SaaS Selamat di Tengah Kepunahan: Semua Pemenang yang Bertahan Punya Kesamaan

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-03Terakhir diperbarui pada 2026-06-03

Abstrak

Pasar SaaS baru saja melalui periode sulit yang disebut "SaaSpocalypse" karena kekhawatiran AI akan menggantikan perangkat lunak berbasis langganan per pengguna. Namun, beberapa perusahaan kini bangkit, sementara yang lain masih tertekan. Pemenang seperti **Snowflake** dan **Datadog** melonjak karena model bisnis mereka yang berbasis konsumsi (pemakaian). AI justru meningkatkan kebutuhan akan pemrosesan data dan pemantauan, sehingga mempercepat pendapatan mereka. **Microsoft** dan **Palantir** juga kuat sebagai platform/channel yang memfasilitasi adopsi AI. Di sisi lain, perusahaan seperti **Salesforce** dan **ServiceNow** yang tradisionalnya berbasis lisensi per pengguna sedang dalam transisi menuju model berbasis nilai/konsumsi (misalnya Flex Credits dari Salesforce). Pasar masih menunggu bukti kecepatan transformasi ini. Sementara itu, perusahaan seperti **Intuit** menghadapi tekanan lebih langsung karena layanan mereka lebih rentan tergantikan oleh AI. Intinya, pasar kini beralih dari ketakutan umum ke tahap menyaring perusahaan mana yang **diperkuat oleh AI** (karena menciptakan lebih banyak pekerjaan/pemakaian) dan mana yang **terancam digantikan** olehnya. Garis pemisah antara model bisnis "berbasis konsumsi" dan "berbasis kursi/per tugas" menjadi kunci untuk memahami pergerakan pasar ke depan.

Ditulis oleh: Mencari Dao untuk Berdiskusi Grafik K, Riset Tren

Hari ini, konferensi pengembang tahunan Microsoft, Build, dibuka di Fort Mason, San Francisco. Presentasi utama Nadella hanya menyampaikan satu pesan: AI bukan lagi asisten yang menjawab pertanyaan, sekarang dia adalah karyawan yang bekerja untuk Anda.

Konferensi ini berlangsung pada waktu yang menarik. Lima bulan terakhir, sektor perangkat lunak di pasar saham AS mengalami apa yang disebut "SaaSpocalypse", atau Kiamat SaaS. Dari awal tahun hingga pertengahan Mei, Salesforce turun 33%, Intuit turun hampir 30%, bahkan Workday dan Adobe tidak luput. Logika kepanikan ini sederhana: jika agen AI bisa melakukan pekerjaan sepuluh orang, perusahaan tidak perlu membeli sepuluh lisensi perangkat lunak. Model bisnis yang menjadi fondasi industri SaaS selama dua puluh tahun - berlangganan per pengguna - dasarnya telah dihancurkan.

Namun pekan lalu, di tengah medan perang itu, muncul sekelompok orang yang bangkit.

Pada 28 Mei, Snowflake melonjak 36,5% dalam satu hari, rekor kenaikan tertinggi sejak IPO. Saham Datadog telah naik dua kali lipat sejak awal tahun, mencetak rekor tertinggi baru pada 29 Mei. Di hari yang sama, MongoDB naik 10%, Palantir naik 8%, ketiga indeks utama mencapai level tertinggi baru.

Kelompok lain masih terpuruk. Intuit sempat anjlok 19% setelah laporan keuangan. Meskipun EPS Salesforce melampaui ekspektasi sebesar 24%, sahamnya masih turun setelah laporan, dan tahun ini masih rugi 28%.

Di tengah kepunahan yang sama, mengapa ada yang naik dua kali lipat dan ada yang terpotong setengah? Perbedaannya di mana?

Api yang Dinyalakan Snowflake

Apa yang membuat Snowflake mampu menyalakan api ini? Karena model penagihannya.

