Sam Altman membahas bagaimana OpenAI memenangkan kompetisi tahap berikutnya: dari masa depan ChatGPT, strategi perusahaan hingga infrastruktur AI bernilai triliunan dolar

Tulisan: Techub News disusun

Dalam wawancara panjang ini, Sam Altman membahas satu pertanyaan inti: ketika kompetisi model besar memasuki zona kedalaman, apa yang membuat OpenAI tetap unggul. Jawabannya tidak hanya “model lebih kuat”, melainkan sebuah sistem yang terdiri dari model terdepan, kemampuan produk, saluran distribusi, pengalaman personalisasi, platform perusahaan, dan kekuatan komputasi skala besar secara bersamaan.

Dari penjelasannya, OpenAI sudah tidak lagi menganggap dirinya hanya sebagai perusahaan model, melainkan berusaha menjadi platform AI yang mencakup konsumen, pengembang, dan perusahaan secara bersamaan. Altman berulang kali menegaskan, kemenangan di masa depan bukan hanya soal skor model di papan peringkat, tetapi siapa yang mampu menggabungkan “model terkuat”, “produk terbaik”, dan “infrastruktur yang cukup” menjadi sebuah siklus tertutup lengkap, dan terus mengirimkan secara global.

1. Kompetisi menurut OpenAI bukan sekadar keberhasilan peluncuran model

Di awal wawancara, pembawa acara mengajukan pertanyaan tajam: seiring Gemini, DeepSeek, dan pesaing lain semakin mendekat, OpenAI tampaknya untuk pertama kalinya tidak lagi memiliki keunggulan mutlak yang terlihat mata. Mengenai hal ini, Altman tidak menolak adanya tekanan kompetisi, tetapi dia menilai bahwa apa yang disebut “code red” lebih mirip mekanisme frekuensi tinggi, tingkat rendah, yang digunakan organisasi internal untuk merespons ancaman eksternal secara cepat, bukan sinyal kegagalan strategi.

Dia mengakui, pesaing eksternal memang mengungkapkan kelemahan tertentu dalam strategi produk OpenAI, tetapi dia juga menegaskan bahwa tekanan ini justru memaksa perusahaan untuk memperbaiki arah lebih cepat dan mempercepat peluncuran. Dengan kata lain, kompetisi tidak mengubah penilaian dasar OpenAI, malah memperkuat kewaspadaan dan kecepatan eksekusi organisasinya.

Altman menekankan bahwa ChatGPT tetap menjadi produk obrolan dominan di pasar, dan dia memperkirakan keunggulan ini akan semakin melebar, bukan menyempit. Alasannya, meskipun kemampuan model di berbagai skenario akan semakin mendekati satu sama lain, pengguna yang benar-benar memilih produk AI tidak hanya melihat modelnya, tetapi juga pengalaman produk secara keseluruhan, stabilitas, citra merek, tingkat personalisasi, dan apakah produk tersebut bisa menjadi satu-satunya pintu masuk.

Dengan kata lain, dalam gambaran strategi Altman, kompetisi model besar semakin mirip kompetisi sistem operasi, platform, dan ekosistem. Model tentu penting, tetapi model akhirnya harus terbungkus dalam hubungan penggunaan yang lebih lengkap. Siapa yang mampu membuat pengguna bertahan lama, mengumpulkan data, dan membangun kebiasaan, dialah yang akan membangun keunggulan kompetitif yang sesungguhnya.

2. Keunggulan kompetitif sejati adalah “model + produk + infrastruktur” dalam siklus tertutup lengkap

Altman memberikan satu kalimat yang hampir bisa dianggap sebagai ringkasan strategi utama OpenAI saat ini: buat model terbaik, bangun produk terbaik di sekitarnya, dan miliki infrastruktur yang cukup untuk menyediakan layanan secara skala besar.

