Apa yang terjadi
Rhodium Group menerbitkan laporan yang menganalisis kinerja keuangan tujuh pengembang AI besar Tiongkok, termasuk DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Alibaba, ByteDance, dan Kuaishou. Laporan tersebut memperkirakan bahwa perusahaan-perusahaan ini menghasilkan gabungan pendapatan berulang tahunan (ARR) sekitar US$10,7 miliar antara bulan Maret dan Agustus. Sebagai perbandingan, OpenAI dan Anthropic melaporkan gabungan ARR melebihi US$100 miliar pada periode yang sama. Laporan ini menyoroti disparitas penilaian terhadap pendapatan yang signifikan, dengan mencatat bahwa perusahaan Tiongkok seperti DeepSeek dan Moonshot memiliki kelipatan penilaian terhadap ARR masing-masing sebesar 163x dan 50x, dibandingkan dengan 34x untuk OpenAI dan 21x untuk Anthropic. Meskipun pendapatan meningkat pesat, dengan Z.ai melaporkan peningkatan sebesar 400% dari tahun ke tahun, laporan tersebut menunjukkan bahwa strategi open- mempersulit upaya monetisasi bagi pengembang Tiongkok.
Rhodium Group, sebuah firma riset yang berbasis di AS, merilis laporan pada hari Kamis yang merinci metrik keuangan tujuh pengembang AI besar Tiongkok. Studi tersebut menghitung bahwa perusahaan-perusahaan ini, yang meliputi DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Alibaba Group Holding, ByteDance, dan Kuaishou Technology, menghasilkan gabungan pendapatan berulang tahunan (ARR) sekitar US$10,7 miliar dari bulan Maret hingga Agustus.
Angka ini mewakili sekitar 10% dari gabungan ARR yang dilaporkan oleh OpenAI dan Anthropic, yang melebihi US$100 miliar pada periode yang sama. Secara khusus, OpenAI mencapai ARR sebesar US$40 miliar pada bulan Agustus, sedangkan Anthropic mencapai US$65 miliar pada bulan Juli. Di antara pengembang Tiongkok, ByteDance memimpin grup dengan ARR sebesar US$4 miliar pada bulan Juli, diikuti oleh Alibaba dengan ARR sebesar US$2,4 miliar pada bulan Agustus.
Laporan ini menyoroti perbedaan yang mencolok dalam penilaian dibandingkan dengan pendapatan. Rhodium mencatat bahwa kelipatan valuasi terhadap ARR untuk DeepSeek dan Moonshot masing-masing mencapai 163 kali dan 50 kali. Sebagai perbandingan, kelipatan OpenAI sebanyak 34 kali dan kelipatan Anthropic sebanyak 21 kali. Laporan tersebut menggambarkan valuasi Tiongkok ini 'sangat tinggi' dibandingkan dengan aliran pendapatan mereka saat ini, meskipun secara absolut masih jauh lebih rendah dibandingkan valuasi AS.
Meskipun ada kesenjangan pendapatan, perusahaan AI Tiongkok mengalami pertumbuhan pesat. Z.ai melaporkan peningkatan pendapatan semester pertama sebesar 400% tahun-ke-tahun menjadi 953,9 juta yuan, sementara pendapatan MiniMax melonjak 283% menjadi US$116,6 juta. Namun, kepala penelitian internet dan perangkat lunak Asia Macquarie Group, Ellie Jiang, mengatakan kepada South China Morning Post bahwa Z.ai dan MiniMax dapat terus merugi hingga tahun 2030 karena tingginya biaya daya komputasi yang diperlukan untuk mempertahankan daya saing teknologi.
Mengapa itu penting
Laporan ini memberikan tolok ukur keuangan yang konkrit untuk lanskap persaingan antara industri AI di AS dan Tiongkok. Laporan ini mengungkapkan bahwa meskipun terdapat investasi yang agresif dan valuasi yang tinggi, perusahaan-perusahaan AI Tiongkok saat ini menghasilkan pendapatan yang lebih kecil dibandingkan perusahaan-perusahaan AI di AS. Kesenjangan ini menimbulkan pertanyaan mengenai keberlanjutan penilaian saat ini dan efektivitas strategi open- dalam menghasilkan pendapatan langsung. Bagi investor dan pembuat kebijakan, angka-angka ini memberikan gambaran yang lebih jelas tentang realitas ekonomi di balik perlombaan teknologi, menyoroti bahwa meskipun model Tiongkok mempersempit kesenjangan kinerja, model bisnis yang mendukungnya masih dalam tahap kedewasaan dan menghadapi tantangan monetisasi yang berbeda dibandingkan model OpenAI dan Anthropic yang bersifat sumber tertutup dan banyak berlangganan.
