Disusun & Dikompilasi: Deep Tide TechFlow
Tamu: Darren Mowry, Wakil Presiden Google Cloud
Pembawa Acara: Rebecca Bellan
Sumber Podcast: TechCrunch
Judul Asli: Is your startup's check engine light on? Google Cloud's VP explains what to do | Equity Podcast
Tanggal Tayang: 19 Februari 2026
Ringkasan Poin Utama
Pendiri startup menghadapi tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya: dalam kondisi pendanaan yang semakin ketat dan biaya infrastruktur yang terus meningkat, mereka tidak hanya perlu mempercepat inovasi, tetapi juga harus membuktikan bahwa produk mereka dapat menarik pasar pada tahap awal. Meskipun kredit layanan cloud (Cloud credits, kuota uji coba gratis yang disediakan oleh penyedia layanan cloud), GPU, dan model dasar (Foundation models, model pra-latih yang mendukung AI generatif) membuat kewirausahaan menjadi lebih mudah, pilihan infrastruktur awal ini dapat menimbulkan tantangan tak terduga ketika kuota gratis habis dan perlu membayar biaya layanan cloud yang sebenarnya.
Dalam podcast Equity TechCrunch edisi ini, Rebecca Bellan dan Wakil Presiden Perusahaan Startup Global Google Cloud Darren Mowry membahas secara mendalam pertukaran dan tantangan yang dihadapi perusahaan startup dalam proses ekspansi cepat. Sebagai tokoh inti ekosistem startup global, Mowry berbagi pengamatannya tentang tren industri, bagaimana Google Cloud menarik perusahaan startup AI dalam persaingan, serta masalah kunci yang perlu diperhatikan oleh pendiri startup saat memperluas skala.
Ringkasan Pandangan Menarik
- Meskipun kredit layanan cloud (Credits) adalah praktik standar di industri, itu sendiri tidak ada yang istimewa. Kita semua tahu bahwa kredit memang penting bagi startup, tetapi yang benar-benar dibutuhkan pendiri adalah sumber daya teknik dan dukungan teknis yang lebih mendalam.
- Baik berdasarkan TPU maupun GPU, tujuan kami adalah membantu pendiri menemukan solusi yang paling cocok untuk mereka, bukan memaksa mereka untuk mengambil jalur tetap tertentu. Kami menemukan bahwa kebebasan memilih ini sangat penting bagi pendiri, dan merupakan keunggulan besar kami.
- Saat ini perusahaan startup mulai beralih dari fokus pada chip (seperti GPU dan TPU) ke lebih memperhatikan model data dan agen cerdas. Saat ini, sekitar 10% hingga 15% diskusi masih berkisar pada chip, tetapi sebagian besar, sekitar 80% hingga 85% perhatian telah terfokus pada pengembangan model dan agen cerdas.
- Agen cerdas dapat memecahkan masalah kustomisasi yang kompleks, dengan skenario aplikasi yang sangat luas, dan di masa depan mungkin ada ribuan agen cerdas yang dikembangkan.
- Sekarang kami melihat semakin banyak pendiri pemula yang bermunculan, mereka berasal dari universitas terkemuka, Y Combinator, serta beberapa lembaga penelitian AI terkenal, seperti OpenAI, Anthropic, dan DeepMind, pendiri baru ini membawa lebih banyak vitalitas inovasi.
- Berbicara tentang AWS dan Microsoft... posisi pasar mereka lebih cenderung pada peran distributor teknologi, bukan seperti Google yang langsung menyediakan solusi teknologi canggih. Google tidak hanya mengembangkan teknologi AI kelas dunia, tetapi juga dapat mendukung kemampuan pihak ketiga sebagai penyedia pihak pertama, ini membuat kami unik dalam persaingan.
- Perusahaan startup dalam pengembangan cepat komputasi cloud dan AI, sedang mengubah logika ekonomi TI perusahaan tradisional. Dulu, kami biasanya menganggap bahwa perusahaan dengan lebih banyak karyawan adalah pelanggan terbesar... tetapi sekarang beberapa perusahaan startup kecil, seperti Cursor, Lovable, dan Open Evidence, meskipun skala karyawan kecil, tetapi konsumsi sumber daya teknologi mereka jauh melebihi skala mereka sendiri. Perusahaan-perusahaan ini berpusat pada rekayasa, mendorong platform kami mencapai batas teknis baru.
- Pertama adalah fenomena "pembungkus model bahasa besar (LLM)". Pembungkus mengacu pada menambahkan lapisan fungsi atau kekayaan intelektual di sekitar model seperti Gemini atau GPT-5, untuk membentuk lapisan aplikasi. Namun kami menemukan, permintaan industri untuk pembungkus sederhana ini menurun dengan cepat. Jika sebuah perusahaan startup hanya mengandalkan model backend untuk menyelesaikan semua pekerjaan, dan hampir hanya melakukan pelabelan merek pada model, maka cara ini sudah sulit untuk diakui.
