Pembakaran kas OpenAI akan menjadi salah satu inti perdebatan gelembung 2026

• Berbeda dengan valuasi tinggi perusahaan AI generatif, isu belum adanya profitabilitas makin menonjol meski investasi berskala besar terus mengalir
• OpenAI dan Anthropic mencatat pertumbuhan pendapatan tercepat dalam sejarah, tetapi pembakaran kas terus berlanjut akibat biaya komputasi yang sangat besar untuk pelatihan dan operasional model
• Perusahaan big tech memiliki chip dan infrastruktur cloud sendiri sehingga unggul dalam efisiensi biaya, dan kini menekan daya saing lab AI independen
• Efek peningkatan produktivitas yang dijanjikan AI masih terbatas pada area tertentu, sementara stabilitas pendapatan jangka panjang juga belum pasti karena persaingan makin ketat
• Investor tidak lagi puas hanya dengan pertumbuhan, dan mulai menuntut model pendapatan yang jelas serta strategi bertahan hidup setelah IPO dari perusahaan-perusahaan AI terdepan

---

Investasi besar dan perbedaan suhu pasar privat

• Disebutkan bahwa industri venture capital pada 2025 menginvestasikan sekitar 150 miliar dolar AS ke startup AI besar seperti OpenAI dan Anthropic
• Dana yang masuk jauh lebih besar daripada perusahaan-perusahaan yang diuntungkan pada masa booming VC 2021, dan optimisme di pasar privat masih berlanjut
• Ada pengamatan bahwa OpenAI sedang mempertimbangkan penggalangan dana swasta tambahan hingga 100 miliar dolar AS pada 2026

Pertumbuhan pendapatan cepat, tetapi pembakaran kas juga membesar

• OpenAI dan Anthropic dinilai sebagai salah satu perusahaan dengan laju pertumbuhan pendapatan tercepat dalam sejarah
• Namun di sisi lain, biaya GPU dan infrastruktur cloud untuk pelatihan serta inferensi model memicu pembakaran kas setingkat “Towering Inferno”
• Diperkirakan tekanan untuk memperjelas jalur menuju profit akan makin besar saat mereka mempertimbangkan IPO pada 2026 atau setelahnya

Kelemahan struktural dalam bersaing dengan big tech

• Perusahaan big tech seperti Google memiliki struktur yang memungkinkan penurunan biaya pelatihan dan operasional dengan memanfaatkan chip dan infrastruktur cloud mereka sendiri
• Seiring model Gemini mampu mengejar sebagian besar kesenjangan performa, diferensiasi lab AI independen pun melemah
• Startup AI yang sangat bergantung pada investor eksternal berada pada posisi yang lebih rentan terhadap volatilitas pasar pendanaan

Efek produktivitas yang belum muncul sesuai harapan

• Tiga tahun setelah peluncuran ChatGPT, peningkatan produktivitas kerja secara menyeluruh yang dijanjikan AI masih terbatas
• Hasil memang terlihat di beberapa area seperti coding dan dukungan pelanggan, tetapi pasar menjadi padat karena pesaing bertambah cepat
• Hingga kini belum muncul lab AI yang benar-benar memiliki keunggulan kompetitif berkelanjutan (moat) yang jelas

Struktur biaya yang naik seiring skala membesar

• Berbeda dari perusahaan software tradisional, perusahaan AI memiliki struktur di mana biaya ikut meningkat saat skala diperbesar
• Bukan hanya biaya pelatihan frontier model, beban biaya inferensi juga besar ketika proporsi pengguna gratis masih tinggi
• Upaya penghematan biaya seperti memberi respons lebih singkat atau memasang iklan berisiko menurunkan pengalaman pengguna
• Kenaikan harga juga disebut sebagai opsi yang dapat memperlambat laju adopsi

Kesabaran investor dan pilihan OpenAI

• Meski ada contoh sukses seperti Netflix dan Uber yang lama merugi sebelum berhasil, ditekankan bahwa investor tidak akan menunggu tanpa batas
• Menurut angka yang bocor, OpenAI disebut berpotensi menghabiskan lebih dari 115 miliar dolar AS hingga 2030
• Sam Altman pernah mengatakan ingin menguji para short seller melalui IPO, dan pasar menanggapi hal itu dengan pandangan yang terbelah
• Secara keseluruhan, industri AI dirangkum akan memasuki fase verifikasi model bisnis yang realistis mulai 2026

[GN⁺]

