Bentrokan Strategi | Mengapa CEO IBM Arvind Krishna tidak percaya pada visi triliun dolar Sam Altman – AGI nol hingga satu persen?

Siklus kematian 5 tahun: Risiko yang diremehkan bagi Nvidia, Microsoft, dan lainnya.

Di tengah hiruk pikuk investasi yang belum pernah terjadi sebelumnya di Silicon Valley, dengan triliunan dolar mengalir deras ke dalam perlombaan kecerdasan buatan super, salah satu CEO teknologi paling berpengalaman di dunia justru menarik rem darurat. CEO IBM, Arvind Krishna, memperingatkan: Perjudian ini tidak membuahkan hasil.

Mentalitas demam emas mencengkeram sektor teknologi global. Perusahaan-perusahaan seperti Microsoft, Google, dan Meta bersaing ketat dalam investasi di pusat data baru, didorong oleh rasa takut tertinggal dalam revolusi teknologi besar berikutnya. Visinya jelas: pengembangan kecerdasan umum buatan (AGI) yang setara atau bahkan lebih unggul daripada kecerdasan manusia. Namun di tengah euforia ini, sebuah suara lantang muncul, bukan dari kalangan kritikus teknologi, melainkan dari pusat kekuasaan: Arvind Krishna, CEO IBM.

Dalam analisis yang cermat berdasarkan aritmatika murni, Krishna membongkar narasi Lembah Silikon yang berlaku. Peringatannya sederhana sekaligus mengerikan: Biaya infrastruktur melonjak sementara perangkat keras menjadi usang lebih cepat daripada penyusutannya. Krishna berbicara tentang jumlah investasi hingga delapan triliun dolar AS yang diperlukan untuk melanjutkan lintasan pengembangan AGI saat ini—jumlah yang dapat membuat perusahaan-perusahaan terkaya di dunia bangkrut secara finansial jika keuntungan astronomis yang dijanjikan gagal terwujud.

Namun kritik Krishna tidak terbatas pada angka-angka finansial. Ia mempertanyakan dasar teknologi di balik gembar-gembor tersebut. Sementara Sam Altman dan OpenAI menggambarkan kedatangan superintelijen sebagai sesuatu yang hampir tak terelakkan, Krishna memperkirakan probabilitas pencapaian tujuan ini dengan teknologi pemodelan bahasa skala besar saat ini berada pada angka nol hingga satu persen yang mengkhawatirkan.

Apakah kita menghadapi misinvestasi terbesar dalam sejarah ekonomi? Apakah ledakan AI merupakan gelembung yang akan segera meletus, atau apakah para skeptis mengabaikan potensi transformatif yang berada di luar neraca keuangan? Artikel berikut mengkaji argumen-argumen tersebut, matematika ekonomi pusat data yang tak kenal ampun, dan konflik mendasar antara para visioner pendekatan "semua atau tidak sama sekali" dan para pendukung realisme pragmatis.

Cocok untuk:

• AI Fisik Otonom (APAI): Revolusi diam-diam kecerdasan terdesentralisasi

Mengapa CEO IBM memprediksi akhir dari eksperimen termahal dalam sejarah teknologi

Sektor teknologi global mungkin menghadapi salah satu kesalahan investasi terbesar dalam sejarah ekonomi. Sementara perusahaan-perusahaan seperti Microsoft, Amazon, Meta, dan Google menggelontorkan ratusan miliar dolar untuk membangun infrastruktur kecerdasan buatan, sebuah peringatan muncul dari jantung industri TI. Arvind Krishna, CEO IBM dan telah bekerja di perusahaan tersebut sejak tahun 1990, menyajikan analisis ekonomi fundamental dalam sebuah wawancara dengan podcast Decoder di The Verge pada akhir November 2025 yang dapat menghancurkan euforia seputar kecerdasan umum buatan.

Pernyataannya, yang diterbitkan pada 30 November dan 1 Desember 2025, menyentuh inti perdebatan yang semakin menguat di ruang rapat dan kalangan analis. Krishna tidak berbicara tentang risiko teoretis atau kekhawatiran filosofis, melainkan tentang kemustahilan finansial konkret yang mempertanyakan model investasi saat ini di sektor AI. Perhitungannya membuat pengamat industri yang optimis sekalipun berpikir ulang, karena perhitungan tersebut didasarkan pada aritmatika sederhana dan prinsip bisnis yang kuat.

Cocok untuk:

• Apakah model bisnis kecerdasan buatan di Silicon Valley kini runtuh?

Matematika ekonomi pusat data yang kejam

Krishna memulai analisisnya dengan penilaian yang cermat terhadap situasi biaya saat ini. Sebuah pusat data berkapasitas satu gigawatt membutuhkan belanja modal sebesar 80 miliar dolar AS menurut standar saat ini. Angka ini tidak hanya mencakup infrastruktur fisik dan bangunan, tetapi juga semua peralatan teknis, mulai dari server dan komponen jaringan hingga prosesor grafis yang sangat terspesialisasi yang dibutuhkan untuk kalkulasi AI.

Industri teknologi telah berkomitmen untuk melakukan ekspansi besar-besaran dalam beberapa bulan terakhir. Beberapa perusahaan telah mengumumkan rencana untuk membangun kapasitas komputasi tambahan antara 20 dan 30 gigawatt. Dengan biaya per gigawatt saat ini, hal ini akan menghasilkan total investasi setidaknya $1,5 triliun. Jumlah ini kira-kira setara dengan kapitalisasi pasar Tesla saat ini dan menggambarkan skala besar dari proyek ini.

Namun, perhitungannya menjadi lebih drastis ketika mempertimbangkan ambisi dalam konteks kecerdasan umum buatan yang diinginkan. Krishna memperkirakan bahwa jalur menuju AGI sejati akan membutuhkan daya komputasi sekitar 100 gigawatt. Perkiraan ini didasarkan pada ekstrapolasi kebutuhan pelatihan saat ini untuk model bahasa besar dan memperhitungkan kompleksitas yang meningkat secara eksponensial yang menyertai setiap langkah pengembangan. Dengan biaya $80 miliar per gigawatt, pengeluaran investasi akan mencapai delapan triliun dolar AS yang mencengangkan.

