Ledakan investasi kecerdasan buatan sedang dibandingkan dengan gelembung dot-com awal tahun 2000-an, dengan para pengamat industri teknologi mengangkat kekhawatiran tentang pengeluaran yang tidak berkelanjutan dan imbal hasil yang dipertanyakan. Sementara perusahaan teknologi besar menuangkan miliaran dolar ke dalam infrastruktur AI dan startup, diskusi komunitas mengungkapkan skeptisisme yang berkembang tentang viabilitas jangka panjang model bisnis AI saat ini.
Gema Era Dot-Com
Para veteran industri teknologi melihat pola-pola yang familiar muncul. Pembangunan besar-besaran pusat data untuk pelatihan AI mencerminkan ekspansi berlebihan yang menjadi ciri khas ledakan internet akhir 1990-an. Saat itu, perusahaan seperti Nortel dan tak terhitung startup membakar uang investor sebelum runtuh, meninggalkan gedung kantor kosong dan opsi saham yang tidak berharga. Pengeluaran infrastruktur AI hari ini mengikuti lintasan yang serupa, dengan perusahaan berinvestasi besar-besaran dalam kluster GPU dan daya komputasi tanpa jalur yang jelas menuju profitabilitas.
Perbandingan ini meluas melampaui sekadar pola pengeluaran. Seperti gelembung dot-com, investasi AI saat ini lebih didorong oleh ketakutan kehilangan momentum daripada fundamental bisnis yang solid. Perusahaan membuat taruhan besar pada kemampuan AI yang mungkin tidak terwujud secepat atau seprofitabel yang dijanjikan.
Perbandingan Gelembung - Dot-Com vs. AI:
- Dot-Com (1990s-2000s): Pembangunan berlebihan ruang kantor, kegagalan startup, opsi saham yang tidak berharga
- AI (2020s): Pembangunan berlebihan pusat data, biaya komputasi tinggi, model pendapatan yang tidak pasti
- Perbedaan Utama: Pemimpin AI saat ini ( Google , Microsoft , Apple ) memiliki bisnis inti yang menguntungkan untuk menyerap kerugian
Masalah Profitabilitas
Meskipun ada gembar-gembor seputar kecerdasan buatan, banyak perusahaan AI berjuang dengan apa yang disebut orang dalam industri sebagai ekonomi unit yang buruk - deskripsi kasar namun akurat tentang ketidakmampuan mereka menghasilkan keuntungan yang berkelanjutan. Biaya pelatihan dan menjalankan model bahasa besar tetap sangat tinggi, sementara aliran pendapatan tetap tidak pasti.
Bahkan aplikasi AI yang sukses seringkali berfungsi sebagai alat produktivitas yang mahal daripada transformator bisnis yang revolusioner. Banyak pengguna menemukan AI membantu untuk tugas-tugas kecil seperti menulis skrip atau brainstorming ide, tetapi utilitas ini tidak membenarkan investasi besar yang sedang dilakukan. Kesenjangan antara nilai praktis AI saat ini dan potensi teoretisnya terus melebar seiring perusahaan menghabiskan lebih banyak untuk pengembangan dan infrastruktur.
Kekhawatiran Utama Investasi AI:
- Pembangunan infrastruktur GPU yang mengingatkan pada ekspansi berlebihan era dot-com
- Biaya pelatihan dan inferensi yang tinggi untuk model bahasa besar
- Jalur menuju profitabilitas yang tidak jelas bagi banyak startup AI
- Kesenjangan antara utilitas praktis AI dan investasi besar-besaran
Dinamika Pasar dan Tantangan Waktu
Gelembung AI saat ini berbeda dari gelembung teknologi sebelumnya dalam satu cara yang krusial: para pemain utama sudah merupakan perusahaan yang menguntungkan dengan aliran pendapatan yang beragam. Tidak seperti startup dot-com murni, perusahaan seperti Microsoft , Google , dan Apple dapat menyerap kerugian AI melalui bisnis yang sudah ada. Namun, ini tidak menghilangkan risiko sepenuhnya.
Pembangunan besar-besaran pusat data mengingatkan saya pada periode waktu itu. Ya, semuanya akan runtuh.
Tantangannya terletak pada waktu. Gelembung pasar dapat bertahan lebih lama dari yang disarankan analisis rasional, membuat investor sulit mengetahui kapan harus keluar. Ekonom terkenal John Maynard Keynes pernah mengamati bahwa pasar dapat tetap irasional lebih lama daripada investor dapat tetap solvabel - prinsip yang berlaku langsung untuk siklus investasi AI saat ini.
Tantangan Waktu Pasar:
- Prinsip Keynes : Pasar dapat bertahan irasional lebih lama daripada investor dapat bertahan solven
- Sulit untuk memprediksi waktu yang tepat dari pecahnya gelembung
- Perusahaan teknologi besar dapat menahan kerugian AI melalui aliran pendapatan yang sudah ada
- Perusahaan AI swasta lebih rentan terhadap pemotongan pendanaan
Aplikasi Dunia Nyata vs. Gembar-gembor
Meskipun alat AI telah menemukan kasus penggunaan yang genuine, aplikasi praktisnya seringkali tidak memenuhi janji transformatif yang dibuat oleh perusahaan dan investor. Banyak profesional menggunakan AI sebagai mesin pencari canggih atau asisten penulisan, tetapi aplikasi ini tidak memerlukan sumber daya komputasi besar yang sedang dibangun perusahaan.
Ketidaksesuaian antara kemampuan AI saat ini dan infrastruktur yang dibangun untuk mendukungnya menunjukkan masalah kelebihan kapasitas yang signifikan. Ketika gelembung akhirnya mengempis, sebagian besar perangkat keras mahal ini mungkin akan menganggur atau digunakan kembali untuk tugas komputasi lain dengan sebagian kecil dari biaya aslinya.
Melihat ke Depan
Gelembung investasi AI kemungkinan akan mengikuti pola gelembung teknologi sebelumnya: euforia awal, diikuti oleh pemeriksaan realitas, kemudian koreksi yang memisahkan teknologi yang benar-benar berguna dari konsep yang terlalu dibesar-besarkan. Pertanyaannya bukan apakah AI akan terus berguna - hampir pasti akan - tetapi apakah tingkat investasi saat ini dan valuasi perusahaan mencerminkan ekspektasi realistis tentang dampak ekonomi jangka pendek AI.
Investor dan perusahaan cerdas sudah mempersiapkan koreksi yang akan datang dengan fokus pada aplikasi AI praktis dengan kasus bisnis yang jelas daripada mengejar siklus hype terbaru. Para penyintas gelembung ini kemungkinan akan menjadi mereka yang membangun bisnis berkelanjutan di sekitar kemampuan aktual AI daripada potensi teoretisnya.
Referensi: Pluralistic: The real (economic) AI apocalypse is nigh (27 Sep 2023)