Pidato CFO OpenAI di konferensi Communacopia oleh Goldman Sachs penuh dengan informasi!
Pada konferensi Communacopia yang diadakan oleh Goldman Sachs, CFO OpenAI Sarah Friar memberikan pemaparan yang sangat informatif. Meskipun tidak memberikan data baru secara eksplisit, ia mengupas secara menyeluruh tentang model bisnis, struktur kebutuhan, dan strategi komputasi OpenAI.
Pertama, bisnis perusahaan menopang setengah pendapatan, struktur pendapatan sudah berubah.
Saat memasuki tahun 2026, proporsi pendapatan konsumen dan perusahaan OpenAI sekitar 60:40, dengan target semula akan tercapai 50:50 di akhir tahun, namun telah mencapai target tersebut di tengah tahun—"Bisnis perusahaan selalu berkembang pesat." Tingkat pendapatan secara keseluruhan pada Juli meningkat sekitar 20% YoY, pendapatan bisnis perusahaan naik 32% YoY, itu pun sudah pada basis yang cukup besar.
Mengapa perubahan struktur ini signifikan? Analisa dari website investasi saham AS menyebutkan bahwa, sekali pelanggan perusahaan terintegrasi dalam workflow, biaya migrasi sangat tinggi dan prediktabilitas pendapatan jauh lebih kuat daripada langganan konsumen. Kualitas pendapatan OpenAI pun semakin tebal.
Kedua, intensitas penggunaan lebih signifikan dibanding angka pendapatan.
10% pelanggan teratas, konsumsi token per pengguna per minggu adalah sekitar 8 kali lipat rata-rata pelanggan—dulu hanya 3 kali lipat; penggunaan internal OpenAI sendiri adalah 33 kali lipat rata-rata pelanggan.
Artinya: OpenAI sendiri adalah pratinjau masa depan pelanggan. Cara pakai pelanggan utama hari ini adalah gambaran pelanggan biasa dua tahun ke depan, konsumsi token adalah amplifier satu arah.
Contoh spesifik: kode Canva "100% berasal dari OpenAI", pengguna menciptakan miliaran gambar per minggu; asisten klaim AI dari Travelers berekspansi dari delapan negara bagian menjadi nasional dalam dua bulan;
Jumlah pengguna Codex naik dari sekitar 100 ribu di awal tahun menjadi 25 juta sekarang.
Menurutnya: Pengkodean otomatis adalah kunci, tidak ada lagi developer yang hanya menganggap AI sebagai alat pendukung.
Ketiga, iklan adalah lini yang sering diremehkan.
Bisnis iklan mencapai tingkat tahunan 1 miliar USD dalam tujuh bulan sejak peluncuran, ia menyebutnya sebagai "produk tercepat yang mencapai satu miliar USD", sudah diluncurkan di 40 negara, WPP dan Dentsu sudah bergabung, format iklan native AI bahkan belum dirilis.
Penjelasannya menarik: "Jika Google dan Meta punya anak, maka itu ChatGPT"—pencarian berniat tinggi digabung dengan memori, berdiri di titik temu model bisnis dua raksasa ini. Batas atasnya masih panjang.
Keempat, Astra dan penetapan harga, merespons perdebatan lama di industri ini.
Astra dilatih dengan 100 ribu GPU, merupakan pelatihan terbesar dalam sejarah OpenAI.
Dua poin penting:
Pertama, industri seharusnya menilai model dengan "biaya per tugas" ketimbang "biaya per token"—menurut Artificial Analysis, Astra hanya membutuhkan token output 68% lebih sedikit daripada model pesaing untuk mencapai hasil yang setara;
Kedua, harga Luna turun 80%, volume naik 10 kali, kini pangsanya di OpenRouter melampaui model Tiongkok berikutnya.
Harga turun 80%, volume naik 10 kali, pendapatan tetap naik—elastisitas harga permintaan sangat besar. Ia menambahkan: Luna di Cloudflare bahkan lebih murah dari GLM 5.3, laboratorium terdepan dapat menyediakan inferensi dengan biaya lebih rendah dibanding open source deployment. Bobot open source "punya tempatnya", namun pelanggan membayar keseluruhan stack—komputasi, integrasi data, konteks perusahaan, keandalan.
Kelima, kekurangan daya komputasi masih "sangat serius".
Pernyataan aslinya: "Kami masih merasa sangat kekurangan", setiap minggu harus memilih antara pelatihan, riset, dan layanan dalam alokasi daya komputasi. Solusinya adalah mendorong full-stack: kerja sama penyedia cloud, chip buatan sendiri, data center buatan OpenAI di Texas, dan semakin banyak yang dibangun sendiri.
Dua rincian: Yang paling sulit adalah memprediksi bisnis yang "dunia belum pernah lihat", sehingga harus mulai dua sampai tiga tahun sebelumnya—bagian yang dulu dianggap "overinvestasi", "tahun ini benar-benar menghasilkan imbalan".
Disiplin ROI: Setiap keluarga model, menggunakan pendapatan hingga saat ini plus estimasi 12 bulan ke depan dibandingkan investasi komputasi, menuntut "bukan cuma positif, tapi sangat positif". Peningkatan pendapatan per GW, penurunan kurva biaya, adalah kunci ekspansi margin kotor menurutnya.
