Oleh | Qiu Shui Bi Tan

Pada kuartal pertama 2026, daftar pendapatan model bahasa besar global dari Counterpoint Research mengungkap peta kekuatan baru. Anthropic, dengan 134 juta pengguna, meraih 31,4% pangsa pendapatan AI global, dengan pendapatan rata-rata per pengguna (ARPU) mencapai $16,2. OpenAI memiliki 900 juta pengguna, ARPU hanya $2,2. Doubao milik ByteDance, dengan 345 juta MAU, menduduki peringkat pertama di dalam negeri, namun sama sekali tidak muncul dalam daftar pendapatan ini. Sebaliknya, raksasa internet lain yang dikritik karena investasi konservatif dan tertinggal dalam R&D, justru muncul secara mengejutkan di puncak daftar pendapatan perusahaan AI China.

Data ini mengungkapkan fakta yang mencolok: kumpulan pengguna terbesar berkontribusi pada pendapatan terkecil, sementara pengguna paling sedikit mengambil porsi terbesar. Dan setiap panggilan inferensi mengonsumsi daya komputasi nyata, setiap penambahan pengguna baru berarti tagihan yang lebih tinggi.

Hukum besi internet yang menyatakan biaya marjinal nol, di era AI telah menabrak "tembok perunggu" bahwa biaya marjinal tidak menuju nol. Logika lama menghamburkan uang untuk meraih skala, kini digantikan oleh aturan baru: "jalur pasokan dan efisiensi monetisasi yang menentukan hidup mati."

Pada Juni 1942, Pertempuran Midway dimulai. Armada Gabungan Jepang memiliki keunggulan tonase dan pengalaman, namun jalur pasokannya membentang ribuan mil laut dari tanah air, setiap serangan mengonsumsi bahan bakar dan amunisi yang sulit digantikan. Militer AS justru sebaliknya: kompleks pangkalan di Hawaii dan kapasitas industri dalam negeri membuat jalur pasokan mereka semakin tebal saat pertempuran berlangsung.

Saat ini, industri AI China juga telah mencapai "Midway"-nya sendiri. Dalam total panggilan model besar AI global, kontribusi China berkali-kali melebihi 50%. DeepSeek V4 menggerakkan pengembang global dengan biaya seperlima puluh, namun pendapatan AI China secara keseluruhan dalam pangsa global terjepit dalam angka satu digit, gabungannya tidak menyamai satu perusahaan AS. Di balik data ini, terdapat permainan strategi bisnis perusahaan, sekaligus pertarungan dua jalur kebijakan industri nasional.

Dua garis pertempuran pun terbentang: Di Front Timur, jalur pasokan tiga raksasa perusahaan sedang diuji batasnya — siapa yang amunisinya habis dulu, pertahanannya akan runtuh lebih dulu. Di Front Barat, pertarungan global yang lebih tersembunyi mengenai jalur AI sedang berlangsung — bagaimana dengan sumber daya terbatas memenangkan perang AI yang tak terbatas. Kedua garis ini, sejak awal saling merespons dalam bentuk serangan penjepit.

Front Timur: Permainan Pasokan dan Efisiensi Monetisasi dalam Perang Atrisi

Tencent, Alibaba, ByteDance — ketiga perusahaan memilih tiga jalur yang sangat berbeda, namun menghadapi ujian yang sama: dalam perang atrisi di mana biaya marjinal tidak menuju nol, jalur pasokan siapa yang lebih andal, efisiensi monetisasi siapa yang lebih tinggi?

Tencent: Kompetisi Efisiensi Monetisasi melalui Skenario

Di antara perusahaan AI China, Tencent yang sering dikritik tentang visi strategis dan kemampuan R&D-nya, justru memiliki efisiensi monetisasi tertinggi. Dalam daftar global, Tencent menempati peringkat pertama di China dengan 114 juta pengguna dan ARPU $2,9 — lebih dari dua kali lipat Baidu, lebih dari empat kali lipat Alibaba, namun masih hampir separuh dari Microsoft yang $5.0. Rahasianya justru tidak bergantung pada penjualan AI itu sendiri untuk menghasilkan uang.

Q1 2026, pendapatan Tencent mencapai 196,46 miliar yuan, naik 9% year-on-year (YoY). Namun yang lebih krusial adalah perbandingan ini: jika pengaruh investasi produk AI baru dikeluarkan, laba operasional naik 17% YoY menjadi 84,4 miliar yuan. Lini produk AI baru sendiri memakan sekitar 8,8 miliar yuan laba per kuartal.

