Ada lebih dari 70.000 perusahaan AI yang beroperasi saat ini.
Tapi dari jumlah itu, sepertinya kebanyakan tidak akan bertahan dalam lima tahun ke depan.
Untuk memahami mengapa atau apakah perusahaan Anda termasuk dalam kategori tersebut, ada satu perbedaan penting yang terus dibuat kabur di pasar.
Jika kita teliti lebih dalam, sebenarnya ada dua tipe sistem AI yang sedang dibangun saat ini.
Tipe pertama adalah infrastruktur AI: teknologi pengatur dan tata kelola yang membuat penggunaan AI dalam skala besar menjadi mungkin. Ini bisa dianggap sebagai pipa-pipa yang mendukung, seperti kerangka agen, pemodelan, alat evaluasi dan pemantauan, serta kontrol yang memungkinkan organisasi besar menggunakan AI dengan aman.
Infrastruktur ini berada di antara model dasar dan pengguna akhir, di mana uang investasi yang besar saat ini mengalir.
Tipe kedua adalah aplikasi permukaan: alat yang digunakan oleh orang untuk melakukan pekerjaan nyata. Ini bisa berupa pembantu underwriting, peninjau kontrak, atau copilot penjualan. Aplikasi ini adalah yang ada di depan layar, dengan tugas yang perlu diselesaikan.
Di pasar sekarang, terlihat ada penggabungan antara kedua tipe tersebut. Beberapa perusahaan menjual arsitektur, ada pula yang menawarkan alat, dan banyak yang mencoba menjual keduanya, dengan keyakinan bahwa menguasai keseluruhan tumpukan adalah posisi yang paling aman.
Walaupun pasar ini dibanjiri dengan semangat luar biasa, di mana tampaknya semua orang ingin memulai perusahaan AI, banyak yang skeptis bahwa banyak dari perusahaan ini akan pernah melihat profitabilitas, mengingat sejarah yang menjadi pengingat yang kuat.
Sejarah dan Masa Depan
Era dot-com telah menjalani eksperimen pertama dalam hal ini, dan hasil akhirnya sangat mencolok. Para peneliti memperkirakan bahwa sekitar 50.000 startup didirikan di Amerika Serikat antara 1998 dan 2002 untuk mengkomersialkan internet.
Dari jumlah itu, sekitar 8.000 berhasil menarik pendanaan. Kurang lebih 1.700 perusahaan yang berhubungan dengan internet berhasil melakukan IPO selama era tersebut — 585 di antaranya pada tahun 1999 dan 2000 saja — dan pada puncaknya, hanya sekitar 14 persen dari perusahaan teknologi yang go public yang menguntungkan.
Hingga akhir 2002, sebagian besar saham internet telah kehilangan lebih dari tiga perempat nilai mereka, dan sekitar 1,7 triliun dolar telah musnah. Dari semua perusahaan ini, hanya segelintir yang menjadi pemenang besar — seperti Amazon, eBay, Priceline, dan Expedia. Dari 50.000 yang didirikan, 8.000 yang didanai, 1.700 yang go public, dan kurang dari sepuluh yang jadi raksasa.
Itulah cara kerja gold rush yang nyata: segelintir berhasil kaya, beberapa bisa bertahan, dan kebanyakan pulang dengan nol di kantong. Ini penting diingat saat melihat tren ke depan.
Berdasarkan penelitian Hendrik Bessembinder di Arizona State yang mengkaji semua saham AS sejak 1926, hanya 4 persen teratas yang menghasilkan seluruh kekayaan bersih yang pernah diciptakan pasar saham; sisanya tidak lebih baik daripada obligasi pemerintah.
Hanya 90 perusahaan — kurang dari setengah persen — yang menghasilkan lebih dari setengahnya, dan mayoritas saham justru mengalami kerugian sepanjang hidupnya. Pasar selalu menang; hampir tidak ada perusahaan individual yang selamat. Ini adalah pengingat penting ketika ada yang mengatakan AI akan menciptakan triliunan nilai. Memang benar, tetapi itu tidak menyiratkan bahwa perusahaan tertentu akan mendapatkan bagian darinya.