- Tren lain yang perlu diperhatikan adalah tantangan model "aggregator". Aggregator mengacu pada sistem yang mencoba membangun lapisan di atas banyak model atau platform, untuk membantu pengguna memilih model. ... Kami menemukan bahwa pertumbuhan model aggregator ini tidak signifikan, karena pengguna ingin melihat lebih banyak fungsi cerdas, bukan hanya lapisan pilihan sederhana.
- Bioteknologi, teknologi iklim, dan pengalaman konsumen adalah bidang yang kami fokuskan. Industri-industri sedang berkembang dengan cepat, kami melihat pertumbuhan signifikan dalam ekosistem, retensi yang kuat, dan minat yang semakin meningkat.
Bagaimana Startup Bergabung dengan Ekosistem Google Cloud
Rebecca:Bagaimana startup menjadi bagian dari ekosistem Anda? Bagaimana mereka berpartisipasi? Dukungan apa yang Anda berikan kepada mereka?
Darren:
Ini adalah proses interaksi dua arah, kami menarik startup untuk bergabung dengan ekosistem kami melalui daya dorong dan daya tarik. Lima tahun lalu ketika saya baru bergabung dengan Google Cloud, pasar komputasi cloud didominasi oleh AWS. AWS melalui model tanpa gesekan seperti kartu kredit, memudahkan pendiri menggunakan komputasi, penyimpanan, dan database untuk membangun produk, sementara posisi pasar Google Cloud saat itu lebih sebagai "pilihan ketiga", lingkungan persaingan relatif tradisional.
Tapi dalam 18 hingga 20 bulan terakhir, dengan perkembangan pesat AI, situasi telah berubah drastis. AI bukan lagi konsep炒作, tetapi telah menjadi solusi teknologi yang nyata. Google telah menginvestasikan banyak sumber daya dalam teknologi AI, misalnya model bahasa besar canggih kami Gemini, yang memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kuat, memberikan dukungan teknis bagi banyak startup. Keunggulan teknis inilah yang membuat semakin banyak pendiri secara aktif memilih untuk membangun produk di Google Cloud dari awal, ini menjadi daya tarik yang kuat.
Untuk membantu startup ini, kami meluncurkan program Google Cloud for Startups. Pendiri dapat menemukan program tersebut melalui pencarian online sederhana, dan mempelajari detailnya. Kami menyediakan kredit layanan cloud (Cloud credits) yang disesuaikan sesuai dengan tahap perkembangan startup. Kredit ini adalah kuota uji coba gratis yang disediakan Google Cloud, bertujuan mendukung startup pada tahap awal untuk memulai proyek dengan cepat. Baik mereka baru menyelesaikan putaran pendanaan pertama, atau sudah memasuki tahap perkembangan yang lebih matang, kami akan menyediakan sumber daya teknis dan layanan yang sesuai dengan kebutuhan dan situasi pendukung mereka, membantu mereka mencapai pertumbuhan cepat.
Melampaui Kredit Layanan Cloud: Sumber Daya Teknik dan Dukungan Teknis
Darren: Saya ingin menekankan, meskipun kredit layanan cloud (Credits) adalah praktik standar di industri, itu sendiri tidak ada yang istimewa. Kita semua tahu bahwa kredit memang penting bagi startup, tetapi yang benar-benar dibutuhkan pendiri adalah sumber daya teknik dan dukungan teknis yang lebih mendalam. Misalnya, mereka ingin mendapatkan bimbingan langsung dari ahli DeepMind, atau ingin insinyur klien yang berpengalaman terlibat dalam definisi produk. Untuk itu, kami memperkuat model dukungan teknis, menginvestasikan sumber daya langsung ke kebutuhan inti startup. Dari tahap awal hingga tahap akhir, kami menyediakan dukungan ahli teknis untuk startup, ini adalah keunggulan unik Google Cloud, dan juga sorotan besar program kami.
Selain itu, kami juga menyediakan dukungan tambahan untuk startup, termasuk kegiatan promosi, penggunaan gratis Workspace (suite kantor Google, termasuk Gmail, Google Drive, dan Google Docs), serta solusi untuk membantu startup meluncurkan produk minimum layak (Minimum Viable Product, MVP) atau produk generasi pertama ke pasar. Semua ini termasuk dalam program Google Cloud for Startups. Jadi saya senang Anda menyebutkan masalah ini, karena banyak orang salah mengira bahwa program ini hanya menyediakan kredit, tetapi sebenarnya jauh melampaui itu.