Uang itu dihabiskan untuk apa? Pendapatan layanan pemasaran naik 20% YoY, model rekomendasi iklan yang digerakkan AI adalah mesin utamanya; Pendapatan layanan perusahaan naik 20% YoY, peningkatan kebutuhan layanan cloud terkait AI adalah penyumbang utama.AI bukan item pendapatan dalam pembukuan Tencent, melainkan katalis yang mempercepat item pendapatan yang sudah ada — membuat iklan lebih tepat sasaran, layanan cloud lebih laku, durasi penggunaan Video Account naik lebih dari 20%.

Rahasia sesungguhnya daya saing AI Tencent tidak terletak pada lapisan model, tetapi pada efisiensi siklus tertutup "skenario-data-monetisasi". Peningkatan model rekomendasi tidak memerlukan model besar umum terkuat, tetapi membutuhkan siklus data tertutup yang paling memahami perilaku pengguna Tencent — tembok data ini ada di tangan Tencent sendiri.

Strategi Tencent jelas dan pragmatis: laba bisnis inti adalah jalur pasokan utama. Iklan dan game menyediakan amunisi untuk AI, AI sebaliknya membuat iklan lebih tepat sasaran, pengalaman game lebih baik — ini adalah siklus positif yang sudah terbukti. Presiden Tencent Martin Lau secara sistematis menjelaskan "Ekonomi AI" perusahaan: "Dalam skenario AI, setiap kali layanan cerdas diberikan kepada pengguna, akan menghasilkan biaya yang cukup signifikan." Strategi intinya adalah "menemukan skenario bernilai tinggi", bukan "mendapatkan banyak pengguna aktif harian secara membabi buta".

Taruhan yang lebih jauh ada di WeChat Agent, namun jadwalnya berulang kali ditunda dari "diluncurkan penuh pada Q3" hingga "tidak akan diluncurkan dalam waktu dekat". Jarak ini mengukur kedalaman retakan pada jalur pasokan AI Tencent: seluruh potensi WeChat Agent bergantung pada model Hunyuan generasi berikutnya yang "jauh lebih baik"; sedangkan kemajuan Hunyuan sendiri bergantung pada alokasi daya komputasi di antara tujuh atau delapan proyek seperti pelatihan Hunyuan, AI WeChat, Yuanbao, dll. Tencent secara langka dengan vokal membantah rumor bahwa Yao Shunyu, "orang nomor satu" AI, mengundurkan diri karena "WeChat mengambil sebagian daya komputasi" — rumor itu justru menyentuh titik terlemah: ketika daya komputasi terbatas perlu dialokasikan di antara banyak lini bisnis, siapa yang memperjuangkan amunisi untuk masa depan jangka panjang?

Di balik retakan ini, tersembunyi kelemahan strategis Tencent yang lebih dalam. Strategi "mixed use of models", di mana kemampuan model inti sebagian bergantung pada eksternal, mencerminkan pragmatisme khas Tencent: meminjam kemampuan model eksternal, merebut waktu, mengembangkan pintu masuk aplikasi AI sendiri. Namun ini juga berarti, begitu kesenjangan generasi daya saing model dasar melebar, pintu masuk, layanan, dan ekosistem yang dibangun berdasarkan model-model tersebut, semuanya dapat berpindah. Titik vital tergantung pada tangan orang lain, otot sekuat apapun bisa kehilangan fungsinya dalam semalam.

Tencent jelas juga menyadari masalah ini. Chief Strategy Officer James Mitchell dalam konferensi telepon laporan keuangan mengakui, untuk memprioritaskan jaminan skenario internal, Tencent "secara aktif menunda komersialisasi eksternal daya komputasi cloud", "seluruh daya komputasi diberikan untuk diri sendiri". Memusatkan sumber daya komputasi untuk R&D model dasar dan monetisasi skenario bernilai tinggi, itulah prioritas mendesak Tencent saat ini.

Alibaba: Taruhan Biaya Penelitian Mandiri Stack Lengkap

Q4 Tahun Fiskal 2026, pendapatan Alibaba Cloud Intelligence Group mencapai 41,626 miliar yuan, naik 38% YoY; pendapatan produk AI 8,971 miliar yuan, proporsinya pertama kali menembus 30%, tumbuh tiga digit selama sebelas kuartal berturut-turut. CEO Eddie Wu menyatakan tegas: "Investasi teknologi AI stack lengkap telah memasuki siklus pengembalian komersialisasi skala yang positif." Namun pada kuartal yang sama, adjusted EBITA Alibaba merosot tajam 84% YoY, laba operasional berubah dari untung menjadi rugi. Perang pengiriman makanan dan perlombaan senjata AI berlangsung bersamaan, antara pertumbuhan ARR yang melesat dan tebing curam laba, terbentang pertanyaan nyata: "Seberapa panjang gelap sebelum fajar?".