Keenam, tiga arah kebutuhan baru
Permintaan penawaran paling banyak dari klien adalah keamanan siber, "sangat mendesak".
Pandangannya tegas: "Mengurung model dalam kotak" adalah kekeliruan—OpenAI sendiri menggunakan Astra untuk mendeteksi dan memperbaiki celah dengan kecepatan mesin, pekan lalu di San Francisco menerima sekitar 300 CISO, memberikan akses lebih untuk pihak defensif adalah "kesempatan bisnis luar biasa". Industri vertikalnya adalah desain chip, sains kehidupan, jasa keuangan, mengisyaratkan akan ada pengumuman keuangan di New York akhir minggu ini.
Model sains kehidupan disebut GPT Rosalind; chip Jalapeño dari OpenAI sendiri tape out dalam sembilan bulan, modelnya telah selesai sebelum 30 hari terakhir yang digunakan engineer untuk optimasi sebelum dikirim ke TSMC.
Lalu bagaimana menilainya?
Pemaparan ini benar-benar membuktikan dua hal dan memberikan kesimpulan rantai industri yang langsung bagi pasar.
Pertama, permintaan AI sedang bergeser dari "pertumbuhan pengguna" menjadi "pertumbuhan intensitas penggunaan".
Pendapatan dari perusahaan melebihi separuh, konsumsi token pelanggan utama mencapai 8 kali rata-rata, pengkodean beranjak dari alat bantu menuju otomasi penuh. Yang penting bukan berapa banyak pengguna baru, melainkan berapa banyak daya komputasi yang akan dikonsumsi tiap pengguna dan tiap perusahaan di masa depan.
Kedua, model bisnis OpenAI semakin luas.
Dari langganan, lalu biaya per konsumsi, hingga biaya per hasil, serta iklan sebagai kurva kedua, pendapatan tidak lagi hanya bergantung pada keanggotaan ChatGPT.
Bagi bursa saham AS, sinyal paling langsung tetap daya komputasi. Salah satu perusahaan model terbesar di dunia mengakui secara terbuka bahwa daya komputasi masih "sangat kekurangan", banyak kapasitas harus direncanakan dua-tiga tahun sebelumnya.
Asal saja intensitas penggunaan per pengguna terus naik, dan pendapatan per GW terus meningkat, rantai industri di hulu seperti komputasi, penyimpanan, jaringan, dan data center akan sulit hanya dianggap sebagai tren belanja modal jangka pendek.
Peningkatan Layanan VIP Saham AS
Disclaimer: Konten pada artikel ini hanya merefleksikan opini penulis dan tidak mewakili platform ini dengan kapasitas apa pun. Artikel ini tidak dimaksudkan sebagai referensi untuk membuat keputusan investasi.
Kamu mungkin juga menyukai
Bank Sentral Jepang Beralih ke Mode "Anti-Inflasi"! Kazuo Ueda Isyaratkan Masih Ada Ruang untuk Kenaikan Suku Bunga, Langkah di Bulan Desember Menjadi Sorotan
Bank Sentral Jepang pada hari Jumat mempertahankan suku bunga kebijakan di 1,25% tanpa perubahan, namun pernyataan Gubernur Kazuo Ueda dalam konferensi pers setelahnya memberikan sinyal kebijakan yang lebih patut dicermati dibanding keputusan suku bunga itu sendiri.
Bertaruh besar pada AI menghanguskan ‘sapi perah’ kas, kali ini pasar tidak lagi “menghargai pembakaran uang”!
Kompetisi pembakaran uang AI menghadapi pertanyaan tentang profitabilitas: pertumbuhan iklan pencarian Google turun ke level terendah dalam lima kuartal, arus kas bebas Amazon dalam satu kuartal anjlok menjadi -$33,5 miliar, namun kedua perusahaan tetap mempertahankan rencana belanja modal lebih dari $400 miliar. Seiring dengan melambatnya bisnis utama yang menghasilkan uang tunai, meningkatnya utang dan kebutuhan pendanaan, pasar kini beralih dari memberikan penghargaan atas investasi AI menjadi mempertanyakan pengembalian investasi, sehingga logika valuasi raksasa teknologi menghadapi penilaian ulang.
Wall Street melihat ambisi AWS, namun belum dapat melihat masa depan bisnis iklan Amazon
Laporan keuangan Q3 Amazon menunjukkan dua sisi yang kontras: backlog pesanan AWS melonjak 189% menjadi $578 miliar, CEO secara langka berjanji pertumbuhan lebih dari 40% pada 2027-2028 dan mengejar pendapatan triliunan dolar dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan. Namun, pertumbuhan bisnis iklan turun tajam dari 26% menjadi 12%, belanja modal sebesar $77,3 miliar jauh melebihi ekspektasi, dan harga saham turun 7% setelah jam perdagangan. Meskipun institusi Wall Street secara kolektif mempertahankan rekomendasi beli, mereka mengakui adanya risiko struktural dari gangguan AI terhadap ekosistem iklan, yang hingga kini masih menjadi masalah yang belum terpecahkan.
Harga kripto
Lainnya