Laporan ini menggarisbawahi tantangan utama bagi industri AI Tiongkok: mengubah keseimbangan teknologi menjadi model bisnis yang berkelanjutan. Meskipun pengembang Tiongkok dengan cepat mempersempit kesenjangan kinerja dengan pengembang AS, pendapatan mereka masih jauh tertinggal. Kesenjangan ini menunjukkan bahwa siklus investasi pada AI Tiongkok saat ini lebih didorong oleh penentuan posisi strategis dan akuisisi pangsa pasar dibandingkan profitabilitas jangka pendek.
Faktor utama yang mempersulit monetisasi adalah meluasnya adopsi model open-source dan open- oleh pengembang Tiongkok. Rhodium mencatat bahwa strategi ini mempersulit pengembang asli untuk memperoleh pendapatan, karena penyedia cloud pihak ketiga dapat menerapkan model ini dan menjual akses tanpa membayar pembuatnya. Hal ini berbeda dengan model OpenAI dan Anthropic yang bersifat sumber tertutup dan berbasis langganan, yang memungkinkan perolehan pendapatan lebih langsung.
Data keuangan memberikan tolok ukur penting bagi investor untuk mengevaluasi profil risiko saham AI Tiongkok. Kelipatan penilaian terhadap pendapatan yang tinggi menunjukkan bahwa investor memperkirakan pertumbuhan signifikan di masa depan atau nilai strategis yang belum tercermin dalam pendapatan saat ini. Hal ini menciptakan potensi kerentanan jika pertumbuhan melambat atau jika biaya untuk mempertahankan kepemimpinan teknologi terus melebihi pertumbuhan pendapatan.
Laporan ini juga menyoroti sifat model bisnis AI yang terus berkembang, khususnya terkait strategi open-. Ketika perusahaan Tiongkok seperti Moonshot dan Alibaba mendorong perjanjian bagi hasil dengan pengguna utama, industri ini mungkin melihat perubahan dalam cara monetisasi AI sumber terbuka. Hal ini dapat memiliki implikasi yang lebih luas terhadap pasar AI global, dan berpotensi memengaruhi cara pengembang lain melakukan pendekatan terhadap rilis open-weight.
Mekanisme Interaktif: Cara Kerja Sebenarnya
Jelajahi teknologi yang mendasari di balik perkembangan ini secara interaktif.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Apa yang harus ditonton selanjutnya
Investor harus memantau apakah perusahaan AI Tiongkok dapat berhasil menerapkan perjanjian bagi hasil untuk model open- mereka, seperti yang dibahas oleh Rhodium. Selain itu, IPO Moonshot AI yang akan datang dan potensi pencatatan saham pemain besar lainnya akan menguji selera pasar terhadap valuasi berganda tinggi ini. Kemampuan perusahaan-perusahaan ini untuk mengubah adopsi pengguna yang cepat menjadi profitabilitas yang berkelanjutan tanpa menimbulkan biaya komputasi yang tidak berkelanjutan akan menjadi indikator utama kelangsungan jangka panjang sektor AI Tiongkok.
Penerapan perjanjian bagi hasil untuk model open- akan menjadi indikator utama apakah perusahaan AI Tiongkok dapat meningkatkan efisiensi monetisasi mereka. Rhodium mencatat bahwa Moonshot sedang berdiskusi dengan Microsoft, Amazon, dan Google, dengan potensi bagi hasil mencapai hingga 30%. Keberhasilan negosiasi ini dapat menjadi model bagi pengembang lainnya.
Penawaran umum perdana (IPO) mendatang untuk perusahaan-perusahaan AI Tiongkok, seperti pengajuan rahasia Moonshot AI untuk IPO di Hong Kong dan putaran pendanaan pra-IPO DeepSeek, akan menguji kepercayaan pasar terhadap valuasi tinggi ini. Penerimaan listing ini akan memberikan wawasan mengenai apakah investor bersedia mempertahankan kelipatan tinggi dalam menghadapi terbatasnya pendapatan saat ini.
Kemampuan perusahaan AI Tiongkok untuk mengelola biaya komputasi sambil mempertahankan daya saing teknologi akan menjadi sangat penting. Sebagaimana dicatat oleh Macquarie Group, tingginya biaya daya komputasi dapat membuat perusahaan seperti Z.ai dan MiniMax berada dalam posisi yang tidak menguntungkan hingga tahun 2030. Memantau struktur biaya dan peningkatan efisiensi mereka akan sangat penting untuk menilai kelangsungan hidup jangka panjang.
Dinamika persaingan antara pengembang AI AS dan Tiongkok akan terus berkembang, dengan kedua belah pihak bersaing dalam hal harga, kinerja, dan adopsi sumber terbuka. Temuan laporan ini menunjukkan bahwa meskipun kesenjangan kinerja semakin mengecil, kesenjangan ekonomi masih tetap signifikan. Perkembangan strategi penetapan harga dan peluncuran model di masa depan akan menjadi kunci untuk memahami bagaimana dinamika ini terjadi.