Jalur pasokan Alibaba adalah "kedalaman infrastruktur". Surat pemegang saham resmi yang dirilis 20 Mei, memberikan peta strategis paling jelas untuk taruhan stack lengkap Alibaba. Strategi model bergeser dari terobosan tunggal ke operasi pasukan gabungan yang melibatkan agent, model dunia, dan model multimodal. Perusahaan ini menaruh taruhannya pada satu logika inti: hanya dengan mengendalikan keseluruhan rantai dari chip ke aplikasi, biaya inferensi dapat diturunkan ke titik kritis yang cukup untuk layanan berskala. Taruhan stack lengkap Alibaba, pada dasarnya meniru "momen Android" di era AI. Mengendalikan landasan, secara tidak langsung mengendalikan semua pintu masuk di atasnya. Jalan ini, Google tempuh sepuluh tahun sebelum Android berubah dari pusat biaya menjadi mesin keuntungan. Apakah Alibaba mampu bertahan melewati gelap sebelum fajar, bergantung pada apakah ia memiliki kesabaran strategis dengan skala yang sama.

Surat itu juga secara jelas menetapkan ritel instan sebagai "pilar strategi inti peningkatan platform Taobao Tmall", dengan Taobao Flash menjadi skenario kunci untuk pertumbuhan pengguna baru yang digerakkan AI dan peningkatan keterikatan. Aplikasi Qwen yang ditujukan untuk pengguna C, terhubung mendalam dengan berbagai aplikasi dalam ekosistem, termasuk Taobao Tmall, Taobao Flash, Fliggy, Damai, Amap, Alipay, dll., memiliki keunggulan sumber daya yang signifikan dalam memobilisasi layanan ekosistem di bidang kehidupan sehari-hari, layanan, produktivitas, dan hiburan untuk melayani pengguna. Bersama dengan platform kerja AI tingkat perusahaan Wukong, mereka membentuk tata letak yang mendorong B dan C sekaligus, kemungkinan besar akan menjadi ancaman nyata bagi ambisi Doubao untuk membangun super pintu masuk.

Tantangan yang lebih dalam juga terletak pada tingkat permainan organisasi bisnis dalam alokasi daya komputasi. Catatan rapat internal yang banyak beredar setelah kepergian Lin Junyan, kepala teknologi Qwen, merobek sebuah celah, mengungkapkan kekurangan daya komputasi produk strategis ini. Sebagai penyedia layanan cloud dengan aset berat, Alibaba Cloud perlu menyeimbangkan antara menjamin R&D model besar sendiri, mendukung transformasi AI e-commerce internal grup, dan menjual daya komputasi ke pelanggan eksternal. Alokasi sumber daya dan permainan kolaborasi dengan banyak lini bisnis yang luas secara objektif ada.

Konflik ini mengungkapkan kontradiksi struktural AI Alibaba: jalur pasokan dibangun sepanjang apapun, jika setiap segmen saling menghalangi, logistik tetap tidak bisa dikirim ke depan.

Tapi perubahan sedang terjadi. Qwen dan Taobao Tmall telah menyelesaikan interkoneksi dua arah penuh, 166 juta pengguna MAU mulai secara sistematis diarahkan ke kumpulan 4 miliar produk Taobao. Produk AI customer service B "Dianxiaomi" telah lebih dulu membuktikan siklus tertutup berbayar. Ritel instan sebagai medan perang baru fusi AI+e-commerce, sedang memperluas 'operasi jahitan' dari alat customer service ke skenario transaksi inti. Apakah operasi jahitan ini dapat membuktikan nilainya dalam promosi besar 618, akan menjadi uji tekanan paling langsung terhadap strategi ATH Alibaba.

Selain itu, bug yang dibahas dalam naskah sebelumnya tentang output kerangka yang sama sekali tidak berguna, sampai hari ini belum diperbaiki oleh Qwen, aneh juga. Pengabaian terhadap pengalaman pengguna C juga merupakan masalah.

ByteDance: Ujian Besar AI atas Logika Traffic

Cara ByteDance adalah kelanjutan inersia dari model "pabrik aplikasi" era internet seluler: membuka lebih dari 20 aplikasi AI secara bersamaan di sisi C dan B, mencakup chatbot, karakter virtual, sosial, gambar, alat, dan kategori lainnya. Logikanya langsung: sirami produk viral dengan traffic, rebut pintu masuk dengan produk viral, setelah pintu masuk stabil baru memikirkan monetisasi.

Metodologi ini berulang kali terbukti di era internet seluler, bergantung pada hukum industri di mana biaya replikasi software mendekati nol. Era AI menghancurkan hukum ini: setiap panggilan model adalah konsumsi daya komputasi nyata, semakin besar skala, semakin tinggi biayanya. 345 juta MAU Doubao adalah 345 juta biaya aktif yang membakar uang setiap hari. Inilah dilema terdalam strategi AI ByteDance. Situasi Meta dalam daftar global adalah referensi yang lebih suram: 1 miliar pengguna, ARPU hanya $0,1. Mudah mempertahankan pengguna dengan AI gratis, sulit menghasilkan uang dari AI gratis.