Rebecca:Lalu berapa banyak startup yang saat ini berpartisipasi dalam program ini? Bagaimana Anda menyediakan sumber daya insinyur dan peneliti untuk startup ini?
Darren:
Saat ini ada ribuan startup yang berpartisipasi dalam program ini. Tahun ini kami melihat pertumbuhan signifikan, ini terutama berkat daya tarik teknologi Google, termasuk kemampuan unggulan Gemini dan DeepMind. Yang lebih penting adalah kami memandang startup dari sudut pandang siklus hidup. Kami tahu, ketika startup menghabiskan kredit atau tidak dapat terus menggunakan, mereka akan menghadapi momen kritis transisi. Untuk membantu mereka transisi dengan lancar, kami menyediakan dukungan tingkat komersial dan ekonomi, memungkinkan mereka tetap berada di ekosistem kami.
Meskipun saya tidak dapat berbagi tingkat retensi spesifik, kami mengukur secara ketat jumlah startup yang tetap berada di platform Google Cloud setelah kredit berakhir. Dari sudut pandang industri, tingkat retensi kami sangat tinggi, yang belum pernah saya lihat dalam karier saya. Dan angka ini tumbuh setiap kuartal, ini menunjukkan bahwa bahkan setelah kredit habis, startup masih memilih untuk tetap berada di platform kami.
TPU dan GPU: Membangun Kebebasan Memilih
Rebecca:Salah satu keunggulan signifikan Google Cloud adalah Anda memiliki TPU (Tensor Processing Units) sendiri, kan? Lalu seberapa besar keunggulan diferensiasi TPU dalam menarik startup? Secara bersamaan, apakah ini akan membawa beberapa masalah potensial, misalnya startup terbiasa membangun dengan TPU, mungkin mengalami kesulitan saat beralih ke GPU (Graphics Processing Units)?
Darren:
Ini pertanyaan yang bagus. Masalah inti yang Anda sebutkan sebenarnya mencerminkan filosofi penting kami: memberikan kebebasan memilih untuk startup. Kami percaya, fleksibilitas ini adalah keunggulan kompetitif besar kami saat ini.
Dari tingkat chip, TPU adalah teknologi inti Google. Kami telah mengembangkan hingga generasi ketujuh, dan akan segera meluncurkan generasi kedelapan. Berbeda dengan beberapa pesaing yang baru memasuki bidang chip, Google telah berkecimpung di bidang ini selama bertahun-tahun. TPU kami memiliki kinerja luar biasa, sekaligus memiliki model komersial dan ekonomi yang kuat, sehingga banyak startup yang bersedia memilih membangun produk mereka berdasarkan TPU dari awal.
Secara bersamaan, saya juga ingin menekankan, kami tidak hanya menyediakan TPU, tetapi juga menjalin kerja sama erat dengan NVIDIA. Di kantor saya, saya pernah melakukan pertukaran mendalam dengan pemimpin tim startup NVIDIA. Banyak startup memiliki keyakinan penuh pada teknologi NVIDIA, dan kami juga berharap melalui kerja sama dengan NVIDIA, memberikan lebih banyak pilihan untuk startup. Baik berdasarkan TPU maupun GPU, tujuan kami adalah membantu pendiri menemukan solusi yang paling cocok untuk mereka, bukan memaksa mereka mengambil jalur tetap tertentu. Kami menemukan bahwa kebebasan memilih ini sangat penting bagi pendiri, dan juga merupakan keunggulan besar kami.
Apa yang Harus Dilakukan Saat Kredit Layanan Cloud Habis dan Biaya Melonjak
Rebecca: Anda menyebutkan banyak startup tetap memilih berada di platform Anda setelah menghabiskan kredit layanan cloud Google, tingkat retensi terlihat sangat tinggi. Tetapi saya juga mendengar beberapa pendiri mengeluh, mereka tahu kredit akan habis, tetapi tidak menyangka habis begitu cepat, dan lonjakan biaya yang menyertainya membuat mereka tidak siap. Umumnya, beralih layanan cloud mungkin membutuhkan waktu beberapa bulan, dan startup seringkali tidak memiliki waktu seperti itu. Kenaikan biaya infrastruktur, ditambah dengan peningkatan daya tawar penyedia layanan cloud, dapat menyebabkan startup bangkrut sebelum pendapatan menutupi biaya. Apakah mereka menyampaikan kekhawatiran merasa terjebak kepada Anda? Jika ya, apakah Google memiliki tanggung jawab membantu startup mengatasi kesulitan, atau menyediakan lebih banyak sumber daya gratis untuk meringankan tekanan mereka?
