AI Ternyata Mahal, Microsoft dan Uber Mulai Hitung Ulang Penggunaannya

JAKARTA - Microsoft dan Uber mulai membatasi penggunaan sejumlah layanan kecerdasan buatan atau AI setelah biayanya membengkak. Perkembangan ini menimbulkan pertanyaan mendasar, jika ongkosnya mahal, benarkah AI akan cepat menggantikan banyak pekerjaan manusia?

Yahoo Finance dikutip Kamis, 4 Juni, melaporkan Microsoft menghentikan akses sebagian insinyurnya ke Claude Code, alat pemrograman AI milik Anthropic. Keputusan itu diambil karena tagihan penggunaannya terlalu besar.

Claude Code adalah alat AI yang membantu membuat dan memperbaiki kode komputer. Microsoft sebelumnya memberi akses kepada ribuan karyawan, termasuk insinyur, manajer produk, desainer, dan pegawai nonteknis.

Namun, penggunaan alat itu menyebar cepat. Biayanya ikut melonjak.

Microsoft kemudian memindahkan para insinyur di grup Experiences and Devices ke GitHub Copilot CLI. Grup ini membawahi Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, dan Surface.

GitHub Copilot CLI adalah alat pemrograman AI milik Microsoft yang berjalan lewat baris perintah. Singkatnya, ini versi yang lebih dekat dengan dapur kerja teknisi dan dinilai lebih murah bagi perusahaan.

Langkah itu bukan berarti Microsoft mundur dari AI. Kerja sama besar Microsoft dengan Anthropic tetap berjalan. Investasi hingga US$5 miliar atau sekitar Rp89 triliun dan komitmen Anthropic membeli kapasitas komputasi Azure senilai US$30 miliar atau sekitar Rp534 triliun juga tidak berubah. Perhitungan itu jika US$ 1 diasumsikan Rp17.800.

Uber menghadapi masalah serupa. Menurut Yahoo Finance, Chief Technology Officer Uber mengatakan anggaran 2026 untuk Claude Code dan Cursor habis hanya dalam empat bulan.

Cursor adalah alat AI untuk membantu programmer menulis kode. Kasus Uber menunjukkan masalah yang sama: AI memang mempercepat kerja, tetapi tagihannya bisa berlari lebih cepat.

Bryan Catanzaro, Vice President Applied Deep Learning Research Nvidia, memberi gambaran lebih telak. Ia mengatakan kepada Axios bahwa biaya komputasi untuk timnya “jauh melampaui biaya karyawan”.

Komputasi adalah daya hitung komputer untuk menjalankan AI. Semakin rumit modelnya, semakin besar kebutuhan chip, listrik, server, dan pusat data.

Di sini, isu AI bukan hanya soal kecanggihan. Ongkos ternyata juga menjadi persoalan.

Dalam analisis yang dimuat di Substack, Shanaka Anslem Perera menilai OpenAI menghadapi masalah biaya yang lebih dalam. Menurut perhitungannya, OpenAI menghabiskan sekitar US$3,30 atau sekitar Rp58.740 untuk menghasilkan US$1 atau sekitar Rp17.800 pendapatan.

Perera menyebut OpenAI diperkirakan membakar sekitar US$11,5 miliar atau sekitar Rp204,7 triliun per kuartal. Dalam setahun, nilainya sekitar US$46 miliar atau sekitar Rp818,8 triliun.

Sementara itu, pendapatan berjalan OpenAI diperkirakan sekitar US$20 miliar atau sekitar Rp356 triliun.

Ia berpendapat masalah OpenAI bukan sekadar bakar uang untuk tumbuh. Masalahnya ada pada struktur biaya.

Menurut Perera, Google punya posisi lebih kuat karena memakai chip AI sendiri, yaitu TPU atau Tensor Processing Unit. TPU adalah chip buatan Google untuk melatih dan menjalankan model AI.

Dengan TPU, Google dapat melatih dan menjalankan Gemini tanpa sepenuhnya bergantung pada chip Nvidia atau infrastruktur pihak lain. Biayanya dinilai lebih rendah.

Perera mengutip perhitungan SemiAnalysis yang menyebut infrastruktur TPU Google memiliki biaya kepemilikan 30 hingga 44 persen lebih rendah dibanding sistem berbasis Nvidia.

Sebaliknya, OpenAI disebut menanggung biaya berlapis. Setiap permintaan ChatGPT berjalan di atas biaya chip, cloud, dan operasional. Jika skala pemakaian naik, tekanan biaya juga ikut naik.

Itulah yang membuat persaingan AI tidak lagi sesederhana siapa punya model paling pintar. Perusahaan juga harus mampu menjalankannya dengan biaya yang masuk akal.

Google, menurut Perera, bisa lebih leluasa menawarkan Gemini dengan harga murah atau membundelnya ke Workspace. OpenAI akan lebih sulit menandingi tanpa memperbesar kerugian.

Bagi perusahaan, kasus Microsoft dan Uber cukup menjelaskan, jika AI bisa membantu produktivitas. Tapi pemakaiannya tetap harus dihitung.

AI mungkin tetap menjadi ancaman bagi sebagian pekerjaan dalam jangka panjang. Namun, untuk saat ini, biaya tinggi menjadi rem atau persoalan yang nyata. Mesin boleh pintar. Tagihannya tetap harus dibayar.