Inti kepanikan pasar selama lima bulan terakhir adalah sesuatu yang spesifik: penagihan per pengguna. Logikanya sederhana, jika agen AI bisa melakukan pekerjaan sepuluh orang, perusahaan tidak perlu sepuluh lisensi perangkat lunak. Atlassian melaporkan penurunan pertama dalam sejarah jumlah seat perusahaan tahun ini, ketakutan ini didukung oleh data nyata.

Snowflake kebetulan berada di sisi sebaliknya dari ketakutan ini. Ia tidak menagih per pengguna, melainkan berdasarkan seberapa banyak daya komputasi dan pemrosesan data yang Anda gunakan. AI tidak mengurangi konsumsinya, justru meningkatkan konsumsi secara gila-gilaan: akun AI di platformnya naik dari 9.100 menjadi 13.600 dalam satu kuartal, pendapatan produk tumbuh 34% tahun-ke-tahun, perusahaan meningkatkan panduan tahunannya, sekaligus mengumumkan pembelian daya komputasi AWS senilai $6 miliar.

Datadog menceritakan sisi lain dari kisah yang sama. Snowflake membuktikan "AI memberi makan platform data", Datadog membuktikan "AI memberi makan platform pemantauan". Pendapatan Q1 pertama kali melampaui $1 miliar, tumbuh 32% YoY, percepatan pertumbuhan berlanjut selama tiga kuartal berturut-turut (dari 25% ke 29% ke 32%). Panduan tahunan dinaikkan menjadi $4,3 hingga $4,34 miliar. Logikanya sederhana: semakin banyak beban kerja AI yang diterapkan perusahaan, semakin banyak hal yang perlu dipantau dan di-debug, sehingga meteran penagihan Datadog berdasarkan pemakaian berputar lebih cepat. RPO-nya (Sisa Kewajiban Pemenuhan) naik 51% YoY menjadi $3,48 miliar, menunjukkan bahwa pelanggan tidak hanya menggunakan, tetapi juga menandatangani kontrak jangka panjang yang lebih lama. Sahamnya naik dua kali lipat tahun ini, mencetak rekor tertinggi baru pada 29 Mei.

Satu kalimat dapat merangkum logika rebound ini: AI sedang menciptakan lebih banyak beban kerja untuk platform tertentu, bukan menggantikannya. Snowflake dan Datadog adalah dua sampel terbersih.

Pekan yang Sama, Wajah Lain Pasar

Jika hanya melihat Snowflake lalu berteriak "saham perangkat lunak sudah selamat", Anda akan jatuh ke dalam perangkap lain.

Salesforce, yang melaporkan hasil Q1 pada pekan yang sama, menceritakan kisah yang jauh lebih kompleks daripada sekadar "panduan lemah".

Pertama, sisi positif: Pendapatan Q1 $9,13 miliar, naik 13% YoY, melampaui ekspektasi; EPS yang disesuaikan $3,88, 24% lebih tinggi dari ekspektasi Wall Street sebesar $3,12; indikator kunci, ARR (Pendapatan Berulang Tahunan) untuk Agentforce (platform agen AI-nya) mencapai $12 miliar, tumbuh lebih dari 200% YoY. Perusahaan memproses 380 juta unit kerja agen dan 286 triliun token AI dalam satu kuartal. Ini adalah moneterisasi AI yang nyata, bukan sekadar PPT.

Salesforce bahkan secara aktif bergerak ke arah penagihan "konsumsi". Mereka meluncurkan "Flex Credits", tidak lagi hanya menagih per seat, tetapi berdasarkan jumlah pekerjaan yang diselesaikan oleh agen. Enam dari sepuluh transaksi terbesar di Q1 sudah mengikat Flex Credits sejak awal. Perusahaan ini sedang berusaha keras menyeberangi garis pemisah antara "per seat" dan "berdasarkan konsumsi".

Sekarang lihat reaksi pasar: Setelah laporan keuangan keluar, harga saham masih turun di after-hours. Hingga Jumat pekan lalu, Salesforce masih turun sekitar 28% YTD. Alasannya adalah panduan Q2 sedikit di bawah ekspektasi paling optimis, sementara kinerja bisnis Tableau dan Commerce Cloud cenderung lemah.

