TAGAR.id, Jakarta - Sebuah revolusi yang mungkin tidak terlihat seperti revolusi

Bayangkan sebuah masa ketika hampir setiap orang memiliki perangkat AI pribadi di rumahnya. Bentuknya mungkin tidak lebih besar daripada router Wi-Fi. Perangkat tersebut dapat menulis program, menganalisis data, mengelola dokumen, membuat desain, dan menjalankan berbagai pekerjaan digital tanpa harus selalu terhubung ke server perusahaan AI.

Bagi sebagian orang, skenario ini terdengar seperti fiksi ilmiah. Namun, jika melihat sejarah komputasi dan perkembangan kecerdasan buatan, kemungkinan tersebut bukanlah sesuatu yang bisa diabaikan.

Komputer pada awal perkembangannya merupakan mesin yang mahal, besar, dan hanya dapat diakses oleh institusi tertentu. Kini, kemampuan komputasi yang jauh lebih besar tersedia dalam telepon genggam, jam tangan, dan berbagai perangkat kecil.

Apakah kecerdasan buatan akan mengikuti jalur yang sama?

Jika iya, dampaknya mungkin jauh lebih besar daripada sekadar hadirnya teknologi baru. Kita mungkin sedang menuju perubahan mendasar dalam cara kemampuan manusia diproduksi, dihargai, dan diperdagangkan.

1. Dari model raksasa menuju kecerdasan yang semakin efisien

Selama beberapa tahun terakhir, perkembangan AI banyak mendapat perhatian melalui model-model berukuran besar yang dikembangkan oleh perusahaan dengan sumber daya komputasi sangat besar.

Pendekatan tersebut masuk akal. Model yang lebih besar, data pelatihan yang lebih banyak, dan komputasi tambahan dapat menghasilkan peningkatan kemampuan.

Namun, ada perkembangan lain yang tidak kalah penting: kemampuan AI semakin murah untuk digunakan, sementara model yang lebih kecil terus mengalami peningkatan.

Laporan Stanford AI Index 2025 mencatat bahwa biaya inferensi untuk mencapai tingkat performa setara GPT-3.5 turun lebih dari 280 kali lipat antara November 2022 dan Oktober 2024. Laporan yang sama mencatat bahwa model berukuran kecil semakin mampu mencapai performa yang sebelumnya memerlukan model jauh lebih besar.

Sumber: Stanford AI Index 2025⁠.

Angka tersebut tidak membuktikan bahwa seluruh kemampuan AI akan segera tersedia secara lokal dengan biaya nyaris nol. Namun, angka itu menunjukkan sebuah arah penting: kemampuan yang sebelumnya mahal dapat menjadi jauh lebih murah ketika metode, model, dan perangkat keras berkembang.

Yang menarik, efisiensi tidak hanya datang dari pembuatan model baru. Pengembang juga dapat meningkatkan model yang sudah tersedia melalui teknik seperti quantization, distillation, supervised fine-tuning, dan reinforcement learning.

Dengan kata lain, kemajuan AI tidak hanya ditentukan oleh siapa yang mampu membangun model terbesar. Kemajuan juga ditentukan oleh siapa yang mampu mendapatkan kemampuan lebih besar dari sumber daya yang lebih kecil.

2. Ketika pengembang independen mulai ikut menentukan arah

Salah satu perubahan paling penting dalam ekosistem AI adalah berkembangnya komunitas open-source dan open-weight.

Pengembang independen tidak harus membangun model dari nol. Mereka dapat mengambil model yang tersedia, mempelajari arsitekturnya, mengubah proses pelatihannya, dan menguji berbagai pendekatan untuk meningkatkan kemampuannya.

Komunitas seperti r/LocalLLaMA di Reddit memperlihatkan bagaimana pengguna berbagi pengalaman menjalankan model lokal, membandingkan performa, menguji quantization, dan mencari cara mendapatkan kemampuan yang lebih baik dari perangkat keras yang mereka miliki.