Skala kerugian di sisi C, jauh lebih parah daripada ketidakhadiran dalam daftar pendapatan. Sebuah tolok ukur yang dapat dijadikan acuan: pendapatan OpenAI kuartal pertama $5,7 miliar, namun kerugian operasional mencapai $7 miliar, setiap $1 pendapatan merugi $1,22, dengan proporsi pembayaran pengguna C sekitar 5,5%. Sedangkan tingkat konversi pembayaran aplikasi AI C di dalam negeri umumnya di bawah 1%. Beberapa lembaga menghitung, bahkan jika Doubao mencapai tingkat pembayaran ChatGPT sebesar 5,6%, pendapatan tahunan hanya dapat menutupi biaya operasional; jika dihitung dengan tingkat konversi aktual di dalam negeri yang kurang dari 1%, pendapatan tahunan mungkin kurang dari 10 miliar yuan, sementara di medan perang C yang membakar puluhan miliar yuan per kuartal, pendapatan ini bagaikan setetes air di tengah lautan.

Yang lebih patut dipertanyakan adalah, apakah ByteDance dalam perlombaan AI ini, "revolusi aktif" atau "pertahanan pasif". Asisten Ponsel Doubao mencoba mengambil alih operasi pengguna dari lapisan dasar sistem — inilah pertanyaan yang paling membuat ByteDance cemas: ketika pengguna tidak lagi membuka TikTok untuk menonton video, tetapi langsung memberi tahu AI "carikan saya sesuatu yang menarik", apakah fondasi pendapatan iklan kerajaan lama akan runtuh sebelum kerajaan baru terbangun? Selain itu, model "jalankan dulu, perbaiki pagar nanti" sedang menggerogoti aset yang lebih berharga daripada traffic — kepercayaan. Satu kesalahan AI Agent dapat membocorkan kata sandi bank Anda.

Retakan yang lebih serius adalah budaya organisasi internalnya yang semakin terdistorsi. Peneliti mantan tim Seed ByteDance, Zhang Chi, setelah mengundurkan diri, secara terbuka menuding budaya benchmaxxing di dalam Seed: pemimpin tim mengevaluasi kinerja berdasarkan benchmark yang ditangani, semua orang mengejar skor, "tapi ini tidak dapat diterjemahkan menjadi pengalaman pengguna yang baik dalam penggunaan aktual". Selain itu, ByteDance membutuhkan sekitar setengah tahun untuk menyelesaikan satu siklus pelatihan model besar (pra-pelatihan plus pasca-pelatihan), sedangkan Google dikabarkan hanya butuh tiga bulan, ini berarti kesenjangan mungkin masih melebar, bukan menyusut.

Jalur pasokan ByteDance adalah traffic dan arus kas bisnis utama, namun jalur pasokan sedang menyempit — laba bersih 2025 turun lebih dari 70% YoY, investasi AI sedang melahap laba dengan gila-gilaan. Di antara sumber terbuka dan tertutup, ByteDance adalah yang paling unik: Doubao tidak open-source, tetapi berhasil mengakses pengembang global secara luas dengan harga sangat rendah. Ini adalah logika sumber tertutup harga rendah: tidak open-source, tetapi menggunakan perang harga untuk mencapai efek open-source. Namun perang harga selalu ada batasnya, ketika arus kas terus dilahap oleh investasi AI, tanpa parit ekosistem komunitas open-source, juga tanpa kemampuan harga premium pelanggan high-end sumber tertutup, seberapa jauh strategi yang terjepit di tengah dapat bertahan?

Kinerja internasional matriks produk AI ByteDance juga kuat. Dola pada Q1 2026 unduhan melebihi 72 juta kali, kumulatif menembus 200 juta kali, telah masuk jajaran teratas aplikasi asisten AI global. AnyGen menyaingi Manus dalam uji berlangganan berbayar, Trae berfokus pada alat pemrograman AI, namun juga menghadapi ujian jalur pasokan: semakin banyak pengguna Dola, semakin tinggi biaya panggilan model eksternal; semakin dalam produk berbayar, semakin sengit persaingan dengan OpenAI dan Meta. Kontribusi produk berbayar luar negeri terhadap jalur pasokan saat ini hampir dapat diabaikan — pendapatan tahunan Gauth hanya $14 juta, AnyGen masih membakar uang untuk meraih pengguna, Dola sepenuhnya gratis. Keinginan membayar pasar luar negeri lebih tinggi, mungkin di masa depan dapat menjadi variabel, namun setidaknya saat ini, pasar luar negeri masih jauh dari lumbung, melainkan lubang tanpa dasar pembakaran uang lainnya.