Opini Hacker News

• Industri AI sedang berubah menjadi pasar yang sangat kompetitif dan padat modal
  OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Deepseek, dan lainnya semuanya menghasilkan hasil yang mirip ketika memasukkan sumber daya yang mirip
  Hampir tidak ada hambatan masuk teknis (moat), dan pada akhirnya sangat mungkin gelembung raksasa akan pecah seperti industri kereta api
  Namun, sebagaimana kereta api tidak lenyap, AI juga tidak akan hilang dan akan mengubah dunia. Hanya saja dari sudut pandang investasi, akan datang koreksi besar

  • Kerugian operasional OpenAI justru bisa menarik dari sisi pajak
    Investor korporat seperti Microsoft dapat memanfaatkan kerugian itu untuk pengurangan pajak melalui struktur kemitraan
    Dengan kata lain, ini seperti mendanai R&D lewat mekanisme penghematan pajak, dan kerugian 10 miliar dolar bisa menghasilkan efek penghematan pajak sebesar 2–3 miliar dolar
    Karena itu, kerangka bahwa “pembakaran kas = penghancuran nilai” adalah keliru
  • Google memiliki moat yang kuat karena secara eksklusif memegang data video dan hampir tidak bergantung pada Nvidia
  • Membandingkan kereta api dan AI itu tidak tepat
    ChatGPT memperoleh 200 juta pengguna dalam 9 bulan, dan 900 juta pengguna mingguan dalam 3 tahun
    Kecepatan monetisasi jauh lebih cepat dibanding kereta api, dan struktur pengembalian investasinya sepenuhnya berbeda
  • Anthropic sedang membangun ekosistemnya sendiri dengan Claude Code, Agent SDK, container, pencarian tool, dan sistem skill
    Jika sudah terintegrasi penuh, akan sulit berpindah ke platform lain, dan sifat padat modal itu sendiri berfungsi sebagai moat
    Pada akhirnya, struktur pasar kemungkinan akan bergerak seperti pasar cloud, di mana segelintir pemain besar menguasai pasar dengan margin tinggi
  • Kekuatan Google adalah cakupan layanan yang sangat luas
    Gmail, YouTube, Search, dan lainnya memberi area penerapan AI yang paling luas, dan kualitas model multimodalnya juga berada di level tertinggi

• Bagi startup AI, pasar saat ini adalah struktur bisnis terburuk
  Dibutuhkan modal besar dan inovasi berkelanjutan, sementara loyalitas merek pelanggan hampir tidak ada
  Sedikit saja tertinggal, pelanggan bisa langsung mengganti endpoint API, sehingga sulit untuk bertahan hidup
  Pada akhirnya, hanya perusahaan seperti Google yang punya lini produk lain yang bisa bertahan

  • OpenAI sudah mengamankan basis pengguna ChatGPT yang mendekati 1 miliar
    Bahkan ketika Anthropic sempat merilis model yang lebih baik, hampir tidak ada eksodus pengguna
    Artinya, merek dan kebiasaan pengguna berfungsi sebagai moat yang kuat
  • Jika persaingan infrastruktur AI bergerak menjadi kompetisi harga seperti cloud, uang sesungguhnya akan dihasilkan di lapisan aplikasi
    Setelah infrastruktur runtuh, VC akan fokus pada inovasi di level produk dan layanan
    Tulisan terkait: Models Aren’t Moats

• Saya tidak mengerti mengapa OpenAI berinvestasi berlebihan pada proyek video dan gambar seperti videoSlop, imageSlop
  Anthropic jauh lebih fokus

  • Semua pesaing AI tumbuh dalam lingkungan pemenang mengambil semuanya dan ingin menguasai 90% pasar
    Namun karena mereka tidak menemukan moat teknis, pada akhirnya kontrak hak cipta menjadi satu-satunya alat pertahanan
    Itulah alasan OpenAI bekerja sama dengan Disney
  • OpenAI adalah perusahaan yang pandai membuat produk viral
    Dengan Ghibli, aplikasi Sora, dan lainnya, jumlah pelanggan mereka melonjak, dan meski ada banyak proyek yang gagal, sebagian menjadi hit besar
    Namun karena pembaruan versi terlalu sering, daya ledaknya tidak lagi sebesar dulu
  • Secara realistis, 99% penggunaan internet bukan untuk pendidikan atau produktivitas, melainkan hiburan seperti meme dan video kucing
    Itulah alasan OpenAI fokus pada video
  • Jika Gemini bisa membuat gambar, maka ChatGPT juga harus melakukannya
    Integrasi multimodal meningkatkan kecerdasan model, dan OpenAI mempertahankan posisinya sebagai ‘asisten’ serbaguna
    Sebaliknya, Anthropic memilih strategi berfokus pada pengembang untuk meningkatkan efisiensi pendanaan
  • Saat model gambar pertamanya dirilis, mereka mendapatkan 100 juta pengguna baru hanya dalam satu minggu