Contoh Cloud
Komputasi awan adalah contoh yang lebih jelas dari model ini. Di awal, ada ratusan penyedia cloud dan ekosistem perusahaan middleware yang menjual alat penghubung — alat penyedia, lapisan manajemen, dan platform pemantauan.
Saat ini, tiga perusahaan menguasai sekitar dua pertiga pasar cloud, dan bagian mereka terus tumbuh tiap tahun.
Berikut bagian penting untuk AI: lapisan middleware tidak terintegrasi dengan platform. Mereka diserap oleh penyedia utama. Perusahaan-perusahaan yang fokus pada infrastruktur cloud diakuisisi dengan harga murah atau terpaksa keluar dari pasar.
Sementara itu, lapisan aplikasi di atas infrastruktur yang dikonsolidasikan tumbuh pesat. Ribuan perusahaan SaaS berhasil membangun bisnis yang tahan lama dan menguntungkan tanpa harus memiliki server sendiri.
Proses Konsolidasi Terulang
Jika cloud terasa seperti sejarah kuno, lihatlah lapisan data — fondasi di mana setiap sistem AI berdiri. Konsolidasi itu sudah terjadi dan baru saja selesai. Ledakan “modern data stack” dalam dekade terakhir mendanai ratusan startup yang menjual pipeline, katalog, alat transformasi, dan gudang data.
Saat ini, tingkatan independen telah stabil di dua perusahaan besar: Snowflake dan Databricks, masing-masing menghasilkan sekitar lima miliar dolar per tahun. Sebagian besar pasar dikuasai oleh tawaran dari penyedia utama. Hampir semua yang lain diakuisisi atau tersedot sebagai fitur platform.
Lihatlah lima platform data teratas — Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, dan layanan Microsoft — yang menguasai sekitar dua pertiga pasar. Itu hampir persis seperti pasar cloud: tiga pemain, sekitar dua pertiga saham pasar, dengan banyak perusahaan kecil berjuang untuk sisa-sisa. Dua lapisan berbeda, satu dekade jaraknya, berakhir dengan proporsi yang sama. Ini bukan kebetulan.
Konsolidasi Serupa Akan Terjadi untuk AI
Aplikasikan pola tersebut pada dua jenis perusahaan AI dan ramalan ini akan sangat jelas.
Lapisan infrastruktur — orkestra dan tata kelola — akan terkonsolidasi menjadi beberapa pemain besar. Bukan karena alat yang ada buruk, tetapi karena lapisan ini berada di jalur ekspansi penyedia teknologi terbesar. Penyedia model dan hyperscalers memiliki insentif untuk membangun orkestra, evaluasi, dan tata kelola dalam platform mereka, dan mereka sudah melakukannya.
Jika Anda sedang membangun solusi hanya arsitektur, ada implikasi yang tidak nyaman: besar kemungkinan Anda akan diambil alih oleh salah satu pemain besar. Mungkin diakuisisi jika Anda beruntung, tetapi seringkali platform besar akan membangun apa yang Anda tawarkan dan menyertakannya secara gratis. Pada akhirnya, orkestra dan tata kelola saja tidak cukup untuk membangun bisnis yang berkelanjutan.
Ini meninggalkan lapisan aplikasi sebagai ladang terbuka. Dan bagian yang mungkin mengejutkan adalah: konsolidasi infrastruktur adalah kabar baik untuk para pembangun aplikasi. Ketika orkestra dan tata kelola menjadi murah dan terstandarisasi, biaya untuk membangun aplikasi AI yang serius akan turun dratis, mirip dengan ledakan SaaS sebelumnya.
Perangkat Lunak Lebih Baik, Peluang Lebih Buruk
Salah satu yang membuat siklus ini berbeda adalah seberapa sedikit modal yang diperlukan untuk memulai. Membangun perangkat lunak serius dulunya membutuhkan jutaan dolar dan sekelompok insinyur — filter yang membatasi berapa banyak perusahaan yang dapat mencoba. Kini, beberapa orang dengan alat AI bisa menghasilkan produk dalam hitungan minggu, sementara pendiri startup yang terdana harus menghabiskan satu tahun.
Jumlah usaha baru terus meningkat tidak karena ada lebih banyak ide bagus, tetapi karena biaya untuk mencoba sangat rendah. Data berbicara: saat ini ada lebih dari 70.000 perusahaan AI yang beroperasi di seluruh dunia, dengan sekitar 18.000 hingga 30.000 di antaranya di Amerika Serikat saja.