Jalur pasokan sepanjang apapun, tidak dapat menggantikan efisiensi monetisasi "mengambil makanan dari musuh" — yang pertama menentukan berapa lama Anda dapat bertahan, yang kedua menentukan apakah Anda dapat menang.

Tencent mengumpulkan sewa, Alibaba membangun jalan, ByteDance mengukur tanah. Perbedaan mendasar dari ketiga model ini, bukan hanya jarak AI dengan uang, tetapi juga pilihan strategis berdasarkan keunggulan sumber daya masing-masing.

AI Tencent bersembunyi di balik iklan dan cloud, paling dekat dengan uang; AI Alibaba menjual infrastruktur, konsumsi Token sedang meledak, namun untuk berubah dari daya komputasi menjadi laba, masih terhalang titik kritis efek skala; AI ByteDance berhadapan langsung dengan pengguna, paling jauh dari uang. Jauh dari uang, berarti risiko terbesar, juga berarti ruang imajinasi terbesar — namun imajinasi untuk berubah menjadi pendapatan, menguji waktu, serta sebuah siklus tertutup berbayar yang terbukti berjalan.

Selain efisiensi monetisasi, super pintu masuk AI yang paling diperhatikan ByteDance, selain pengguna, nilai ekosistem mungkin merupakan variabel yang lebih penting, dan dalam hal ini, keunggulan Tencent dan Alibaba lebih signifikan — Siapa yang dapat mengubah percakapan AI menjadi siklus tertutup transaksi nyata, dialah yang dapat benar-benar menguangkan "nilai traffic" pintu masuk menjadi "kemampuan mengumpulkan sewa". Ini menguji bukan kemauan membayar pengguna, tetapi kemampuan AI dalam menjadwal rantai layanan dunia nyata.

WeChat Agent memegang kartu terbaik. Dalam ekosistem Mini Program WeChat terendap kemampuan layanan jutaan merchant — pesan makanan, panggil taksi, buat janji medis, bayar tagihan — secara teori, sebuah pintu masuk percakapan AI dapat memanggil semua kemampuan ini, menyelesaikan siklus lengkap dari kebutuhan ke pengiriman dalam antarmuka obrolan. Memanggil Mini Program tidak sulit, yang sulit adalah AI memahami secara akurat maksud sebenarnya pengguna dalam skenario tertentu, dan membuat pilihan tepat di antara ratusan Mini Program serupa. Satu rekomendasi salah, pengguna kehilangan waktu dan kesabaran; satu pembayaran salah, kepercayaan yang hilang. Kehati-hatian Tencent, lebih merupakan masalah teknis, lebih tepatnya adalah kesadaran akan tingkat toleransi kesalahan 1,4 miliar penggunanya.

Asisten Ponsel Doubao ByteDance mencoba mengambil jalan lain — melewati Mini Program, langsung mengambil alih operasi pengguna dari lapisan sistem. Ini terdengar lebih radikal, tetapi juga lebih rapuh. Bola mengambang lapisan sistem dapat mengidentifikasi konten layar, mengklik simulasi, mengisi formulir, namun menghadapi dua hambatan mendasar: pertama, hambatan izin dari produsen ponsel — tidak ada OS yang akan dengan mudah mengizinkan aplikasi pihak ketiga mengambil alih interaksi tingkat sistem; kedua, kelemahan alami kepercayaan keamanan — sebuah AI yang dapat membaca layar Anda, meniru klik Anda, juga AI yang paling menakutkan bagi Anda.

Setelah Qwen dan Taobao terhubung dua arah, pengguna dapat menyelesaikan pemilihan barang, perbandingan harga, dan pemesanan dalam percakapan, pembayaran dan logistik ditangani secara mulus oleh Taobao. Ini adalah skema yang paling mendekati siklus tertutup "AI+transaksi" di antara ketiganya saat ini, namun plafonnya juga jelas: jangkauan layanan yang dapat dipanggil Qwen, hampir terbatas pada ekosistem internal Alibaba.

Siapa yang dapat menduduki super pintu masuk interaksi manusia-mesin di masa depan — lapisan baru yang menggantikan browser, menggantikan App, menggantikan kotak pencarian — dialah yang memiliki nilai opsi terbesar.

Tapi imajinasi juga perlu diuji. Syarat batalnya juga jelas: jika Asisten Ponsel Doubao dalam 12 bulan tidak berhasil meningkatkan ketergantungan pengguna pada perintah AI secara signifikan, jika WeChat Agent pada akhir 2026 masih belum memiliki jadwal peluncuran yang jelas, jika setelah Qwen terhubung dengan ekosistem Alibaba, volume pesanan transaksi dan tingkat pembelian ulang yang diselesaikan pengguna dalam percakapan tidak terus meningkat — maka nilai opsi dari "super pintu masuk" ini akan ditilai ulang secara signifikan.

Imajinasi bukanlah jimat abadi, ia hanyalah opsi dengan tanggal kedaluwarsa. Jika tidak diuangkan saat jatuh tempo, premi menjadi nol. Penetapan harga opsi, sebelum dieksekusi selamanya adalah seni, bukan sains.

Front Barat: Perbedaan Strategis antara "Mempertahankan Wilayah" dan "Mempertahankan Manusia"

Saat Tencent mempromosikan open-source model, saat Alibaba menggunakan Qwen untuk meraih lebih dari 50% unduhan open-source global, saat DeepSeek dan Kimi menyapu pengembang global dengan harga sangat rendah, pilihan strategis perusahaan-perusahaan Front Timur sedang bergabung ke dalam permainan jalur Front Barat. Permainan jalur pasokan garis pertempuran pertama, sedang saling mendukung dengan perebutan standar garis pertempuran kedua.

Pada Maret 1947, 250.000 pasukan Hu Zongnan menyerang Yan'an secara kilat. Saat itu, Korps Lapangan Barat Laut hanya memiliki 26.000 tentara. Mao Zedong memutuskan untuk mundur secara aktif. Malam sebelum mundur, Mao Zedong meninggalkan kata-kata yang kemudian berulang kali dikutip: "Pasukan kami berperang, bukan untuk memperoleh atau kehilangan satu kota atau satu wilayah. Mempertahankan manusia kehilangan wilayah, manusia dan wilayah akan tetap ada; mempertahankan wilayah kehilangan manusia, manusia dan wilayah akan hilang." Dia juga memberikan analogi yang hidup: "Musuh memasuki Yan'an dengan mengepalkan tinju, begitu sampai di Yan'an, dia harus membuka jari-jarinya, sehingga memudahkan kita untuk memotongnya satu per satu." Setahun kemudian, Yan'an direbut kembali. Kurang dari dua tahun kemudian, Republik Rakyat China lahir.

Industri AI China berdiri di persimpangan sejarah yang serupa. Volume panggilan lebih dari setengah global, pendapatan terjepit dalam angka satu digit — akar kontradiksi ini terletak pada pilihan model bisnis AI China yang sangat berbeda dengan AS. Qwen open-source, DeepSeek open-source, Kimi open-source, Hunyuan juga open-source. Kimi K2.6 hanya $4 per juta Token, enam hingga delapan kali lebih murah dari Claude; Qwen meraih lebih dari 50% unduhan model open-source global. Sumber tertutup harga rendah dan open-source biaya lebih rendah, pada dasarnya melakukan hal yang sama: desa mengepung kota.

AS mengambil jalur harga premium sumber tertutup. Anthropic dengan ARPU $16,2 mengunci pasar high-end tingkat perusahaan. Penilaian Foreign Policy tepat sasaran: "Kompetisi AI yang sesungguhnya, bukanlah perlombaan senjata perangkat keras yang dapat dimenangkan hanya dengan chip tercanggih, melainkan siapa yang dapat membuat modelnya menjadi pilihan default di pasar berkembang."

Inilah perbedaan strategis antara "mempertahankan wilayah" dan "mempertahankan manusia". "Mempertahankan wilayah" ala AS, membangun tembok tinggi, dengan kinerja tingkat monopoli mempertahankan benteng laba pelanggan puncak B. "Mempertahankan manusia" ala China, menganggap pengembang global sebagai aset paling inti, menggunakan open-source dan harga rendah untuk menarik manusia di pasar berkembang yang luas, usaha kecil dan menengah, serta pengembang independen, mengumpulkan energi potensial ekosistem di celah-celah tak terhitung skenario ekor panjang.

Kepalan tangan model sumber tertutup yang tergenggam di pasar high-end, akan terbuka satu per satu di pasar low-end, sementara model open-source memungkinkan pengembang menyesuaikan secara mandiri di banyak skenario ekor panjang seperti kesehatan, pertanian, perdagangan lintas batas e-commerce, memotong satu per satu jari yang terbentang dari sumber tertutup. Begitu perusahaan-perusahaan yang didirikan pengembang ini tumbuh menjadi raksasa, ketergantungan jalur stack teknologi akan mengunci mereka dalam ekosistem open-source China. Kemungkinan yang lebih dalam adalah, model besar open-source itu sendiri dapat menjadi "Android" di era AI — bukan sebagai pintu masuk pengguna untuk dimonetisasi langsung, melainkan sebagai infrastruktur dasar, membuat semua aplikasi dan Agent di atasnya secara alami berjalan di atas stack teknologi model China. Siapa yang mengendalikan dasar ekosistem pengembang, secara tidak langsung mengendalikan semua pintu masuk di atasnya yang diciptakan pengembang. Keberhasilan Android tidak terletak pada biaya lisensi, tetapi pada kemampuannya menjadikan Google Search, Gmail, Play Store sebagai pilihan default perangkat miliaran global. Siklus tertutup komersial model besar open-source, sebagian besar mungkin tidak berasal dari model itu sendiri, melainkan dari layanan cloud, pasar aplikasi, dan saluran distribusi yang tumbuh di atas model. Qwen telah digunakan pemerintah Singapura untuk membangun AI kedaulatan nasional, membuktikan open-source dapat menjadi ekspor standar.