Namun, angka investasi ini hanyalah separuh dari keseluruhan cerita. Krishna menyoroti faktor yang sering diabaikan dalam wacana publik: biaya modal. Dengan investasi sebesar delapan triliun dolar AS, perusahaan perlu menghasilkan laba sekitar 800 miliar dolar AS per tahun hanya untuk menutupi bunga atas modal yang diinvestasikan. Angka ini mengasumsikan tingkat bunga konservatif sebesar sepuluh persen, yang mencerminkan biaya modal, premi risiko, dan ekspektasi investor.

Siklus kematian perangkat keras AI selama lima tahun

Poin krusial dalam argumen Krishna menyangkut masa pakai perangkat keras yang terpasang. Seluruh kapasitas komputasi harus dimanfaatkan sepenuhnya dalam waktu lima tahun, karena perangkat keras yang terpasang tersebut kemudian perlu dibuang dan diganti. Penilaian ini sejalan dengan pengamatan industri dan menjadi subjek perdebatan sengit di kalangan keuangan.

Investor ternama Michael Burry, yang terkenal karena prediksi akuratnya tentang krisis keuangan 2008, menyuarakan kekhawatiran serupa pada November 2025. Burry berpendapat bahwa perusahaan teknologi besar melebih-lebihkan umur pakai perangkat keras AI mereka, sehingga secara artifisial menjaga depresiasinya tetap rendah. Ia memperkirakan bahwa prosesor grafis dan chip AI khusus, dalam praktiknya, hanya akan tetap layak secara ekonomi selama dua hingga tiga tahun sebelum menjadi usang oleh generasi yang lebih baru dan lebih bertenaga.

Perkembangan pesat di sektor semikonduktor mendukung pandangan ini. Nvidia, penyedia chip AI terkemuka, merilis generasi prosesor baru kira-kira setiap 12 hingga 18 bulan. Setiap generasi menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan, yang dengan cepat membuat model lama menjadi tidak ekonomis. Meskipun server konvensional di pusat data dapat dengan mudah digunakan selama enam tahun atau lebih, aturan yang berbeda berlaku untuk perangkat keras khusus AI.

Dalam praktiknya, gambarannya lebih bernuansa. Beberapa perusahaan telah menyesuaikan periode penyusutan mereka. Pada awal tahun 2025, Amazon memperpendek perkiraan masa manfaat beberapa server dari enam menjadi lima tahun, dengan alasan percepatan perkembangan di bidang AI. Penyesuaian ini akan mengurangi pendapatan operasional perusahaan sekitar $700 juta pada tahun 2026. Di sisi lain, Meta memperpanjang periode penyusutan untuk server dan peralatan jaringan menjadi 5,5 tahun, yang mengurangi biaya penyusutan sebesar $2,9 miliar pada tahun 2025.

Strategi-strategi yang berbeda ini menunjukkan bahwa bahkan perusahaan yang berinvestasi miliaran dolar dalam perangkat keras AI pun tidak yakin berapa lama investasi mereka akan tetap layak secara ekonomi. Skenario lima tahun yang dijelaskan Krishna berada dalam kisaran optimis dari perkiraan ini. Jika masa manfaat aktual mendekati dua hingga tiga tahun yang diprediksi oleh Burry, biaya penyusutan, dan dengan demikian tekanan terhadap profitabilitas, akan meningkat secara signifikan.

Ketidakmungkinan mendapatkan keuntungan yang menguntungkan

Hubungan antara kedua faktor ini membawa Krishna ke argumen utamanya. Ia percaya bahwa kombinasi biaya modal yang sangat besar dan siklus hidup yang pendek membuat mustahil untuk mencapai pengembalian investasi yang wajar. Dengan biaya investasi sebesar delapan triliun dolar AS dan kebutuhan untuk menghasilkan laba tahunan sebesar 800 miliar dolar AS hanya untuk menutupi biaya modal, sistem AI harus menghasilkan pendapatan dalam skala yang jauh melampaui apa yang saat ini tampak realistis.

Sebagai perbandingan, Alphabet, perusahaan induk Google, memiliki total pendapatan sekitar $350 miliar pada tahun 2024. Bahkan dengan asumsi pertumbuhan agresif sebesar 12 persen per tahun, pendapatan akan meningkat menjadi sekitar $577 miliar pada tahun 2029. Total pendapatan yang dibutuhkan untuk membenarkan investasi AI akan jauh melampaui angka ini.

OpenAI, perusahaan di balik ChatGPT, memproyeksikan pendapatan tahunan lebih dari $20 miliar pada tahun 2025 dan diperkirakan akan mencapai ratusan miliar dolar pada tahun 2030. Perusahaan ini telah menandatangani perjanjian senilai sekitar $1,4 triliun selama delapan tahun ke depan. Namun, angka-angka ambisius ini pun menimbulkan pertanyaan. Analis di HSBC memperkirakan OpenAI akan mengeluarkan biaya infrastruktur cloud dan AI sebesar $792 miliar antara akhir tahun 2025 dan 2030, dengan total komitmen kapasitas komputasi berpotensi mencapai sekitar $1,4 triliun pada tahun 2033.

Analis HSBC memperkirakan arus kas bebas kumulatif OpenAI akan tetap negatif hingga tahun 2030, mengakibatkan kekurangan pendanaan sebesar $207 miliar. Kesenjangan ini perlu diatasi melalui penambahan utang, ekuitas, atau peningkatan pendapatan yang lebih agresif. Pertanyaannya bukan hanya apakah OpenAI dapat meraih keuntungan, tetapi juga apakah seluruh model bisnisnya, yang bergantung pada investasi pusat data yang besar, layak.

Kemungkinan AGI yang sangat kecil

Krishna menambahkan dimensi teknologi yang bahkan lebih fundamental pada kritik ekonominya. Ia memperkirakan probabilitas bahwa teknologi saat ini akan mengarah pada kecerdasan umum buatan antara nol dan satu persen. Penilaian ini luar biasa karena tidak didasarkan pada pertimbangan filosofis, melainkan pada evaluasi yang cermat terhadap kemampuan dan keterbatasan teknis model bahasa yang besar.

