Bagaimana OpenAI Akan Bersaing?
(ben-evans.com)- OpenAI berhasil mengumpulkan basis pengguna besar tanpa keunggulan teknologi yang benar-benar unik, tetapi keterlibatan dan retensinya rendah, dengan struktur yang nyaris tanpa efek jaringan
- Saat ini lebih dari 6 organisasi telah merilis model frontier pada level yang setara, dan mereka saling menyalip hanya dalam hitungan minggu, sehingga tidak ada perusahaan yang memiliki keunggulan struktural yang tak bisa dikejar pesaing
- Google dan Meta dengan cepat memperbesar pangsa pasar dengan memanfaatkan keunggulan produk yang sudah ada dan kanal distribusi, sementara ChatGPT berada dalam posisi di mana keunggulan sebagai pendatang awal sulit dipertahankan pada produk yang tidak terdiferensiasi
- OpenAI mengajukan strategi platform full-stack dari chip dan infrastruktur hingga aplikasi konsumen, tetapi tidak memiliki efek jaringan atau lock-in ekosistem seperti Windows atau iOS
- Tantangan strategis yang sesungguhnya adalah siapa yang akan menciptakan pengalaman dan use case AI generasi berikutnya yang bahkan belum ditemukan, dan tidak mungkin semuanya diciptakan sendirian
- Pada akhirnya, daya saing OpenAI bergantung pada eksekusi berkelanjutan dan kecepatan beradaptasi dengan pasar, yang lebih mirip kompetisi eksekusi harian daripada strategi
Empat tantangan mendasar OpenAI
- 1. OpenAI tidak memiliki keunggulan teknologi atau produk yang unik, dan meskipun basis penggunanya besar, keterlibatan, stickiness, dan efek jaringannya rendah
- Modelnya sendiri berada di level yang mirip dengan pesaing, dan produk konsumennya belum mencapai product-market fit
- 2. Struktur penangkapan nilai dan pengalaman produk di pasar AI berubah sangat cepat. Pemain lama dan ribuan founder terus menciptakan fitur, pengalaman, dan model bisnis baru, sehingga ada risiko foundation model turun derajat menjadi infrastruktur umum bermargin rendah
- 3. OpenAI dan Anthropic menghadapi kesulitan karena harus masuk ke industri padat modal tanpa distribusi dan arus kas dari basis produk yang sudah ada (Cross the Chasm)
- Perusahaan dengan produk eksisting juga tetap perlu melakukan disrupsi terhadap dirinya sendiri, tetapi masa ketika orang berkata Google tidak bisa AI sudah lama berlalu
- 4. Karena struktur organisasinya berpusat pada riset, kendali atas product roadmap dan strategi menjadi terbatas. Membuka email di pagi hari lalu mendapati lab sudah memecahkan sesuatu, dan tugas berikutnya adalah mengubahnya menjadi sebuah tombol
> "Jakub dan Mark menetapkan arah riset jangka panjang. Lalu setelah berbulan-bulan bekerja, muncul hasil yang luar biasa, dan seorang peneliti menghubungi saya dan berkata, 'Saya menemukan sesuatu yang sangat keren. Bagaimana Anda akan memakainya di chat? Bagaimana Anda akan menerapkannya ke produk enterprise kami?'"
> Chief Product Officer OpenAI Fidji Simo (2026)
> "Anda harus mulai dari pengalaman pelanggan, lalu mengembangkan teknologi secara mundur dari sana. Jangan mulai dari teknologi lalu baru memikirkan ke mana ia akan dijual."
