Ditulis oleh: Zhao Ying
Sumber: Wall Street Insights
Benedict Evans, mantan mitra a16z dan analis teknologi ternama, baru-baru ini menerbitkan artikel analisis mendalam yang langsung menunjuk pada empat dilema strategis fundamental yang dihadapi OpenAI di balik kemakmuran permukaannya. Meskipun OpenAI memiliki basis pengguna yang besar dan modal yang cukup, ia berpendapat bahwa kurangnya parit teknologi, keterikatan pengguna yang tidak memadai, pesaing yang mengejar dengan cepat, dan strategi produk yang dibatasi oleh arah pengembangan laboratorium, mengancam daya saing jangka panjangnya.
Evans mencatat bahwa model bisnis OpenAI saat ini tidak memiliki keunggulan kompetitif yang jelas. Perusahaan ini tidak memiliki teknologi unik, juga tidak membentuk efek jaringan. Dari 900 juta pengguna aktif mingguan, hanya 5% yang berbayar, dan 80% pengguna pada tahun 2025 mengirimkan pesan kurang dari 1000 — setara dengan rata-rata kurang dari tiga prompt per hari. Model penggunaan "satu mil lebar, satu inci dalam" ini menunjukkan bahwa ChatGPT belum menjadi kebiasaan sehari-hari pengguna.
Sementara itu, raksasa teknologi seperti Google dan Meta telah menyamai OpenAI secara teknologi dan sedang memanfaatkan keunggulan distribusi mereka untuk merebut pangsa pasar. Evans percaya bahwa nilai sebenarnya di bidang AI akan datang dari pengalaman dan skenario aplikasi baru yang belum diciptakan, dan OpenAI tidak dapat menciptakan semua inovasi ini sendirian. Ini memaksa perusahaan untuk berperang di beberapa front secara bersamaan, dari infrastruktur hingga lapisan aplikasi.
Analisis Evans mengungkapkan kontradiksi inti: OpenAI berusaha membangun hambatan kompetisi melalui investasi modal besar-besaran dan strategi platform full-stack, tetapi dalam kondisi kurangnya efek jaringan dan mekanisme penguncian pengguna, apakah strategi ini akan berhasil masih dipertanyakan. Bagi investor, ini berarti perlu mengevaluasi kembali proposisi nilai jangka panjang OpenAI dan posisi sejatinya dalam lanskap persaingan AI.
Keunggulan Teknologi Menghilang: Homogenisasi Model yang Meningkat
Evans dalam analisisnya mencatat bahwa saat ini ada sekitar enam lembaga yang dapat meluncurkan model terdepan yang kompetitif, dengan kinerja yang pada dasarnya setara. Setiap perusahaan saling melampaui setiap beberapa minggu, tetapi tidak ada satu pun yang dapat membangun kepemimpinan teknologi yang tidak tertandingi oleh perusahaan lain. Ini sangat kontras dengan platform seperti Windows, Penelusuran Google, atau Instagram — yang melalui efek jaringan mencapai penguatan pangsa pasar mandiri, membuat pesaing sulit mematahkan monopoli tidak peduli berapa banyak uang dan usaha yang diinvestasikan.
Situasi penyetaraan teknologi ini dapat berubah karena terobosan tertentu, yang paling jelas adalah realisasi kemampuan belajar berkelanjutan, tetapi Evans berpikir OpenAI saat ini tidak dapat merencanakan ini. Faktor diferensiasi lain yang mungkin adalah efek skala dari data proprietary, termasuk data pengguna atau data industri vertikal, tetapi perusahaan platform yang ada juga memiliki keunggulan dalam hal ini.
Dalam konteks konvergensi kinerja model, persaingan beralih ke merek dan saluran distribusi. Pertumbuhan pangsa pasar Gemini dan Meta AI yang cepat membuktikan tren ini — bagi pengguna biasa, produk-produk ini terlihat sangat mirip, dan Google serta Meta memiliki kemampuan distribusi yang kuat. Sebaliknya, model Claude Anthropic, meskipun sering menempati peringkat teratas dalam pengujian benchmark, memiliki kesadaran konsumen mendekati nol karena kurangnya strategi dan produk konsumen.
Evans membandingkan ChatGPT dengan Netscape, yang pernah memiliki keunggulan awal di pasar browser tetapi akhirnya dikalahkan oleh Microsoft yang memanfaatkan keunggulan distribusi. Dia berpendapat bahwa chatbot menghadapi masalah diferensiasi yang sama dengan browser: pada dasarnya mereka hanyalah kotak input dan kotak output, dengan ruang inovasi produk yang sangat terbatas.
Basis Pengguna yang Rapuh: Skala Menutupi Keterikatan yang Tidak Memadai
Meskipun OpenAI memiliki keunggulan jelas dengan 8 hingga 900 juta pengguna aktif mingguan, Evans mencatat bahwa data ini menyembunyikan masalah serius dalam keterlibatan pengguna. Sebagian besar pengguna yang sudah tahu dan memahami cara menggunakan ChatGPT, tidak menjadikannya kebiasaan sehari-hari.