Apa artinya ini? Artinya garis pemisah itu ada, tetapi menyeberanginya membutuhkan waktu. Pasar bersedia memberi kenaikan 36% dalam satu hari untuk perusahaan yang sudah berada di sisi konsumsi (Snowflake), tetapi tidak mau memberikan kredit kepada perusahaan yang sedang berusaha menyeberang (Salesforce). Niat untuk bertransformasi tidak sama dengan penyelesaian transformasi.

Intuit adalah contoh sebaliknya. Sahamnya sempat turun hampir 19% setelah laporan keuangan. Alat seperti TurboTax yang berbasis tugas dan berorientasi individu, adalah target langsung dari ketakutan "AI menggantikan manusia".

Build Conference: Tiga Sinyal yang Perlu Diperhatikan

Konferensi Build sedang berlangsung, hal-hal yang perlu diperhatikan lebih banyak dari yang diperkirakan.

Sinyal 1: Microsoft Memutus Ketergantungan pada OpenAI.

Project Polaris yang diumumkan di Build adalah model pemrograman AI yang dikembangkan sendiri oleh Microsoft, akan menggantikan GPT-4 sebagai mesin default GitHub Copilot pada Agustus tahun ini. Model ini berjalan pada akselerator AI Maia milik Microsoft sendiri, artinya dari model ke chip hingga alat pengembang, Microsoft telah mengambil kembali seluruh alur kerja. Hubungan OpenAI dan Microsoft selalu ada ketidaknyamanan bisnis, dua perusahaan dengan kepentingan tumpang tindih berbagi basis pengguna. Polaris adalah jawaban resmi Microsoft atas masalah ini.

Sinyal 2: Agen Bukan Lagi Demo, Mulai Menjadi Bagian dari Sistem Operasi.

Agent Mode sekarang menjadi mode default Office 365 Copilot, membuka Word, Excel, PowerPoint, AI berjalan sebagai "agen", mampu merencanakan dan mengeksekusi tugas multi-tahap. Windows Agent Framework di-open source (lisensi MIT), Windows Agent Store membuka bagi 85% komisi kepada pengembang, Adobe dan Zoom sudah menjadi mitra pertama. Kata-kata Nadella adalah, AI telah berubah dari "asisten sinkron" menjadi "rekan kerja asinkron, mampu mengeksekusi tugas jangka panjang lintas domain secara independen".

Sinyal 3: Kontrak Pentagon Senilai $9,7 Miliar.

Tepat sehari sebelum Build, Pentagon mengumumkan kontrak integrasi perangkat lunak lima tahun senilai $9,7 miliar, menggabungkan langganan Microsoft 365 yang tersebar di berbagai departemen militer, badan intelijen, dan Penjaga Pantai ke dalam satu perjanjian. Uang ini bukan pengeluaran baru, tetapi penggabungan pembelian yang sebelumnya terpisah untuk menegosiasikan harga kembali. Tetapi sinyal yang disampaikan jelas: di pembeli perangkat lunak tunggal terbesar di dunia, model seat Microsoft tidak hanya tidak dilemahkan oleh AI, justru semakin terkunci.

Bagaimana Garis Pemisah Itu Digambar

Kembali ke pertanyaan inti. Siapa yang dihadiahi rebound ini, siapa yang dilewatkan?

Perusahaan perangkat lunak dapat dibagi menjadi empat kategori:

Kategori 1: Platform Konsumsi. Perwakilan adalah Snowflake, Datadog, MongoDB, bisnis cloud Oracle. AI menciptakan lebih banyak kebutuhan pemrosesan data, pemantauan, dan komputasi, meteran penagihan mereka berputar lebih cepat. Datadog layak dilihat khusus, pertumbuhannya mengalami akselerasi, dari 25% ke 29% ke 32%, ini sangat langka di perusahaan SaaS skala besar, menjadi pemenang inti rebound ini.