Pentingnya kalimat ini terletak pada pembagian masa depan OpenAI menjadi tiga lapisan yang tak terpisahkan. Lapisan pertama adalah keunggulan model. Altman menegaskan bahwa dia tidak setuju dengan anggapan bahwa “model akan segera menjadi homogen.” Menurutnya, model berbeda akan menunjukkan perbedaan di berbagai bidang, terutama dalam penemuan ilmiah, penalaran kompleks, tugas bernilai tinggi perusahaan, dan skenario terdepan lainnya. Model terbaik akan tetap menciptakan nilai ekonomi terbesar, dan tujuan OpenAI adalah selalu berada di garis depan ini.

Lapisan kedua adalah kemampuan produk. Altman berpendapat bahwa meskipun di masa depan akan muncul banyak model “sangat bagus” untuk obrolan biasa, desain produk tetap akan sangat menentukan loyalitas pengguna. Misalnya kemampuan memori personalisasi, kontinuitas antar tugas, antarmuka berbeda untuk tugas berbeda, dan kemampuan eksekusi aktif di belakang layar, semua ini bukan sekadar hasil dari parameter yang besar, melainkan hasil dari rekayasa produk, desain interaksi, dan integrasi sistem.

Lapisan ketiga adalah infrastruktur. Tanpa kekuatan komputasi yang cukup, model dan produk terbaik pun tidak akan mampu menjadi layanan massal yang sesungguhnya. Altman berulang kali menegaskan bahwa OpenAI selama ini berada dalam kondisi “defisit kekuatan komputasi”, di mana kekurangan ini tidak hanya membatasi pelatihan, tetapi juga secara langsung menekan pertumbuhan pendapatan karena permintaan pengguna dan perusahaan jauh melebihi kapasitas yang tersedia.

Oleh karena itu, cara kompetisi OpenAI saat ini bukan bertaruh pada satu keajaiban teknologi sesaat, melainkan mempercepat peningkatan model, inovasi produk, dan ekspansi infrastruktur secara bersamaan, mengubah keunggulan menjadi sistem yang terus memperkuat diri sendiri.

3. Masa depan ChatGPT bukan sekadar sebuah kotak obrolan

Altman berbicara cukup jujur tentang bentuk masa depan ChatGPT: dia awalnya mengira bahwa hingga hari ini, antarmuka obrolan akan mengalami perubahan yang lebih besar, tetapi kenyataannya, antarmuka obrolan awal justru berjalan lebih jauh dari yang banyak orang prediksi.

Ini menunjukkan satu hal: bagi jutaan pengguna, obrolan adalah pintu masuk yang sangat alami, rendah hambatan, dan sangat serbaguna. Mereka sudah terbiasa berkomunikasi melalui teks, dan ketika antarmuka ini diperkaya dengan kecerdasan yang semakin kuat, kekuatan hidupnya jauh melampaui posisi awal sebagai “pratinjau penelitian.”

Namun Altman menegaskan, kotak obrolan ini bukan akhir dari segalanya. Dia percaya bahwa sistem AI masa depan harus mampu secara otomatis menghasilkan antarmuka berbeda sesuai tugasnya. Mengelola angka, dokumen, rencana, kode, grafik, harus memiliki cara interaksi yang berbeda, bukan semua dipadatkan dalam satu dialog linier.

Lebih jauh lagi, ChatGPT di masa depan tidak hanya akan “merespons pasif,” tetapi juga “bekerja secara berkelanjutan.” Ia akan lebih proaktif memahami tugas harian pengguna, masalah utama saat ini, dan kemudian secara terus-menerus mendorong proses di belakang layar, serta memberi umpan balik yang lebih sesuai saat diperlukan. Ini berarti AI akan perlahan bertransformasi dari “alat tanya jawab” menjadi “sistem aksi.”

Altman menggunakan kemajuan Codex sebagai gambaran awal masa depan ini. Ia berpendapat bahwa skenario pemrograman sudah menunjukkan bentuk kerja baru: manusia tidak lagi melakukan mikro-manipulasi setiap langkah, melainkan menyerahkan serangkaian tujuan dan batasan kepada sistem, yang kemudian secara berkelanjutan melanjutkan pekerjaan di belakang layar. Jika pola ini diperluas ke lebih banyak skenario pengetahuan, maka akan mendefinisikan ulang bentuk dasar perangkat lunak.

