Lima Kebenaran yang Kurang Diapresiasi tentang Ekonomi AI: Pembelajaran dari Laporan Negara AI DVC

Di DVC, kami telah menghabiskan satu dekade untuk mengamati pasar AI dari dekat — mendukung perusahaan dan bekerja sama dengan pendiri portofolio. Tahun ini, kami memutuskan untuk membagikan kerangka kerja yang telah kami bangun dengan dunia. Inilah bagaimana Laporan Negara AI lahir: analisis yang hidup dan terus diperbarui tentang ekonomi AI di seluruh lapisan, dari silikon dan energi hingga model dasar dan aplikasi. Kami memperbarui laporan ini dengan AI dan meninjauinya secara pribadi — karena di pasar yang bergerak sangat cepat, snapshot tahunan yang statis sudah ketinggalan zaman sejak dipublikasikan.

Berikut adalah 5 temuan yang perlu diperhatikan oleh pendiri dan investor.

1. Aturan Skala Telah Ditulis Ulang

Tidak pernah dalam sejarah teknologi, tim lima orang secara teratur menantang inkumben senilai $100 miliar dan menang, mengganggu model bisnis mereka dan menawarkan ekspansi pasar hingga $500 miliar. Perplexity menambahkan 50% hingga $300 juta ARR dalam sebulan. Higgsfield berubah dari nol hingga $300 juta dalam setahun. Cursor mencapai $500 juta ARR pada Juni 2025, $1 miliar pada musim gugur, $2 miliar pada Februari 2026. Tidak satu pun dari mereka membangun pabrik sendiri. Mereka bersaing di lapisan aplikasi, memperluas pasar mereka sepuluh kali lipat sementara infrastruktur berskala di bawah mereka.

2. Buku Pedoman SaaS Tidak Berlaku Di Sini

Valuasi SaaS tradisional beristirahat pada satu premis: margin 70-80% yang berkompound seiring bisnis berkembang. Perusahaan AI tidak bekerja seperti ini. Bahkan yang terbaik membayar apa yang kami sebut “pajak inferensi” — 40 hingga 60 sen dari setiap dolar pergi ke komputasi, model dasar, cloud, silikon, dan energi. Margin bruto OpenAI pada H1 2025 sekitar 42%. Anthropic sekitar 40%. Cursor sekitar 35%. GitHub Copilot saat ini 0-15%, disubsidi untuk kunci strategis.

Perusahaan AI lebih dekat dengan produsen industri daripada vendor perangkat lunak. Jensen Huang mengatakan yang terbaik: pikirkan pusat data sebagai pabrik — elektron masuk, kecerdasan keluar. Agen AI Anda untuk perbankan AML dan kepatuhan bukanlah SaaS. Ini adalah layanan kustomisasi perak. Sendok dibuat massal di pabrik, dari lembaran logam, disumber dari pabrik yang memproses bijih dari tambang.

Apakah ini berarti membayar kelipatan SaaS salah? Tidak. Tapi mari kita jujur: kita membayar untuk potensi pertumbuhan pendapatan luar biasa, bukan nilai terminal jangka panjang. Ini adalah taruhan yang berbeda. Kita harus melakukannya dengan sadar.

3. Model Dasar Menjadi Komoditas — Lebih Cepat Dari Yang Diharapkan

Enam belas perusahaan sekarang memiliki model yang mampu. Kinerja kelas GPT-4 biaya $37,50 per juta token pada 2023. Pada 2025: $0,14. DeepSeek V3 membawanya ke $0,006 — penurunan 99,6% dalam dua tahun, dan 6.000 kali lebih murah daripada di mana ini dimulai.

Ketika lapisan model menjadi komoditas, keunggulan bergeser kepada siapa yang mengontrol akses ke pengguna. Distribusi, kedalaman alur kerja, dan kepemilikan antarmuka — bukan kualitas model — akan menentukan siapa yang mendefinisikan dekade berikutnya. Kualitas model tidak akan terlalu penting.

4. Model Bisnis Masih Diciptakan

Saat ini ada tiga cara untuk menghasilkan uang di AI, dan tidak satu pun yang jelas benar. Anda dapat mengenakan biaya per token — sederhana, scalable, dan berlomba menuju nol; harga turun 10 kali dalam 18 bulan. Anda dapat mengenakan biaya per hasil (per tiket yang diselesaikan, per tugas yang diselesaikan), yang terdengar elegan sampai Anda menghabiskan seminggu mencoba mendefinisikan apa yang sebenarnya “diselesaikan”. Atau Anda dapat mengambil rute langganan dan iklan. OpenAI meluncurkan iklan pada Februari 2026 dan mencapai $100 juta dalam enam minggu, yang terdengar mengesankan sampai Anda melakukan matematika: itu $0,12 per pengguna per tahun, sementara Google membuat $60. Anthropic merespons dengan menjalankan iklan Super Bowl yang mengejek gagasan tersebut — Claude melompat ke #7 di App Store hari yang sama.

Tidak ada yang telah memecahkan ini. Perusahaan yang mengatasi monitisasi berkelanjutan untuk alur kerja yang dimediasi AI mungkin lebih penting daripada perusahaan dengan model terbaik. Kami memberikan waktu dua hingga tiga tahun lagi sebelum ini terpecahkan.

5. Energi, Bukan Chip, Adalah Kendala yang Menentukan Dekade

Permintaan daya pusat data diperkirakan akan meningkat 160% pada 2030. Google, Amazon, Microsoft, dan Meta secara kolektif mengontrak lebih dari 10 gigawatt kapasitas nuklir baru di AS pada 2025 saja. Mereka tidak melakukan ini untuk bersenang-senang. Mereka tidak memiliki pilihan lain.

Asimetri: AS memiliki GPU frontier tetapi menuju kekurangan daya 44 gigawatt pada 2028 (Morgan Stanley). Cina menghasilkan dua kali lipat listrik dari AS, menambahkan 543 gigawatt kapasitas baru pada 2024, dan diperkirakan akan memiliki 400 gigawatt kapasitas cadangan pada 2030. AS memiliki chip. Cina memiliki elektron. Siapa pun yang memecahkan kendala pengikatannya pertama akan membentuk dekade.

Infrastruktur energi tidak dibangun dalam satu kuartal. Keputusan yang diambil sekarang — PPA nuklir, penempatan pusat data, investasi grid — akan menentukan siapa yang menang pada 2030. Kami tidak memperhatikan ini dengan cukup.

Laporan Negara AI DVC lengkap tersedia di state-of-ai.dvc.ai — dan tidak seperti kebanyakan laporan, ini masih akan relevan bulan depan.