Meskipun definisi AGI kontroversial, pada intinya merujuk pada sistem AI yang dapat mencapai atau melampaui kemampuan kognitif manusia di seluruh spektrum. Ini berarti bahwa suatu sistem tidak hanya menunjukkan pengetahuan ahli di bidang tertentu, tetapi juga mampu mentransfer pengetahuan dari satu bidang ke bidang lain, memahami situasi baru, memecahkan masalah secara kreatif, dan terus berkembang tanpa perlu dilatih ulang untuk setiap tugas baru.

Krishna berpendapat bahwa model bahasa berskala besar, yang menjadi inti revolusi AI saat ini, memiliki keterbatasan mendasar. Model-model ini didasarkan pada pola statistik dalam kumpulan data teks yang masif dan dapat berkinerja sangat baik dalam tugas-tugas berbasis bahasa. Model-model ini dapat menghasilkan teks yang koheren, menjawab pertanyaan, dan bahkan menulis kode program. Namun, model-model ini tidak benar-benar memahami apa yang mereka lakukan. Model-model ini tidak memiliki model dunia, konsep kausalitas, dan kapasitas abstraksi yang sesungguhnya.

Keterbatasan ini terwujud dalam beberapa hal. Model bahasa sering berhalusinasi, artinya mereka menciptakan fakta yang terdengar masuk akal tetapi sebenarnya salah. Mereka kesulitan dengan penalaran logis multi-tahap dan sering gagal dalam tugas-tugas yang sepele bagi manusia jika tugas-tugas tersebut tidak dimasukkan dalam set data pelatihan mereka. Mereka kekurangan memori episodik dan tidak dapat belajar dari kesalahan mereka sendiri tanpa pelatihan ulang.

Para ilmuwan dan peneliti dari berbagai bidang semakin menunjukkan skeptisisme ini. Marc Benioff, CEO Salesforce, mengungkapkan skeptisisme serupa mengenai AGI pada November 2025. Dalam sebuah podcast, ia menggambarkan istilah AGI berpotensi menyesatkan dan mengkritik industri teknologi karena berada di bawah semacam hipnosis mengenai kemampuan AI yang akan segera hadir. Benioff menekankan bahwa meskipun sistem saat ini mengesankan, sistem tersebut tidak memiliki kesadaran maupun pemahaman sejati.

Yann LeCun, ilmuwan AI senior di Meta, berpendapat bahwa model bahasa yang besar tidak akan pernah mengarah pada AGI, seberapa pun skalanya. Ia menganjurkan pendekatan alternatif yang melampaui prediksi teks murni, termasuk model dunia multimoda yang tidak hanya memproses teks tetapi juga mengintegrasikan informasi visual dan sensorik lainnya untuk membangun representasi internal dunia.

Keahlian kami di AS dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri

Terobosan teknologi yang diperlukan

Krishna yakin bahwa mencapai AGI akan membutuhkan lebih banyak teknologi daripada yang dapat disediakan oleh model bahasa besar saat ini. Ia menyarankan bahwa mengintegrasikan pengetahuan keras dengan model bahasa dapat menjadi pendekatan yang layak. Yang ia maksud dengan pengetahuan keras adalah pengetahuan terstruktur dan eksplisit tentang hubungan sebab akibat, hukum fisika, prinsip matematika, dan bentuk pengetahuan lain yang melampaui korelasi statistik.

Perspektif ini sejalan dengan penelitian di bidang AI neurosimbolis, yang berupaya menggabungkan kekuatan pengenalan pola jaringan saraf dengan kemampuan logis sistem AI simbolis. AI simbolis, yang berbasis aturan dan inferensi logis, dominan pada dekade-dekade awal penelitian AI, tetapi telah disusul oleh pendekatan saraf dalam beberapa tahun terakhir. Menggabungkan kedua pendekatan ini secara teoritis dapat menghasilkan sistem yang mampu belajar dan bernalar secara logis.

Arah penelitian menjanjikan lainnya mencakup AI yang diwujudkan, di mana sistem belajar melalui interaksi dengan lingkungan fisik atau simulasi; pembelajaran berkelanjutan, di mana sistem dapat memperluas kemampuannya tanpa kehilangan pengetahuan sebelumnya; dan sistem yang termotivasi secara intrinsik yang mengeksplorasi dan belajar sendiri.

Bahkan dengan teknologi-teknologi tambahan ini, Krishna tetap berhati-hati. Jika ditanya apakah pendekatan yang diperluas ini dapat mengarah pada AGI, ia hanya akan menjawab "mungkin." Kehati-hatian ini menggarisbawahi ketidakpastian yang ada bahkan di antara para ahli yang telah bekerja dengan AI selama beberapa dekade. Pengembangan AGI bukan sekadar masalah daya komputasi atau volume data, tetapi mungkin memerlukan wawasan baru yang fundamental tentang hakikat kecerdasan itu sendiri.

Cocok untuk:

• Independen dari raksasa teknologi AS: Bagaimana mencapai operasi AI internal yang hemat biaya dan aman – Pertimbangan awal

Paradoks AI produktif saat ini

Meskipun skeptis terhadap AGI dan nilai ekonomis investasi pusat data yang besar, Krishna sama sekali bukan seorang pesimis terhadap AI. Sebaliknya, ia justru antusias membahas perangkat AI terkini dan dampaknya terhadap dunia bisnis. Ia yakin bahwa teknologi ini akan membuka potensi produktivitas triliunan dolar di dalam perusahaan.

Perbedaan ini penting untuk memahami posisinya. Krishna tidak meragukan nilai AI itu sendiri, melainkan kelayakan ekonomi dari jalur spesifik yang telah ditempuh industri ini. Sistem AI saat ini, terutama model bahasa berskala besar, sudah dapat memungkinkan peningkatan produktivitas yang signifikan di banyak bidang tanpa memerlukan infrastruktur senilai delapan triliun dolar AS.

IBM sendiri memberikan contoh nyata dari peningkatan produktivitas ini. Sejak Januari 2023, perusahaan telah menerapkan AI dan otomatisasi secara komprehensif dalam operasionalnya dan berharap dapat mencapai peningkatan produktivitas sebesar $4,5 miliar pada akhir tahun 2025. Inisiatif ini, yang disebut IBM sebagai Client Zero, mencakup penerapan infrastruktur cloud hybrid, teknologi AI dan otomatisasi, serta keahlian konsultasi di berbagai unit bisnis.