Lihat, misalnya, diskusi komunitas tentang model lokal dan eksperimen yang mereka anggap penting:

Diskusi komunitas bukanlah bukti ilmiah bahwa semua model kecil mampu menandingi model besar. Akan tetapi, diskusi tersebut menunjukkan bahwa eksperimen, evaluasi, dan pengembangan AI tidak hanya berlangsung di laboratorium perusahaan besar.

Perangkat lunak terbuka, model dengan bobot yang dapat diakses, serta resep pelatihan yang dapat direproduksi memungkinkan semakin banyak orang berpartisipasi dalam proses tersebut.

Hal ini penting karena inovasi tidak lagi sepenuhnya bergantung pada satu pusat penelitian atau satu perusahaan.

3. Eksperimen RL: kemampuan yang sudah ada dapat dipertajam

Sebuah eksperimen yang dibahas dalam video I Trained Qwen 4B With RL to Catch Qwen 27Bmemberikan gambaran menarik tentang pendekatan ini.

Dalam eksperimen tersebut, pengembang melatih model Qwen berukuran sekitar 4 miliar parameter menggunakan reinforcement learning atau RL untuk tugas analisis data.

Model diuji menggunakan lingkungan yang menyediakan data, alat untuk menjalankan kode, serta pemeriksa yang memberikan reward berdasarkan kebenaran jawaban.

Pada tahap awal, pelatihan dengan kumpulan tugas acak hanya menghasilkan peningkatan kecil. Pengembang kemudian menyaring tugas berdasarkan kemampuan model: tugas yang selalu berhasil dan selalu gagal disisihkan, sedangkan tugas yang kadang berhasil dan kadang gagal diprioritaskan.

Pendekatan tersebut menghasilkan peningkatan yang lebih jelas dan menutup lebih dari separuh kesenjangan performa terhadap model sekitar 27 miliar parameter dalam evaluasi yang digunakan.

Namun, eksperimen itu juga menemukan batas. Pelatihan RL tambahan tidak menghasilkan peningkatan berarti setelah sebagian besar tugas yang dapat dipelajari telah digunakan. Distillation dari model yang lebih besar kemudian membantu model kecil mencoba strategi penyelesaian yang berbeda, dan RL diterapkan kembali untuk memperbaiki kemampuannya.

Ini merupakan eksperimen terbatas pada satu model dan jenis tugas tertentu, bukan bukti bahwa model 4B secara umum telah setara dengan model 27B.

Meski demikian, ada pelajaran penting di dalamnya.

Peningkatan kemampuan tidak selalu harus berasal dari penambahan parameter. Dalam kondisi tertentu, pelatihan yang tepat dapat membuat model kecil menggunakan kemampuan yang telah dimilikinya dengan lebih efektif.

Dokumentasi Hugging Face OpenEnv⁠ juga menunjukkan berkembangnya infrastruktur terbuka untuk eksperimen RL berbasis lingkungan. Pengembang dapat membuat tugas, menguji tindakan model, memberikan reward, dan mengumpulkan data untuk pelatihan lanjutan.

Jika pendekatan seperti ini semakin mudah direproduksi, kemampuan meningkatkan model AI tidak lagi menjadi keahlian yang hanya dimiliki segelintir laboratorium.

4. Hipotesis utama: kecerdasan akan mengalami komoditisasi

Di sinilah persoalan ekonomi mulai muncul.

Dalam sistem ekonomi saat ini, banyak layanan memiliki harga karena kemampuan untuk menghasilkannya tidak tersedia bagi semua orang.

Membuat aplikasi membutuhkan programmer. Membuat desain profesional membutuhkan desainer. Menganalisis data membutuhkan analis. Menyusun strategi bisnis membutuhkan tenaga dengan pengetahuan dan pengalaman tertentu.

Tentu, harga layanan tidak hanya ditentukan oleh kelangkaan keterampilan. Harga juga mencerminkan tanggung jawab, risiko, pengalaman, waktu, distribusi, dan kepercayaan.

Namun, kelangkaan kemampuan merupakan salah satu faktor yang menopang nilai ekonomi banyak pekerjaan.

Sekarang bayangkan AI membuat kemampuan tersebut jauh lebih mudah diakses.