Darren:
Ini adalah pertanyaan yang sangat penting, terutama dalam enam hingga delapan bulan terakhir, kami memang menemukan beberapa pola penggunaan baru, terutama dalam aplikasi AI. Kami memperhatikan, setelah kredit layanan cloud habis mungkin terjadi lonjakan biaya, untuk ini kami mengambil beberapa langkah, membantu startup mengelola biaya dengan lebih baik.
Misalnya, kami menerapkan alat teknis dan mekanisme terprogram dalam program, memungkinkan pendiri memantau penggunaan sumber daya dan biaya melalui konsol, menghindari pembengkakan anggaran. Konsol adalah antarmuka manajemen layanan cloud, startup dapat melihat konsumsi sumber daya dan situasi biaya secara real-time di dalamnya. Tujuan kami adalah membantu mereka mengelola diri sendiri, karena ada ribuan startup dalam program, saya tidak dapat berkomunikasi dengan setiap pendiri secara individual. Karena itu kami harus menyediakan solusi tanpa intervensi manual, membantu mereka mengelola sumber daya lebih efisien.
Secara bersamaan, kami juga menginvestasikan banyak sumber daya pada tahap awal startup, membantu mereka membuat keputusan pengembangan, pilihan platform, dan desain arsitektur. Intervensi awal ini membuat situasi tak terduga di sisi biaya berkurang signifikan, terutama karena dua alasan. Pertama, insinyur kami tidak hanya fokus pada masalah teknis, tetapi juga mempertimbangkan kredit layanan cloud yang dialokasikan untuk startup, tingkat pembakaran dana (Burn Rate, mengacu pada kecepatan konsumsi dana startup dalam waktu tertentu) dan situasi dana keseluruhan. Kedua, kami sangat sadar, membiarkan biaya startup tidak terkendali tidak menguntungkan kedua belah pihak. Kami ingin menjalin hubungan kerja sama jangka panjang dengan startup, bukan membuat mereka keluar karena kehabisan dana. Karena itu, insinyur kami tidak hanya menyediakan dukungan teknis, tetapi juga membantu pendiri mengoptimalkan penggunaan sumber daya dari sisi ekonomi dan komersial, memastikan mereka dapat melewati tahap setelah kredit habis dengan lancar.
Transisi dari Chip ke Model dan Agen Cerdas
Darren: Baru-baru ini saya memperhatikan fenomena yang sangat menarik, yaitu fokus diskusi startup sedang bergeser dengan cepat. Saat ini startup mulai beralih dari fokus pada chip (seperti GPU dan TPU) ke lebih memperhatikan model data dan agen cerdas (Agentic). Saat ini, sekitar 10% hingga 15% diskusi masih berkisar pada chip, tetapi sebagian besar, sekitar 80% hingga 85% perhatian telah terfokus pada pengembangan model dan agen cerdas.
Pergeseran ini sangat mengubah model ekonomi startup. Misalnya, biaya pemrosesan tugas menggunakan model Gemini Google, memiliki perbedaan signifikan dibandingkan dengan biaya komputasi cloud tradisional. Gemini adalah model bahasa besar canggih yang dikembangkan Google, berfokus pada aplikasi AI generatif. Ini dapat membantu startup menyelesaikan lebih banyak tugas dengan biaya lebih rendah, kecepatan lebih cepat.
Karena itu, kami perlu membantu startup beralih dari fokus berlebihan pada chip, mulai lebih banyak mendiskusikan pengembangan model data dan agen cerdas.
Tren Adopsi AI di Startup
Rebecca:Tren apa yang baru Anda amati? Pada perusahaan tahap awal, apa saja perubahan dalam adopsi AI? Bagaimana Anda mendefinisikan kesuksesan?
Darren:
Cara adopsi teknologi AI sedang berubah dengan cepat.
Pertama, dibandingkan dengan masa lalu startup menunjukkan karakteristik baru dalam sumber pendanaan dan latar belakang pendiri. Di era komputasi cloud, kami terutama fokus pada startup yang mendapatkan investasi besar, biasanya didukung oleh lembaga modal ventura terkenal, misalnya A16Z, Sequoia, Gradient, dan GV. Lembaga-lembaga ini terkenal karena menemukan pendiri dan proyek yang baik. Namun, sekarang kami melihat semakin banyak pengusaha pemula yang bermunculan, mereka berasal dari universitas terkemuka, Y Combinator, serta beberapa lembaga penelitian AI terkenal, seperti OpenAI, Anthropic, dan DeepMind. Pendiri baru ini membawa lebih banyak vitalitas inovasi, sekaligus membuat kami perlu mempersiapkan kebutuhan dukungan yang lebih kompleks dan skala lebih besar.