Kebocoran laba raksasa sumber tertutup ala AS bukanlah "masa depan", melainkan "sekarang sedang terjadi" yang semakin cepat. Setelah model seperti DeepSeek, Qwen, dll., mengejar kinerja setara tingkat GPT-4, harga Token yang sangat rendah langsung menghancurkan kekuatan penetapan harga premium tinggi raksasa sumber tertutup. Ketika hari di mana jumlah traffic model open-source secara keseluruhan di peringkat panggilan penyedia cloud global utama sepenuhnya menekan model sumber tertutup tiba, itulah saat keputusan akhir penurunan laba sumber tertutup secara permanen.

Tetapi, setelah "mempertahankan manusia", apakah dapat "manusia dan wilayah tetap ada", bergantung pada apakah siklus tertutup komersial ekosistem open-source dapat diuangkan. Logika "model gratis, pajak daya komputasi" dapat berlaku dengan syarat, pengembang pada akhirnya akan memindahkan panggilan model ke platform cloud yang sama untuk menyelesaikan pelatihan dan inferensi. Kenyataannya, model open-source dapat diterapkan di cloud mana saja — unduhan open-source Qwen lebih dari setengah, tidak berarti pendapatan Alibaba Cloud meningkat separuhnya secara sinkron. Llama Meta juga merupakan kekuatan utama kubu open-source, namun Meta sendiri tidak memperoleh pendapatan cloud berskala darinya. Penguasaan ekosistem adalah langkah pertama, monetisasi ekosistem adalah langkah kedua, celah di antara dua langkah ini, justru adalah titik yang paling mudah dinilai terlalu tinggi dalam jalur open-source.

Akar kesenjangan tidak terletak pada teknologi, tetapi pada perbedaan struktural kemauan membayar. Anthropic memotong skenario produktivitas bernilai tinggi tingkat perusahaan — pembuatan kode, analisis teks panjang, inferensi mendalam — pelanggan membayar untuk hasil, bukan untuk Token. Microsoft Copilot serupa, di balik ARPU $5.0 terdapat siklus tertutup alur kerja dalam ekosistem Office. Monetisasi AI China masih didominasi oleh skenario gratis tingkat konsumen, meskipun konsumsi Token B sedang meledak, namun nilai per unit jauh belum mencapai tingkat "premium untuk hasil". Dari "dikenakan biaya berdasarkan volume" ke "penetapan harga berdasarkan nilai", adalah esensi jurang efisiensi monetisasi China dan luar negeri, juga merupakan kilometer terakhir yang paling sulit dilalui AI China dari pabrik Token menuju dataran tinggi nilai.

Tetapi juga harus diakui, jurang ini tidak dapat diisi hanya oleh industri AI itu sendiri. Microsoft Copilot dapat menjual ARPU $5.0, memanfaatkan ratusan juta pengguna berlangganan Office 365 yang sudah ada dan jaringan saluran B — yang dibeli pelanggan perusahaan bukanlah AI, melainkan siklus tertutup alur kerja "AI+Office". China kekurangan ekosistem software perusahaan dengan skala setara, membuat lompatan dari "dikenakan biaya berdasarkan volume" ke "penetapan harga berdasarkan nilai", kehilangan papan loncat yang paling krusial.

Di pasar perusahaan luar negeri terdapat inersia pembayaran B yang terakumulasi selama puluhan tahun — industri SaaS AS dengan pendapatan tahunan lebih dari $300 miliar, perusahaan sudah terbiasa membayar untuk langganan software, AI hanya menambahkan item biaya baru pada inersia ini. Pasar SaaS China hingga hari ini masih berkeliaran di tingkat miliaran dolar, kemauan perusahaan membayar untuk software jauh belum meluas, monetisasi AI adalah bertanam di tanah yang lebih tipis.

Tapi efisiensi monetisasi bukanlah seluruh narasi AI. ARPU OpenAI hanya $2,2, valuasinya pernah jauh melebihi Anthropic — pasar modal membayar untuk nilai opsi ChatGPT sebagai "pintu masuk baru interaksi manusia-mesin", bukan untuk pendapatan langganan saat ini. Demikian pula, Doubao ByteDance meski tidak masuk daftar, namun 345 juta MAU dan posisi kartu lapisan sistem Asisten Ponsel, adalah aset yang saat ini paling agresif dan paling mendekati imajinasi "super pintu masuk" di antara semua perusahaan AI China. Efisiensi monetisasi mengukur "siapa yang menghasilkan uang hari ini", imajinasi pintu masuk menjawab "siapa yang berhak mendefinisikan aturan besok". Keduanya bukan hubungan pilihan, AI China dari pabrik Token menuju dataran tinggi nilai, membutuhkan kedisiplinan monetisasi ala Anthropic, juga ambisi pintu masuk ala OpenAI — tanpa yang pertama, tidak sampai akhir; tanpa yang kedua, sampai akhir pun hanya dapat mengumpulkan sewa, bukan mendefinisikan aturan.

Pertemuan Besar Dua Garis: Dari Pabrik Token ke Dataran Tinggi Nilai

Perusahaan China tidak kekurangan teknologi, tidak kekurangan pengguna, tidak kekurangan skenario, yang kurang adalah kemampuan menghubungkan ketiganya — membuat model cukup kuat, membuat skenario cukup dalam, membuat pengguna bersedia membayar untuk hasil. Titik ini, Anthropic dan Microsoft telah memberikan jawaban sementara.

Beberapa sinyal akan menentukan arah pertempuran 12 bulan ke depan: Kenaikan harga API yang dimulai Tencent pada Maret, apakah pada Q2 dapat mendorong ARPU mendekati garis Microsoft $5.0? Arus traffic C Qwen yang terhubung dengan Taobao pada 618 pertama, apakah dapat dikonversi menjadi transaksi efektif dan retensi? Uji berbayar ByteDance, apakah dapat membuatnya terlepas dari "Others" dalam daftar global berikutnya?

Tapi nasib akhir industri AI China, bergantung pada jumlah kemampuan perusahaan-perusahaan ini serta DeepSeek, bergantung pada apakah permainan jalur "desa mengepung kota" Front Barat dapat melewati "kilometer terakhir": membuat pengembang global tidak hanya menggunakan Token China, tetapi juga bersedia membayar untuk AI China. "Mempertahankan manusia" adalah langkah pertama, "manusia dan wilayah tetap ada" barulah akhir. Jika kilometer ini tidak dapat dilalui, AI China selamanya hanya pabrik, bukan merek.

Melewati kilometer ini, setidaknya memerlukan tiga syarat. Pertama, setidaknya satu perusahaan China membuktikan siklus tertutup berbayar tingkat perusahaan — pelanggan bersedia membayar secara berkelanjutan untuk peningkatan produktivitas yang digerakkan AI. Alibaba dibatasi oleh plafon skenario e-commerce, ByteDance belum melewati jurang "pengguna gratis ke pelanggan berbayar". Kedua, keunggulan ekosistem model open-source China perlu diubah menjadi keunggulan standar — ketika pengembang global terbiasa dengan toolchain Qwen atau DeepSeek, beralih ke layanan cloud China bukan lagi "mencoba" melainkan "default". Ketiga, apakah pasar software perusahaan global dapat muncul kehadiran China, menyediakan papan loncat ala Microsoft Copilot untuk monetisasi AI. "Kilometer terakhir" AI China, 500 meter pertama dapat diselesaikan oleh perusahaan AI sendiri, 500 meter terakhir bergantung pada apakah peningkatan generasional seluruh pasar layanan perusahaan dapat terjadi secara bersamaan.

Midway hanyalah awal perubahan ofensif dan defensif, bukan akhir. Setelah itu, AS masih mengalami tarik-ulur Guadalcanal yang hebat, korban bergelimpangan di Iwo Jima. Pemenang tahun 1942 butuh dua setengah tahun untuk mencapai Teluk Tokyo. Demikian pula, industri AI China dari "masuk ke fase bertahan" ke "memenangkan perang", masih ada pelayaran panjang di antaranya.

Dalam Pertempuran Guadalcanal berikutnya, pemenang kemudian, tidak hanya menghadapi Jepang, tetapi juga melawan malaria, hujan tropis, dan terputusnya pasokan. Sang pemenang Pertempuran Waterloo, Adipati Wellington, pernah berkata, "Kemenangan, adalah kemampuan untuk bertempur lima menit lebih lama daripada pasukan mana pun di dunia." Dan pada sumbu waktu yang lebih panjang, perang ini menguji bukan hanya apakah jalur pasokan lancar dan kuat, apakah monetisasi dengan mengambil dari musuh efektif, tetapi juga keteguhan dan kesabaran strategis.