Meski perbandingan ini tidak sepenuhnya setara dengan 50.000 dari era dot-com — itu adalah jumlah selama lima tahun di satu negara, sedangkan ini adalah gambaran perusahaan yang beroperasi secara global saat ini — tetapi skala dan kenaikannya adalah hal yang sama.
Berikut twist yang membuat gelombang berikutnya lebih brutal: perangkat lunak yang dibangun kini sangat baik. Ini bukan era dot-com, di mana produk setengah jadi tersembunyi di balik pemasaran yang mencolok. Kini, alat yang ada sudah sangat kuat sehingga kualitas menjadi hal yang standar — yang berarti kualitas tidak lagi menjadi pembeda yang berarti. Ketika semua produk sudah terlihat rapi, mumpuni, dan cepat diluncurkan, itu tidak membedakan Anda dari pendiri lain yang mungkin melakukan hal yang sama bulan lalu.
Ini adalah setup untuk penghilangan terbesar yang pernah ada, yang akan berlandaskan pada daya tarik mereka, karena tidak ada lagi yang tersisa untuk membedakan pemenang dari yang kalah.
Kenyataan Spesial
Saya melihat sendiri ini. Setiap minggu saya berkesempatan berbincang dengan para pendiri aplikasi, dan pembicaraan selalu berjalan sama. Mereka percaya kualitas produk yang mereka buat adalah keunggulan mereka: produknya berfungsi, pelanggan menyukainya, tidak ada yang lain di pasaran yang terasa sebaik itu.
Semua yang benar mungkin saja, tetapi tidak membuat mereka aman. Kualitas bisa ditiru. Alat yang sama yang memungkinkan mereka membangun produk unggulan dalam hitungan bulan juga memungkinkan pesaing membangun dalam minggu. Beberapa pendiri berhasil menciptakan sesuatu yang benar-benar unik, tetapi saya rasa tidak banyak yang mampu mencapai profitabilitas yang nyata.
Akan ada beberapa pemenang, tapi mereka harus bertumpu pada tiga pembeda kunci:
- Data. Bukan data yang Anda ambil atau lisensikan — melainkan data yang dihasilkan oleh bisnis Anda saat beroperasi: riwayat klaim, aliran transaksi, hasil pasien. Jika sistem Anda menjadi lebih cerdas dengan data yang tidak bisa didapatkan pesaing, Anda akan berkembang. Jika Anda membangun di atas internet publik yang sama dengan semua orang, peruntungan Anda bisa saja hilang.
- Distribusi. Jika Anda sudah memiliki hubungan dengan pelanggan — basis terpasang, merek terpercaya, saluran penjualan yang sudah ada — Anda bisa memperkenalkan produk AI kepada pembeli lebih cepat dan lebih murah dibandingkan startup baru. Inilah sebabnya mengapa perusahaan mapan lebih berbahaya dalam siklus ini dibandingkan sebelumnya. Startup harus membangun produk dan membeli audiens, sementara perusahaan mapan hanya perlu fokus pada produk.
- Integrasi ke dalam alur kerja. Ini adalah elemen yang sering dianggap remeh. Perusahaan yang berintegrasi ke dalam bagaimana pekerjaan dilakukan sehari-hari — persetujuan, sistem rekaman, dan kebiasaan sehari-hari ribuan karyawan — akan sulit untuk dikeluarkan meskipun pesaing menawarkan produk yang lebih baik. Biaya perpindahan mungkin tidak glamor, tetapi telah melindungi perangkat lunak enterprise selama tiga puluh tahun dan akan melindungi aplikasi AI juga.
Jika Anda memiliki salah satu dari ini, Anda bisa membangun bisnis yang tahan lama di atas infrastruktur komoditas. Memiliki dua, Anda bisa membangun bisnis hebat. Tanpa satu pun dari ketiganya, kemungkinan Anda kehabisan waktu akan sangat besar.
Pesaing Terberat Anda adalah Pelanggan Anda
Dan inilah yang membuat lapisan aplikasi bahkan lebih sulit dibandingkan era dot-com atau SaaS: aplikasi permukaan tidak hanya bersaing dengan vendor lain. Mereka juga bersaing dengan perusahaan yang mereka coba jual. Infrastruktur komoditas yang memudahkan startup untuk meluncurkan aplikasi AI, juga memudahkan pembeli untuk membangunnya sendiri secara internal.