Kedua, dalam 18 hingga 20 bulan terakhir, fokus perhatian startup telah berubah signifikan. Dari awalnya fokus pada teknologi chip (seperti GPU dan TPU), hingga sekarang lebih fokus pada pengembangan model data dan agen cerdas. Agen cerdas (Agent) adalah sistem AI yang dapat belajar dan menjalankan tugas kompleks secara mandiri, biasanya dikombinasikan dengan model bahasa besar (LLM). Kami menemukan, permintaan startup untuk model tumbuh cepat, misalnya model Gemini Google. Gemini adalah model bahasa besar canggih, berfokus pada aplikasi AI generatif, dapat membantu startup menyelesaikan tugas kompleks dengan biaya lebih rendah, kecepatan lebih cepat.
Selain itu, kami juga memperhatikan perusahaan lain sedang mengembangkan model yang baik, misalnya Claude dari Anthropic dan Sonnet dari Meta. Untuk memenuhi kebutuhan startup yang semakin beragam, kami meluncurkan platform fleksibel, mengintegrasikan model-model ini melalui Marketplace dan Model Garden. Model Garden adalah platform integrasi model yang disediakan Google, startup dapat memilih dan mengintegrasikan berbagai model AI di dalamnya. Fleksibilitas ini memungkinkan startup menggunakan solusi multi-model, sekaligus memanfaatkan platform Google Cloud untuk integrasi dan pengembangan.
Terakhir, meskipun chip dan model masih menjadi fokus diskusi, kami percaya kunci masa depan terletak pada pengembangan data, aplikasi, dan agen cerdas. Agen cerdas dapat memecahkan masalah kustomisasi yang kompleks, dengan skenario aplikasi yang sangat luas, di masa depan mungkin ada ribuan agen cerdas yang dikembangkan. Sebaliknya, jumlah pesaing di bidang chip lebih sedikit, sedangkan potensi agen cerdas sangat besar. Google dan Alphabet memiliki akumulasi teknis yang dalam di bidang data, dukungan pengembang, serta aplikasi, ini memberi kami keunggulan unik dalam mendorong pengembangan teknologi agen cerdas. Saya pikir, tren ini akan terus mendorong startup mengadopsi teknologi AI, dan mencapai inovasi yang lebih efisien.
Apakah Agen Cerdas Sudah Mulai Menghasilkan Pendapatan Nyata?
Rebecca:Apakah agen cerdas sudah mulai diubah menjadi pendapatan nyata? Apakah Anda melihat fenomena ini?
Darren:
Kami memang melihat tren ini. Agen cerdas sedang beralih dari eksperimen ilmiah ke aplikasi praktis, meskipun transisi ini masih dalam tahap awal, tetapi telah menunjukkan potensi besar.
Ambil contoh platform agen cerdas Gemini Enterprise Google, kami sedang membantu perusahaan besar global, misalnya Walmart, Wells Fargo, dan Verizon, mendapatkan solusi agen cerdas. Agen cerdas ini dapat dikembangkan oleh Google, atau oleh perusahaan lain atau tim TI internal perusahaan, untuk memecahkan masalah praktis perusahaan. Bagi perusahaan-perusahaan ini, agen cerdas telah menciptakan nilai nyata dalam mengoptimalkan proses, meningkatkan efisiensi, dll.
Bagi startup, Gemini Enterprise memiliki makna yang lebih unik. Ini tidak hanya mendukung startup membangun agen cerdas menggunakan teknologi Google, tetapi juga menyediakan saluran distribusi global. Misalnya, jika Anda adalah seorang pendiri startup, mengembangkan platform agen cerdas podcast otomatis, berharap mempromosikannya ke lebih banyak pengguna, maka Gemini Enterprise dapat membantu Anda mendistribusikan solusi ke ribuan perusahaan di seluruh dunia. Perusahaan-perusahaan ini dapat menggunakan agen cerdas untuk memecahkan masalah praktis, sehingga membawa pendapatan dan pertumbuhan pengguna untuk startup. Meskipun model ini masih dalam tahap awal, kami percaya bahwa peluang pasar dan distribusi ini memiliki nilai tak tertandingi di bidang perusahaan, dan juga merupakan peluang penting bagi startup.
Rebecca:
Jadi ini benar-benar ekosistem lengkap, dari konsep hingga promosi pasar. Jelas, arsitektur komputasi Anda sangat terpusat, tetapi saya perhatikan beberapa startup sedang mencoba menggunakan komputasi terdesentralisasi untuk mengurangi biaya dan menghindari efek penguncian. Menurut Anda, apakah cara ini dapat menjadi alternatif nyata untuk infrastruktur cloud terpusat, atau lebih seperti pelengkap?
