Penulis: Frank, PANews
Dalam kebanyakan konferensi teknologi, pertanyaan yang paling umum adalah "siapa yang merilis apa". Namun di lokasi mu Shanghai AI WEEK pada Mei 2026, pertanyaan berfrekuensi tinggi yang didengar PANews justru menjadi lebih praktis: ketika AI membuat prototipe produk semakin mudah dibuat, bagian mana dari kewirausahaan yang sebenarnya menjadi sulit saat ini?
Keunikan acara ini terletak pada kenyataan bahwa ia tidak seperti konferensi standar, melainkan lebih menyerupai ruang pengembang sementara yang dibangun. Booth pameran sedikit, presentasi perusahaan jarang, topik acara tidak tetap, sejumlah besar pengembang dari luar negeri terbang dari Argentina, Silicon Valley, Jepang, atau Asia Tenggara ke Shanghai, hanya untuk terhubung dengan pengembang China, perusahaan model, investor, dan ekosistem lokal dalam waktu satu bulan.
Lokasi acara tidak diatur seperti venue hotel tradisional, melainkan ruang campuran yang terdiri dari area kerja terbuka, bantalan bertingkat, sofa santai, dan proyektor sementara. Ada yang duduk di depan meja kerja mengetik kode, ada yang duduk melingkar di karpet dan bantalan persegi mendengarkan sharing, ada juga yang bersandar di sudut melanjutkan mengedit produk dengan laptop. Di dinding tergantung bendera warna-warni mu Shanghai, peta dunia yang bertuliskan "Siapa saya? Apa yang membentuk saya?" dipenuhi sticky notes dan garis penghubung, menyerupai jaringan identitas yang sedang diisi bersama oleh para peserta.
Setelah berkomunikasi dengan banyak pihak penyelenggara, pemilik proyek, investor, dan perwakilan perusahaan model di lokasi, PANews menemukan bahwa kewirausahaan AI sedang memasuki fase baru. Jika "siapa yang dapat mengintegrasikan model lebih cepat dan membuat produk" adalah fase pertama kewirausahaan AI; maka fase kedua adalah "siapa yang dapat menemukan skenario nyata, mendapatkan pengguna, membangun komunitas, dan bertahan hidup dalam siklus yang cukup panjang". Model adalah listrik, air, dan gas, maka yang benar-benar langka saat ini, tidak lagi hanya kemampuan menyambungkan pipa air, tetapi siapa yang dapat menemukan orang yang paling membutuhkan air.
Eksperimen Jaringan Sosial Mendalam tentang Pengembang Global
Tempat paling tidak biasa dari mu Shanghai pertama-tama tercermin dalam bentuk organisasinya. Pendiri penyelenggara, Sun, dalam wawancara dengan PANews menyebutkan bahwa mu awalnya tidak dimulai dari China, melainkan menyebar dalam bentuk kota pop-up dan komunitas startup di Thailand, Argentina, Afrika, Jepang, dan tempat-tempat lain. Dibandingkan dengan konferensi tradisional dua atau tiga hari, mu lebih menekankan sekelompok orang memasuki kota yang sama, berkolaborasi, berkomunikasi, hidup, dan membangun hubungan dalam waktu sekitar satu bulan.
Bentuk ini membuat acara secara alami memiliki atribut komunitas yang sangat kuat. Menurut Sun, mu Shanghai kali ini memiliki sekitar 2.000 lebih pendaftar, dan akhirnya disaring menjadi 800 lebih orang. Komposisi peserta juga cukup tersebar: peserta China sekitar 20%, Asia lain seperti Jepang, Korea, India, dll sekitar 18%, Asia Tenggara sekitar 16%, Amerika Latin, AS, dan Eropa masing-masing sekitar 10%, 10%, dan 11%, Afrika sekitar 6%. Dari latar belakang industri, praktisi AI sekitar 40%, praktisi terkait Web3 sekitar 20% hingga 30%, selain itu ada kelompok berbeda seperti hardware, bioteknologi, investasi, dll.
p dir="ltr">
Sun dalam wawancara menjelaskan daya tarik bentuk aktivitas ini: "Setelah lulus dari universitas, orang jarang lagi memiliki hubungan yang mendalam seperti itu. Pekerjaan dan kota besar juga sulit membentuk koneksi semacam ini, jadi saya merasa ini sangat berharga." Menurutnya, mu mencoba meniru bukan aliran sesaat konferensi tradisional, melainkan kepadatan hubungan yang lebih mendekati universitas, komunitas, dan kehidupan bersama.