Seseorang yang sebelumnya tidak mampu membuat aplikasi dapat menggunakan AI untuk menghasilkan kode. Pemilik usaha kecil dapat membuat materi pemasaran sendiri. Organisasi dapat mengotomatisasi laporan dan analisis yang sebelumnya membutuhkan tenaga khusus.

Jika satu orang mampu menghasilkan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan beberapa orang, biaya produksi dapat turun.

Jika jutaan orang memperoleh kemampuan serupa, persaingan dapat meningkat.

Jika pasokan produk digital tumbuh jauh lebih cepat daripada permintaan, harga dan margin keuntungan dapat mengalami tekanan.

Inilah hipotesis yang perlu diperhatikan: AI tidak hanya mengotomatisasi pekerjaan; AI berpotensi mengurangi kelangkaan kemampuan yang selama ini menjadi dasar nilai ekonomi berbagai layanan.

Dampaknya dapat meluas melampaui profesi teknologi. Industri desain, penerjemahan, pemasaran, administrasi, analisis, konsultasi, dan berbagai layanan berbasis pengetahuan juga dapat menghadapi perubahan serupa.

Bukan berarti seluruh industri tersebut pasti hilang. Namun, struktur biaya, jumlah tenaga kerja yang diperlukan, dan cara perusahaan memperoleh keuntungan dapat berubah secara mendasar.

5. Ketika semua orang mampu membuat produk, apa yang masih langka?

Bayangkan biaya pembuatan aplikasi turun drastis.

Sebuah bisnis kecil dapat membuat aplikasi pemesanan, sistem inventaris, laporan keuangan, dan situs web dengan bantuan AI. Bahkan, sistem yang sebelumnya membutuhkan tim pengembang dapat dibuat oleh individu yang memahami masalah bisnisnya.

Dalam situasi tersebut, kemampuan menulis kode tidak lagi menjadi keunggulan yang cukup untuk membedakan satu penyedia layanan dari penyedia lainnya.

Jumlah aplikasi dapat meningkat tajam. Namun, jumlah pelanggan tidak otomatis meningkat dalam proporsi yang sama.

Akibatnya, persaingan dapat bergeser ke aspek lain: distribusi, reputasi, kepercayaan, pemahaman terhadap kebutuhan pelanggan, akses terhadap data, dan kemampuan memastikan produk benar-benar bekerja.

Ini menghasilkan sebuah paradoks.

Semakin mudah produk dibuat, semakin banyak produk yang tersedia. Namun, semakin banyak produk yang tersedia, semakin sulit mendapatkan perhatian pelanggan.

Dengan demikian, penurunan biaya produksi tidak otomatis menghilangkan nilai ekonomi. Sebagian nilai dapat berpindah dari proses pembuatan menuju kepemilikan hubungan dengan pelanggan, infrastruktur, integrasi, dan tanggung jawab operasional.

Meski begitu, perpindahan tersebut tidak menjamin bahwa semua pekerja yang terdampak dapat dengan mudah menemukan sumber pendapatan baru.

6. Mengapa perusahaan besar tetap membangun model yang sangat besar?

Jika model kecil semakin efisien, mengapa perusahaan AI masih menginvestasikan sumber daya besar untuk model dan infrastruktur komputasi?

Pertanyaan ini perlu dijawab tanpa mengasumsikan bahwa perusahaan besar sengaja menghambat kemajuan model kecil.

Model besar masih memiliki kegunaan penting. Mereka dapat membantu penelitian, menangani tugas kompleks, menghasilkan data sintetis, menjadi guru bagi model yang lebih kecil, serta menyediakan layanan yang membutuhkan kemampuan luas.

Infrastruktur terpusat juga menawarkan keuntungan dalam pembaruan model, pengelolaan layanan, dan akses terhadap komputasi yang tidak tersedia pada perangkat konsumen.

Namun, terdapat konsekuensi bisnis yang nyata.

Perusahaan yang pendapatannya bergantung pada akses API, langganan, atau penggunaan token menghadapi kemungkinan perubahan permintaan jika semakin banyak tugas dapat diselesaikan oleh model lokal.