Darren:
Saat ini, kami tidak menganggap komputasi terdesentralisasi sebagai alternatif penuh untuk infrastruktur cloud terpusat. Menurut skenario penggunaan spesifik dan kebutuhan pendiri, kami menemukan bahwa komputasi terpusat dan terdistribusi dapat digunakan bersama. Komputasi terdistribusi memang dapat mengurangi biaya dan ketergantungan pada penyedia layanan tunggal dalam beberapa situasi, tetapi saat ini lebih seperti pelengkap untuk infrastruktur cloud terpusat, bukan solusi utama. Kami akan terus memantau perkembangan di bidang ini, tetapi sekarang masih merupakan opsi tambahan.
Bersaing dengan AWS dan Microsoft
Rebecca:Dari lanskap persaingan pasar cloud saat ini, selain alternatif seperti komputasi terdesentralisasi, ada pemain utama lain, misalnya penyedia cloud hyperscale (Hyperscalers), seperti AWS dan Microsoft. Di bidang startup, layanan yang mereka sediakan mirip dengan Anda. Selain keunikan Google yang telah Anda sebutkan, faktor apa lagi yang membuat Anda berbeda dalam persaingan?
Darren:
Ini pertanyaan yang bagus. Saya pikir lanskap persaingan pasar cloud saat ini sedang berubah dengan cepat, bahkan bisa dikatakan perubahan ini telah terjadi pergeseran signifikan.
Pertama, berbicara tentang AWS dan Microsoft, kami sangat menghormati mereka. Perusahaan-perusahaan ini memiliki akumulasi teknis yang dalam, talenta yang baik, dan dukungan dana yang kuat, selalu menjadi pesaing yang patut diperhatikan. Namun, posisi pasar mereka lebih cenderung pada peran distributor teknologi, bukan seperti Google yang langsung menyediakan solusi teknologi canggih. Google tidak hanya mengembangkan teknologi AI kelas dunia, tetapi juga dapat mendukung kemampuan pihak ketiga sebagai penyedia pihak pertama, ini membuat kami unik dalam persaingan.
Baru-baru ini dalam acara startup yang kami adakan di Mountain View, seorang pendiri yang fokus pada teknologi iklim berbagi pengalamannya. Dia pernah bekerja sama dengan AWS, tetapi dia menemukan bahwa layanan AWS lebih cenderung mendistribusikan teknologi lain, sedangkan Google dapat langsung menyediakan dukungan teknis AI canggih. Perbedaan ini memberi kami keunggulan unik dalam bersaing dengan penyedia cloud hyperscale lainnya.
Kedua, fokus perhatian startup juga sedang berubah. Dulu, diskusi kami dengan pendiri terutama terfokus pada pasokan chip, seperti GPU dan TPU. Tetapi sekarang, lebih banyak perhatian beralih ke pengembangan model AI dan agen cerdas. Misalnya model Gemini Google, ini adalah model bahasa besar (LLM) canggih yang berfokus pada aplikasi AI generatif, dapat membantu startup menyelesaikan tugas kompleks dengan biaya lebih rendah. Secara bersamaan, perusahaan lain juga mengembangkan model yang baik, misalnya GPT-5 OpenAI dan Claude Anthropic. Claude adalah model agen cerdas, berfokus pada pemrosesan otomatis tugas kompleks. Kami menemukan banyak startup sedang mengintegrasikan penggunaan model Gemini dan Claude, untuk mengoptimalkan solusi, cara ini sangat unik.
Selain itu, dulu diskusi kami dengan pendiri lebih terfokus pada tingkat chip, misalnya pasokan GPU dan TPU, tetapi sekarang fokus diskusi telah beralih ke model AI. Gemini adalah model bahasa besar (LLM) canggih yang dikembangkan Google, sedangkan Claude adalah model agen cerdas Anthropic. Kami menemukan banyak startup sedang menggunakan Gemini dan Claude secara bersamaan, cara integrasi ini sangat unik.
Terakhir, saya juga ingin menyebut hubungan khusus kami dengan Anthropic. Anthropic既是 mitra kami, juga pesaing kami. Hubungan yang既合作又竞争 ini sangat umum di pasar saat ini, tetapi juga membuat lanskap persaingan lebih kompleks. Kami memantau perubahan dinamis ini dengan cermat setiap hari, karena evolusi pasar sangat cepat.
Penggunaan Startup vs. Kebutuhan Pembayaran Berkelanjutan
Rebecca:Dari startup ke jalur konversi pelanggan cloud, bagi Google, ini termasuk bagian dari akuisisi pelanggan cloud, kan? Lalu ketika Google menyebutkan pertumbuhan kuat penggunaan cloud, bagaimana Anda membedakan antara penggunaan startup yang didanai kredit dan kebutuhan pembayaran berkelanjutan yang sebenarnya?