Hasil nyata dari transformasi ini sangat mengesankan. IBM telah menerapkan perangkat berbasis AI dalam layanan pelanggan yang mampu menyelesaikan 70 persen pertanyaan dan meningkatkan waktu penyelesaian hingga 26 persen. Di seluruh unit bisnis, sekitar 270.000 karyawan telah dilengkapi dengan sistem AI agensi yang mengorkestrasi alur kerja kompleks dan mendukung pekerja manusia.

Jenis aplikasi AI ini tidak memerlukan pusat data baru yang besar, tetapi dapat dibangun di atas infrastruktur yang sudah ada. Pendekatan ini berfokus pada kasus penggunaan spesifik di mana AI memberikan peningkatan yang nyata, alih-alih pengembangan kecerdasan umum yang hipotetis. Inilah inti argumen Krishna: Teknologi ini berharga dan transformatif, tetapi pendekatan saat ini yang menginvestasikan triliunan dolar untuk mencapai AGI tidak berkelanjutan secara ekonomi.

Studi McKinsey memperkirakan bahwa AI generatif berpotensi menciptakan nilai ekonomi antara $2,6 triliun dan $4,4 triliun per tahun di 63 kasus penggunaan yang dianalisis. Jika dampak penerapan AI generatif dalam perangkat lunak yang saat ini digunakan untuk tugas lain dipertimbangkan, perkiraan ini dapat meningkat sekitar dua kali lipat. Peningkatan produktivitas ini dapat mendorong pertumbuhan produktivitas tenaga kerja tahunan sebesar 0,1 hingga 0,6 poin persentase hingga tahun 2040.

Strategi yang berbeda dari para raksasa teknologi

Sementara Krishna mengungkapkan kekhawatirannya, raksasa teknologi lainnya justru menggandakan investasi mereka pada infrastruktur AI. Pengeluaran Empat Besar menggambarkan skala siklus investasi ini. Microsoft berencana untuk menghabiskan sekitar $80 miliar untuk membangun pusat data berbasis AI pada tahun fiskal 2025, dengan lebih dari separuh investasi tersebut dialokasikan untuk Amerika Serikat.

Amazon telah mengumumkan belanja modal sekitar $125 miliar untuk tahun 2025, dengan sebagian besar dialokasikan untuk AI dan infrastruktur terkait untuk Amazon Web Services. Perusahaan telah mengisyaratkan bahwa belanja modal akan lebih tinggi lagi pada tahun 2026. Meta Platforms memperkirakan belanja modal antara $70 miliar dan $72 miliar untuk tahun 2025, meningkat dari perkiraan sebelumnya sebesar $66 miliar hingga $72 miliar. Untuk tahun 2026, perusahaan mengindikasikan bahwa belanja modal akan jauh lebih tinggi.

Alphabet, perusahaan induk Google, memperkirakan belanja modal antara $91 miliar dan $93 miliar untuk tahun 2025, naik dari perkiraan sebelumnya sebesar $85 miliar. Secara keseluruhan, keempat perusahaan ini berencana untuk membelanjakan antara $350 miliar dan $400 miliar pada tahun 2025, lebih dari dua kali lipat pengeluaran dua tahun lalu.

Investasi besar-besaran ini terjadi di tengah kondisi di mana pendapatan aktual dari layanan AI masih jauh di bawah ekspektasi. OpenAI melaporkan pendapatan tahunan lebih dari $20 miliar, tetapi tetap tidak menguntungkan. Microsoft menghasilkan sekitar $13 miliar pendapatan AI tahunan, dengan pertumbuhan tahunan sebesar 175 persen, sementara Meta tidak dapat melaporkan satu dolar pun pendapatan langsung dari AI.

Kesenjangan antara investasi dan pendapatan sangat mencolok. Morgan Stanley memperkirakan industri AI akan menghabiskan sekitar tiga triliun dolar AS untuk pusat data pada tahun 2028. Sebagai perbandingan, pendapatan saat ini sangat kecil. Sebuah studi MIT dari Juli 2025 menemukan bahwa sekitar 95 persen perusahaan yang berinvestasi di AI tidak menghasilkan uang dari teknologi tersebut. Total pengeluaran gabungan perusahaan-perusahaan ini diperkirakan mencapai sekitar 40 miliar dolar AS.

Meningkatnya suara skeptisisme

Peringatan Krishna merupakan bagian dari serangkaian suara skeptis yang semakin menguat dari berbagai sektor di dunia teknologi dan keuangan. Kekhawatiran ini tidak hanya berfokus pada manfaat ekonomi langsung, tetapi juga risiko sistemik yang timbul dari dinamika investasi saat ini.

Para ekonom menunjukkan bahwa sektor AI menyumbang sekitar dua pertiga pertumbuhan PDB AS pada paruh pertama tahun 2025. Analisis oleh JPMorgan Asset Management menunjukkan bahwa belanja AI untuk pusat data berkontribusi lebih besar terhadap pertumbuhan ekonomi dibandingkan konsumsi gabungan ratusan juta konsumen Amerika. Ekonom Harvard, Jason Furman, menghitung bahwa tanpa pusat data, pertumbuhan PDB pada paruh pertama tahun 2025 hanya akan mencapai 0,1 persen.

Konsentrasi pertumbuhan pada satu sektor ini mengandung risiko. Daron Acemoglu, ekonom di MIT dan peraih Nobel Ekonomi 2024, berpendapat bahwa dampak aktual AI bisa jauh lebih kecil daripada yang diproyeksikan oleh industri. Ia memperkirakan bahwa mungkin hanya lima persen pekerjaan yang akan digantikan oleh AI dalam sepuluh tahun ke depan, jauh lebih rendah daripada prediksi antusias beberapa pemimpin teknologi.