Di lokasi juga memang lebih mendekati kondisi ini. Panggung utama tidak selalu menjadi pusat ruang, layar teks di samping layar proyektor, rak pajangan sementara, dan komputer yang tersebar di berbagai tempat bersama-sama membentuk latar belakang sehari-hari acara. Dalam sesi berbagi tentang pengalaman pengguna, pendengar tidak duduk rapi di kursi, melainkan tersebar di antara bantalan rendah, lantai, dan meja kerja terbuka. Pembicara berbagi di depan, orang di bawah sambil mendengarkan, sambil mencatat, membalas pesan, atau melanjutkan mengerjakan proyek mereka sendiri. Keadaan yang agak longgar ini justru lebih mendekati cara kerja nyata komunitas pengembang.
Makna angka-angka ini tidak terletak pada skala acara itu sendiri, melainkan pada demonstrasinya tentang logika organisasi yang berbeda dari pameran konferensi tradisional. Konferensi tradisional sering menghubungkan merek dan pengguna, perusahaan dan klien, mu Shanghai lebih seperti menghubungkan budaya pengembang China dan luar negeri. Di lokasi ada diskusi panel model besar, juga hackathon, kegiatan kolaborasi, belajar bahasa, berbagi komunitas, dan diskusi yang ditambahkan mendadak. Kepala Produk MiniMax, Feng Wen, dalam percakapan di lokasi menyebutkan, suasana di sini tidak hanya "naik panggung berbagi AI", tetapi juga mencakup pertukaran budaya, kolaborasi pengembang, dan partisipasi komunitas.
Kehadiran sejumlah besar praktisi Web3 juga membuat koneksi ini semakin kompleks. Yang diendapkan industri Web3 dalam beberapa tahun terakhir bukan hanya aset on-chain dan narasi spekulatif, tetapi juga seperangkat metode mobilisasi komunitas, kolaborasi global, penyebaran media sosial, dan organisasi pengembang. Ketika kewirausahaan AI beralih dari kompetisi pemanggilan model ke kompetisi jangkauan pengguna, metode ini justru kembali menjadi berharga.
Dari "Bagaimana Membuat" ke "Kepada Siapa Menjual": Kewirausahaan AI Masuk ke Zona Sulit
Kesan paling jelas PANews di lokasi adalah, pengusaha AI tidak lagi terlalu lama bersemangat dengan "apakah bisa membuat produk". Model multimodal, alat pembuatan kode, kerangka Agent, dan alur kerja otomatisasi dengan cepat menurunkan ambang batas prototipe produk. Sebuah alat kecil yang sebelumnya memerlukan desainer, insinyur, dan operasi bersama-sama untuk menyelesaikannya, sekarang mungkin dibuat versi awalnya oleh beberapa orang dalam beberapa malam dengan bantuan alat kode AI.
Data yang lebih baru lebih mampu menjelaskan perubahan ambang batas ini. Survei AI Pulse yang dilakukan JetBrains pada Januari 2026 menunjukkan, 90% pengembang profesional telah rutin menggunakan setidaknya satu alat AI dalam pekerjaan, 74% telah mengadopsi alat AI khusus untuk pengembang. Bagi pengusaha, "bisa membuat" sedang menjadi kemampuan yang lebih umum, dan tidak lagi secara alami membentuk hambatan.
Namun, setelah produk dibuat, masalah yang sebenarnya baru dimulai. Seorang pengusaha bernama Nathan memberi tahu PANews, dia sedang membuat produk yang membantu pengusaha AI menemukan arah bisnis. Logikanya adalah, AI telah dapat memperluas cakupan pengumpulan informasi, dan mengendapkan penilaian dan selera pengusaha serial menjadi seperangkat aturan penilaian, kemudian diserahkan kepada AI untuk mendeteksi sinyal peluang bisnis. Tetapi produk ini sendiri juga mengungkapkan realitas yang lebih besar: ketika membuat produk menjadi lebih mudah, "sebenarnya apa yang harus dibuat" justru menjadi masalah yang lebih langka.
Nathan berkata kepada PANews: "Dengan bantuan alat kode AI, membuat sesuatu yang baru sudah sangat cepat. Yang benar-benar kunci adalah, apakah arah ini layak dilakukan." Produk yang dia buat, pada dasarnya adalah memproduktifikasi hal "mencari arah" itu sendiri. Kasus ini kecil, tetapi mencerminkan perubahan baru dalam kewirausahaan AI: ketika eksekusi diperbesar oleh AI, penilaian justru menjadi aset yang langka.
Dalam diskusi panel "Eksplorasi Praktik dan Jalur Inovasi Ekosistem Konsumen AI" yang dipimpin PANews, beberapa tamu juga menyampaikan pandangan serupa: AI memang membuat prototipe cepat, sampel demo, dan peluncuran awal lebih mudah, tetapi bagian yang benar-benar sulit dari kewirausahaan tidak hilang. Perolehan pelanggan, implementasi bisnis, keterikatan komunitas, edukasi pengguna, dan hubungan antar manusia, masih memerlukan tim memiliki kemampuan yang lebih kompleks.
Dengan kata lain, AI menurunkan ambang batas pengembangan, bukan ambang batas kewirausahaan. Hambatan pertama kompetisi produk di masa lalu adalah "apakah bisa dibuat", sekarang hambatan ini diturunkan secara signifikan, penyaringan yang sebenarnya mulai bergeser ke distribusi, skenario, dan komersialisasi. Seorang responden di lokasi menyimpulkannya sebagai: sekarang membuat alat tidak sulit, yang sulit adalah membuat produk, IP, dan nilai dilihat oleh lebih banyak orang.
Ini juga merupakan kesulitan bersama yang dihadapi banyak alat AI. Semakin banyak alat, semakin sulit pengguna memilih; semakin kuat model, fungsi titik tunggal semakin mudah dilahap oleh pembaruan model berikutnya. Bagi pengusaha, produk yang tampak layak hari ini, mungkin kehilangan rasa keberadaannya setelah 6 bulan karena peningkatan kemampuan model dasar. Oleh karena itu, masalah sebenarnya bukan "apakah harus melakukan AI", melainkan apakah dapat menemukan skenario spesifik yang tidak dapat sepenuhnya dihilangkan oleh model dalam jangka pendek.
Penggunaan AI sedang cepat meluas, tetapi dari penggunaan alat ke nilai stabil, masih dipisahkan oleh skenario, proses, tata kelola, dan kemampuan organisasi.
Orang Web3 Memasuki AI, Bukan Hanya Mengejar Tren
Jika hanya dilihat dari sudut narasi, masuknya orang Web3 ke AI sepertinya hanya migrasi tren lainnya. Tetapi di lokasi mu Shanghai, di balik migrasi ini ada alasan yang lebih realistis.
Di satu sisi, efek kekayaan,红利 modal, dan红利 teknologi industri kripto sedang memudar, banyak praktisi mulai mencari arah teknologi baru; di sisi lain, aplikasi AI justru membutuhkan kemampuan yang paling akrab dengan industri Web3: komunitas, penyebaran global, hubungan pengembang, dan distribusi media sosial.
Seorang praktisi Web3 senior dengan tegas mengatakan di lokasi, industri kripto telah berjalan 10 tahun,红利 modal dan红利 kognitif sebagian besar telah berakhir, sekarang sebaiknya lebih bergerak ke arah teknologi baru. Dia menyarankan pengusaha untuk secara bertahap mengalihkan karier, merek pribadi, dan alokasi aset ke AI, daripada terus mencurahkan banyak energi pada cryptocurrency. Penilaian ini belum tentu mewakili semua praktisi Web3, tetapi memang mencerminkan sikap nyata sebagian orang di lokasi.
Ucapannya sangat langsung: "Saya pikir AI layak diinvestasikan dalam jangka panjang. Yang dimaksud berinvestasi, bukan hanya menggunakan alat, tetapi secara bertahap mengalihkan karier, merek pribadi, dan alokasi aset ke AI." Dan pilihan pribadinya adalah bertransformasi menjadi seorang blogger di bidang AI, membawa kamera aksi di lokasi mencari tim yang membuat produk AI untuk membuat Vlog.
Penilaian semacam ini belum tentu mewakili semua praktisi Web3, tetapi cukup untuk menjelaskan suasana lokasi: AI tidak lagi hanya jalur yang dapat dipilih, tetapi sedang menjadi arah bagi sebagian praktisi Web3 untuk mengonfigurasi ulang waktu, aset, dan identitas profesional.
Asisten media sosial berbasis AI XerpaAI memasang booth di lokasi, stafnya dalam wawancara mengatakan, "Kami adalah proyek AI murni, secara teknis tidak terlalu terkait dengan Web3. Tetapi dari sisi pengguna, pasti akan menjangkau pengguna Web3. Misalnya, asisten AI X akan melayani sebagian pengguna Web3 yang memiliki kebutuhan operasional." Pernyataan ini sangat mewakili hubungan ambigu antara aplikasi AI saat ini dan komunitas Web3: produk bisa bukan Web3, tetapi pengguna, penyebaran, dan kebutuhan awal sering kali tidak bisa lepas dari Web3.
Dalam percakapan di lokasi, ada juga perwakilan perusahaan model yang menyebutkan, kelompok pengguna AI dan Web3 semakin sulit dipisahkan sepenuhnya, banyak pengguna berat alat AI memang berasal dari latar belakang Web3. Terutama di skenario seperti Hong Kong, Shanghai, AI dan Web3 sering berbagi peserta konferensi frekuensi tinggi, pengguna awal, dan simpul penyebaran komunitas yang sama. Dan bagi mereka, tidak menolak apakah anggota komunitas adalah pengguna Web3 atau bukan, asalkan temanya adalah AI, tujuan semua orang adalah sama.
Dari sudut pandang ini, masuknya Web3 ke AI bukan hanya "pindah tempat". Yang dibawa Web3 bukan teknologi on-chain itu sendiri, melainkan seperangkat metode bagaimana membuat pengembang global berkumpul di sekitar sebuah proyek, terus mendiskusikan, dan berkontribusi perhatian. Bagi aplikasi AI saat ini, kemampuan ini mungkin lebih sulit direplikasi daripada fungsi jangka pendek.
Hardware, Rantai Pasokan, dan Fondasi China
Dibandingkan dengan kecemasan "apakah aplikasi perangkat lunak AI akan dilahap model", diskusi di lokasi tentang hardware AI, kecerdasan terwujud, dan rantai pasokan China tampak lebih pasti. Banyak responden menyebutkan, di masa depan setelah AI memasuki dunia nyata, hardware, robot, kecerdasan terwujud, dan interaksi multisensori akan mendapatkan peluang yang lebih besar. Dalam diskusi panel AI tingkat konsumen yang dipimpin PANews, Kepala Produk Platform Terbuka MiniMax, Feng Wen, juga menilai, dalam tiga hingga lima tahun ke depan hardware pintar, robot, dan kecerdasan terwujud akan mencapai titik balik penting, AI tidak hanya ada di antarmuka perangkat lunak, tetapi juga memasuki dunia fisik nyata.
Di luar lokasi acara, pasar robot juga sedang menjadi fokus. Kompetisi penyortiran paket antara manusia dan robot yang diadakan oleh produsen robot luar negeri Figur pada 18 Mei memicu perbincangan hangat di seluruh jaringan, meskipun manusia menang dengan keunggulan tipis dalam 10 jam, tetapi jelas jika waktunya diperpanjang, robot telah menjadi pemenang. Laporan Stanford HAI "2026 AI Index" juga menunjukkan, akurasi agen AI dalam pengujian tugas komputer nyata seperti OSWorld meningkat dari sekitar 12% menjadi 66.3%, mengemudi otonom juga mulai muncul penyebaran skala besar, Apollo Go China telah menyelesaikan 11 juta perjalanan mengemudi sepenuhnya tanpa pengemudi.
AI memasuki dunia nyata melalui hardware, robot, dan penyebaran sisi perangkat sudah bukan lagi hanya narasi jangka panjang.
Ini adalah keuntungan khusus ekosistem China. Sun dalam wawancara berulang kali menyebutkan, China hampir memiliki rantai pasokan lengkap dari hardware, AI, teknologi kehidupan, hingga infrastruktur. Bagi pengusaha luar negeri, jika ingin membuat hardware AI, baik bahan baku, pabrik, insinyur, atau kemampuan pembuatan sampel cepat, pada akhirnya sulit menghindari China. Dia juga mengungkapkan, dalam acara kali ini, tujuan banyak pengusaha yang datang dari luar negeri ke China adalah mengalami dan mengamati dari dekat rantai industri lengkap China.
Sun berkata: "Selama membuat hardware, tim luar negeri pada akhirnya akan kembali ke China untuk mencari rantai pasokan, bahan baku, insinyur, dan kemampuan pembuatan sampel." Dia percaya, dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan akan ada lebih banyak talenta internasional datang ke China untuk mencari rantai pasokan, bahan baku, talenta, dan modal. Bagi pengusaha luar negeri, China bukan hanya pasar, tetapi juga seperangkat infrastruktur untuk menyelesaikan peluncuran produk.
Seorang profesional ventura di lokasi mengatakan kepada PANews, tujuan utama mereka berpartisipasi dalam acara ini adalah melihat apakah ada teknologi keras, kecerdasan terwujud, dan model dunia, bukan hanya aplikasi sisi konsumen. Logika mereka adalah, jika biaya replikasi perangkat lunak AI sedang menurun, maka hardware, rantai pasokan, dan interaksi dunia nyata, justru mungkin menjadi hambatan yang lebih sulit dihilangkan langsung oleh pembaruan model.
Namun, daya tarik ekosistem AI China bagi pengembang luar negeri tidak hanya berasal dari rantai pasokan. Munculnya model domestik seperti DeepSeek, Kimi, MiniMax, Zhipu, Qwen, membuat pengembang luar negeri mulai memahami kembali kemampuan model China. Tetapi ekspor model China masih menghadapi kesulitan kepercayaan dan penyebaran. Kepala Produk Platform Terbuka MiniMax, Feng Wen, menyebutkan, model China di luar negeri terutama mengandalkan sumber terbuka untuk mendapatkan perhatian dan pengaruh merek, tetapi banyak pengembang luar negeri masih khawatir dengan masalah data, kepatuhan, dan kepercayaan. Bahkan jika model open source, kebanyakan orang belum tentu memiliki daya komputasi yang cukup untuk menyebarkannya sendiri, sehingga muncul lapisan tengah di mana perusahaan AS menyebarkan model open source China, kemudian menyediakannya kepada klien luar negeri.
Bagi pengembang luar negeri, daya tarik ekosistem AI China tidak lagi hanya berasal dari biaya atau skala pasar, tetapi juga dari pasokan model yang terus berkembang, kemampuan rekayasa, dan kemampuan transformasi industri.
Ini berarti, peluang ekosistem AI China bukanlah jalur tunggal. Kemampuan model, rantai pasokan hardware, kekuatan eksekusi pemerintah, dan komunitas pengembang perlu beroperasi bersama-sama untuk benar-benar membawa pengusaha luar negeri masuk. Peran mu Shanghai dalam proses ini lebih seperti konektor yang membawa pengembang luar negeri masuk ke China.
Perusahaan Model Besar Mulai Memperebutkan Komunitas Pengembang
Jika persaingan perusahaan model besar tahun lalu terutama tercermin dalam parameter, peringkat, dan harga, maka di lokasi mu Shanghai, pentingnya komunitas pengembang telah didorong ke depan. Perusahaan model besar domestik tidak hanya membutuhkan lebih banyak panggilan API, tetapi juga perlu membuat pengembang mengetahui mereka, mempercayai mereka, dan bersedia membuat aplikasi di sekitar model.
Feng Wen dalam percakapan di lokasi menyebutkan, mereka melakukan banyak pekerjaan terkait pengembang. Pengalaman pengembang, seleksi acara, partisipasi tamu, hackathon, juri, sponsor Token, semuanya perlu dimasukkan ke dalam pekerjaan ekosistem perusahaan model.
"Pengembang adalah pengguna kami, oleh karena itu kami sangat menghargai pengalaman pengembang, dan juga berharap lebih banyak pengembang memahami apa yang sedang kami lakukan," kata Feng Wen. Kalimat ini hampir dapat dianggap sebagai catatan kaki strategi ekosistem perusahaan model besar domestik, model tidak lagi hanya ditempatkan di platform menunggu panggilan, tetapi harus aktif memasuki ruang tempat pengembang berkumpul.
Ini bukan pilihan perusahaan MiniMax saja. Peserta di lokasi mengungkapkan, Zhipu memiliki "Origin School" di Beijing, hampir setiap minggu ada acara, dan dekat dengan sumber daya perguruan tinggi seperti Tsinghua, Peking University; komunitas AIGC dan AGI juga terus mengumpulkan talenta melalui ruang tetap, hackathon, acara hot pot, malam pengembang, dll. Ruang semacam ini sedang menjadi pintu masuk pengembang versi offline.
Di balik ini ada perubahan yang lebih besar: perusahaan model tidak lagi puas dengan "melepaskan model". Mereka membutuhkan dokumentasi, platform uji coba, studi kasus, tutorial video, juga komunitas, hackathon, dan aktivitas pengembang untuk membantu pengguna melewati ambang batas awal. Seiring peningkatan kemampuan Agent, edukasi pengguna itu sendiri juga sedang direkonstruksi. Dulu pengembang perlu membaca dokumentasi sendiri, memeriksa kode kesalahan, memahami parameter; sekarang, Agent dapat membantu pengguna membaca dokumentasi, mencari solusi, memilih model, dan secara otomatis memperbaiki jalur.
Bagi perusahaan model, persaingan sebenarnya bukan hanya harga panggilan model, melainkan siapa yang dapat lebih awal masuk ke alur kerja sehari-hari pengembang. Bagi pengusaha aplikasi, peluang sebenarnya juga bukan hanya mengintegrasikan model mana, melainkan apakah dapat menemukan sekelompok pengguna awal yang bersedia terus menggunakan, terus memberikan umpan balik, bahkan aktif menyebarkan.
Dibutuhkan, Dipahami, Dipertahankan
mu Shanghai tidak memberikan jawaban tunggal untuk kewirausahaan AI. Ada yang optimis tentang hardware, ada yang membuat asisten pertumbuhan media sosial, ada yang membuat penemuan peluang bisnis, ada yang membahas ekspor budaya dan konsumsi spiritual, ada juga yang menganggapnya sebagai pintu masuk untuk mengenal pengembang luar negeri dan mitra lokal.
Tetapi petunjuk yang tampak tersebar ini justru membentuk keadaan paling nyata kewirausahaan AI saat ini. Kemampuan model terus maju, bentuk aplikasi masih mencari skenario stabil; ambang batas pengembangan turun, distribusi dan komersialisasi justru menjadi lebih kritis; tren Web3 mereda, tetapi metode komunitas yang ditinggalkannya sedang diserap oleh AI; rantai pasokan dan kemampuan model China menjadi penting, tetapi pengembang luar negeri masih memerlukan pintu masuk yang dapat dipercaya untuk memahami China.
Sun dalam wawancara menyebutkan, tujuan jangka panjang mu Shanghai bukan hanya menyelenggarakan satu acara, melainkan berharap membentuk ruang yang berkelanjutan, memungkinkan orang luar negeri dan domestik bertemu, bekerja sama, dan membuat hal baru di tempat yang sama. Faktanya, staf formal mu sangat sedikit, banyak pekerjaan didorong oleh kontributor dan mitra. Cara organisasi ini sendiri sangat mirip dengan komunitas Web3 dan open source, sentralisasi rendah, kontribusi berat, jaringan hubungan berat, dan karena itu lebih mampu menarik orang yang juga akrab dengan budaya ini.
Tentu saja, model ini masih memiliki banyak ketidakpastian. Apakah aktivitas dapat diubah menjadi ruang jangka panjang, apakah panas komunitas dapat mengendap menjadi proyek nyata, apakah pengembang luar negeri akan bertahan lama di ekosistem China, apakah perusahaan model besar dapat mengubah aktivitas pengembang menjadi volume panggilan stabil, semua masih perlu diamati. Komunitas dapat menciptakan pertemuan, tetapi tidak dapat menggantikan siklus bisnis tertutup; kota dapat menyediakan skenario, tetapi tidak dapat menjamin kesuksesan produk.
Namun, mu Shanghai setidaknya membuat satu tren menjadi jelas: kewirausahaan AI sedang bergerak dari "pemujaan model" ke "kompetisi skenario", dari "membuat alat" ke "dilihat pengguna", dari produk titik tunggal ke kompetisi komprehensif komunitas, rantai pasokan, dan kolaborasi lintas negara. Bagi pengusaha biasa, peluang yang dibawa AI bukanlah membuat setiap orang dengan mudah menjadi pemenang, melainkan membuat lebih banyak orang lebih awal terpapar pada penyaringan yang lebih ketat yang sama.
Ketika produk semakin mudah diproduksi, yang benar-benar langka justru kemampuan memahami pengguna, memasuki skenario, membangun kepercayaan, dan terus menghubungkan orang. AI akan terus menurunkan biaya produksi alat, tetapi tidak secara otomatis menjawab "mengapa Anda". Dalam arti ini, membuat produk hanyalah langkah pertama, dibutuhkan, dipahami, dipertahankan, adalah babak kedua kewirausahaan AI yang lebih sulit.