Jika pelanggan dapat menjalankan AI yang cukup baik di perangkat mereka sendiri, sebagian kebutuhan terhadap layanan berbayar dapat berkurang.

Sebaliknya, perusahaan besar juga dapat beradaptasi dengan menjual perangkat keras, menyediakan model lokal, mengembangkan layanan khusus, atau menjadi pemasok teknologi bagi ekosistem tersebut.

Jadi, persoalannya bukan bahwa investasi besar pasti akan sia-sia. Persoalannya adalah bahwa keunggulan ekonomi dari mengendalikan akses terhadap kecerdasan dapat berubah ketika kecerdasan semakin mudah dimiliki dan dijalankan secara mandiri.

Perubahan ini berpotensi menciptakan ketegangan antara model bisnis berbasis layanan terpusat dan model bisnis berbasis kepemilikan teknologi lokal.

7. Bukti bahwa otomatisasi tidak selalu berarti produktivitas langsung meningkat

Untuk memahami dampak perubahan ini, kita juga perlu melihat penelitian yang tidak selalu sesuai dengan optimisme terhadap AI.

Pada 2025, Model Evaluation & Threat Research (METR) menerbitkan eksperimen terkontrol terhadap 16 pengembang open-source berpengalaman yang mengerjakan 246 tugas pada proyek yang telah mereka kenal.

Dalam studi tersebut, penggunaan alat AI yang tersedia pada periode penelitian justru meningkatkan waktu penyelesaian tugas sekitar 19%.

Hasil itu tidak berarti AI secara umum memperlambat pekerjaan. Penelitian tersebut memiliki cakupan terbatas, menggunakan alat dan periode tertentu, serta berfokus pada pengembang berpengalaman yang bekerja pada proyek yang sudah mereka kenal.

Namun, temuan itu menunjukkan bahwa kemampuan menghasilkan kode tidak sama dengan kemampuan menyelesaikan seluruh pekerjaan secara efisien. Pemeriksaan hasil, koreksi kesalahan, dan pemahaman konteks tetap berpengaruh.

Sumber: METR — Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity⁠.

Hal ini relevan bagi hipotesis kita. Perubahan ekonomi tidak ditentukan oleh seberapa mudah AI menghasilkan suatu keluaran saja, melainkan oleh seberapa jauh AI mampu menyelesaikan pekerjaan yang benar-benar dibutuhkan dengan kualitas, biaya, dan risiko yang dapat diterima.

Ketika keandalan meningkat dan biaya menurun, tekanan terhadap pekerjaan dapat menjadi lebih besar. Namun, kecepatan dan cakupan perubahan itu masih harus diukur, bukan diasumsikan.

8. Risiko terbesarnya mungkin terletak pada ketimpangan transisi

Salah satu kemungkinan yang paling mengkhawatirkan adalah ketidakseimbangan antara peningkatan produktivitas dan distribusi pendapatan.

Bayangkan perusahaan dapat menghasilkan produk dan layanan dengan lebih sedikit tenaga kerja. Perusahaan mungkin memperoleh penghematan biaya, sementara sebagian pekerja menghadapi penurunan permintaan atas keahlian mereka.

Jika pendapatan yang sebelumnya diterima pekerja berpindah menjadi keuntungan pemilik modal, produktivitas dapat meningkat tanpa kenaikan kesejahteraan yang merata.

Di sisi lain, biaya hidup juga dapat turun apabila AI benar-benar membuat berbagai barang dan jasa lebih murah. Masyarakat mungkin memperoleh akses terhadap layanan yang sebelumnya terlalu mahal.

Hasil akhirnya bergantung pada siapa yang memiliki teknologi, bagaimana persaingan berlangsung, apakah manfaat efisiensi diteruskan kepada konsumen, dan bagaimana masyarakat menyesuaikan institusi ekonominya.