• Kemungkinan gelembung lain adalah penguatan penegakan hak cipta (IP)
  Platform yang sudah ada memiliki persetujuan yang jelas untuk penggunaan konten pengguna, tetapi masih dipertanyakan apakah OpenAI memperoleh data pelatihan secara legal
  Meta juga pernah dituduh mengumpulkan ebook lewat torrent

• Anthropic mengejar monetisasi dengan model SaaS yang berfokus pada coding, sedangkan OpenAI mengincar model berbasis iklan
  Google punya kualitas model yang tinggi, tetapi masih kesulitan membuat produk yang benar-benar ingin digunakan orang

  • Sulit setuju bahwa produk Google tidak populer
    Gemini, ringkasan pencarian AI, Google Lens, dan lainnya memiliki penggunaan yang sangat dominan
  • Menekankan “peluang iklan” terdengar seperti langkah terakhir
    Agak disayangkan bila perusahaan yang katanya ingin mengubah dunia pada akhirnya berujung pada iklan
  • Jika industri yang lambat mengadopsi AI direstrukturisasi dengan AI sebagai pusatnya, itu bisa menjadi sumber pendapatan baru
    Riset obat DeepMind adalah contohnya
  • Google unggul dalam akses data yang legal (Google Books, YouTube, web crawling),
    juga dalam indeks Search serta integrasi Android, Gmail, dan Maps
    Sebaliknya, keunggulan OpenAI hanyalah citra merek bahwa mereka “bukan Google”

• Ada kemungkinan OpenAI mengintegrasikan fitur belanja dan merebut trafik pencarian komersial milik Google
  Pada akhirnya, persaingan AI adalah soal siapa yang akan menguasai bisnis tol generasi berikutnya

  • Namun Google sudah bisa mengintegrasikan ringkasan AI dan fitur belanja di bagian atas pencarian
    Skala trafiknya sangat dominan, sehingga OpenAI dipandang akan kesulitan bersaing

• Tidak ada yang benar-benar tahu seberapa besar pembakaran kas OpenAI
  Ada klaim bahwa mereka belum melatih model baru sejak GPT-4o, tetapi ini mungkin hanya sistem routing semata

  • Seri GPT-5 adalah model baru berbasis RLVR, bukan sekadar rantai prompt sederhana
    OpenAI telah memperkuat pipeline data sintetis dan sedang memakainya dalam pelatihan model nyata
  • Menurut analisis TPUv7 dari SemiAnalysis,
    memang tidak ada run pretraining penuh sejak GPT-4o, tetapi fine-tuning, RLHF, dan peningkatan tool-calling berjalan sangat aktif
    Hasil seperti Codex-high adalah buktinya
  • Mereka menggelontorkan dana besar ke aplikasi video AI seperti Sora, dan tampaknya pada akhirnya mengalami kerugian miliaran dolar
  • Jika GPT-5 bukan sekadar variasi dari 4o, maka kemungkinan besar ada run pelatihan skala besar baru
    GPT-5.2 memiliki cutoff pelatihan yang berbeda, dan kemungkinan menelan biaya yang besar

• VC masih fokus mencari “perusahaan AI besar” berikutnya
  Namun jika perlambatan investasi datang, dana akan berpindah ke perusahaan non-AI yang memanfaatkan AI sebagai alat

• OpenAI sedang bertaruh pada monetisasi jangka pendek
  Probabilitas suksesnya rendah, tetapi dari sudut pandang VC, mereka menilai imbal hasil dibanding risiko masih cukup menarik

  • Janji OpenAI berada pada tingkat yang mustahil secara matematis
    Pada akhirnya, mereka tampak seperti membidik skenario menjadi terlalu besar sehingga mendapat bailout dari pemerintah AS
    Mereka membingkai AI sebagai persaingan teknologi ala Perang Dingin untuk mendapatkan dukungan publik
  • Di tengah persaingan antara AS dan China, AI menjadi permainan gengsi nasional
    Pengguna umum juga bisa merasakan langsung kemampuan LLM, sehingga menjadi yakin pada masa depan
    Karena itu, ini tetap menjadi narasi masa depan yang mudah dijual
  • Investor seperti Microsoft dan Nvidia menciptakan struktur di mana investasi ke OpenAI mendorong pendapatan mereka sendiri,
    sehingga risiko berkurang dan memberi efek perlindungan harga saham