“
DeepSeek telah membuat open-source kembali populer. Keputusan startup China itu untuk menggunakan kerangka open-source untuk mencapai penalaran yang canggih telah mengguncang ekosistem AI: Sejak itu, Baidu telah membuat model ERNIE-nya open-source, sementara CEO OpenAI Sam Altman mengatakan ia berpikir perusahaannya yang non-open source mungkin berada di “sisi yang salah dari sejarah.”
Saat ini ada dua paradigma berbeda dalam sektor AI: ekosistem tertutup yang dipromosikan oleh raksasa seperti OpenAI dan Microsoft, versus platform open-source yang didukung oleh perusahaan seperti Meta dan Mistral.
Ini lebih dari sekadar perdebatan teknis. Terbuka versus tertutup adalah perdebatan mendasar tentang masa depan AI dan siapa yang akan mengendalikan potensi besar teknologi baru tersebut saat industri senilai triliunan dolar mulai terbentuk.
Pelajaran dari sejarah
Setiap revolusi perangkat lunak pada intinya merupakan perjuangan antara sistem terbuka dan tertutup.
Pada era mainframe, IBM dan sistem tertutupnya mendominasi, mendorong pepatah: “Tidak ada yang pernah dipecat karena memilih IBM.” Tetapi seiring teknologi berkembang, bisnis beralih ke sistem terbuka yang membebaskan mereka dari kendala vendor.
Siklus ini terjadi berulang kali. Linux open-source menantang Windows Microsoft. PostgreSQL dan MySQL menjadi alternatif untuk database Oracle.
Keterikatan vendor, di mana beralih penyedia menjadi hampir tidak mungkin, menghambat inovasi, membatasi fleksibilitas, dan menciptakan kerentanan. Risiko-risiko tersebut hanya akan meningkat seiring AI semakin terintegrasi ke dalam proses bisnis yang kritis.
Platform terbuka mengurangi risiko-risiko tersebut, memungkinkan organisasi untuk mengganti vendor atau membawa solusi ke dalam rumah tanpa menimbulkan biaya yang merugikan.
Mengapa open source penting
Konsumen mungkin menikmati kenyamanan platform tertutup. Namun, perusahaan memiliki prioritas yang berbeda. Organisasi tidak dapat mengirimkan data sensitif dan informasi propietary melalui API kotak hitam yang tidak mereka kendalikan.
Model AI open-source menawarkan tiga keuntungan kritis.
Pertama, model terbuka menjaga informasi sensitif dalam infrastruktur organisasi, mengurangi risiko pelanggaran data dari interaksi dengan server eksternal.
Kedua, perusahaan dapat menyesuaikan model open-source dengan kebutuhan unik mereka, menyetel model dengan data propietary mereka tanpa dibatasi oleh sistem tertutup.
Terakhir, organisasi dapat menghindari biaya penskalaan yang dikenakan oleh vendor dengan mendeploy model open-source pada infrastruktur mereka sendiri.
Platform tertutup mungkin sederhana, tetapi mereka tidak memberikan keamanan, fleksibilitas, dan biaya rendah seperti model open-source.
Ironisnya, kebangkitan OpenAI dibangun di atas fondasi open-source. Paper “Attention Is All You Need” yang dirilis oleh Google pada tahun 2017 memberikan blueprint untuk model bahasa modern. Namun, meskipun fondasi ini, OpenAI telah beralih dari etos open-source awalnya ke model yang lebih tertutup, menimbulkan pertanyaan tentang komitmennya untuk memastikan bahwa AI memberikan manfaat bagi “seluruh umat manusia.”
MITRA Microsoft dengan OpenAI dengan cepat menempatkan raksasa teknologi itu di garis depan lanskap AI komersial. Dengan investasi lebih dari $13 miliar, Microsoft telah mengintegrasikan GPT-4 di seluruh ekosistemnya—dari Azure hingga aplikasi Office melalui Copilot, GitHub, dan Bing—menciptakan efek keterikatan yang kuat bagi bisnis yang bergantung pada alat-alat ini.
Secara historis, sistem AI tertutup telah mendominasi melalui strategi brute-force: Memperbesar data, parameter, dan daya komputasi untuk mendominasi pasar dan menciptakan hambatan masuk.
Namun, paradigma baru muncul: revolusi penalaran. Model seperti R1 dari DeepSeek menunjukkan bahwa kemampuan penalaran canggih dapat menyaingi sistem propietary yang bergantung pada skala semata. Penalaran adalah kuda Troya bagi AI open-source, menantang lanskap kompetitif dengan membuktikan bahwa kemajuan algoritmik dapat mengurangi keuntungan yang dipegang oleh platform tertutup.
Ini membuka peluang penting bagi laboratorium dan startup yang lebih kecil. AI open-source mendorong inovasi kolektif dengan biaya sebagian dari yang terkait dengan sistem tertutup, mendemokratisasi akses dan mendorong kontribusi dari berbagai peserta yang lebih luas.
Saat ini, rantai nilai AI tradisional didominasi oleh beberapa pemain dalam hardware (Nvidia), pengembangan model (OpenAI, Anthropic), dan infrastruktur (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform). Hal ini telah menciptakan hambatan masuk yang signifikan, karena persyaratan modal dan komputasi yang tinggi.
Tetapi inovasi baru, seperti mesin inferensi yang dioptimalkan dan hardware khusus, sedang membongkar struktur monolitik ini.
Stack AI menjadi terurai dalam ekosistem baru ini. Perusahaan seperti Groq menantang Nvidia dalam hardware. (Groq adalah salah satu perusahaan portofolio Race Capital.) Laboratorium kecil seperti Mistral telah membangun model kreatif yang dapat bersaing dengan OpenAI dan Anthropic. Platform seperti Hugging Face mendemokratisasi akses ke model. Layanan inferensi seperti Fireworks dan Together mengurangi latensi dan meningkatkan throughput permintaan. Pasar cloud alternatif, seperti Lambda Labs dan Fluidstack, menawarkan penetapan harga yang kompetitif dengan oligopoli Big Three.
Menyeimbangkan open vs. closed
Tentu saja, model open-source membawa risiko sendiri. Data pelatihan bisa disalahgunakan. Pelaku jahat bisa mengembangkan aplikasi berbahaya, seperti malware atau deepfakes. Perusahaan juga bisa melanggar batas etika dengan menggunakan data personal tanpa otorisasi, mengorbankan privasi data demi keuntungan kompetitif.
Tindakan pengelolaan strategis dapat membantu mengurangi risiko-risiko ini. Penundaan rilis model frontier bisa memberikan waktu untuk penilaian keamanan. Berbagi bobot parsial juga bisa membatasi potensi penyalahgunaan, sambil tetap memberikan manfaat penelitian.
Masa depan AI bergantung pada kemampuan untuk menyeimbangkan kepentingan yang bersaing ini—seperti bagaimana sistem AI sendiri menyeimbangkan bobot dan bias untuk kinerja optimal.
Pilihan antara menjadi terbuka atau tertutup mewakili lebih dari sekadar preferensi. Ini adalah keputusan krusial yang akan menentukan lintasan revolusi AI. Kita harus memilih kerangka kerja yang mendorong inovasi, inklusivitas, dan tata kelola etis. Menjadi open-source akan menjadi cara untuk mencapainya.
Pendapat yang terungkap dalam tulisan komentar Fortune.com sepenuhnya merupakan pandangan dari para penulisnya dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan dari Fortune.
Cerita ini awalnya ditampilkan di Fortune.com
“