> Steve Jobs (1997)
- OpenAI memiliki teknologi hebat dan talenta ambisius, tetapi tidak seperti Google pada 2000-an atau Apple pada 2010-an, perusahaan ini belum punya sesuatu yang benar-benar bekerja dan tidak bisa dilakukan orang lain
- Aktivitas terbaru Sam Altman bisa ditafsirkan sebagai upaya untuk menukar nilai di atas kertas sebelum musik berhenti menjadi posisi strategis yang lebih tahan lama
Daya saing model: tidak ada keunggulan teknologi unik, sehingga keberlanjutan kepemimpinan melemah
- Saat ini sekitar 6 organisasi atau lebih merilis model frontier di tingkat yang hampir setara, dan mereka saling menyalip dalam hitungan minggu
- Setiap benchmark menunjukkan variasi, tetapi secara keseluruhan memberi gambaran yang sama
- Meta kini keluar dari kurva terdepan, Apple, Amazon, dan Microsoft belum benar-benar masuk ke frontier, sedangkan Tiongkok tertinggal sekitar 6 bulan dan sangat bergantung pada riset pihak lain
- Dalam persaingan model saat ini, belum ada efek jaringan yang membuat pangsa pasar menguat dengan sendirinya, seperti yang pernah terlihat pada Windows, Google Search, iOS, atau Instagram
- Terobosan seperti continuous learning mungkin bisa menciptakan efek jaringan, tetapi untuk saat ini itu belum sesuatu yang bisa direncanakan
- Akses ke data proprietari juga mungkin menciptakan efek skala yang nyata, tetapi bentuk efek skala dari data pengguna atau data vertikal (SAP, Salesforce, spreadsheet bank investasi, dan sebagainya) masih tidak jelas, sementara perusahaan platform lama juga sudah memiliki banyak data
Basis pengguna: luas tetapi dangkal, dengan kebiasaan penggunaan yang lemah
- OpenAI memiliki 800-900 juta pengguna, tetapi angka itu berdasarkan 'weekly active users', dan yang penting dicatat adalah mereka mengumumkan WAU, bukan DAU
- Fakta bahwa yang diumumkan adalah metrik mingguan menunjukkan bahwa mayoritas pengguna belum menjadikannya kebiasaan harian, sehingga engagement/stickiness dinilai rendah
- Dari pengguna ChatGPT, hanya sekitar 5% yang berlangganan berbayar menurut laporan ini
- Bahkan di kalangan remaja AS, proporsi yang menggunakannya hanya beberapa kali seminggu atau kurang jauh lebih tinggi daripada yang memakainya berkali-kali sehari menurut survei ini
- Menurut data promosi '2025 Wrapped', 80% pengguna mengirim kurang dari 1.000 pesan sepanjang 2025, setara dengan rata-rata kurang dari 3 prompt per hari
- Sebagian besar pengguna tidak menyadari perbedaan karakter atau penekanan antar model, dan fitur untuk meningkatkan keterikatan seperti 'memory' pada praktiknya hanyalah stickiness, bukan efek jaringan yang nyata
- Produk ini sering diklaim sebagai “transformasi cara menggunakan komputer”, tetapi jika dipakai hanya beberapa kali seminggu, sulit mengatakan bahwa ia telah mengubah hidup pengguna
- OpenAI sendiri juga mengakui adanya 'capability gap' antara kemampuan model dan penggunaan nyata, yang pada dasarnya adalah cara tak langsung untuk mengatakan bahwa product-market fit yang jelas belum ada
Strategi iklan dan upaya memperdalam engagement
- Proyek iklan OpenAI ditujukan untuk menutup biaya layanan bagi lebih dari 90% pengguna gratis sekaligus memperoleh keunggulan awal dan pembelajaran dari para pengiklan
- Secara strategis, tujuannya juga untuk memberi pengguna gratis model terbaru dan terkuat, yang sekaligus berbiaya tinggi, demi memperdalam engagement
- Fidji Simo mengatakan bahwa "distribusi dan skala adalah yang paling penting"
- Namun, bagi pengguna yang bahkan tidak tahu apa yang ingin dilakukan dengan ChatGPT hari ini, memberi model yang lebih baik belum tentu meningkatkan engagement
- Ada kemungkinan yang sama besarnya bahwa pengguna terhambat oleh blank screen problem, atau bahwa format chatbot itu sendiri memang tidak cocok untuk use case tersebut
