Sebagian besar organisasi besar berencana untuk meningkatkan penggunaan model AI open-weight untuk menjaga biaya tetap terkendali, menurut laporan baru dari Capgemini Research Institute, yang menemukan bahwa hampir enam dari sepuluh perusahaan mengeluarkan dana yang jauh lebih besar untuk kecerdasan buatan dibandingkan yang mereka perkirakan atau anggarkan selama setahun terakhir.
Laporan tersebut, berdasarkan survei pada bulan September 2026 terhadap 500 eksekutif senior di 10 negara dan 13 industri, menemukan bahwa 59% organisasi mengeluarkan dana yang jauh lebih besar untuk AI dibandingkan perkiraan. Di antara organisasi-organisasi yang terkena dampak, pengeluaran rata-rata 24% lebih tinggi dari perkiraan, dan 21% organisasi yang disurvei melebihi anggaran AI mereka sebesar lebih dari 30%. Temuan utama penelitian ini – bahwa sebagian besar perusahaan besar merencanakan penggunaan AI open-weight yang lebih tinggi untuk membatasi tagihan, seperti yang dilaporkan Reuters – menunjukkan bahwa strategi AI perusahaan sedang memasuki fase disiplin biaya. Temuan ini muncul di tengah cakupan industri AI yang lebih luas dimana perusahaan memikirkan kembali cara mereka membeli dan menerapkan model.
Kemana perginya uang
Laporan ini menyoroti kesenjangan yang masih ada dalam cara perusahaan memperkirakan total biaya penerapan AI. Selain pengeluaran langsung seperti penggunaan model dan token, organisasi harus memperhitungkan biaya tidak langsung yang mudah diremehkan: pengawasan manusia terhadap keluaran AI, koreksi kesalahan yang disebabkan oleh AI, dan pekerjaan tata kelola.
Setengah dari eksekutif yang disurvei mengatakan bahwa pengeluaran AI telah disetujui tanpa adanya visibilitas yang memadai mengenai biaya keseluruhannya, dan hanya 56% yang mengatakan mereka yakin dengan kemampuan mereka untuk memperkirakan bagaimana biaya AI akan berubah seiring dengan meningkatnya adopsi. Dengan kata lain, bagi sebagian besar perusahaan, anggaran AI ditetapkan sebelum seseorang benar-benar memahami berapa biaya sebenarnya untuk menjalankan AI dalam skala besar.
“Disiplin biaya saja tidak akan menciptakan industri AI yang menguntungkan, seperti halnya penciptaan nilai tanpa pengendalian biaya tidak akan berkelanjutan,” kata Volker Darius, CEO Capgemini Invent, dalam pernyataan yang menyertai laporan tersebut. “Organisasi perlu mengukur biaya, kualitas, dan nilai bisnis secara bersamaan, dan menggunakan model yang paling tepat untuk setiap tugas.”
Dari taruhan vendor tunggal hingga strategi multi-model
Meningkatnya pengeluaran mendorong dunia usaha untuk mempertimbangkan kembali strategi AI mereka secara struktural. Lebih dari tiga dari lima eksekutif mengharapkan organisasi mereka mengadopsi strategi multi-model selama 12 bulan ke depan, memilih model AI yang berbeda berdasarkan biaya, kinerja, kecepatan, dan kebutuhan bisnis.
Hal ini menandai pergeseran dari pola dua tahun terakhir, di mana banyak perusahaan melakukan standarisasi pada satu atau dua penyedia model terdepan untuk segala hal mulai dari chatbot hingga pemrosesan dokumen. Pendekatan multi-model memungkinkan perusahaan mengalihkan tugas-tugas sederhana dan bervolume tinggi ke model-model yang lebih murah sambil mempertahankan model-model terdepan yang mahal untuk pekerjaan yang benar-benar memerlukannya.
Hampir tiga dari lima organisasi juga berencana untuk memperluas penggunaan model open-weight – model yang parameternya dirilis secara publik dan dapat dijalankan pada infrastruktur milik perusahaan – dan model yang lebih kecil dan terspesialisasi yang disesuaikan untuk tugas-tugas tertentu, menurut laporan tersebut.
Mengapa model bobot terbuka sedang mengalami momen
Segmen open-weight telah berkembang pesat sebagai alternatif terhadap model berpemilik dan hanya menggunakan API. Karena model open-weight dapat dihosting sendiri, organisasi dengan beban kerja yang stabil dan dapat diprediksi dapat menghindari penagihan per token dan menegosiasikan kurva biaya yang berbeda — memperdagangkan infrastruktur dan biaya operasi agar dapat diprediksi. Analisa industri memperkirakan bahwa token dari model open-weight harganya lebih murah dibandingkan token proprietary, meskipun total keekonomiannya bergantung pada pemanfaatan dan kemampuan rekayasa internal.
Temuan Capgemini menunjukkan bahwa kalkulus semakin mengarah ke model open-weight dan model kecil karena belanja AI tumbuh lebih cepat daripada nilai yang dihasilkannya. Tekanan biaya, dalam kerangka ini, bukanlah penolakan terhadap AI – 59% perusahaan mengeluarkan uang terlalu banyak karena mereka menggunakan AI lebih banyak dari yang direncanakan, bukan lebih sedikit – namun tuntutan akan ketepatan dalam menentukan arah penggunaan setiap model uang.
Apa artinya bagi pasar AI
Implikasi laporan ini berdampak pada beberapa arah sekaligus. Bagi vendor model berpemilik, hal ini menandakan bahwa pembeli perusahaan semakin bersedia melakukan diversifikasi dari API frontier dengan harga premium, dimana model yang lebih kecil atau terbuka dapat melakukannya. Bagi penyedia cloud dan infrastruktur, strategi multi-model menjanjikan beban kerja yang lebih heterogen — dan lebih banyak permintaan untuk alat penyajian yang menjadikan peralihan antar model menjadi murah.
Bagi perusahaan sendiri, pesan yang dapat disampaikan adalah bahwa manajemen biaya AI telah menjadi suatu disiplin tersendiri, lebih dekat dengan perencanaan keuangan dibandingkan dengan eksperimen. Temuan laporan bahwa separuh pengeluaran AI disetujui tanpa visibilitas biaya penuh menunjukkan bahwa banyak organisasi memerlukan pengukuran yang lebih baik sebelum mereka dapat mengoptimalkannya.
Laporan Capgemini Research Institute menambah semakin banyak bukti survei bahwa fase selanjutnya dari pasar AI enterprise tidak akan ditentukan oleh siapa yang mengadopsi AI, namun oleh siapa yang menerapkannya secara menguntungkan – dan bahwa campuran model dalam organisasi besar akan menjadi jauh lebih bervariasi.
---
Tetap Terdepan dalam AIDapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.
Baca berita AI selengkapnya →
