Kenapa Model Dasar AI Kini Jadi Komoditas Biasa, Bukan Keunggulan Mutlak
Teknologi
Kecerdasan Buatan
14 Sep 2025
283 dibaca
2 menit

Rangkuman 15 Detik
Model dasar semakin dilihat sebagai komoditas yang dapat dengan mudah dipertukarkan.
Perusahaan harus fokus pada penyesuaian model dan desain antarmuka untuk tetap kompetitif.
Keberhasilan aplikasi AI tidak selalu bergantung pada pengembangan model dasar yang baru.
Perkembangan AI selama ini sangat bergantung pada model dasar besar seperti GPT dari OpenAI, Anthropic, dan Google. Model-model ini dilatih dengan data masif dan membutuhkan biaya sangat besar. Namun, kini keuntungan besar dari pelatihan awal ini mulai menurun, dan fokus beralih ke tahap pelatihan lanjutan dan pengembangan antarmuka yang lebih cocok untuk penggunaan nyata.
Seiring waktu, semakin banyak perusahaan AI yang tidak lagi membangun model dasar sendiri. Mereka menggunakan model yang sudah ada dan menyesuaikannya untuk kebutuhan spesifik aplikasi mereka. Hal ini membuat model dasar seperti GPT, Claude, atau Gemini dianggap sebagai barang komoditas yang dapat diganti tanpa pengguna akhir menyadarinya.
Dulu, perusahaan yang menguasai pengembangan model dasar diperkirakan akan jadi penguasa industri AI. Namun, kini banyak startup yang sukses membangun layanan mereka di atas model-model yang bisa dipilih berdasarkan harga, kecepatan, dan fitur lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa model dasar besar tidak lagi memberi keunggulan kompetitif yang signifikan.
Meskipun begitu, perusahaan besar seperti OpenAI dan Anthropic masih punya modal besar dan merek yang kuat, serta infrastruktur yang solid. Mereka juga mungkin memiliki segmen pasar yang lebih sulit ditandingi, terutama di bidang konsumen. Namun, secara umum, persaingan di lapisan aplikasi semakin ramai dan mengikis dominasi model dasar.
Ke depan, nampaknya pembangunan model dasar baru secara besar-besaran akan kalah menarik dibandingkan fokus pada pemanfaatan model yang sudah ada dan pengembangan produk yang lebih spesifik. Ini juga berisiko bagi perusahaan besar yang menginvestasikan banyak uang pada model besar tanpa adaptasi strategi yang cepat.
Analisis Ahli
Martin Casado
Tidak ada moat inheren di tumpukan teknologi AI karena model-model coding dan generatif yang pertama justru kalah oleh pesaing baru.