4. Memori personalisasi mungkin menjadi sumber daya yang lebih kuat dari skor model

Menurut Altman, salah satu kemampuan ChatGPT yang paling diremehkan adalah memori personalisasi. Dia menegaskan bahwa fungsi memori saat ini masih sangat awal, sangat kasar, bahkan bisa disamakan dengan “era GPT-2 dalam bidang memori,” tetapi ini justru menunjukkan potensi peningkatan yang sangat besar.

Dia membayangkan masa depan yang cukup jelas: AI tidak hanya mampu mengingat fakta yang diberitahukan pengguna, tetapi juga mampu menangkap preferensi kecil, kebiasaan, tujuan jangka panjang, gaya bahasa, konteks kerja dari interaksi jangka panjang, dan akhirnya membangun pemahaman yang berkelanjutan melampaui kehidupan pribadi dan pekerjaan.

Kemampuan ini penting bukan hanya karena “lebih nyaman,” tetapi juga karena akan mengubah hubungan pengguna dan AI. Software tradisional hampir selalu dimulai dari awal setiap kali dibuka, sedangkan AI yang memiliki memori jangka panjang akan seperti mitra yang terus mengumpulkan pengetahuan. Ia tahu latar belakang proyekmu, rencana perjalanan, dan preferensi gaya output tertentu, sehingga pengguna semakin enggan beralih platform.

Altman bahkan berpendapat bahwa AI di masa depan mampu mencapai kondisi “memori lengkap” yang tidak bisa dilakukan manusia: membaca dokumen yang pernah kamu buat, memahami urusan yang kamu tangani, merekam konteks yang kamu berikan, dan memanggilnya secara langsung saat diperlukan. Ini akan mengangkat personalisasi dari sekadar “fitur” menjadi fondasi infrastruktur platform di masa depan.

Karena itu, Altman memandang personalisasi sebagai salah satu keunggulan kompetitif utama produk AI konsumsi. Skor model bisa mendekati, kemampuan umum bisa mengejar, tetapi konteks dan kebiasaan yang terbentuk dari penggunaan jangka panjang jauh lebih sulit dipindahkan.

5. Kehadiran AI sebagai teman sedang muncul, tetapi OpenAI berusaha memberi batasan

Dalam wawancara, satu topik yang cukup nyata adalah semakin kuatnya hubungan emosional antara pengguna dan AI. Altman mengakui bahwa keinginan untuk membangun hubungan kedalaman dengan AI lebih banyak dari yang dia bayangkan sebelumnya; bahkan meskipun beberapa orang mengaku hanya ingin alat yang efisien, dalam praktik mereka lebih menyukai AI yang “hangat, suportif, dan memahami mereka.”

Dia tidak memandang tren ini secara sederhana sebagai hal negatif. Sebaliknya, dia percaya bahwa sebagian dari kebutuhan ini sehat dan nyata, dan orang dewasa harus memiliki hak untuk memilih secara sadar bagaimana AI akan menampilkan dirinya, dari alat yang dingin hingga teman yang penuh empati.

Namun Altman juga menegaskan adanya batasan: OpenAI tidak akan membiarkan sistem AI mereka memancing pengguna untuk membangun hubungan romantis yang eksklusif. Dia mengakui, layanan lain mungkin akan menuju ke arah ini, tetapi dia sendiri menilai bahwa desain semacam itu mengandung risiko kehilangan kendali yang jelas.

Pernyataan ini sangat penting. Artinya, OpenAI tidak menolak keinginan “keterikatan pengguna,” tetapi berusaha membangun keterikatan tersebut berdasarkan kegunaan, pemahaman, dukungan, dan kolaborasi jangka panjang, bukan manipulasi emosional. Seiring AI semakin menyentuh kehidupan pribadi, batasan ini akan menjadi semakin penting.