Kenaikan pangsa Gemini dan Meta AI, serta analogi Netscape: chatbot yang tidak terdiferensiasi
- Pada produk yang tidak terdiferensiasi, keunggulan adopsi awal cenderung sulit dipertahankan, dan persaingan biasanya bergeser ke brand dan kanal distribusi
- Kenaikan pangsa pasar Gemini dan Meta AI membuktikan hal ini, karena bagi pengguna umum produk-produk itu tampak hampir sama
- Llama 4 dinilai gagal oleh komunitas teknis, tetapi angka Meta tampaknya tetap cukup baik
- Claude milik Anthropic berada di papan atas benchmark, tetapi tidak punya strategi atau produk konsumen yang nyata, dan awareness konsumen nyaris nol
- Claude Cowork bahkan menuntut pemasangan Git
- Ada pandangan yang membandingkan ChatGPT dengan Netscape: mirip ketika Microsoft masuk ke pasar di mana diferensiasi produk sulit, tetapi unggul dalam distribusi
- Sulitnya membedakan browser web dan sulitnya membedakan chatbot adalah masalah struktural yang sama: keduanya pada dasarnya hanya kotak input dan kotak output
- Inovasi produk browser yang terakhir benar-benar sukses adalah tab dan penyatuan search/URL bar
- Microsoft memang menguasai pasar browser, tetapi pada akhirnya itu tidak terlalu penting: penangkapan nilai yang sesungguhnya terjadi di tempat lain
- Aplikasi ChatGPT hanyalah 'thin wrapper', dan menambah fitur saja tidak cukup untuk menciptakan diferensiasi
- Inovasi pengalaman pengguna adalah kunci tahap berikutnya, tetapi siapa yang akan memimpinnya masih tidak jelas. Tidak ada jawaban yang meyakinkan mengapa itu harus OpenAI
- Di tengah semua founder Silicon Valley berlomba menciptakan ‘pengalaman generative AI tahap kedua’, muncul pertanyaan: “bisakah ini benar-benar direncanakan agar saya yang menjadi pemenangnya?”
Strategi platform OpenAI dan batasannya
- Tahun lalu, respons OpenAI tampak seperti "semua hal, sekaligus, kemarin": platform aplikasi, browser, aplikasi video sosial, kolaborasi dengan Jony Ive, riset kesehatan, iklan, hingga pengumuman belanja modal skala triliunan dolar
- Ada kecenderungan meniru bentuk platform yang dulu sukses tanpa benar-benar memahami mekanismenya: "platform punya app store, jadi kita juga harus punya app store"
- Sam Altman pada akhir tahun lalu memaparkan keseluruhan strategi lewat sebuah diagram, sambil memakai kutipan terkenal Bill Gates: "definisi platform adalah menciptakan lebih banyak nilai bagi partner daripada bagi diri sendiri"
- Struktur strateginya adalah membangun perusahaan platform full-stack yang naik dari chip dan infrastruktur ke atas, dengan tiap lapisan saling memperkuat, sekaligus menyediakan cloud, chip, dan model, lalu memperoleh ekosistem dan efek jaringan
- Namun ini adalah cara kerja Windows atau iOS, sementara dinamika platform dan ekosistem seperti itu belum ada pada OpenAI saat ini
- Bahkan diagram hubungan capex-pendapatan yang dipresentasikan CFO pun bukan flywheel yang nyata
Persaingan belanja modal (Capex): syarat untuk duduk di meja
- Empat perusahaan cloud terbesar menghabiskan sekitar US$400 miliar untuk infrastruktur tahun lalu, dan tahun ini merencanakan setidaknya US$650 miliar
- OpenAI mengklaim komitmen masa depan berupa US$1,4 triliun dan 30 gigawatt komputasi, tetapi tanpa timeline yang konkret, dan penggunaan riil hingga akhir 2025 baru 1,9 gigawatt
- Karena tidak memiliki arus kas besar dari bisnis yang sudah mapan, pembiayaannya ditutup melalui pendanaan eksternal (sebagian belum selesai) dan pemanfaatan neraca perusahaan lain, dengan sebagian berupa 'circular revenue'
- Dalam jangka panjang, biaya infrastruktur AI bisa bergerak ke struktur yang mirip manufaktur pesawat atau manufaktur semikonduktor: tanpa efek jaringan, tetapi makin sulit dan makin mahal setiap generasi, sehingga hanya segelintir perusahaan yang mampu terus berinvestasi dan tercipta oligopoli
- Ini dianalogikan dengan perbandingan antara Moore's Law (jumlah transistor berlipat ganda tiap 2 tahun) dan Rock's Law (biaya fab semikonduktor terdepan berlipat ganda tiap 4 tahun)
- Ketika Sam Altman mengisyaratkan capex US$1 triliun per tahun, itu bisa dibaca sebagai upaya menciptakan 'ramalan yang terpenuhi sendiri', yakni perusahaan yang tiga tahun lalu belum punya pendapatan berusaha memaksakan diri duduk di meja
- Namun tidak jelas apakah duduk di meja akan memberi keunggulan lebih dari itu: TSMC pada praktiknya memonopoli chip terdepan, tetapi nyaris tidak punya leverage atau penangkapan nilai di lapisan atas stack
Kemungkinan dan batasan API, standar, dan efek jaringan
- Walaupun developer membangun produk di atas foundation model tertentu, pengguna tidak tahu dan tidak peduli model apa yang dipakai
- Menjalankan cloud tidak otomatis memberi leverage atas produk atau layanan pihak ketiga di lapisan atas stack
- Perbedaan baru yang muncul adalah hadirnya alfabet sup standar dan protokol yang memungkinkan model dan situs web saling berkomunikasi (euforia OpenClaw menangkap sebagian tren ini)
- Situs web bisa mengekspos fungsinya sendiri sehingga pencarian properti atau keranjang belanja bisa muncul langsung di ChatGPT
- Agen bisa diperintahkan melihat resep di Instagram lalu memesan bahan di Instacart
- OpenAI mengusulkan agar akun ChatGPT menjadi perekat yang menyambungkan semuanya, dan memberi isyarat bahwa ini bisa menjadi efek jaringan
- Namun ada persoalan 'widget fallacy': kekeliruan berulang bahwa produk kompleks bisa diabstraksikan menjadi antarmuka standar yang sederhana
- Ini sama seperti konsep "API is the new BD" satu dekade lalu, dan sebagian besar gagal
- Ada jurang besar antara sesuatu yang tampak keren di demo dan model interaksi dalam workflow nyata
- Tak ada perusahaan yang ingin sekadar menjadi panggilan API sederhana bagi perusahaan lain: selalu ada ketegangan mendasar antara distribusi dan kontrol atas hubungan pelanggan
- Jika sistem-sistem ini memang terhubung lewat API yang terabstraksi, maka tidak jelas mengapa pengguna atau developer harus terkunci pada satu pemain tertentu
- Bahkan jika OpenAI dan Gemini memakai standar berbeda, tidak ada alasan developer tidak bisa mendukung keduanya sekaligus, dengan kode yang jauh lebih sedikit dibanding mengembangkan aplikasi untuk iOS dan Android
- Juga belum tentu masuk akal untuk masuk ke Tinder, Zillow, dan Workday dengan akun yang sama
Pertanyaan inti: absennya 'power'
- Istilah seperti platform, ekosistem, leverage, dan efek jaringan memang sering dipakai di industri teknologi, tetapi makna nyatanya sering kabur
- Konsep intinya adalah 'power': kemampuan memaksa pengguna tetap memakai sistem tertentu bahkan ketika mereka tidak menginginkannya
- Microsoft, Apple, Facebook, dan Amazon memiliki power semacam ini
- Yang sungguh dicapai platform adalah memanfaatkan energi kreatif seluruh industri teknologi agar segala sesuatu bisa dibangun dalam skala besar tanpa harus diciptakan sendiri, tetapi semuanya tetap berjalan di atas sistem miliknya
- Foundation model jelas punya efek pengganda, tetapi jika pesaing bisa membuat hal yang sama, maka tidak ada alasan mengapa semua orang harus memakai milik satu perusahaan tertentu
- Jika tidak ada alasan struktural yang membuat sebuah perusahaan selalu bisa tetap lebih baik daripada pesaing, tak peduli berapa banyak uang dan upaya yang mereka keluarkan, maka yang tersisa hanyalah eksekusi harian
- Keunggulan dalam eksekusi bisa menjadi aspirasi, dan beberapa perusahaan memang mempertahankannya dalam waktu lama, tetapi itu bukan strategi
Kesimpulan
- OpenAI berada dalam kondisi tanpa keunggulan monopolistik di sisi teknologi, produk, maupun ekosistem
- Meski memiliki basis pengguna besar dan kekuatan modal, daya saing yang berkelanjutan masih belum terbangun
- Tidak adanya efek jaringan platform, batas diferensiasi produk, dan ketidakpastian investasi infrastruktur menjadi risiko utama
- Pada akhirnya, daya saing OpenAI bergantung pada eksekusi harian dan kecepatan adaptasi terhadap pasar
Catatan kaki
- Perbandingan dengan strategi era ZIRP 'modal sebagai senjata': di masa suku bunga rendah, perusahaan berusaha meraih skala dengan modal murah lalu mempertahankannya lewat efek jaringan; ini berhasil pada Uber tetapi gagal pada WeWork yang tidak punya efek jaringan—OpenAI mirip dalam hal tidak memiliki efek jaringan
- Hasil yang sangat berbeda juga mungkin terjadi: berbagai model dalam beragam ukuran dan bentuk tersedia dalam jumlah besar, sebagian berjalan gratis di edge, sehingga oligopoli infrastruktur AI bisa menjadi sama tidak pentingnya dengan oligopoli infrastruktur SQL
- Microsoft, Google, Apple, dan Meta bahkan di bawah dinamika winner-takes-most pun tidak pernah merasa mereka sudah menang, dan selalu terus menoleh ke belakang
- Ungkapan Andy Grove "only the paranoid survive" adalah simbol dari psikologi tersebut
- Intel pernah memiliki efek jaringan dan keunggulan teknis, lalu kehilangan keduanya
1 komentar
Opini Hacker News
Orang-orang meremehkan stickiness OpenAI
Memiliki hampir 1 miliar pengguna adalah hambatan masuk yang nyata
Istri saya juga memakai ChatGPT setiap hari, tetapi tidak merasa ada alasan untuk mencoba yang lain
Riwayat percakapannya banyak sehingga sulit pindah, dan monetisasi berbasis iklan terlihat seperti pilihan yang alami
Di pasar konsumen, OpenAI berada pada posisi yang lebih menguntungkan dibanding para pesaing lain
Hampir tidak ada efek jaringan atau efek pembelajaran UI, dan riwayat percakapan semata sulit menjelaskan nilai tersebut
Selain itu, karena ke depan sebagian besar perangkat dan aplikasi akan menyertakan fitur AI secara default, pada akhirnya besar kemungkinan ini akan terkomoditisasi hingga level backend API
Pengguna gratis tampaknya akan langsung pindah ke layanan gratis lain jika iklannya bertambah banyak
Bahkan pasangan saya baru-baru ini pindah ke DeepSeek saat terjadi gangguan, dan tidak kembali lagi
Artikel The Register juga mengatakan hal yang sama
Malah Google bisa lebih diuntungkan — jika data pribadi seperti email, foto, dan riwayat lokasi diintegrasikan ke AI, personalisasi yang jauh lebih kuat akan menjadi mungkin
Untuk kalangan enterprise juga, integrasi dengan Google Docs dan GCP terasa alami
Dalam jangka panjang, bahkan terlihat mungkin ada model yang menggantikan tim dengan “AI + beberapa engineer Google”
Ada risiko terjebak pada posisi yang “serba nanggung untuk semua orang” karena mencoba membidik terlalu banyak target sekaligus
Fakta bahwa mereka tidak memiliki infrastruktur sendiri juga menjadi faktor yang mengkhawatirkan
Jika tren berubah, OpenAI juga bisa tersingkir seperti Grok atau Perplexity
Artikel terkait: MIT Technology Review
Saya penasaran berapa lama lagi hingga model lokal mencapai tingkat yang dapat mencakup sebagian besar use case
Sekitar 5 tahun lagi, OpenAI saat ini mungkin akan terlihat seperti sistem VAX pada 1970-an
Pada akhirnya, agar LLM lokal menjadi cukup bagus, dibutuhkan izin akses ke API Google
Melihat laju pertumbuhan VRAM pada GPU konsumen, tampaknya sulit menjalankan model lokal berperforma tinggi sebelum 2035
Model yang lebih cepat tentu bagus, tetapi tetap membutuhkan chip mahal, dan sepertinya masih perlu waktu sampai menjadi produk konsumen
Datacenter jauh lebih efisien daripada home server, jadi model lokal kemungkinan hanya akan menjadi selera segelintir orang
Saya lebih menyukai layanan chat AI yang berfokus pada privasi
Saya membandingkan Lumo+ dari Proton dan Duck.ai dari DuckDuckGo lalu memilih Lumo+
Riwayat chat terintegrasi dengan data Proton dan bisa diakses dari semua perangkat
Untuk pekerjaan teknis saya memakai Gemini Plus atau Anthropic, tetapi untuk percakapan pribadi saya menggunakan AI privat
Dalam situasi sensitif seperti masalah kesehatan keluarga, perlindungan data pribadi seharusnya menjadi default
Risiko privasi hanya bersifat teoretis, sedangkan secara nyata manfaatnya jauh lebih besar
Saya memakai Kimi-k2 di Tinfoil untuk pekerjaan sensitif
Tidak jauh berbeda dari BigLabs, tetapi ada juga layanan seperti privatemode.ai atau confer.to yang menargetkan kerahasiaan setingkat Apple AI
Menurut saya ini adalah artikel yang paling baik menganalisis daya tahan ekonomi OpenAI
OpenAI tampaknya mengambil strategi agar pasar menjadikannya “entitas yang tak bisa dijatuhkan”
Persaingan AI yang meluas menjadi persaingan politik antarnegara juga terlihat sebagai bagian dari strategi ini
Skeptisisme publik terhadap AI besar, dan bahkan jika gagal, dampak sosialnya tidak akan terlalu besar
Google Gemini paling unggul dari sisi integrasi (Android, WearOS, Google Home, pengenalan suara, dll.)
Anthropic Claude unggul dalam integrasi coding
Meta mempertahankan kehadirannya melalui open source, tetapi tidak memiliki daya pimpin pasar
UX frontend lebih baik di Claude, tetapi Codex adalah pilihan paling worth it
Karena komunitas open source punya struktur yang bisa diakses, diferensiasi ClaudeCode menjadi lemah
Sejak OpenAI menampilkan iklan “memori Anda hampir penuh”, saya memakai beberapa AI secara paralel
Penggunaan saya tersebar ke Grok, Alexa+, Gemini Plus, Copilot, Claude Code, Opencode, dan lain-lain
Saya suka struktur yang tidak bergantung pada satu pun dari mereka
Jika perlu, saya bisa pindah ke layanan lain kapan saja
Peluang integrasi vertikal (vertical integration) sedang diremehkan
Seperti Anthropic yang sempat mengatakan tidak akan membuat IDE sendiri lalu berbelok ke Claude Code, ada kemungkinan ekspansi ke tiap bidang seperti hukum, medis, dan lain-lain
Model open source tertinggal 6~12 bulan sehingga kesenjangannya bisa melebar
Jika hanya melihat code generation, rasanya sudah akan berada di level yang cukup berguna
Jika AGI terwujud, semua perusahaan berbasis pengetahuan bisa menjadi tidak berarti
Rasanya perusahaan AI baru juga tidak akan mudah masuk
Jika produk seperti “Claude for Accountants” lebih mahal daripada Claude biasa, daya yakinnya lemah
Jika perkembangan AI terus berlanjut, filosofi berpusat pada pengguna ala Steve Jobs saat ini mungkin berbeda arah dengan orientasi AI
ChatGPT bukan dibuat untuk menyelesaikan masalah pengguna tertentu, melainkan produk yang kebetulan menemukan pasar
Apple tampaknya masih belum tahu bagaimana harus menangani AI, tetapi perlu belajar pendekatan berpusat pada alat seperti Anthropic atau OpenClaw
OpenAI juga punya hal yang bisa dipelajari, tetapi posisinya tidak seuntung Apple atau Google
Pada akhirnya, pasar AI akan bergerak menuju ekosistem yang jauh lebih beragam
Saat sebagai penutur asli bahasa Inggris saya mengunjungi Kosta Rika, saya sering melihat penduduk setempat memakai ChatGPT untuk menerjemahkan ketika ada hambatan bahasa
Artikel-artikel kiamat AI seperti ini kebanyakan berbicara dari sudut pandang valuasi perusahaan
Tetapi jika dilihat dari sudut pandang kemanusiaan, justru optimistis
Dalam generasi komputasi ini, mungkin tidak ada perusahaan tertentu yang punya kekuatan untuk mendorong orang ke arah yang tidak mereka inginkan
Itu hal yang baik