Data menunjukkan bahwa hanya 5% pengguna ChatGPT yang berbayar, bahkan di kalangan remaja AS, proporsi yang menggunakannya beberapa kali seminggu atau kurang jauh lebih tinggi daripada yang menggunakannya beberapa kali sehari. OpenAI dalam acara "Ringkasan Tahunan 2025" mengungkapkan bahwa 80% pengguna pada tahun 2025 mengirimkan pesan kurang dari 1000, yang jika dihitung setara dengan rata-rata kurang dari tiga prompt per hari, dengan jumlah obrolan aktual yang lebih sedikit.
Penggunaan dangkal ini berarti sebagian besar pengguna tidak melihat perbedaan dalam kepribadian dan penekanan antara model yang berbeda, dan juga tidak mendapat manfaat dari fungsi seperti "memori" yang dirancang untuk membangun keterikatan. Evans menekankan bahwa fungsi memori hanya membawa keterikatan, bukan efek jaringan. Sementara itu, data penggunaan dari basis pengguna yang lebih besar mungkin merupakan keunggulan, tetapi ketika 80% pengguna hanya menggunakannya beberapa kali seminggu, seberapa besar keunggulan ini patut dipertanyakan.
OpenAI sendiri mengakui adanya masalah, menyatakan adanya "kesenjangan kemampuan" antara kemampuan model dan penggunaan aktual pengguna. Evans menganggap ini sebagai penghindaran dari fakta bahwa kecocokan pasar produk tidak jelas. Jika pengguna tidak dapat memikirkan apa yang harus dilakukan dengannya pada hari biasa, itu berarti itu belum mengubah hidup mereka.
Perusahaan meluncurkan proyek iklan, sebagian untuk menutupi biaya layanan untuk lebih dari 90% pengguna yang tidak berbayar, tetapi yang lebih strategis adalah, ini memungkinkan perusahaan untuk menawarkan model terbaru dan paling kuat (dan paling mahal) kepada pengguna ini, dengan harapan dapat memperdalam keterlibatan pengguna. Namun Evans mempertanyakan, jika pengguna tidak dapat memikirkan apa yang harus dilakukan dengan ChatGPT hari ini atau minggu ini, apakah memberi mereka model yang lebih baik akan mengubah situasi ini.
Strategi Platform Dipertanyakan: Kurangnya Efek Roda Penerbang Sejati
Tahun lalu, CEO OpenAI Sam Altman berusaha mengkonsolidasikan berbagai inisiatif perusahaan menjadi strategi yang koheren, menunjukkan sebuah bagan, dan mengutip kata-kata Bill Gates: definisi platform adalah menciptakan nilai lebih bagi mitra daripada untuk diri sendiri. Pada saat yang sama, chief financial officer merilis bagan lain yang menunjukkan "efek roda penerbang".
Evans menganggap efek roda penerbang adalah strategi yang cerdik dan koheren: pengeluaran modal itu sendiri membentuk siklus yang baik, dan menjadi dasar untuk membangun perusahaan platform full-stack di atasnya. Mulai dari chip dan infrastruktur, membangun ke atas setiap lapisan tumpukan teknologi, semakin tinggi, semakin membantu orang lain menggunakan alat Anda untuk menciptakan produk mereka sendiri. Semua orang menggunakan cloud, chip, dan model Anda, dan kemudian di lapisan yang lebih tinggi, lapisan tumpukan teknologi saling memperkuat, membentuk efek jaringan dan ekosistem.
Namun Evans secara terbuka mengatakan, dia pikir ini bukan analogi yang benar, OpenAI tidak memiliki dinamika platform dan ekosistem yang dimiliki Microsoft atau Apple dulu, bagan roda penerbang itu sebenarnya tidak menunjukkan efek roda penerbang sejati.
Dalam hal pengeluaran modal, empat perusahaan cloud tahun lalu menginvestasikan sekitar $400 miliar dalam infrastruktur, dan mengumumkan setidaknya $650 miliar tahun ini. OpenAI beberapa bulan lalu mengklaim memiliki komitmen $1,4 triliun dan 30 GW daya komputasi di masa depan (jadwal tidak ditentukan), dengan penggunaan aktual pada akhir 2025 adalah 1,9 GW. Karena kurangnya arus kas dari bisnis yang ada dalam skala besar, perusahaan mencapai tujuan ini melalui pendanaan dan menggunakan neraca orang lain (sebagian melibatkan "pendapatan berulang").
Evans percaya bahwa investasi modal besar-besaran mungkin hanya untuk mendapatkan tempat duduk, bukan keunggulan kompetitif. Dia membandingkan biaya infrastruktur AI dengan pembuatan pesawat terbang atau industri semikonduktor: tidak ada efek jaringan, tetapi proses setiap produk menjadi lebih sulit dan lebih mahal, akhirnya hanya sedikit perusahaan yang dapat mempertahankan investasi yang diperlukan untuk tetap terdepan. Namun, TSMC, meskipun memiliki monopoli de facto dalam chip canggih, ini tidak memberinya leverage atau kemampuan perolehan nilai dalam tumpukan teknologi hulu.