Kekhawatiran akan terjadinya gelembung diperparah oleh beberapa faktor. Perusahaan teknologi semakin banyak menggunakan instrumen keuangan yang dikenal sebagai kendaraan tujuan khusus (SPV) untuk menjaga pengeluaran miliaran dolar tetap berada di luar neraca mereka. SPV yang didanai Wall Street ini berfungsi sebagai perusahaan cangkang untuk membangun pusat data. Praktik ini menimbulkan pertanyaan tentang transparansi dan risiko sebenarnya yang ditanggung oleh perusahaan.

Sundar Pichai, CEO Alphabet, menggambarkan lonjakan investasi AI sebagai momen luar biasa dalam sebuah wawancara dengan BBC pada November 2025, tetapi juga mengakui adanya irasionalitas tertentu yang menyertai ledakan AI saat ini. Ia memperingatkan bahwa setiap perusahaan akan terdampak jika gelembung AI pecah. Bahkan Sam Altman, CEO OpenAI dan salah satu pendukung AI paling terkemuka, mengakui pada Agustus 2025 bahwa AI mungkin berada dalam gelembung, membandingkan kondisi pasar dengan ledakan dot-com dan menekankan bahwa banyak orang cerdas terlalu bersemangat tentang sekelumit kebenaran.

Cocok untuk:

• Biaya tersembunyi dari ledakan AI: Apakah kita sekarang menghadapi ledakan harga listrik?

Masalah energi sebagai faktor pembatas

Masalah mendasar lainnya, yang tidak dibahas Krishna secara eksplisit tetapi tersirat dalam perhitungan biayanya, adalah terkait pasokan energi. Pusat data berkapasitas 100 gigawatt akan membutuhkan sekitar 20 persen dari total pembangkitan listrik Amerika Serikat. Ini bukan tantangan sepele, melainkan potensi hambatan yang dapat membahayakan keseluruhan visi.

Badan Energi Internasional (IEA) memperkirakan bahwa permintaan listrik global dari pusat data dapat meningkat lebih dari dua kali lipat pada tahun 2030, dari sekitar 415 terawatt-jam pada tahun 2024 menjadi antara 900 dan 1.000 terawatt-jam. AI dapat menyumbang 35 hingga 50 persen dari konsumsi listrik pusat data pada tahun 2030. Di Amerika Serikat, permintaan listrik pusat data diperkirakan akan meningkat dari 35 gigawatt menjadi 78 gigawatt pada tahun 2035, yang mewakili 8,6 persen dari konsumsi listrik nasional.

Permintaan ini muncul di saat banyak negara sedang berupaya mendekarbonisasi jaringan listrik mereka dan meningkatkan porsi energi terbarukan. Tantangannya adalah pusat data membutuhkan pasokan daya yang konstan, 24 jam sehari, 365 hari setahun. Hal ini membuat transisi ke energi terbarukan menjadi lebih kompleks, karena tenaga angin dan surya bersifat intermiten dan membutuhkan solusi penyimpanan atau kapasitas cadangan.

Emisi karbon dari pusat data diproyeksikan meningkat dari 212 juta ton pada tahun 2023 menjadi 355 juta ton pada tahun 2030, meskipun angka ini sangat bervariasi tergantung pada kecepatan solusi energi bersih dan peningkatan efisiensi. Satu proses pembuatan gambar yang dihasilkan AI menghabiskan listrik sebanyak pengisian daya ponsel pintar hingga penuh. Pemrosesan satu juta token menghasilkan karbon dioksida sebanyak mobil berbahan bakar bensin yang menempuh jarak 8 hingga 32 kilometer.

AI generatif membutuhkan energi sekitar tujuh hingga delapan kali lebih banyak daripada beban komputasi tradisional. Pelatihan model AI berskala besar dapat menghabiskan listrik sebanyak ratusan rumah tangga selama beberapa bulan. Intensitas energi ini berarti bahwa meskipun sumber daya finansial untuk membangun pusat data besar tersedia, infrastruktur fisik untuk mendukung fasilitas tersebut mungkin tidak siap tepat waktu.

Cocok untuk:

• Kekurangan energi di pusat teknologi tradisional dan biaya tersembunyi dari ledakan AI

Jalur teknologi alternatif dan signifikansinya

Perdebatan seputar keterbatasan model bahasa skala besar telah mendorong peningkatan upaya penelitian di bidang-bidang alternatif. Komputasi kuantum dipandang oleh sebagian orang sebagai terobosan potensial yang dapat mengatasi keterbatasan yang ada. Pada Oktober 2025, Google meluncurkan chip kuantum Willow, yang mencapai keunggulan kuantum yang terverifikasi. Ini merupakan tonggak sejarah yang melampaui batas-batas fisika klasik dan membuka kemungkinan baru di bidang-bidang seperti kedokteran, energi, dan kecerdasan buatan.

Komputer kuantum beroperasi dengan prinsip yang sama sekali berbeda dari komputer klasik. Komputer ini menggunakan bit kuantum, atau qubit, yang dapat berada dalam beberapa keadaan secara bersamaan, memungkinkan komputasi paralel dalam skala yang mustahil dilakukan dengan sistem konvensional. Namun, komputer kuantum menghadapi tantangan yang signifikan, terutama dekoherensi, yang memengaruhi stabilitas qubit.

Terobosan terbaru dalam stabilisasi qubit menunjukkan bahwa komputer kuantum yang skalabel mungkin akan menjadi kenyataan dalam beberapa tahun mendatang. Perusahaan seperti PsiQuantum berencana untuk mengoperasikan komputer kuantum 10.000 kali lebih besar daripada Willow sebelum akhir dekade ini—komputer yang cukup besar untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penting tentang material, obat-obatan, dan aspek kuantum alam.

Konvergensi komputasi kuantum dan kecerdasan buatan secara teoritis dapat membuka kemungkinan baru. Algoritma kuantum telah meningkat lebih dari 200 kali lipat dalam simulasi obat-obatan dan material penting. Beberapa pihak berspekulasi bahwa kombinasi AGI dan komputasi kuantum dapat terwujud dalam satu hingga dua tahun, diikuti oleh superintelijen buatan dalam lima tahun.

