Telset.id – Adopsi alat kecerdasan buatan (AI) oleh bisnis mengalami perlambatan pada Agustus, menurut data belanja dari 70.000 perusahaan yang dikumpulkan oleh perusahaan pembayaran Ramp. Survei terbaru menunjukkan 56% pelanggan Ramp membayar produk AI pada Agustus, hanya naik 0,4% dari bulan sebelumnya.
Perlambatan ini bukan pertama kalinya terjadi. Tahun lalu, indeks AI Ramp juga menunjukkan pertumbuhan adopsi yang hampir tidak ada antara Agustus dan Oktober, sebelum kembali meningkat di akhir tahun. Namun, laju ekstrem pembangunan AI membuat perlambatan kecil sekalipun menjadi perhatian karena investasi besar-besaran pada infrastruktur AI oleh laboratorium frontier dan hyperscaler bertumpu pada harapan pendapatan yang cukup untuk membayar kembali investasi tersebut.
Sejauh ini, penggunaan AI telah tumbuh tajam, terutama karena para insinyur perangkat lunak mengadopsi alat coding agen. Namun jika adopsi melambat, pendapatan kemungkinan besar juga akan ikut melambat. Angka Ramp mungkin melebih-lebihkan adopsi secara keseluruhan karena basis pelanggannya yang sangat teknologis. Survei Biro Sensus AS yang diperbarui pada 23 Agustus menunjukkan hanya 22% bisnis yang melaporkan menggunakan AI.
Survei Ramp memang tidak sepenuhnya mewakili pasar, tetapi merupakan salah satu dari sedikit kumpulan data belanja langsung yang tersedia dan berpotensi menjadi indikator utama. Data ini diambil pada Agustus, ketika sebagian besar industri sedang berlibur, yang mungkin menjelaskan perlambatan tersebut.
Tanda Peringatan Lain untuk Perusahaan AI
Ekonom Ramp, Ara Kharazian, menyebutkan adanya tanda peringatan lain bagi perusahaan yang bergantung pada belanja token. Pertama, penurunan signifikan belanja AI per karyawan di 1% perusahaan pengguna AI teratas dalam sampelnya, turun hampir 10% menjadi $7.205. Penurunan ini mungkin disebabkan faktor liburan, tetapi juga mencerminkan turunnya biaya token.
Seiring OpenAI dan Anthropic memangkas harga, rata-rata biaya token turun menjadi $0,68 per juta token, dibandingkan puncak tahun 2026 sebesar $1,15 per juta token pada Maret. Data ini menunjukkan bahwa laboratorium AI belum mampu mengompensasi pemotongan harga dengan volume yang terus bertumbuh.
Insentif yang sama membuat banyak pelanggan memilih model lama yang lebih murah seperti ChatGPT 5.6-Terra milik OpenAI dan Sonnet milik Anthropic, alih-alih menggunakan rilis frontier yang lebih canggih. Karyawan di laboratorium frontier telah menyatakan bahwa sebagian besar biaya pelatihan dapat kembali dalam beberapa minggu pertama perilisan model baru, dan adopsi yang lebih lambat dapat mengancam dinamika tersebut.
Meskipun banyak pembicaraan tentang model open-weight yang mengancam laboratorium frontier, hanya 6,4% bisnis yang membelanjakan AI menggunakan platform model-serving atau inference pada Agustus. Pangsa ini memang tumbuh stabil, tetapi belum cukup cepat untuk mendorong dinamika adopsi bisnis yang lebih luas.
“Kami menunjukkan bahwa persaingan antara OpenAI dan Anthropic membuat AI lebih mudah diakses, dan juga mendorong harga turun bagi perusahaan—dan bukan hanya menurunkan harga, tetapi juga menurunkan belanja di 1% perusahaan teratas yang sebelumnya diharapkan pasar untuk mendorong sebagian besar pertumbuhan ke depan,” ujar Kharazian.
Hal ini juga membantu menjelaskan fokus laboratorium AI untuk memenangkan pengguna non-teknis melalui alat kerja sama AI. Kondisi ini juga relevan dengan upaya berbagai perusahaan dalam mengendalikan biaya AI mereka, seperti yang dilakukan Rippling melalui AI Spend Console.
Baca Juga:
Titik data ini bisa menjadi pertanda buruk bagi pembangun model atau hyperscaler yang memiliki pesanan chip senilai ratusan miliar dolar. Namun, Kharazian mencatat, “itu tergantung pada siapa Anda di pasar. Jika perusahaan Anda menggunakan AI, ini kabar baik.”
Perlambatan adopsi ini menunjukkan bahwa meskipun AI terus berkembang, dinamika pasar sedang berubah. Perusahaan kini lebih selektif dalam memilih model yang digunakan, memprioritaskan efisiensi biaya dibandingkan sekadar menggunakan teknologi tercanggih. Tren ini juga sejalan dengan upaya efisiensi yang dilakukan berbagai perusahaan teknologi besar, seperti keputusan Uber PHK 3.000 karyawan demi efisiensi operasional.
Bagi perusahaan yang bergantung pada pendapatan dari belanja AI, data ini menjadi sinyal untuk mengevaluasi strategi harga dan model bisnis mereka. Sementara bagi pengguna AI, kondisi ini justru menguntungkan karena harga token semakin terjangkau dan persaingan antar penyedia layanan semakin ketat, mendorong inovasi dan aksesibilitas yang lebih baik.
Komentar
Belum ada komentar.