Karena itu, ancaman utamanya bukan sekadar bahwa AI mampu melakukan pekerjaan manusia. Ancaman yang lebih mendasar adalah kemungkinan bahwa kemampuan masyarakat untuk menghasilkan nilai meningkat jauh lebih cepat daripada kemampuan sistem ekonomi untuk mendistribusikan manfaatnya.

9. Dari layanan AI menuju AI di setiap rumah

Jika model kecil terus meningkat dan perangkat keras menjadi lebih efisien, AI lokal dapat menjadi pilihan yang semakin masuk akal.

Perangkat rumah tangga, komputer pribadi, atau server kecil dapat menjalankan model yang membantu penggunanya tanpa harus mengirim setiap permintaan ke pusat data.

Kerangka kerja seperti EffGen⁠, yang dipublikasikan dalam Proceedings of Machine Learning Research pada 2026, memperlihatkan penelitian mengenai cara membuat model kecil menjadi agen otonom yang lebih efektif melalui optimasi penggunaan alat, pemecahan tugas, dan pengelolaan memori.

Ini bukan bukti bahwa perangkat AI rumah tangga dengan kemampuan universal sudah tersedia. Namun, penelitian tersebut memperlihatkan bahwa efisiensi bukan hanya soal mengecilkan ukuran model. Sistem di sekeliling model juga dapat dirancang agar kemampuan yang terbatas digunakan dengan lebih efektif.

Apabila kecenderungan ini berlanjut, pengguna dapat memiliki lebih banyak kendali atas model, data, dan proses otomatisasi mereka sendiri.

Perusahaan tidak harus selalu menjadi perantara setiap interaksi antara manusia dan kecerdasan buatan.

Bagi sebagian bisnis, perubahan ini akan menjadi ancaman. Bagi bisnis lainnya, ini akan membuka pasar baru.

Kesimpulan: bukan akhir dari seluruh pekerjaan, melainkan tantangan terhadap fondasi nilai ekonomi

Hipotesis bahwa AI murah dapat mengguncang berbagai industri layak dipertimbangkan secara serius.

Bukti penurunan biaya inferensi, kemajuan model kecil, pengembangan RL terbuka, dan penelitian mengenai agen lokal menunjukkan bahwa kemampuan AI semakin mudah diakses.

Namun, bukti tersebut belum membuktikan bahwa seluruh pekerjaan akan digantikan atau semua layanan digital akan kehilangan nilai. Kemampuan teknis, keandalan, permintaan pasar, regulasi, kepemilikan modal, dan distribusi manfaat masih akan menentukan hasilnya.

Pertanyaan yang lebih besar adalah apakah sistem ekonomi mampu beradaptasi ketika kemampuan produktif yang sebelumnya langka menjadi jauh lebih murah.

Jika hampir semua orang dapat membuat aplikasi, desain, analisis, dan berbagai layanan digital, keunggulan tidak lagi hanya berasal dari kemampuan menghasilkan sesuatu. Keunggulan mungkin semakin bergantung pada kemampuan memahami kebutuhan, membangun kepercayaan, mendistribusikan produk, dan bertanggung jawab atas hasilnya.

Tetapi perubahan tersebut juga membawa pertanyaan sosial yang sulit: jika teknologi memungkinkan masyarakat menghasilkan lebih banyak dengan lebih sedikit tenaga kerja, bagaimana pendapatan dan kesempatan ekonomi akan dibagikan?

Mungkin inilah tantangan terbesar dari revolusi AI.

Bukan hanya bagaimana manusia menciptakan kecerdasan yang lebih kuat, melainkan bagaimana manusia membangun sistem ekonomi yang tetap mampu memberikan kehidupan yang layak ketika kecerdasan dan kemampuan produksi tidak lagi menjadi sumber kelangkaan seperti sebelumnya.

Hipotesis ini tidak menyatakan bahwa masa depan tersebut pasti terjadi. Ia mengajukan pertanyaan yang perlu diuji: jika biaya kecerdasan terus turun, apakah fondasi ekonomi yang dibangun di atas kelangkaan keahlian manusia akan mampu bertahan tanpa perubahan mendasar?

Rujukan riset dan komunitas

Sumber utama yang mendukung artikel ini: