Kondisi startup tahun 2026 menurut survei Supabase

 (supabase.com)
8 poin oleh GN⁺ 22 jam lalu | Belum ada komentar. | Bagikan ke WhatsApp
  • Dari survei terhadap 2.000 pembangun startup, para pendiri pada 2025~2026 berubah menjadi lebih tua, non-teknis, dan berpusat pada solo founder, kode yang ditulis AI menjadi lazim, dan lokasi pendirian startup juga makin tersebar
  • Anthropic muncul sebagai pemimpin dalam alat pengembang, langganan berbayar, penyedia model, dan agent SDK; tingkat penggunaan Claude Code mencapai 63%, langganan berbayar Claude 59%, dan penggunaan model Anthropic/Claude 64%
  • Sebanyak 61% responden menghasilkan lebih dari separuh codebase mereka dengan AI, tetapi tim dengan porsi kode AI yang lebih tinggi cenderung belum berhasil memonetisasi dan paling sering menyebut akuisisi pelanggan sebagai tantangan terbesar
  • Stack semakin terkonsolidasi di sekitar database keluarga Postgres serta Supabase, Vercel, dan Cloudflare, sementara agent dan MCP juga makin meluas, tetapi monitoring, manajemen prompt, dan sistem evaluasi masih tertinggal
  • Membangun jadi lebih mudah, tetapi penjualan dan operasional tetap sulit, sehingga makin banyak tim yang tidak memakai SaaS CRM/analitik/observability atau membangunnya sendiri; sebagian kecil startup yang membangun komunitas menunjukkan konversi pelanggan lebih tinggi dari open source dan kanal developer

Tim pendiri makin kecil dan beragam

  • Porsi solo founder naik 8 poin persentase dari 53% pada 2025 menjadi 61% pada 2026, sementara tim co-founder berdua menurun
    • Jumlah pendiri tercatat 61% satu orang, 29% dua orang, 7% tiga orang, dan 3% empat orang atau lebih
  • Porsi technical founder turun dari 82% menjadi 78%, sehingga pendiri non-teknis mencapai 22%; kelompok ini lebih banyak memanfaatkan pembuatan kode dengan AI dibanding kelompok lain
  • Pendiri berusia 40 tahun ke atas naik dari 18% menjadi 25%, dan semua kelompok usia 40+ meningkat secara signifikan secara statistik, sementara usia 22~29 turun 4 poin persentase
    • Distribusi usia adalah 32% usia 22~29, 24% usia 30~39, 20% usia 18~21, 14% usia 40~49, 7% usia 50~59, dan 2% usia 60+
  • Lokasi kantor pusat tercatat 28% di Amerika Utara, 28% di Eropa, 17% di Asia, 9% di Afrika, 7% remote, dan 6% di Amerika Selatan
    • Eropa dan Afrika masing-masing tumbuh 3 poin persentase, dengan penyebaran ke Toronto, Chicago, Denver, Austin, serta berbagai wilayah di Eropa, Asia, dan Afrika
    • Di kota-kota besar Amerika Utara, San Francisco Bay Area mencatat 9%, New York City 8%, Toronto 4%, serta Austin dan Chicago masing-masing 3%

Pasar alat AI yang direstrukturisasi di sekitar Anthropic

  • Claude Code paling sering disebut sebagai alat pengembang yang wajib dimiliki, dan juga menempati peringkat pertama untuk penggunaan alat coding AI dengan 63%
    • Disusul oleh Visual Studio Code 44%, Cursor 31%, Antigravity 22%, Lovable 15%, dan ChatGPT/Codex 13%
    • Cursor turun 19 poin persentase, v0·Bolt·Windsurf masing-masing turun 6~9 poin persentase, sementara pendatang baru Antigravity naik ke posisi ke-4
  • Langganan berbayar Claude hampir dua kali lipat dari 28% menjadi 59%, sementara OpenAI/ChatGPT turun dari 57% menjadi 39%
    • Gemini 27%, Cursor 20%, GitHub Copilot 17%, Lovable 11%, dan tim tanpa langganan AI berbayar hanya 3%
  • Pada penyedia model, Anthropic/Claude juga naik dari 38% menjadi 64% dan menjadi pilihan default, sementara OpenAI turun dari 69% menjadi 52%
    • Gemini 44%, Grok dan model buatan sendiri masing-masing 11%, dan Hugging Face 10%
    • Seiring pangsa Hugging Face dan model buatan sendiri turun tajam, jumlah tim yang menjalankan inferensi sendiri juga ikut menurun

Pembuatan kode sudah umum, tetapi monetisasi tertinggal

  • Sebanyak 61% responden mengatakan AI menulis lebih dari separuh codebase mereka, dan 40% tim bahkan menghasilkan 76~100% kode mereka dengan AI
    • Porsi kode AI adalah 21% untuk 51~75%, 16% untuk 26~50%, 11% untuk 11~25%, 9% untuk 1~10%, dan hanya 2% tim yang tidak menggunakannya sama sekali
  • Di antara pendiri non-teknis, porsi yang menghasilkan 76~100% kode dengan AI mencapai 54%, dan naik menjadi 60% pada kelompok usia 50~59
    • Pendiri yang lebih tua menggunakan AI lebih banyak daripada yang muda, dan semakin tinggi usia, semakin besar pula porsi kode AI
  • Semakin tinggi porsi kode hasil AI, semakin besar kemungkinan tim belum berhasil memonetisasi dan menganggap akuisisi pelanggan sebagai tantangan utama
    • Salah satu cara membaca hubungan ini adalah bahwa startup tahap awal memakai AI lebih banyak sekaligus masih berada di tahap awal monetisasi

Stack teknologi yang terkonsolidasi pada Postgres dan frontend baru

  • Sebanyak 80% responden memilih Postgres dalam satu bentuk atau lainnya, naik dari 76% tahun sebelumnya
    • Tingkat penggunaan per database adalah Supabase 49%, PostgreSQL 22%, Redis 6%, MySQL dan Firebase masing-masing 5%, serta SQLite dan MongoDB masing-masing 4%
    • MongoDB turun 5 poin persentase, MySQL 3 poin persentase, Firebase 2 poin persentase, sementara Neon, DynamoDB, dan Convex pertama kali masuk daftar pilihan dan meraih pangsa kecil
  • Dalam survei pertama untuk penyedia autentikasi pada 2026, Supabase Auth meraih 72%
    • Disusul Auth0 13%, NextAuth/Auth.js 12%, buatan sendiri 11%, Firebase Auth 9%, dan Clerk 4%
    • Sekitar 25% yang tidak memilih opsi Supabase apa pun menjadi batas bawah yang cukup pasti untuk rentang potensi migrasi
  • Pada hosting dan cloud, Supabase mencatat 65%, Vercel 45%, Cloudflare 27%, dan AWS 21%
    • Vercel sudah unggul atas AWS pada 2025, dan pada 2026 memperlebar selisihnya 9 poin persentase lagi
    • Cloudflare tumbuh paling cepat hingga menyalip AWS, sementara semua hyperscaler kehilangan pangsa
  • Di frontend, React 56% dan Next.js 53% tetap tumbuh, sementara Expo 10%, TanStack 8%, HTMX 4%, Astro 3% baru muncul dengan porsi yang bermakna
    • Mobile native mencapai 18%, naik 3 poin persentase; Flutter 11%, Vue 7%, dan Svelte 3%

Agent dan MCP meluas, tetapi fondasi operasional masih kurang

  • Sebanyak 52% responden sedang membangun atau berencana membangun agent; secara statistik mirip dengan tahun sebelumnya, tetapi kelompok yang menunda penilaian berkurang
    • Penggunaan utamanya adalah otomasi workflow 59%, analisis data 49%, personalisasi dan rekomendasi 40%, otomasi dukungan pelanggan 38%, pembuatan konten 37%, dan dukungan riset 31%
    • Juga dipakai untuk sales dan lead generation 29%, edukasi dan pelatihan 27%, alat internal 25%, serta pemodelan keuangan dan prediksi 20%
  • Di antara pembangun agent, porsi yang menjalankan multi-agent di production adalah 24%, 21% sedang dikembangkan, dan 35% sedang direncanakan
  • Sebanyak 47% tim tidak memiliki sistem formal untuk mengelola prompt production; hardcoding di source code 26% dan file prompt yang dikelola dengan version control 25% menyusul di belakangnya
    • Platform manajemen prompt khusus 11%, feature flag untuk variasi 10%, dan CMS atau layanan konfigurasi 8%
  • Untuk evaluasi model AI, pengujian manual dan iterasi prompt paling banyak dengan 52%, dan tim tanpa prosedur evaluasi formal juga mencapai 36%
    • User feedback loop 27%, penilaian oleh LLM 26%, A/B test production 20%, kumpulan evaluasi otomatis buatan sendiri 17%, dan alat evaluasi pihak ketiga 7%
  • Sebanyak 59% tim tidak memonitor workload AI secara terpisah; dashboard buatan sendiri 20%, OpenTelemetry 9%, dan Langfuse, LangSmith, Datadog masing-masing 7%
  • Setahun setelah peluncuran Model Context Protocol, porsi yang memakai MCP di production mencapai 29% dan yang bereksperimen 28%, total 57%

Startup yang tidak membeli SaaS operasional

  • Di antara startup yang memiliki aktivitas penjualan, porsi yang tidak punya CRM atau alat sales formal naik 11 poin persentase dari 43% menjadi 53%
    • Google Sheets 23%, Notion/Airtable 14%, HubSpot 11%, Salesforce 4%, dan semua CRM utama kehilangan pangsa
    • Tim bergerak ke arah membangun CRM sendiri atau tidak memakainya sama sekali
  • Tim yang tidak memakai alat observability mencapai 56%, dan di antara yang memakai, solusi buatan sendiri tumbuh paling cepat hingga 10%
    • Sentry tetap memimpin di 19% dengan pertumbuhan tipis, Grafana 9%, OpenTelemetry 6%, serta Datadog dan Prometheus masing-masing 5%
    • Pasar tampak terbelah antara Sentry untuk error tracking dan dashboard buatan sendiri untuk kebutuhan lainnya
  • Pada alat analitik dan pertumbuhan, dashboard buatan sendiri naik 6 poin persentase, dan jawaban belum melakukan pelacakan naik 5 poin persentase
    • HubSpot, Salesforce, Mixpanel, dan Segment semuanya kehilangan pangsa, mengulang pola di mana tim melewati produk vendor untuk membangun alat internal atau tidak mengukur sama sekali