Kategori 2: Lapisan Saluran dan Platform. Perwakilan adalah Microsoft dan Palantir. AI "dijual melalui mereka" ke perusahaan, mereka mendapatkan uang dari komisi saluran dan hambatan data. Kontrak Pentagon $9,7 miliar Microsoft, Copilot Studio, Azure AI Foundry, semuanya memperkuat posisi ini.

Kategori 3: Perusahaan Alur Kerja yang Sedang Bertransformasi. Perwakilan adalah ServiceNow dan Salesforce. Model tradisional mereka adalah penagihan per seat, tetapi sedang bermigrasi ke penagihan berbasis nilai/konsumsi. Flex Credits Salesforce adalah upaya semacam ini. Perusahaan-perusahaan ini sudah rebound sebagian, tetapi pasar masih menunggu mereka membuktikan bahwa kecepatan transformasi cukup cepat.

Kategori 4: Perusahaan Penagihan Per Seat/Tugas yang Langsung Tertekan. Perwakilan adalah Intuit, Workday, Adobe, DocuSign. AI sedang menggantikan objek layanan mereka (petugas pajak, desainer, proses manual dalam alur penandatanganan), perusahaan-perusahaan ini menghadapi tekanan paling langsung, perbedaannya juga paling dramatis, perlu dilihat data seat satu per satu.

Selanjutnya Apa yang Harus Diperhatikan?

Puncak kepanikan telah berlalu, tetapi ini bukan sinyal untuk membeli dengan mata tertutup. Tiga hal perlu terus dilacak:

Pertama, apakah garis pemisah menyebar atau menyempit. Akankah rebound menyebar dari platform konsumsi ke perusahaan-perusahaan yang bisa menunjukkan bukti kuat bahwa "AI meningkatkan nilai per seat"? Jika menyebar, artinya sektor secara keseluruhan sedang diperbaiki; jika hanya tertahan pada Snowflake dkk., artinya pasar hanya mengganti standar seleksi yang lebih ketat.

Kedua, apakah Flex Credits dan Agentforce Salesforce bisa terus berakselerasi. Ini adalah sampel tunggal terbesar untuk "apakah perusahaan per-seat bisa sukses menyeberang". ARR $12 miliar membuktikan arah, tetapi hambatan Tableau dan Commerce Cloud menunjukkan bahwa bisnis lama masih mengonsumsi momentum transformasi. Pada laporan keuangan berikutnya (2 September), lihat apakah ARR Agentforce bisa mencapai $1,5 miliar, serta proporsi Flex Credits dalam kontrak baru.

Ketiga, data adopsi Copilot Microsoft oleh perusahaan setelah Build. Setelah Agent Mode menjadi default, perubahan jumlah seat berbayar dan konsumsi token akan langsung memvalidasi hipotesis inti ini: "apakah agen memberi makan pendapatan platform, atau menggantikan seat manusia".

Pasar telah bergerak dari "apakah AI akan membunuh perangkat lunak" ke tahap penyaringan "siapa yang diberi makan AI, siapa yang dimakan AI". Melihat di mana garis pemisah itu berada, lebih penting daripada mengejar kenaikan harga saham apa pun.

Artikel ini adalah analisis independen oleh Riset Tren berdasarkan informasi publik, saham dan pandangan yang dibahas hanya untuk referensi penelitian dan tidak dimaksudkan sebagai saran investasi apa pun. Pasar memiliki risiko, keputusan harus independen.

Sumber data: Laporan Keuangan Q1 FY2027 Snowflake · Laporan Keuangan Q1 FY2027 Salesforce dan pengajuan SEC · Pengumuman Resmi Microsoft Build 2026 · Ringkasan ChatForest Build 2026 · CNBC · Reuters · Seeking Alpha

Pertanyaan Terkait

QApa inti dari 'SaaSpocalypse' yang sedang terjadi di pasar saham AS menurut artikel?

AInti dari 'SaaSpocalypse' adalah kepanikan pasar terhadap model bisnis SaaS tradisional yang mengenakan biaya per pengguna. Kekhawatiran utamanya adalah bahwa agen kecerdasan buatan dapat melakukan pekerjaan banyak orang, sehingga perusahaan tidak perlu lagi membeli lisensi perangkat lunak untuk sepuluh karyawan. Ini mengancam fondasi model bisnis yang telah menopang industri SaaS selama dua dekade.

QMengapa Snowflake dan Datadog mampu mengalami pemulihan dan kenaikan harga saham yang kuat di tengah 'SaaSpocalypse'?

ASnowflake dan Datadog mampu pulih karena model penetapan harga mereka yang berbasis konsumsi (consumption-based). Snowflake mengenakan biaya berdasarkan jumlah pemrosesan data dan komputasi yang digunakan, sementara Datadog berdasarkan volume pemantauan. Kehadiran AI justru meningkatkan penggunaan platform mereka, karena AI menghasilkan lebih banyak data yang perlu diproses (Snowflake) dan lebih banyak beban kerja yang perlu dipantau (Datadog), sehingga meteran tagihan mereka berputar lebih cepat.

QApa yang membedakan reaksi pasar terhadap Snowflake dan Salesforce meskipun keduanya menunjukkan kinerja terkait AI yang kuat?

APerbedaannya terletak pada model bisnis mereka. Snowflake sudah mapan dengan model berbasis konsumsi, sehingga pertumbuhan penggunaan AI langsung diterjemahkan menjadi pendapatan yang lebih tinggi. Salesforce, meskipun memiliki platform AI (Agentforce) yang tumbuh pesat, masih dalam proses transisi dari model biaya per pengguna ke model yang lebih berbasis nilai/konsumsi (seperti Flex Credits). Pasar memberikan premi tinggi untuk perusahaan yang sudah berada di sisi 'konsumsi', sementara masih menunggu bukti lebih lanjut untuk perusahaan yang sedang dalam transisi seperti Salesforce.

QApa saja sinyal penting dari Microsoft Build 2026 yang disebutkan dalam artikel?

AAda tiga sinyal penting dari Microsoft Build 2026: 1. **Pemutusan ketergantungan pada OpenAI:** Microsoft meluncurkan Project Polaris, model AI pemrograman buatannya sendiri yang akan menggantikan GPT-4 sebagai mesin default GitHub Copilot. 2. **Agen menjadi bagian sistem operasi:** Mode Agen menjadi default di Office 365 Copilot, dan Microsoft membuka kerangka kerja serta toko agennya untuk pengembang. 3. **Kontrak Departemen Pertahanan AS senilai $97 miliar:** Kontrak ini mengkonsolidasikan langganan Microsoft 365 di seluruh cabang militer, memperkuat dan mengunci model berbasis langganan/kuota Microsoft di pembeli perangkat lunak terbesar.

QBagaimana artikel mengklasifikasikan perusahaan perangkat lunak dalam menghadapi era AI, dan apa implikasinya?

AArtikel mengklasifikasikan perusahaan perangkat lunak menjadi empat kategori: 1. **Platform Konsumsi (Contoh: Snowflake, Datadog):** Diuntungkan oleh AI karena meningkatkan penggunaan. 2. **Saluran dan Lapisan Platform (Contoh: Microsoft, Palantir):** Menjadi saluran distribusi AI dan mendapatkan keuntungan dari biaya saluran serta hambatan data. 3. **Perusahaan Alur Kerja yang Sedang Bertransformasi (Contoh: ServiceNow, Salesforce):** Berusaha beralih dari model per pengguna ke model berbasis nilai/konsumsi. 4. **Perusahaan Berbasis Pengguna/Tugas yang Langsung Tertekan (Contoh: Intuit, Adobe):** Langsung menghadapi tekanan karena AI dapat menggantikan peran yang dilayani perangkat lunak mereka. Implikasinya, pasar sekarang sedang dalam fase membedakan perusahaan mana yang 'diberi makan' oleh AI dan mana yang 'dimakan' oleh AI. Garis pemisah antara model berbasis konsumsi dan berbasis pengguna menjadi kriteria seleksi yang ketat bagi investor.

