisien dan nilai ekosistem yang lebih kuat.
Turunnya biaya komputasi membawa dampak positif bagi perusahaan rintisan maupun pelaku usaha yang memanfaatkan AI. Biaya integrasi teknologi menjadi lebih rendah sehingga inovasi berbasis AI dapat dikembangkan dengan investasi yang lebih terjangkau.
Kondisi tersebut juga membuka peluang lebih besar bagi perusahaan di Indonesia, termasuk startup digital, UMKM, hingga pengembang aplikasi lokal, untuk memanfaatkan AI dalam meningkatkan produktivitas, pelayanan pelanggan, maupun efisiensi operasional tanpa harus mengeluarkan biaya infrastruktur yang besar.
Semakin murah layanan AI, semakin luas pula potensi adopsinya di berbagai sektor, mulai dari pendidikan, kesehatan, perdagangan, manufaktur, hingga layanan publik.
Di balik keuntungan yang dinikmati pengguna, pengembang model dasar (foundation model) menghadapi tantangan yang jauh lebih besar. Pengembangan model AI berskala besar membutuhkan investasi miliaran dolar untuk membangun pusat data, membeli chip berperforma tinggi, mengembangkan perangkat lunak, hingga menjalankan riset berkelanjutan.
Ketika harga layanan terus turun, ruang keuntungan ikut menyempit. Situasi tersebut memaksa perusahaan melakukan efisiensi secara agresif demi menjaga keberlangsungan bisnis.
Apabila kondisi berlangsung dalam jangka panjang, perusahaan dengan sumber daya keuangan terbatas berpotensi kesulitan mempertahankan daya saing.
Tekanan terhadap margin keuntungan membuka peluang terjadinya konsolidasi industri AI global. Pengembang yang tidak mampu mencapai efisiensi tinggi berisiko tersingkir atau bergabung dengan perusahaan yang memiliki modal lebih kuat.
Sebaliknya, perusahaan teknologi besar yang memiliki kemampuan investasi infrastruktur dan komputasi diperkirakan akan semakin mendominasi pasar. Persaingan AI pun tidak lagi hanya ditentukan oleh kualitas model, tetapi juga kemampuan menekan biaya operasional dalam skala besar.
Industri AI diperkirakan akan memasuki fase baru ketika efisiensi menjadi mata uang utama. Perusahaan yang mampu menghadirkan teknologi berkualitas dengan biaya paling kompetitif berpeluang menjadi pemimpin pasar, sementara pemain yang gagal beradaptasi menghadapi risiko kehilangan daya saing di tengah kompetisi yang semakin ketat.
Editor : Lugas Rumpakaadi