Arah penelitian lain yang menjanjikan mencakup arsitektur komputasi optik yang menggunakan cahaya, alih-alih listrik, untuk menggerakkan chip. Sebuah arsitektur bernama Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication, yang diluncurkan pada November 2025, dapat mengatasi salah satu hambatan terbesar dalam pengembangan AI saat ini. Tidak seperti metode optik sebelumnya, arsitektur ini melakukan beberapa operasi tensor secara bersamaan dengan satu pulsa laser, yang dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan secara signifikan.

Posisi strategis IBM

Posisi Krishna sangat menarik jika dilihat dalam konteks strategi IBM. Dalam beberapa tahun terakhir, IBM secara sadar telah mengalihkan fokusnya dari bisnis perangkat keras dan infrastruktur murni ke perangkat lunak perusahaan, layanan cloud, dan konsultasi. Perusahaan menjual sebagian besar bisnis TI tradisionalnya dan berfokus pada solusi cloud hibrida dan aplikasi AI untuk bisnis.

Arah strategis ini secara fundamental berbeda dari pendekatan Microsoft, Amazon, Google, dan Meta, yang semuanya berinvestasi besar dalam membangun infrastruktur mereka sendiri. IBM, sebaliknya, berfokus membantu perusahaan menerapkan AI sesuai keinginan mereka sendiri, dengan transparansi, pilihan, dan fleksibilitas. Filosofi ini mencerminkan keyakinan bahwa tidak semua perusahaan akan menggunakan satu cloud publik dan bahwa, khususnya, industri yang diregulasi dan perusahaan di luar Amerika Serikat akan lebih menyukai pendekatan hibrida.

Kritik Krishna terhadap investasi infrastruktur besar-besaran oleh karena itu juga dapat dipahami sebagai pembelaan implisit terhadap pendekatan IBM. Jika upaya mencapai AGI melalui investasi pusat data triliunan dolar memang tidak layak secara ekonomi, hal ini akan menegaskan strategi IBM yang berfokus pada kasus penggunaan spesifik yang menciptakan nilai, yang dapat dibangun di atas infrastruktur yang sudah ada atau yang sedang diperluas.

Pada saat yang sama, IBM sangat terlibat dalam bidang-bidang seperti komputasi kuantum, yang berpotensi mewakili gelombang teknologi berikutnya. Perusahaan ini berinvestasi secara signifikan dalam pengembangan komputer kuantum dan sedang menjalin kemitraan dengan perusahaan teknologi lain untuk memajukan teknologi ini. Hal ini menunjukkan bahwa Krishna tidak menentang inovasi atau tujuan teknologi yang ambisius, melainkan menentang pendekatan spesifik yang dianggapnya tidak layak secara ekonomi.

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Perspektif kepemimpinan OpenAI

Sikap skeptis Krishna sangat bertolak belakang dengan pernyataan publik Sam Altman, CEO OpenAI. Altman telah berulang kali menekankan bahwa OpenAI siap melakukan investasi besar-besaran untuk mencapai AGI. Perusahaan telah menandatangani perjanjian dengan total sekitar $1,4 triliun selama delapan tahun ke depan, termasuk kesepakatan signifikan dengan Oracle, Broadcom, dan mitra lainnya.

Altman memprediksi OpenAI akan mencapai pendapatan tahunan ratusan miliar dolar AS pada tahun 2030. Proyeksi ini didasarkan pada asumsi bahwa permintaan layanan AI akan tumbuh secara eksponensial seiring dengan semakin canggihnya sistem. Model bisnis OpenAI bergantung pada kesediaan perusahaan dan individu untuk membayar sejumlah besar uang demi akses ke kapabilitas AI canggih.

Krishna menyatakan dalam podcast tersebut bahwa ia memahami perspektif Altman tetapi tidak sependapat. Ini adalah cara yang sangat diplomatis untuk mengungkapkannya, menunjukkan bahwa ia menghormati visi OpenAI tetapi membuat asumsi yang sangat berbeda tentang kelayakan teknologi dan keberlangsungan ekonominya. Krishna menjawab pertanyaan apakah OpenAI dapat menghasilkan laba atas investasinya dengan tegas, "tidak."

Perselisihan ini mencerminkan konflik mendasar dalam industri teknologi antara mereka yang meyakini AGI transformatif yang akan segera terjadi dan siap berinvestasi dalam jumlah yang sangat besar, dan mereka yang lebih skeptis dan lebih menyukai pendekatan bertahap yang lebih berkelanjutan secara ekonomi.

Cocok untuk:

• Strategi AI dalam perbandingan global: Perbandingan (AS vs. Uni Eropa vs. Jerman vs. Asia vs. Tiongkok)

Peran kebijakan penyusutan dan standar akuntansi

Perdebatan seputar masa manfaat perangkat keras AI yang sebenarnya menimbulkan pertanyaan mendasar tentang akuntansi dan transparansi. Cara perusahaan mendepresiasi aset mereka secara langsung memengaruhi laba yang dilaporkan dan, akibatnya, harga dan valuasi saham.

Michael Burry berpendapat bahwa perusahaan teknologi besar melebih-lebihkan masa pakai chip AI mereka untuk menjaga depresiasi tetap rendah dan meningkatkan laba. Misalnya, jika Meta menghabiskan $5 miliar untuk rak server Nvidia Blackwell baru pada tahun 2025 dan mendepresiasinya selama 5,5 tahun, biaya depresiasi tahunan akan tersebar hingga sekitar $909 juta. Namun, jika masa pakai sebenarnya hanya tiga tahun, depresiasi tahunan seharusnya sekitar $1,67 miliar—sebuah perbedaan yang signifikan.

Burry memperkirakan bahwa masa pakai yang lebih lama ini dapat meningkatkan keuntungan beberapa perusahaan besar sebesar total $176 miliar antara tahun 2026 dan 2028. Nvidia membantah klaim ini dalam memo internal pada November 2025, dengan alasan bahwa hyperscaler menurunkan nilai GPU selama periode empat hingga enam tahun berdasarkan umur pakai dan tren penggunaan aktual. Perusahaan tersebut menunjukkan bahwa GPU lama, seperti A100 yang dirilis pada tahun 2020, masih digunakan pada tingkat utilisasi yang tinggi dan mempertahankan nilai ekonomi yang signifikan.