Evans mencatat, pengembang harus membangun aplikasi untuk Windows karena memiliki hampir semua pengguna, dan pengguna harus membeli PC Windows karena memiliki hampir semua pengembang — ini adalah efek jaringan. Tetapi jika Anda menggunakan AI generatif untuk menciptakan aplikasi atau produk baru yang luar biasa, Anda hanya perlu memanggil model dasar yang berjalan di cloud melalui API, pengguna tidak tahu atau peduli model apa yang Anda gunakan.
Kurangnya Kepemimpinan Produk: Strategi Dikendalikan oleh Laboratorium
Evans di awal artikelnya mengutip pernyataan kepala produk OpenAI Fidji Simo pada tahun 2026: "Jakub dan Mark menetapkan arah penelitian jangka panjang. Setelah berbulan-bulan bekerja, hasil yang menakjubkan muncul, lalu para peneliti akan menghubungi saya dan berkata: 'Saya memiliki sesuatu yang keren. Bagaimana rencananya menggunakannya dalam obrolan? Bagaimana untuk produk perusahaan kami?'"
Pernyataan ini sangat kontras dengan kata-kata terkenal Steve Jobs tahun 1997: "Anda harus mulai dengan pengalaman pelanggan, dan kemudian bekerja mundur ke teknologi. Anda tidak bisa mulai dengan teknologi dan kemudian mencoba mencari tahu ke mana harus menjualnya."
Evans berpendapat, ketika Anda adalah kepala produk laboratorium AI, Anda tidak mengontrol peta jalan Anda sendiri, kemampuan untuk menetapkan strategi produk sangat terbatas. Anda membuka email di pagi hari, menemukan laboratorium telah menghasilkan sesuatu, dan pekerjaan Anda adalah mengubahnya menjadi sebuah tombol. Strategi terjadi di tempat lain, tetapi di mana?
Masalah ini menyoroti tantangan fundamental yang dihadapi OpenAI: tidak seperti Google tahun 2000-an atau Apple tahun 2010-an, karyawan OpenAI yang cerdas dan ambisius tidak memiliki produk yang benar-benar efektif dan tidak dapat dilakukan oleh orang lain. Evans percaya, salah satu interpretasi dari aktivitas OpenAI dalam 12 bulan terakhir adalah, Sam Altman sangat menyadari hal ini, dan berusaha mengubah valuasi perusahaan menjadi posisi strategis yang lebih tahan lama sebelum musik berhenti.
Sebagian besar tahun lalu, jawaban OpenAI tampaknya adalah "semua hal, secara bersamaan, segera dieksekusi". Platform aplikasi, browser, aplikasi video sosial, kerja sama dengan Jony Ive, penelitian medis, iklan, dan sebagainya. Evans berpikir, beberapa di antaranya terlihat seperti "menyerang secara keseluruhan", atau hanya hasil dari merekrut cepat banyak orang yang agresif. Terkadang juga memberikan perasaan bahwa orang menyalin bentuk platform yang berhasil sebelumnya, tanpa sepenuhnya memahami tujuannya atau mekanisme dinamisnya.
Evans berulang kali menggunakan istilah platform, ekosistem, leverage, dan efek jaringan, tetapi dia mengakui bahwa istilah-istilah ini digunakan secara luas di industri teknologi, dengan makna yang cukup kabur. Dia mengutip kata-kata profesor sejarah abad pertengahan zaman kuliahnya Roger Lovatt: kekuatan adalah kemampuan untuk membuat orang melakukan hal yang tidak mereka inginkan. Inilah masalah sebenarnya: apakah OpenAI memiliki kemampuan untuk membuat konsumen, pengembang, dan perusahaan lebih banyak menggunakan sistemnya, terlepas dari apa yang sebenarnya dilakukan sistem? Microsoft, Apple, dan Facebook pernah memiliki kemampuan ini, Amazon juga.
Evans percaya, salah satu cara baik untuk menafsirkan kata-kata Bill Gates adalah, platform yang benar-benar dicapai adalah memanfaatkan kreativitas seluruh industri teknologi, sehingga Anda tidak perlu menciptakan segalanya sendiri, dapat membangun lebih banyak hal dalam skala besar, tetapi semua ini dilakukan pada sistem Anda, di bawah kendali Anda. Model dasar memang pengganda, banyak hal baru akan dibangun menggunakan mereka. Tetapi apakah Anda memiliki alasan untuk membuat semua orang harus menggunakan produk Anda, bahkan jika pesaing telah membangun hal yang sama? Apakah ada alasan mengapa produk Anda selalu lebih unggul dari pesaing, tidak peduli berapa banyak uang dan usaha yang mereka investasikan?
Evans menyimpulkan, tanpa keunggulan ini, maka satu-satunya yang Anda miliki adalah eksekusi hari demi hari. Melaksanakan lebih baik dari orang lain tentu saja merupakan keinginan, beberapa perusahaan melakukannya untuk periode yang cukup lama, bahkan meyakinkan diri sendiri bahwa mereka telah melembagakannya, tetapi ini bukanlah strategi.