6. Dari keberhasilan konsumsi menuju ekspansi perusahaan adalah fokus utama OpenAI di tahap berikutnya

Pendekatan Altman terhadap bisnis perusahaan sangat tegas: OpenAI selama ini berpegang pada jalur “prioritas konsumen dulu, baru perusahaan,” bukan tanpa alasan, melainkan strategi yang matang.

Alasannya pertama, kemampuan model di awal belum cukup stabil untuk mendukung sebagian besar skenario perusahaan. Kedua, jika pasar konsumen sudah dikuasai, maka dari segi merek, citra, dan kebiasaan penggunaan akan secara tidak langsung mendorong pasar perusahaan. Altman menyatakan bahwa jika karyawan sebuah perusahaan sudah terbiasa menggunakan ChatGPT dan mengenal merek OpenAI, maka pengadaan dan penerapan layanan terkait akan jauh lebih mudah.

Sekarang, menurutnya, waktunya sudah matang. Kemampuan model semakin melampaui ambang batas penggunaan perusahaan, dan kebutuhan perusahaan mulai cepat berkembang. Altman mengungkapkan bahwa OpenAI sudah memiliki lebih dari satu juta pengguna perusahaan, dan pertumbuhan bisnis API dalam satu tahun terakhir bahkan lebih cepat dari pertumbuhan ChatGPT sendiri. Ini menunjukkan bahwa persepsi bahwa OpenAI “hanya perusahaan konsumsi” mulai tertinggal dari kenyataan.

Dia juga menyebutkan bahwa perusahaan semakin mencari platform AI terpadu, bukan lagi membeli alat fragmentasi untuk setiap bidang. Baik di bidang keuangan, riset ilmiah, dukungan pelanggan, maupun pengembangan kode, semakin banyak perusahaan menginginkan platform tunggal yang menyediakan API, ChatGPT versi perusahaan, koneksi data terpercaya, platform agen, dan infrastruktur yang mampu mendukung konsumsi token dalam jumlah besar.

Ini menunjukkan bahwa fokus strategi OpenAI untuk perusahaan bukan hanya fungsi tunggal, melainkan menjadi “lapisan operasional AI” perusahaan. Ini berbeda dari penyedia cloud tradisional yang menawarkan komputasi, penyimpanan, dan jaringan, melainkan lebih sebagai platform cerdas yang langsung menyasar pekerjaan kognitif dan proses bisnis.

7. AI tidak akan sekadar terintegrasi ke perangkat lunak lama, tetapi akan menulis ulang perangkat lunak itu sendiri

Altman berulang kali menegaskan satu pandangan: menambahkan AI sebagai “plug-in” ke produk yang ada hanyalah solusi jangka pendek; nilai sejati terletak pada merancang ulang produk dan alur kerja berbasis AI.

Dia berpendapat bahwa, apapun itu, dari pencarian, perangkat kantor, sistem pesan, hingga alat produktivitas, menambahkan fungsi AI seperti rangkuman, draf otomatis, dan tanya jawab ke antarmuka lama memang memberi beberapa peningkatan, tetapi itu bukan akhir dari segalanya. Akhirnya haruslah sistem yang mampu memahami tujuan secara aktif, mengoordinasikan seluruh proses, dan hanya mengganggu manusia di titik-titik penting, bukan sekadar mengandalkan antarmuka fragmentasi dan aliran informasi.

Sebagai contoh, pengalaman pribadinya menggunakan alat pesan, dia menyatakan bahwa dia tidak benar-benar menginginkan “ringkasan pesan yang lebih baik” atau “lebih banyak draf otomatis,” melainkan ingin AI mengurus sebagian besar urusan yang biasanya memerlukan komunikasi bolak-balik, dan hanya melaporkan saat diperlukan. Pernyataan ini secara nyata mengungkap arah perangkat lunak generasi berikutnya: dari “membantu penggunaan perangkat lunak,” menjadi “mewakili pengguna menyelesaikan pekerjaan.”