Darren:
Startup dalam pengembangan cepat komputasi cloud dan AI, sedang mengubah logika ekonomi TI perusahaan tradisional. Dulu, kami biasanya menganggap bahwa perusahaan dengan lebih banyak karyawan adalah pelanggan terbesar, karena mereka akan membeli lebih banyak produk. Tetapi sekarang beberapa perusahaan startup kecil, misalnya Cursor, Lovable, dan Open Evidence, meskipun skala karyawan kecil, tetapi konsumsi sumber daya teknologi mereka jauh melebihi skala mereka sendiri. Perusahaan-perusahaan ini berpusat pada rekayasa, mendorong platform kami mencapai batas teknis baru. Misalnya, mereka mengajukan saran optimasi model ke DeepMind, memberikan umpan balik kebutuhan peningkatan fungsi cloud ke Google Cloud, cara ini sepenuhnya membalikkan mode TI perusahaan tradisional.
Kembali ke pertanyaan Anda, kami memiliki standar pengukuran yang berbeda untuk startup dan pelanggan perusahaan. Untuk startup, kami memperhatikan situasi penggunaan aktual mereka, kami mengukur berapa banyak startup yang membangun produk di platform kami, menggunakan berapa banyak model Gemini, serta mengintegrasikan berapa banyak model pihak ketiga. Kami beralih dari fokus pada pengadaan ke fokus pada volume penggunaan aktual. Sekarang, saya dapat mendiskusikan situasi penggunaan layanan lanjutan oleh startup dengan CRO (Kepala Pendapatan) dan COO (Kepala Operasi) kami, bukan hanya data mentah. Indikator pertumbuhan ini adalah fokus saya setiap hari.
Selain itu, kami juga khusus memperhatikan startup yang lulus dari program kredit cloud, memastikan mereka dapat transisi dengan lancar ke tahap pembayaran berkelanjutan, dan mencapai perkembangan jangka panjang. Kami mendukung startup dari pembangunan teknis awal hingga promosi pasar akhir, membantu mereka menciptakan peluang transaksi dan mencapai pertumbuhan pendapatan. Tujuan kami adalah membantu perusahaan-perusahaan ini berhasil di tingkat teknis dan ekonomi dengan cara yang seimbang.
Masalah Potensial: Pembungkus Model Bahasa Besar dan Aggregator
Rebecca:Anda menyebutkan banyak startup sedang menggunakan kredit cloud. Seberapa besar keyakinan Anda bahwa beban kerja AI hari ini dapat diubah menjadi pendapatan cloud jangka panjang Google, bukan hanya lebih banyak kredit dan lebih banyak penggunaan?
Darren:
Ini adalah pertanyaan yang sangat penting, dan juga bagian paling menarik dari pekerjaan saya. Setiap bangun tidur, saya memiliki kesempatan untuk bertukar dengan pendiri yang membangun produk yang mereka yakini sepenuhnya, pertukaran ini membuat saya penuh keyakinan dan antisipasi untuk masa depan.
Baru-baru ini, ada dua fenomena yang ingin saya peringatkan kepada pengusaha. Pertama adalah fenomena "pembungkus model bahasa besar (LLM)". Pembungkus mengacu pada menambahkan lapisan fungsi atau kekayaan intelektual di sekitar model seperti Gemini atau GPT-5, untuk membentuk lapisan aplikasi. Namun kami menemukan, permintaan industri untuk pembungkus sederhana ini menurun dengan cepat. Jika sebuah perusahaan startup hanya mengandalkan model backend untuk menyelesaikan semua pekerjaan, dan hampir hanya melakukan pelabelan merek pada model, maka cara ini sudah sulit untuk diakui. Sekarang, startup perlu membangun parit pertahanan yang dalam melalui inovasi, baik melalui diferensiasi horizontal, atau fokus pada pasar vertikal tertentu, mengembangkan solusi unik. Startup yang hanya melakukan pembungkus sederhana, biasanya sulit mencapai pertumbuhan jangka panjang.
Tren lain yang perlu diperhatikan adalah tantangan model "aggregator". Aggregator mengacu pada sistem yang mencoba membangun lapisan di atas banyak model atau platform, untuk membantu pengguna memilih model. Model ini pernah muncul di bidang komputasi cloud, misalnya beberapa perusahaan mencoba membangun lapisan layanan pilihan di atas banyak platform cloud, atau dikodekan keras ke model tertentu. Namun, kami menemukan bahwa pertumbuhan model aggregator ini tidak signifikan, karena pengguna ingin melihat lebih banyak fungsi cerdas, bukan hanya lapisan pilihan sederhana. Pengguna希望 sistem dapat benar-benar memahami kebutuhan mereka, dan merekomendasikan model yang paling sesuai dengan kebutuhan melalui fungsi cerdas, bukan hanya menyediakan opsi lapisan tipis.