Setiap penawaran untuk enterprise kini menjumpai pertanyaan yang hampir tidak ada di era SaaS: mengapa kami harus membeli ini jika tim internal kecil bisa membangunnya dalam waktu seperempat tahun?
Bagian yang tidak nyaman adalah: tiga keuntungan yang menentukan pemenang aplikasi — distribusi, data yang bersifat proprietari, dan integrasi alur kerja — adalah hal yang sudah dimiliki pelanggan. Perusahaan memiliki data mereka sendiri. Mereka menguasai distribusinya. Mereka mengontrol alur kerjanya sendiri. Pelanggan memulai percakapan membangun versus membeli dengan keuntungan yang Anda coba klaim.
Setiap aplikasi permukaan tidak hanya harus lebih baik daripada para pesaing. Ia perlu secara signifikan lebih baik daripada yang bisa dibangun pelanggan sendiri, sehingga membeli menjadi lebih menguntungkan daripada memiliki — dan bar ini meningkat setiap kali infrastruktur fundamental menjadi lebih mudah digunakan.
Kenali Jenis Perusahaan Anda
Saya tidak akan berpura-pura tahu perusahaan mana yang akan menang. Namun, struktur hasilnya sudah terlihat jelas, sebab kita telah melihatnya sebanyak tiga kali — dot-com, cloud, dan lapisan data: infrastruktur akan terkonsolidasi menjadi beberapa pemain, aplikasi akan menjamur, dan yang selamat adalah mereka yang menguasai data, distribusi, atau integrasi alur kerja yang tidak bisa ditiru.
Jadi pertanyaan pertama bukanlah “apakah produk saya baik?”. Tapi “perusahaan jenis apa saya?”. Jika Anda fokus pada infrastruktur, akhir dari permainan Anda yang realistis adalah diakuisisi atau disampingkan — rencanakan itu. Jika Anda aplikasi, model bukanlah keunggulan Anda dan mungkin produk juga begitu.
Kabar Baik dan Siapa yang Mendapatkan Manfaat
Sebelum menutup, perlu saya klarifikasi karena semua yang telah dijabarkan bisa terkesan pesimistis tentang AI. Justru sebaliknya. Teknologi ini akan menciptakan nilai yang besar, dan pasar di sekitarnya akan tumbuh. Pertanyaan yang terbuka adalah siapa yang akan mempertahankan nilai tersebut, dan seratus tahun pengalaman menunjukkan jawabannya konsisten: sebagian besar konsumen teknologi, bukan produsen.
William Nordhaus di Yale mengukur ini sepanjang dekade inovasi Amerika dan menemukan bahwa produsen hanya menguasai sekitar 2 persen dari total nilai yang mereka ciptakan — sisanya mengalir kepada orang dan bisnis yang menggunakannya. Jalur kereta api mengubah ekonomi dan menghancurkan sebagian besar investornya. Maskapai penerbangan menggerakkan dunia dan menghancurkan modal selama lebih dari seratus tahun. Internet membuat ratusan platform kaya — dan menjadikan setiap perusahaan yang menggunakannya lebih produktif.
Siklus ini menunjukkan pola yang sama: lapisan infrastruktur terkonsolidasi, menetapkan harga kelangkaannya, dan mencetak keuntungan historis, sementara lapisan aplikasi bersaing dan menyerahkan margin mereka kepada pembeli.
Inilah akhir cerita yang sebenarnya. Pembantaian perusahaan AI yang akan datang dan pertumbuhan ekonomi AI adalah dua sisi dari meja yang sama. Jika Anda menjual AI, masalahnya ada di funnel Anda, dan daya tarik adalah satu-satunya pertahanan Anda.
Jika Anda membeli AI, persaingan di antara 70.000 perusahaan bekerja sesuai dengan kepentingan Anda: setiap perbaikan, setiap pemotongan harga, setiap fitur yang disalin memindahkan nilai dari sisi mereka ke sisi Anda. Berita buruk dalam artikel ini hanya buruk tergantung pada posisi mana yang Anda tempati.