Karena itu, Altman juga sangat tertarik pada perangkat keras dan bentuk perangkat baru. Dia berpendapat bahwa bentuk perangkat saat ini bukanlah media terbaik untuk era AI. Antarmuka komputer dan ponsel tradisional, layar, dan metode inputnya, semuanya dioptimalkan untuk era antarmuka grafis masa lalu, bukan untuk sistem cerdas yang mampu terus-menerus memahami konteks dan berkolaborasi aktif.

8. Pekerjaan berbasis pengetahuan sedang didefinisikan ulang, organisasi perusahaan akan mengubah proses dulu, baru posisi

Mengenai kemajuan adopsi AI oleh perusahaan, Altman memberikan penilaian yang sangat penting: masalah hari ini bukan lagi “apakah AI bisa menulis kode,” melainkan AI sudah mampu memberikan hasil yang diinginkan di banyak tugas pengetahuan yang batasnya jelas dan terdefinisi.

Dia menyebutkan sebuah sistem evaluasi internal yang digunakan untuk mengukur performa model dalam berbagai tugas pengetahuan, termasuk pembuatan PPT, analisis hukum, pengembangan aplikasi web kecil, dan lain-lain. Meskipun sebagian besar tugas ini masih dalam batas yang relatif terkendali dan tidak terlalu terbuka, ketika model mampu menghasilkan hasil yang lebih baik atau setara dengan manusia dalam banyak kasus, nilai ekonominya sangat besar.

Altman berpendapat bahwa ke depan, perusahaan akan semakin banyak menugaskan AI untuk tugas-tugas yang dapat dipecah dan dievaluasi dalam satu jam, serta dapat diserahkan dan diverifikasi. Peran karyawan akan lebih banyak sebagai pengelola banyak agen AI, pengawas hasil, penentu tujuan, dan pengintegrasi sumber daya. Dalam jangka pendek, perubahan ini mungkin menyakitkan di beberapa industri dan posisi, dan dia mengakui bahwa masa transisi tidak selalu mulus.

Namun dari sudut pandang jangka panjang, Altman tidak setuju dengan narasi “pekerjaan akan kehilangan maknanya secara total.” Ia percaya bahwa kebutuhan manusia akan penciptaan, kolaborasi, melayani orang lain, dan mencari posisi sosial serta nilai sosial tidak akan hilang karena AI. Yang akan berubah adalah bentuk pekerjaan, struktur organisasi, dan kemampuan, bukan “manusia tidak punya apa-apa lagi untuk dilakukan.”

9. Mengapa OpenAI berinvestasi besar-besaran pada infrastruktur bernilai triliunan dolar

Salah satu bagian paling penting dari wawancara adalah penjelasan Altman tentang logika infrastruktur AI. Di mata publik, investasi infrastruktur yang direncanakan OpenAI dan mitranya sangat besar, tetapi inti argumennya sangat sederhana: tanpa kekuatan komputasi yang masif, banyak kemampuan AI yang benar-benar berharga tidak akan bisa sepenuhnya dirilis, dan kebutuhan nyata terus meningkat setiap kali kemampuan meningkat dan biaya menurun.

Dia menyoroti dua arah utama. Pertama adalah penemuan ilmiah. Altman berpendapat bahwa salah satu variabel utama yang mendorong kemajuan jangka panjang dunia adalah seberapa cepat kita memperoleh pengetahuan baru. Jika kekuatan model yang lebih besar dan investasi komputasi yang lebih besar diterapkan di bidang matematika, sains, dan kedokteran, kemungkinan AI membantu menemukan prinsip baru, terapi baru, dan jalur baru akan terus meningkat. Meski hasilnya masih sangat awal, menurutnya, selama kurva ini sudah mulai naik dari nol, pengembangan selanjutnya akan terus berlanjut.

Kedua adalah penggunaan produksi skala besar. Baik perusahaan yang ingin mengintegrasikan AI secara mendalam ke proses bisnis, pengembang yang memanfaatkan Codex untuk membangun perangkat lunak lebih kompleks, maupun sistem antarmuka real-time, medis personal, dan agen yang berjalan terus-menerus, semuanya membutuhkan kemampuan inferensi skala besar yang terus-menerus, murah, cepat, dan stabil.