Bacaan Terkait

Berhenti Fokus pada GPU, Intel Lemparkan Gerakan Besar, Bisakah Mengakhiri Monopoli Komputasi NVIDIA?

Dalam dua tahun terakhir, GPU telah menjadi pusat perangkat keras AI, mendorong dominasi Nvidia. Namun, di COMPUTEX 2026, Intel menyajikan perspektif berbeda: **era AI selanjutnya tidak boleh hanya berfokus pada GPU**. Kuncinya adalah **Agentic AI (agen cerdas)**. Agen cerdas mengubah paradigma komputasi dari sistem tanya-jawab menjadi entitas yang aktif "berpikir, merencanakan, bertindak, dan merefleksikan" dalam alur kerja nyata. Pergeseran ini akan **membentuk ulang alokasi komputasi di pusat data**. Untuk beban kerja pelatihan model, rasio CPU:GPU bisa mencapai 1:8, tetapi untuk inferensi agen cerdas yang membutuhkan pengaturan tugas, pemanggilan alat, dan koordinasi sistem, rasio tersebut bergerak menuju 1:1 atau bahkan membutuhkan kepadatan CPU lebih tinggi. Intel meluncurkan **prosesor Xeon 6+** berbasis proses 18A, dengan hingga 288 core efisiensi dan 576MB cache L3, dirancang untuk beban kerja cloud-native, Agentic AI, dan jaringan yang padat. Solusi rak yang ditawarkan menawarkan efisiensi energi lebih tinggi. Lebih lanjut, Intel memperkenalkan **arsitektur inferensi terpisah (fully decoupled inference)** bekerja sama dengan mitra seperti SambaNova. Skema ini membagi tugas inferensi agen cerdas di antara CPU Xeon 6 (untuk pengaturan), SambaNova SN40 RDU (dekode), dan GPU NVIDIA Blackwell (prefill), sehingga setiap tahap berjalan pada perangkat keras paling optimal. Di sisi *edge*, **prosesor Core Ultra Gen 3** menjadi inti AI lokal, memungkinkan alokasi beban kerja dinamis antara perangkat dan cloud untuk mengurangi biaya, latensi, dan meningkatkan privasi. Intel juga memperluasnya ke *gaming handheld* dan komputasi tepi. Strategi Intel melampaui prosesor umum. Perusahaan menekankan **chip khusus/custom** melalui kolaborasi dengan pelanggan seperti Google (untuk IPU) dan Ericsson, menawarkan solusi yang disesuaikan untuk kinerja dan efisiensi maksimal. Intel bertujuan untuk menjadi **"ada di mana-mana"** dengan memenuhi beragam kebutuhan di seluruh rantai AI – dari pengaturan agen di pusat data, inferensi terpisah, AI lokal di PC, hingga chip khusus untuk berbagai industri. Tantangan tetap ada dari dominasi Nvidia dan persaingan AMD, tetapi Intel melihat peluang dalam **periode redistribusi infrastruktur AI** di mana efisiensi sistem secara keseluruhan, bukan hanya kinerja puncak chip tunggal, menjadi kunci.

marsbit1j yang lalu

Berhenti Fokus pada GPU, Intel Lemparkan Gerakan Besar, Bisakah Mengakhiri Monopoli Komputasi NVIDIA?

marsbit1j yang lalu

Jembatan Cross-Chain Berubah Aktif, LI.FI Gunakan Arsitektur Intensi untuk Menjadi Pusat Likuiditas Institusi TradFi

**LI.FI Beradaptasi: Dari Jembatan Lintas Rantai ke Pusat Likuiditas untuk Institusi TradFi dengan Arsitektur Intents** Saat aset TradFi seperti pembayaran stablecoin dan RWA mulai berintegrasi dengan ekosistem on-chain, LI.FI, sebuah protokol jembatan lintas rantai, tidak tinggal diam. Menghadapi penurunan volume transaksi di sektor jembatan dan likuiditas pasar yang menyusut, LI.FI secara aktif mencari peran baru. Memanfaatkan pendanaan segar, LI.FI memperluas layanannya. Mereka meluncurkan **LI.FI Intents**, sebuah arsitektur eksekusi berbasis *intent* yang menargetkan perusahaan fintech, *neo-bank*, dompet digital, dan institusi keuangan terdaftar. Produk ini bertujuan menjadi lapisan eksekusi dasar untuk pembayaran stablecoin, RWA, dan likuiditas on-chain yang sesuai regulasi. LI.FI Intents menawarkan: * **Kemudahan Penggunaan:** Mengotomatiskan proses kompleks seperti manajemen gas dan langkah-langkah teknis blockchain, memungkinkan pertukaran stablecoin lintas rantai yang presisi. * **Kepatuhan (Kunci Utama):** Jaringannya terdiri dari entitas terverifikasi. Institusi dapat menyetujui pesanan secara individual dan memilih sistem pemrosesan yang tepercaya. Semua dompet yang berinteraksi diperiksa sesuai daftar OFAC AS. * **Cakupan Ekosistem Luas:** Mendukung jaringan utama seperti EVM, Solana, dan Tron. Intinya, LI.FI beralih dari sekadar "protokol transmisi likuiditas" menjadi penyedia layanan otomatis tingkat perusahaan. Dengan LI.FI Intents, pengguna institusional hanya perlu menetapkan tujuan akhir (*intent*), sementara sistem yang efisien dan sesuai regulasi akan menangani seluruh proses eksekusinya.

Odaily星球日报2j yang lalu

Jembatan Cross-Chain Berubah Aktif, LI.FI Gunakan Arsitektur Intensi untuk Menjadi Pusat Likuiditas Institusi TradFi

Odaily星球日报2j yang lalu

"Xiaomei" dan Yuanbao Saling Terhubung, Ini Sinyal Uji Coba untuk Smart Agent WeChat?

**Ringkasan:** Artikel ini membahas kemitraan antara asisten AI Meituan, "Xiaomei," dan asisten AI Tencent, "Yuanbao." Kolaborasi ini, yang memungkinkan pengguna Yuanbao mengakses layanan hidup lokal Meituan, dilihat sebagai strategi saling menguntungkan: Meituan mendapatkan akses ke pintu masuk AI baru, sedangkan Yuanbao memperkaya kemampuan layanannya. Kerja sama ini juga dianggap sebagai "tes tekanan" untuk persiapan peluncuran "WeChat Agent" Tencent, asisten AI terintegrasi di WeChat yang dapat menjalankan jutaan mini-program. Keberhasilan kemitraan Meituan-Yuanbao dapat menentukan kesediaan platform besar lain untuk bergabung dengan ekosistem WeChat Agent. Artikel ini menyoroti tantangan yang dihadapi Meituan dari AI asisten seperti Doubao (ByteDance) dan Qianwen (Alibaba), yang mengintegrasikan layanan mereka sendiri dan berpotensi melewati "parit pertahanan" Meituan. Sementara itu, Yuanbao, meskipun terintegrasi dengan ekosistem Tencent, tertinggal dalam hal pengguna aktif dan kurangnya ekosistem layanan komersial mandiri, sehingga kemitraan dengan Meituan menjadi penting. Tantangan utama kolaborasi ini meliputi: batasan pengalaman pengguna karena arsitektur "Agent to Agent" yang terpisah, pembagian keuntungan, dan kelancaran pengalaman pengguna di antara dua platform yang berbeda. Namun, jika berhasil, ini dapat membuka jalan bagi model kolaborasi serupa di ekosistem WeChat Agent di masa depan.

marsbit3j yang lalu

"Xiaomei" dan Yuanbao Saling Terhubung, Ini Sinyal Uji Coba untuk Smart Agent WeChat?

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli ONE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Harmony (ONE) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Harmony (ONE) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Harmony (ONE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Harmony (ONE) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Harmony (ONE)Lakukan trading Harmony (ONE) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

522 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli ONE

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga ONE (ONE) disajikan di bawah ini.

活动图片