jurnalistik.co.id – Lonjakan biaya kecerdasan buatan mulai mengubah cara kerja banyak startup. Jika sebelumnya layanan dari pengembang besar seperti OpenAI dan Anthropic jadi pilihan utama, kini sebagian perusahaan mulai menimbang ulang model bisnis mereka setelah pengeluaran untuk akses AI membengkak.
Bloomberg Technoz menyoroti kasus perusahaan rintisan di bidang hukum, Harvey, yang membangun bisnisnya di atas pemanfaatan model AI. Harvey menilai GPT-4 milik OpenAI sebagai bagian penting untuk menjalankan pekerjaan khusus bagi para pengacara, sehingga teknologi tersebut menjadi sandaran operasional mereka selama ini.
Harvey sendiri diposisikan sebagai startup yang dinilai senilai US$15,6 miliar. Namun, situasi kemudian berubah ketika biaya kecerdasan buatan melonjak, mendorong manajemen untuk meninjau kembali ketergantungan pada layanan dari raksasa teknologi AI asal Amerika Serikat.
Pada Maret, Harvey melakukan pembaruan terhadap agen AI yang digunakan. Setelah pembaruan itu, penggunaan layanan Harvey oleh pelanggan disebut melonjak, tetapi efek baliknya terlihat pada kinerja keuangan perusahaan—margin kotornya turun tajam.
Menurut seseorang yang mengetahui masalah tersebut, margin kotor Harvey sempat berada di kisaran sekitar 50% pada awal tahun. Lalu, pada bulan Juni, margin kotornya merosot hingga -50%, seiring meningkatnya pemakaian layanan AI yang ternyata tidak diimbangi oleh efisiensi biaya.
Di tengah tekanan tersebut, Harvey kemudian bergabung dengan gelombang yang lebih luas: kelompok perusahaan perangkat lunak yang mengadopsi AI open-source. Peralihan ini tidak hanya menyasar opsi dari ekosistem global, tetapi juga alternatif dari China yang disebut makin mahir.
Dalam laporan itu, tren penggunaan AI open-source dipaparkan sebagai respons terhadap struktur biaya layanan AI tertutup. Penawaran berbasis open-source umumnya lebih murah dibanding teknologi eksklusif dari pengembang AI asal Amerika Serikat. Dengan biaya yang lebih rendah, perusahaan bisa menekan salah satu pos pengeluaran terbesar dalam operasional mereka ketika memanfaatkan agen AI secara intensif.
Berita Terkait
Selain aspek harga, ada faktor lain yang turut mendorong perubahan. Dengan pendekatan open-source, perusahaan dinilai mendapatkan kendali yang lebih besar atas teknologi yang mereka pakai. Alih-alih mengalihdayakan kemampuan AI sepenuhnya kepada penyedia seperti OpenAI dan Anthropic, perusahaan dapat membangun model khusus dengan data mereka sendiri.
Keputusan untuk mengarah ke model yang dapat dikustomisasi ini relevan bagi startup yang kebutuhan layanannya bersifat spesifik. Pada praktiknya, kemampuan untuk menyesuaikan model dengan data internal dapat membantu perusahaan menyelaraskan output AI dengan konteks pekerjaan yang mereka tangani, tanpa harus sepenuhnya mengikuti batasan yang melekat pada layanan tertutup.
Bukan hanya pergeseran yang terjadi di level perusahaan, dukungan dari investor juga turut menegaskan arah tren tersebut. Investor seperti Sequoia Capital dan General Catalyst disebut mendukung adopsi open-source, memberikan perusahaan jalan untuk menghemat biaya serta mengurangi ketergantungan pada pihak eksternal.
Kasus Harvey memperlihatkan bagaimana peningkatan penggunaan layanan bisa berujung pada penurunan margin ketika biaya per pemakaian tidak terkendali. Setelah pembaruan agen AI pada Maret, aktivitas pelanggan memang meningkat, tetapi perhitungan biaya akhirnya lebih berat—tercermin dari perubahan margin kotor dari sekitar 50% di awal tahun menjadi -50% pada Juni.
Dengan latar itu, peralihan ke AI open-source diposisikan sebagai upaya menjaga keberlanjutan ekonomi. Penekanan pada alternatif dari China juga memberi sinyal bahwa persaingan teknologi tidak lagi bertumpu pada satu ekosistem saja, terutama ketika biaya menjadi faktor yang menentukan skala operasi.
Pada akhirnya, dorongan utama yang ditangkap dari laporan tersebut adalah kombinasi antara tekanan biaya dan kebutuhan kontrol teknologi. Ketika layanan AI tertutup makin mahal, perusahaan perangkat lunak cenderung mencari opsi yang lebih murah dan dapat disesuaikan, agar pertumbuhan penggunaan tidak langsung diikuti penurunan profitabilitas.
Tren ini kemudian berpotensi menyebar lebih luas, terutama di sektor-sektor yang memerlukan aplikasi AI bernilai tambah tinggi dan spesifik. Bagi perusahaan seperti Harvey, langkah menuju open-source bukan sekadar pergantian alat, melainkan strategi untuk menyusun ulang fondasi biaya, kendali teknologi, dan kemampuan pengembangan model berbasis data internal mereka sendiri.