Altman bahkan memberikan kerangka pemikiran yang cukup mengguncang: di masa depan, output token harian dari satu perusahaan AI mungkin akan melebihi total output bahasa manusia harian, dan kemudian akan meningkat sepuluh, seratus kali lipat. Meskipun ini adalah eksperimen pemikiran kasar dan tidak ketat, tujuannya sangat jelas—menunjukkan bahwa skala “kecerdasan” AI bisa menjadi kemampuan industri baru.

10. Mengapa investasi besar tetap masuk akal secara bisnis

Salah satu keraguan umum terhadap OpenAI adalah apakah pengeluaran kapital untuk kekuatan komputasi dan pendapatan benar-benar sepadan. Altman menjawabnya dalam tiga poin.

Pertama, OpenAI sejauh ini belum pernah mengalami masalah “kekurangan kekuatan komputasi yang tidak terjual.” Sebaliknya, perusahaan selalu beroperasi dalam kondisi kekurangan kekuatan, dan jika kekuatan ini didobel hari ini, pendapatan kemungkinan besar akan meningkat secara signifikan karena permintaan sudah ada.

Kedua, pertumbuhan pendapatan secara umum mengikuti peningkatan skala kekuatan komputasi. Altman mengungkapkan bahwa dari satu tahun lalu hingga sekarang, kekuatan komputasi OpenAI meningkat sekitar tiga kali lipat; tahun depan berharap bisa tiga kali lipat lagi; dan pertumbuhan pendapatan bahkan sedikit lebih cepat dari pertumbuhan kekuatan. Ini menunjukkan bahwa, setidaknya saat ini, penambahan kekuatan komputasi bukanlah aset yang tenggelam, melainkan kapasitas produksi yang bisa segera diserap pasar.

Ketiga, titik impas keuntungan tidak bergantung pada penurunan biaya pelatihan secara mutlak, melainkan pada peningkatan pendapatan dari inferensi yang membuat proporsi biaya pelatihan dalam struktur biaya keseluruhan menjadi semakin kecil. Dengan kata lain, strategi OpenAI bukan hanya mencari keuntungan jangka pendek, tetapi berinvestasi besar-besaran dalam pelatihan model yang lebih kuat, dan kemudian mengkomersialkan inferensi skala besar melalui langganan, API, dan platform perusahaan, hingga menutup biaya awal.

Dia juga mengakui bahwa kekhawatiran pasar terhadap ekspansi ini cukup valid, terutama jika pendanaan utang mulai digunakan, karena kekhawatiran bahwa jika kemajuan model melambat, nilai infrastruktur bisa terlalu tinggi. Tetapi Altman tetap optimis: bahkan jika model tidak lagi berkembang secepat yang diharapkan, ruang “kelebihan kemampuan” dari model saat ini terhadap kebutuhan nyata masyarakat cukup besar untuk mendukung siklus nilai yang panjang.

11. Variabel yang diremehkan: kelebihan kemampuan dan ketidaksesuaian kecepatan adopsi sosial

Altman memperkenalkan konsep menarik: kelebihan kemampuan. Ia menyatakan bahwa ada jarak waktu yang besar antara kemampuan yang sebenarnya dimiliki model dan kecepatan sosial, perusahaan, dan pengguna dalam mengadopsi dan mengintegrasikan kemampuan tersebut ke dalam proses dan organisasi.

Dia mengakui bahwa dia sendiri tidak menyadari seberapa besar “kelebihan” ini sebelumnya. Berdasarkan pengamatannya, model saat ini sudah sangat kuat, tetapi sebagian besar pertanyaan pengguna biasa tidak mengalami perubahan revolusioner dibandingkan era GPT-4; banyak proses perusahaan masih berjalan dengan cara lama, dan orang tetap terbiasa menyerahkan tugas kepada tim manusia, bukan mengubah proses agar AI bisa masuk secara mendalam.

Ini berarti, industri AI tidak selalu terbatas oleh “model yang belum cukup kuat,” melainkan sering kali oleh “masyarakat yang terlalu lambat menyerap.” Bagi OpenAI, ini justru membuka peluang ganda: di satu sisi, terus mengembangkan model yang lebih kuat; di sisi lain, mendorong produk dan platform agar dunia belajar menggunakan kemampuan yang sudah ada.

Dari sudut pandang bisnis, ini juga alasan mengapa Altman tetap optimis terhadap infrastruktur. Bahkan jika kemajuan model melambat dalam jangka pendek, nilai yang tersisa dari model yang belum sepenuhnya digunakan dan diintegrasikan tetap bisa mendukung pertumbuhan pendapatan jangka panjang.

12. Tentang IPO, AGI, dan prediksi lima tahun ke depan

Mengenai IPO, Altman tidak memberikan jadwal pasti. Dia mengakui bahwa melibatkan pasar publik dalam penciptaan nilai adalah hal baik, dan berdasarkan standar perusahaan teknologi masa lalu, OpenAI jika nanti go public sudah terlambat; tetapi dia juga menyatakan bahwa dia sendiri tidak bersemangat menjadi CEO perusahaan yang terdaftar, bahkan menganggap itu akan merepotkan.

Jawaban ini mencerminkan kondisi kontradiktif OpenAI saat ini: perusahaan membutuhkan modal besar dan pasti akan melewati batas jumlah pemegang saham dan tata kelola tertentu, tetapi tetap lebih memilih untuk mengembangkan investasi jangka panjang dalam infrastruktur dan model di lingkungan yang minim gangguan jangka pendek.

Mengenai AGI dan masa depan yang lebih jauh, Altman berpendapat bahwa istilah “AGI” sudah terlalu kabur dan sulit dijadikan target yang jelas. Model saat ini sudah sangat kuat dalam banyak indikator kecerdasan dasar, bahkan dalam banyak tugas pengetahuan, mereka mendekati atau melampaui manusia, tetapi mereka masih kekurangan kemampuan belajar mandiri yang lebih kuat—yaitu kemampuan untuk menyadari ketidaktahuan, secara aktif memperbaiki, dan benar-benar belajar setiap hari.

Dia lebih memandang lima tahun ke depan sebagai proses pendakian bertahap: model dan sistem kolaborasi manusia akan semakin kuat setiap kuartal, dan suatu saat nanti, manusia akan menyadari bahwa berkat sistem ini, mereka mampu menyelesaikan pekerjaan pengetahuan dan eksplorasi ilmiah yang lima tahun lalu tidak mungkin dilakukan. Perubahan ini mungkin tidak akan muncul dalam satu momen “pengumuman AGI,” tetapi akan benar-benar mengubah struktur industri dan masyarakat.

Penutup

Jika merangkum wawancara ini dalam satu kalimat, Altman ingin menyampaikan bahwa: OpenAI tidak hanya bertaruh pada satu peluncuran model, tetapi pada perang platform kecerdasan generasi berikutnya.

Variabel kunci dalam perang ini meliputi apakah model terdepan akan terus unggul, apakah ChatGPT bisa berevolusi dari pintu masuk obrolan menjadi sistem kolaborasi aktif, apakah memori personalisasi akan menjadi sumber daya yang sangat melekat, apakah platform perusahaan akan menjadi fondasi AI organisasi, dan apakah ekspansi infrastruktur akan mampu memenuhi kebutuhan kecerdasan yang meledak dalam beberapa tahun ke depan.

Menurut Altman, model yang lebih kuat hampir pasti adalah arah yang benar, tetapi tantangan yang lebih sulit dan lebih penting adalah mengajarkan dunia bagaimana memanfaatkan kemampuan ini, serta melakukan rekonstruksi produk, organisasi, dan perangkat keras yang sesuai. Karena itu, tahap berikutnya OpenAI bukan hanya peluncuran model yang lebih cerdas, tetapi mendefinisikan ulang perangkat lunak, perangkat, sistem perusahaan, dan proses produksi pengetahuan itu sendiri.