Kesenjangan akuisisi pelanggan dan komunitas

  • Untuk pelanggan berbayar awal, jawaban terbanyak adalah jaringan pribadi dan profesional dengan 56%, diikuti cold outreach dan sales 35%, inbound dari media sosial 29%, dan konten 21%
    • Komunitas developer 14%, pengguna open source yang terkonversi 8%, accelerator 7%, serta Hacker News atau Product Hunt 6%
    • Porsi yang sama sekali belum mencoba mendapatkan pelanggan berbayar naik dari 62% tahun sebelumnya menjadi 67%
  • Founder-led sales tetap umum, dan staf sales khusus biasanya baru bergabung setelah perekrutan karyawan ke-10
    • Porsi yang memilih product-led growth naik 4 poin persentase hingga mencapai separuh total, sementara tim yang belum menentukan pendekatan berkurang
  • Pricing bertingkat berdasarkan fitur naik 12 poin persentase dari 23% menjadi 36% di antara responden yang memilih model harga
    • Startup mulai menetapkan struktur harga lebih awal dalam siklus hidupnya, dan kelompok yang masih bereksperimen menurun
  • Startup yang membangun komunitas developer hanya 10~11%, sementara 47~48% belum membangunnya dan 24% sedang merencanakan atau mengerjakannya
  • Tim yang membangun komunitas jauh lebih banyak mendapatkan pelanggan pertama dari kanal developer dan open source dibanding tim yang tidak
    • Porsi Discord, Slack, Reddit adalah 38% vs 7%, pengguna open source yang terkonversi 29% vs 3%, dan konten 35% vs 20%
    • Inbound sosial mirip di 30% vs 27%, tetapi cold outreach 32% vs 36% dan jaringan pribadi 47% vs 57% lebih tinggi pada tim tanpa komunitas
    • Dalam lingkungan di mana siapa pun bisa merilis produk, distribusi menjadi bottleneck, dan tim yang membangun komunitas memiliki jalur akuisisi pelanggan yang berbeda

Pendiri menjauh dari kanal lama dan kecemasan bisnis baru

  • Penggunaan media sosial oleh pendiri menurun di semua platform utama kecuali TikTok
    • Platform yang dipakai setidaknya 3 kali per minggu adalah YouTube 61%, Instagram dan LinkedIn masing-masing 51%, X 38%, Reddit 28%, Discord 21%, dan TikTok 18%
    • X turun 6 poin persentase, LinkedIn 3 poin persentase, dan Reddit serta Discord turun 3~4 poin persentase
    • Jawaban yang mengatakan telah meninggalkan media sosial adalah 11%, dan tidak memiliki persona online naik 5 poin persentase menjadi 33%
  • Responden yang tidak menghadiri konferensi industri naik 10 poin persentase hingga mencapai 60%
    • Google Cloud Next 12%, AWS re:Invent 11%, Y Combinator Demo Day dan Web Summit masing-masing 9%, serta Microsoft Build dan Open Source Summit masing-masing 8%
    • Seiring pangsa acara utama menurun, pasar yang bisa dijangkau oleh pemasaran developer berbasis konferensi juga menyusut
  • Dalam tantangan bisnis terbesar, kompleksitas teknis turun dari 24% menjadi 11%, mencatat perubahan terbesar dalam seluruh survei
    • Akuisisi pelanggan 32%, product-market fit 14%, penggalangan dana 13%, burnout 11%, persaingan dan disrupsi AI 7%, serta cash burn dan runway 4%
    • Burnout, persaingan AI, dan kecemasan runway yang baru ditambahkan mengambil porsi yang mirip dengan bagian yang sebelumnya memilih kompleksitas teknis
    • Pada tim berukuran 1~10 orang, burnout sudah melampaui kompleksitas teknis sebagai tantangan terbesar kedua
  • Jawaban yang optimistis terhadap kondisi dunia adalah 57%, turun 1 poin persentase dari tahun sebelumnya, tetapi tidak signifikan secara statistik
    • Di kalangan pendiri, 58% optimistis, tetapi pada non-pendiri 49%; total 27% netral dan 16% pesimistis
  • Semakin tinggi porsi kode AI, semakin tinggi optimisme dan semakin rendah tingkat monetisasi
    • Tingkat optimisme pendiri yang tidak memakai kode AI adalah 49%, sementara kelompok yang banyak memakai AI mencapai 61%
    • Porsi yang sedang memonetisasi saat ini adalah 56% pada kelompok tanpa AI, dan 31% pada kelompok yang banyak memakai AI
    • Tim yang paling banyak memakai AI cenderung lebih sering bootstrap, berada di tahap siklus hidup yang lebih awal, dan masih lebih sedikit terekspos pada permintaan pasar untuk produk yang mereka buat

Bacaan terkait

Belum ada komentar.

Belum ada komentar.