Bidang Fokus: Bioteknologi, Teknologi Iklim, dan Model Dunia
Darren:
Di beberapa bidang, kami melihat beberapa tren yang sangat menggembirakan, misalnya pembuatan kode dan platform pengembang. 2025 adalah tahun penuh keajaiban, pengalaman kerja saya dengan Replete, Lovable, dan Cursor sangat menyenangkan, perusahaan-perusahaan ini sedang membentuk ulang bidang pembuatan kode dan alat pengembangan sepenuhnya.
Selain itu, bioteknologi juga merupakan bidang penuh potensi. Kami percaya bahwa kombinasi teknologi dan biologi adalah kunci untuk memecahkan masalah kesehatan besar, misalnya pengobatan kanker. Biologi saja tidak dapat menyelesaikan tugas seperti ini, dan penambahan teknologi sedang mengubah situasi ini. Saya pribadi juga memiliki hubungan emosional khusus dengan bidang ini. Putri saya sedang mengejar gelar doktor di bidang teknik biomedis di universitas terdekat, dia menggunakan model AlphaFold di laboratorium, ini adalah alat AI yang dikembangkan DeepMind, digunakan untuk memprediksi struktur protein. Alat ini memungkinkannya menyelesaikan tugas penelitian yang sebelumnya tidak dapat direalisasikan. Bidang bioteknologi dan kesehatan digital sedang mengalami pertumbuhan ledakan, kami melihat beberapa inovasi menakjubkan.
Bidang penuh harapan lainnya adalah teknologi iklim. Meskipun kami selalu menantikan terobosan teknologi iklim, tetapi sekarang kami akhirnya melihat kemajuan signifikan. Modal ventura sedang mengalir deras ke bidang ini, startup juga berinovasi menggunakan data dalam jumlah besar. Dengan mengintegrasikan data ini, perusahaan-perusahaan dapat memecahkan masalah iklim dengan cara yang sebelumnya tidak terbayangkan, teknologi iklim adalah salah satu bidang dengan pertumbuhan tercepat yang kami lihat.
Terakhir adalah inovasi pengalaman konsumen. Teknologi sedang mendefinisikan ulang bagaimana kami membawa alat canggih langsung ke konsumen. Putri saya lainnya adalah siswa film dan televisi, dia menggunakan VO dan model terbaru kami untuk menciptakan banyak karya. Teknologi ini memungkinkannya merealisasikan proyek kreatif yang sebelumnya sulit diselesaikan. Sekarang, kami dapat membuat lebih banyak orang mewujudkan mimpi mereka, ini membuat saya sangat bersemangat.
Saat ini, bioteknologi, teknologi iklim, dan pengalaman konsumen adalah bidang yang kami fokuskan. Industri-industri ini sedang berkembang dengan cepat, kami melihat pertumbuhan signifikan dalam ekosistem, retensi yang kuat, dan minat yang semakin meningkat. Ini adalah era penuh peluang, kami sangat menantikan masa depan.
Kata Penutup
Rebecca:Anda menganggap bidang yang saat ini menghadapi tantangan dan pertumbuhan lambat adalah beberapa masalah potensial, misalnya model aggregator. Sedangkan yang dapat mencapai pertumbuhan jangka panjang, adalah industri baru seperti bioteknologi, model dunia, dan pembuatan film. Dapatkah Anda sebutkan beberapa contoh startup, mereka sedang tumbuh dengan cepat menjadi pelanggan penting Google Cloud?
Darren:
Tentu saja. Saat ini kami telah多次 menyebutkan Harvey, ini adalah startup yang fokus pada layanan profesional dan bidang hukum, sedang tumbuh dengan cepat menjadi pelanggan penting kami. Selain itu, ada perusahaan startup teknologi iklim Watershed, memiliki kerja sama mendalam dengan kami. Adapun bidang platform pengembang, perusahaan yang saya sebutkan sebelumnya seperti Replete, Lovable, dan Cursor juga sedang berkembang dengan cepat. Kami akan terus menampilkan startup ini melalui berbagai saluran, termasuk podcast seperti ini, serta acara Google Cloud Next yang akan diadakan bulan April tahun ini. Ini adalah konferensi teknis yang diadakan Google Cloud setiap tahun, berfokus pada menampilkan teknologi cloud terbaru dan kasus kerja sama. Secara bersamaan, kami juga akan memberikan lebih banyak peluang eksposur untuk startup ini dalam acara kami sendiri, membantu mereka berkembang dan壮大.
