AI ‘terbuka’ di Tiongkok adalah bisnis yang buruk, dan tidak seperti perangkat lunak sumber terbuka

Kecemasannya sudah berakhir Model AI terbaru Tiongkok ada fakta bisnis penting yang hilang: “berat terbuka” AI tidak sama dengan perangkat lunak sumber terbuka.

Sumber terbuka perangkat lunak, yang kodenya dibagikan secara bebas, bisa menjadi bisnis yang luar biasa. Memikirkan Topi Merahyang dibeli IBM seharga $34 miliar. Model AI open-weight berbeda – dan, sejauh ini, terbukti menjadi bisnis yang buruk.

Misalnya Z.ai, juga dikenal sebagai Zhipu. Itu diperdagangkan secara publik, jadi kita bisa melihat keuangannya. Tahun lalu, perusahaan Tiongkok tersebut kehilangan hampir $500 juta dari pendapatan sekitar $107 juta.

Zhipu adalah laboratorium di belakang GLM 5.2model AI berbobot terbuka yang memukau industri saat diluncurkan bulan lalu. Anda mungkin mengira sahamnya akan melonjak. Sebaliknya, saham Zhipu malah anjlok lebih dari 40% selama sebulan terakhir.

Mini Makssatu-satunya laboratorium AI independen Tiongkok yang diperdagangkan secara publik, kehilangan $250 juta tahun lalu karena pendapatan hanya $79 juta. Sahamnya telah jatuh lebih dari 50% dalam sebulan terakhir.

“Model open-weight memiliki jalur yang menantang untuk menghasilkan keuntungan,” tulis analis William Blair, Arjun Bhatia, dalam catatannya baru-baru ini kepada investor, dalam pernyataan yang meremehkan tahun ini.

AI kelas terbuka bukanlah perangkat lunak sumber terbuka

Perbedaan utamanya terletak pada ekonomi.

Perangkat lunak dapat didistribusikan hampir secara gratis. Setelah ditulis, mengirimkan salinannya kepada pelanggan lain praktis tidak memerlukan biaya apa pun. Margin keuntungan meningkat seiring pertumbuhan perusahaan perangkat lunak.

AI tidak bekerja seperti itu. Setiap jawaban memerlukan chip yang mahal, listrik, dan kapasitas pusat data. Unit perangkat lunak berikutnya hampir gratis; unit intelijen berikutnya tidak.

AI Tembakan Bulanlaboratorium Tiongkok lainnya, mengilustrasikan masalahnya minggu lalu. Model bobot terbuka Kimi K3 yang baru mengesankan industri dengan kinerja tingkat terdepan. Namun beberapa hari setelah peluncuran, perusahaan harus melakukannya menghentikan pendaftaran pelanggan baru karena tidak memiliki daya komputasi yang cukup untuk menjalankan model.

Jika Moonshot menjual perangkat lunak tradisional, menambahkan jutaan pengguna akan relatif mudah. Sebaliknya, setiap pelanggan baru meningkatkan tagihan infrastruktur perusahaan, sehingga membatasi pertumbuhannya.

Orang lain mengambil keuntungannya

Cara model AI open-weight dijalankan, sebuah proses yang dikenal sebagai inferensi, memperburuk situasi bisnis.

Laboratorium AI berbobot terbuka memberikan parameter numerik terlatih kepada pihak luar, sehingga mereka dapat mengunduh dan menjalankannya. (Parameter seperti angka kecil di dalam otak model yang menentukan bagaimana sistem ini belajar dari data dan keluaran apa yang dihasilkannya).

Setelah itu, model tersebut biasanya dijalankan oleh perusahaan lain, seperti raksasa cloud Amazon, Microsoft, Google, Oracle, dan Alibaba. Ada juga penyedia spesialis seperti AI kembang api dan Baseten, meskipun sebagian besar mereka menyewa kapasitas dari perusahaan cloud besar.

Perusahaan juga dapat mengunduh bobot terbuka ini dan menjalankan modelnya sendiri. Atau, mereka juga dapat menggunakan layanan inferensi milik pembuat model Tiongkok, namun di dunia Barat, sebagian besar pelanggan korporat tidak melakukan hal tersebut demi alasan keamanan data.

Hanya opsi terakhir yang secara andal menghasilkan pendapatan nyata bagi pembuat model. Dalam tiga kasus lainnya, laboratorium AI yang menghabiskan ratusan juta dolar untuk membangun model tersebut mungkin hanya menerima sedikit atau bahkan tidak menerima pendapatan berkelanjutan.

Hal ini membuat para pembuat model berada dalam posisi yang sulit. Mereka telah membayar mahal untuk melatih sistem tersebut, lalu menyumbangkan aset-aset utamanya.

Tidak heran jika saham Alibaba naik sekitar 13% selama sebulan terakhir, sementara laboratorium AI Zhipu dan MiniMax hancur.

Bukan Topi Merah

“Tidak seperti perangkat lunak sumber terbuka, model bobot terbuka tidak menghasilkan pendapatan yang signifikan dengan menjual dukungan, layanan, dan edisi perusahaan melalui penawaran gratis (buku pedoman Red Hat),” tulis Bhatia dari William Blair.

“Sebaliknya, mereka terutama menghasilkan pendapatan dengan menghosting model dan menjual komputasi inferensi. Namun beban kerja inferensi akan mengalir ke siapa pun yang dapat mengoperasikan infrastruktur inferensi dengan paling efisien, dan ini biasanya bukan penyedia model,” tambah analis tersebut.

Raimo Lenshow, seorang analis di Barclays, baru-baru ini kembali dari Tiongkok setelah meneliti sektor AI di negara tersebut. Dia mencapai kesimpulan serupa.

“Persaingan domestik yang ketat juga menyebabkan persaingan harga yang lebih agresif,” kata analis tersebut kepada investor. “Beberapa model utama tetap bersifat open-source atau open-weight, sehingga mempercepat tekanan harga di seluruh sistem. Meskipun hal ini membantu mendorong komersialisasi lebih cepat, hal ini juga menambah ketidakpastian terhadap profitabilitas jangka panjang bagi laboratorium AI tersebut.”

Jadi mengapa memberikan modelnya begitu saja?

Teknologi terbuka telah lama menjadi strategi bagi para penantang yang berusaha mengejar pemimpin pasar. Perusahaan yang memulai terlambat mungkin tidak dapat menandingi pelanggan atau distribusi pemimpin, namun mereka dapat menyebarkan teknologinya secara luas, menarik pengembang, dan membuat produk pemimpin lebih sulit dijual dengan harga premium.

Mungkin itulah yang coba dilakukan oleh Tiongkok dan laboratorium AI-nya. Model berbobot terbuka dipasang tekanan pada OpenAI, Antropisdan para pemimpin AS lainnya dengan menawarkan alternatif yang mumpuni dengan harga lebih rendah. Sekalipun laboratorium Tiongkok menghasilkan sedikit uang, mereka dapat memaksa pesaing Amerika untuk memotong harga dan mempersulit pengembalian miliaran dolar yang mereka keluarkan untuk melatih model-model baru.

Bhatia mengatakan laboratorium Tiongkok mungkin akan merilis model open-weight dengan “kurang memperhatikan keuntungan jangka pendek.” Dalam pandangannya, keterbukaan dapat mengubah AI yang canggih menjadi sebuah komoditas, sehingga melemahkan model bisnis perusahaan-perusahaan AS yang menutup teknologinya.

Imbalan finansial bagi laboratorium-laboratorium Tiongkok mungkin akan datang jauh di kemudian hari – atau mungkin kurang penting dibandingkan manfaat strategis yang lebih luas bagi Tiongkok.

Kepemimpinan Tiongkok kini secara terbuka mendorong strategi tersebut. Dalam pidatonya baru-baru ini di Shanghai, Presiden Xi Jinping mengatakan negara-negara harus memanfaatkan kesempatan ini untuk mendorong “sumber terbuka, keterbukaan, kolaborasi, dan berbagi.”

Pernyataan seperti itu lebih dari sekedar saran kebijakan biasa. Perusahaan teknologi Tiongkok diharapkan selaras dengan prioritas strategis pemerintah.

Setelah Xi menempatkan keterbukaan sebagai inti dari strategi AI Tiongkok, perusahaan seperti Moonshot, Zhipu, dan MiniMax kemungkinan akan menghadapi tekanan kuat untuk mengikuti arah tersebut – bahkan jika hal tersebut membuat jalan mereka untuk mendapatkan keuntungan menjadi jauh lebih sulit.

Mendaftarlah untuk buletin Tech Memo BI Di Sini. Hubungi saya melalui email di abarr@businessinsider.com.