Realitasnya kemungkinan berada di antara keduanya. GPU memang dapat berfungsi secara fisik selama lebih dari tiga tahun, tetapi nilai ekonominya dapat menurun drastis seiring dengan masuknya model yang lebih baru dan lebih efisien ke pasar. Faktor kuncinya adalah nilai yang mengalir: GPU lama, yang tidak lagi optimal untuk melatih model terbaru, masih dapat berguna untuk tugas inferensi dan menjalankan model yang sudah terlatih. GPU lama juga dapat digunakan untuk aplikasi yang lebih sederhana atau dijual di pasar sekunder.

Nuansa-nuansa ini menyulitkan penilaian yang jelas. CoreWeave, penyedia cloud yang berfokus pada AI, memperpanjang periode penyusutan GPU-nya dari empat menjadi enam tahun pada Januari 2023. Para kritikus melihat keputusan ini sebagai upaya untuk meningkatkan profitabilitas secara artifisial. Di sisi lain, para pendukung berpendapat bahwa penggunaan perangkat keras yang sebenarnya membenarkan periode yang lebih lama.

Dimensi sosial dan politik

Perdebatan seputar investasi AI juga memiliki dimensi politik dan sosial. David Sacks, seorang kapitalis ventura dan penasihat Gedung Putih untuk mata uang kripto dan AI, memperingatkan pada November 2025 bahwa pembalikan tren investasi AI berisiko memicu resesi. Pernyataannya menunjukkan bahwa perekonomian telah menjadi sangat bergantung pada investasi AI sehingga penghentian atau perlambatan yang signifikan akan berdampak besar pada ekonomi makro.

Ketergantungan ini menimbulkan pertanyaan apakah masyarakat telah bermanuver ke dalam situasi di mana mereka terpaksa terus berinvestasi, terlepas dari kelayakan ekonominya, hanya untuk menghindari guncangan mendadak. Ini akan menjadi dinamika gelembung klasik, di mana pertimbangan ekonomi rasional dibayangi oleh ketakutan akan konsekuensi pecahnya gelembung.

Konsentrasi investasi dan sumber daya pada AI juga menimbulkan pertanyaan tentang biaya peluang. Triliunan dana yang mengalir ke pusat data AI secara teoritis dapat digunakan untuk prioritas sosial lainnya, mulai dari peningkatan sistem pendidikan dan perluasan energi terbarukan hingga mengatasi defisit infrastruktur. Justifikasi alokasi sumber daya yang sangat besar ini bergantung pada apakah manfaat yang dijanjikan benar-benar terwujud.

Di saat yang sama, AI telah menunjukkan dampak positif yang nyata. Di Jerman, menurut studi IBM pada November 2025, dua pertiga perusahaan melaporkan peningkatan produktivitas yang signifikan melalui AI. Area dengan peningkatan produktivitas terbesar terkait AI meliputi pengembangan perangkat lunak dan TI, layanan pelanggan, dan otomatisasi proses bisnis. Sekitar seperlima perusahaan di Jerman telah mencapai target ROI mereka melalui inisiatif produktivitas berbasis AI, dan hampir setengahnya mengharapkan pengembalian investasi dalam dua belas bulan.

Angka-angka ini menunjukkan bahwa AI memang menciptakan nilai ekonomi, tetapi angka-angka ini juga mendukung argumen Krishna bahwa nilai ini tidak selalu dihasilkan dari pengejaran AGI dengan investasi triliunan dolar, melainkan dari aplikasi yang lebih terarah dan spesifik.

Perspektif historis transformasi teknologi

Untuk melihat situasi saat ini dalam perspektif, ada baiknya mempertimbangkan paralel historis. Ledakan dot-com di akhir 1990-an sering dikutip sebagai kisah peringatan. Pada masa itu, sejumlah besar uang mengalir ke perusahaan-perusahaan internet, berdasarkan keyakinan yang beralasan bahwa internet akan membawa perubahan. Banyak dari investasi tersebut terbukti keliru, dan ketika gelembung tersebut pecah pada tahun 2000, triliunan nilai pasar lenyap.

Meskipun demikian, teknologi yang mendasarinya terbukti benar-benar transformatif. Perusahaan seperti Amazon dan Google, yang berhasil melewati krisis, menjadi kekuatan dominan dalam ekonomi global. Infrastruktur yang dibangun selama masa kejayaan, termasuk infrastruktur perusahaan-perusahaan yang gagal, membentuk fondasi bagi ekonomi digital pada dekade-dekade berikutnya. Dalam hal ini, dapat dikatakan bahwa investasi yang berlebihan dalam infrastruktur AI pun dapat bermanfaat dalam jangka panjang, meskipun banyak pemain yang ada saat ini gagal.

Namun, perbedaan utamanya terletak pada intensitas modal. Perusahaan internet generasi pertama dapat berkembang dengan investasi yang relatif rendah setelah infrastruktur dasar tersedia. Sebuah situs web atau layanan daring, setelah dikembangkan, dapat menjangkau jutaan pengguna dengan biaya tambahan minimal. AI, terutama dalam praktiknya saat ini, tidak mengikuti pola ini. Setiap kueri ke model bahasa yang besar memerlukan biaya komputasi yang signifikan. Penskalaan layanan AI membutuhkan peningkatan infrastruktur yang proporsional, yang secara fundamental mengubah perekonomian.

Perbandingan historis lainnya adalah perkembangan listrik. Ketika energi listrik pertama kali tersedia, perusahaan membutuhkan waktu puluhan tahun untuk mempelajari cara mendesain ulang proses produksi mereka agar dapat sepenuhnya memanfaatkan kemungkinan-kemungkinan baru tersebut. Awalnya, pabrik-pabrik hanya mengganti mesin uap dengan motor listrik, tetapi tetap mempertahankan tata letak dan proses lama mereka. Peningkatan produktivitas yang sesungguhnya baru terjadi ketika para insinyur dan manajer belajar merancang pabrik dari nol, memanfaatkan fleksibilitas energi listrik.

Hal yang sama juga berlaku untuk AI. Aplikasi saat ini mungkin hanya menyentuh permukaan dari apa yang mungkin, dan transformasi nyata mungkin baru akan terjadi jika organisasi belajar mereorganisasi diri secara fundamental untuk memanfaatkan kemampuan AI. Hal ini akan membutuhkan waktu, mungkin bertahun-tahun atau puluhan tahun, dan belum jelas apakah dinamika investasi saat ini mampu mengimbangi kesabaran tersebut.

Masa depan pengembangan AI

Terlepas dari semua skeptisisme dan peringatan, pengembangan AI akan terus berlanjut. Pertanyaannya bukanlah apakah AI penting, tetapi jalur mana yang paling menjanjikan dan berkelanjutan secara ekonomi. Intervensi Krishna dapat dipahami sebagai seruan untuk mengevaluasi kembali strategi, bukan sebagai seruan untuk menghentikan penelitian AI.

Perkembangan yang paling mungkin adalah diversifikasi pendekatan. Sementara beberapa perusahaan akan terus berinvestasi besar-besaran dalam penskalaan model bahasa berskala besar, yang lain akan mengeksplorasi jalur alternatif. Pendekatan neurosimbolis, sistem multimoda, kecerdasan terealisasi, pembelajaran berkelanjutan, dan arah penelitian lainnya akan diupayakan secara paralel. Terobosan dalam perangkat keras, mulai dari komputasi kuantum hingga arsitektur komputasi optik dan chip neuromorfik, dapat mengubah persamaan tersebut.

Faktor kuncinya adalah penerimaan pasar yang sebenarnya. Jika bisnis dan konsumen bersedia membayar sejumlah besar untuk layanan AI, biaya infrastruktur yang tinggi sekalipun dapat dibenarkan. Namun, sejauh ini, hal ini masih menjadi pertanyaan terbuka. ChatGPT dan layanan serupa telah menarik jutaan pengguna, tetapi kemauan untuk membayar sejumlah besar untuk layanan tersebut terbatas. Sebagian besar pengguna menggunakan versi gratis atau yang disubsidi besar-besaran.

Di sektor korporasi, situasinya agak berbeda. Di sektor ini, terdapat kesediaan yang nyata untuk membayar solusi AI yang memecahkan masalah bisnis tertentu. Microsoft melaporkan pertumbuhan yang kuat dalam layanan AI-nya untuk bisnis. Pertanyaannya adalah apakah aliran pendapatan ini dapat tumbuh cukup cepat untuk membenarkan investasi besar-besaran tersebut.

Cocok untuk:

• Faktor yang diremehkan: Mengapa surplus listrik Tiongkok dapat menghapus keunggulan chip AS

Temuan dari analisis multidimensi

Kekhawatiran yang diutarakan Arvind Krishna dalam podcast Decoder menyentuh inti dari salah satu pertaruhan ekonomi dan teknologi paling signifikan dalam sejarah. Argumennya didasarkan pada prinsip-prinsip ekonomi yang kuat dan pemahaman teknis. Kombinasi biaya modal yang sangat besar, siklus hidup perangkat keras yang pendek, dan rendahnya probabilitas teknologi saat ini untuk menghasilkan AGI (Automated Generating Intelligence) menghadirkan argumen yang kuat terhadap strategi investasi saat ini.

Di saat yang sama, posisi Krishna bukannya tanpa kontra-argumen. Para pendukung investasi AI besar-besaran akan berargumen bahwa teknologi transformatif seringkali membutuhkan investasi awal yang sangat besar, bahwa biaya per unit komputasi terus menurun, bahwa model bisnis baru akan muncul yang belum dapat diprediksi, dan bahwa risiko tertinggal dalam teknologi yang berpotensi mengubah dunia lebih besar daripada risiko finansial dari investasi yang berlebihan.

Kebenaran kemungkinan besar terletak di antara kedua posisi ekstrem ini. AI tidak diragukan lagi merupakan teknologi penting dan transformatif yang akan menciptakan nilai ekonomi yang signifikan. Model bahasa dan aplikasi AI saat ini telah menunjukkan kemampuan yang mengesankan dan mendorong peningkatan produktivitas yang terukur di banyak bidang. Di saat yang sama, gagasan bahwa peningkatan pendekatan saat ini akan menghasilkan kecerdasan umum buatan semakin kontroversial, bahkan di kalangan peneliti AI terkemuka.

Analisis ekonomi menunjukkan banyak hal. Besarnya investasi yang dibutuhkan dan kebutuhan untuk menghasilkan keuntungan besar dalam waktu singkat menghadirkan tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Jika perhitungan Krishna akurat, bahkan sedikit saja, sulit membayangkan bagaimana strategi investasi saat ini dapat berkelanjutan.

Namun, hal ini tidak serta merta berarti bencana sudah di depan mata. Pasar memiliki kapasitas untuk beradaptasi. Arus investasi dapat berubah, model bisnis dapat berevolusi, dan terobosan teknologi dapat mengubah perekonomian secara fundamental. Sejarah teknologi penuh dengan contoh di mana skeptisisme awal terbukti salah dan tantangan yang tampaknya mustahil diatasi.

Yang tampaknya mungkin adalah periode konsolidasi dan penilaian ulang. Tingkat pertumbuhan investasi AI saat ini tidak dapat berlanjut tanpa batas. Pada titik tertentu, investor dan pemimpin bisnis ingin melihat bukti imbal hasil yang sebenarnya. Perusahaan yang dapat memberikan kasus penggunaan yang menarik dan nilai ekonomi yang nyata akan berkembang pesat. Perusahaan lain mungkin harus menyesuaikan strategi mereka atau keluar dari pasar.

Intervensi Krishna menjadi peringatan penting untuk berhati-hati dalam lingkungan yang diwarnai euforia dan dorongan untuk terus berkembang. Pengalamannya selama puluhan tahun di sektor teknologi dan posisinya di pucuk pimpinan salah satu perusahaan TI tertua dan paling mapan di dunia memperkuat pernyataannya. Waktu yang akan membuktikan kebenarannya. Namun, yang pasti, pertanyaan-pertanyaan yang diajukannya harus ditanggapi dengan serius dan dibahas secara menyeluruh sebelum triliunan dolar lagi digelontorkan ke dalam strategi yang keberhasilannya masih jauh dari terjamin.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang