Jelajahi bagaimana Google menciptakan teknologi Transformer di balik GPT namun membiarkan OpenAI merebut sorotan generatif AI—dan apa pelajarannya bagi inovator.
Google tidak sekadar “gagal” dalam AI — perusahaan itu justru menciptakan bagian besar dari apa yang membuat gelombang saat ini mungkin terjadi—lalu membiarkan orang lain mengubahnya menjadi produk penentu.
Peneliti Google menciptakan arsitektur Transformer, gagasan inti di balik model‑model GPT. Makalah 2017 itu, "Attention Is All You Need," menunjukkan bagaimana melatih model yang sangat besar yang mampu memahami dan menghasilkan bahasa dengan kefasihan luar biasa. Tanpa pekerjaan itu, GPT seperti yang kita kenal tidak akan ada.
Prestasi OpenAI bukanlah algoritme baru yang ajaib. Itu adalah serangkaian pilihan strategis: menskalakan Transformer lebih jauh daripada yang dianggap praktis oleh banyak pihak, menggabungkannya dengan pelatihan besar-besaran, dan mengemas hasilnya menjadi API mudah‑pakai dan, akhirnya, ChatGPT—produk konsumen yang membuat AI terasa nyata bagi ratusan juta orang.
Artikel ini membahas pilihan dan trade‑off itu, bukan drama rahasia atau pahlawan dan penjahat personal. Ini menelusuri bagaimana budaya riset dan model bisnis Google membuatnya cenderung memilih model ala BERT dan perbaikan bertahap pada pencarian, sementara OpenAI mengambil taruhan jauh lebih berisiko pada sistem generatif tujuan‑umum.
Kita akan membahas:
Jika Anda peduli dengan strategi AI—bagaimana riset berubah menjadi produk, dan produk menjadi keunggulan yang bertahan—kisah ini adalah studi kasus tentang hal yang lebih penting daripada memiliki makalah terbaik: membuat taruhan yang jelas dan keberanian untuk mengirimkan produk.
Google memasuki machine learning modern dengan dua keuntungan struktural besar: data berskala tak terbayangkan dan budaya rekayasa yang sudah dioptimalkan untuk sistem terdistribusi besar. Ketika ia mengarahkan mesin itu ke AI, perusahaan dengan cepat menjadi pusat gravitasi bidang ini.
Google Brain bermula sebagai proyek sampingan sekitar 2011–2012, dipimpin Jeff Dean, Andrew Ng, dan Greg Corrado. Tim fokus pada deep learning skala besar, memanfaatkan pusat data Google untuk melatih model yang di luar jangkauan kebanyakan universitas.
DeepMind bergabung lewat akuisisi profil tinggi pada 2014. Sementara Google Brain lebih dekat ke produk dan infrastruktur, DeepMind menekuni riset horizon jauh: reinforcement learning, permainan, dan sistem pembelajaran tujuan‑umum.
Bersama, mereka memberi Google ruang mesin AI yang tiada banding: satu grup yang tertanam dalam stack produksi Google, satu lagi mengejar riset ambisius.
Beberapa pencapaian publik mengukuhkan status Google:
Kemenangan‑kemenangan ini meyakinkan banyak peneliti bahwa jika ingin mengerjakan masalah AI paling ambisius, Anda pergi ke Google atau DeepMind.
Google mengumpulkan share luar biasa talenta AI dunia. Penerima Turing Award dan figur senior bekerja dalam beberapa organisasi dan gedung. Kepadatan ini menciptakan loop umpan balik kuat:
Kombinasi talenta elite dan investasi infrastruktur besar menjadikan Google tempat kelahiran banyak riset perbatasan.
Budaya AI Google condong kuat ke arah publikasi dan pembangunan platform daripada produk AI konsumen yang dipoles.
Di sisi riset, norma adalah:
Di sisi engineering, Google menginvestasikan sumber daya ke infrastruktur:
Pilihan ini sangat selaras dengan bisnis inti Google. Model dan tooling yang lebih baik langsung meningkatkan relevansi Search, penargetan iklan, dan rekomendasi konten. AI diperlakukan sebagai lapisan kapabilitas umum daripada kategori produk tersendiri.
Hasilnya adalah perusahaan yang mendominasi ilmu dan infrastruktur AI, mengintegrasikannya ke layanan eksisting, dan menyiarkan kemajuan lewat riset berpengaruh—sambil berhati‑hati untuk membangun pengalaman AI konsumen baru sebagai produk mandiri.
Pada 2017, tim kecil Google Brain dan Google Research menerbitkan makalah yang mengubah jalur bidang: "Attention Is All You Need" oleh Vaswani et al.
Gagasan inti sederhana tetapi radikal: Anda bisa membuang rekuren dan konvolusi, dan membangun model urutan hanya menggunakan attention. Arsitektur itu dinamai Transformer.
Sebelum Transformer, sistem bahasa terbaik berbasis RNN dan LSTM. Mereka punya dua masalah utama:
Transformer menyelesaikan keduanya:
Informasi posisi ditambahkan lewat positional encodings, sehingga model tahu urutan tanpa rekuren.
Karena operasi paralelisasi dan berbasis perkalian matriks, Transformer skala dengan rapi ketika data dan compute bertambah. Sifat skala inilah yang diandalkan GPT, Gemini, dan model frontier lain.
Attention juga generalis‑ ke selain teks: Anda bisa menerapkannya ke patch gambar, frame audio, token video, dan lain‑lain. Itu membuat arsitektur ini dasar alami untuk model multimodal yang membaca, melihat, dan mendengar dengan satu backbone terpadu.
Pentingnya, Google mempublikasikan makalahnya secara terbuka dan (melalui karya lanjutan serta library seperti Tensor2Tensor) membuat arsitektur mudah direproduksi. Peneliti dan startup di seluruh dunia bisa membaca detail, menyalin desain, dan menskalanya.
OpenAI melakukan persis itu. GPT‑1 secara arsitektural adalah Transformer decoder stack dengan objective language modeling. Nenek moyang teknis langsung GPT adalah Transformer Google: blok self‑attention yang sama, positional encodings, dan taruhan pada skala—hanya diterapkan dalam konteks produk dan organisasi berbeda.
Saat OpenAI meluncurkan GPT, mereka tidak menemukan paradigma baru dari nol. Mereka mengambil cetak biru Transformer Google dan mendorongnya lebih jauh daripada yang biasanya dilakukan grup riset lain.
GPT asli (2018) pada dasarnya adalah Transformer decoder yang dilatih pada objective sederhana: memprediksi token berikutnya dalam potongan teks panjang. Gagasan itu menelusur langsung ke arsitektur Transformer 2017, tapi sementara Google fokus pada benchmark terjemahan, OpenAI memperlakukan "prediksi kata berikutnya berskala besar" sebagai fondasi generator teks tujuan‑umum.
GPT‑2 (2019) men‑scale resep yang sama ke 1.5 miliar parameter dan korpus web jauh lebih besar. GPT‑3 (2020) melonjak ke 175 miliar parameter, dilatih pada triliunan token dengan klaster GPU masif. GPT‑4 melanjutkan pola: lebih parameter, lebih data, kurasi lebih baik, lebih banyak compute, dibungkus dengan lapisan keselamatan dan RLHF untuk membentuk perilaku yang percakapan dan berguna.
Sepanjang progresi ini, inti algoritmik tetap dekat dengan Transformer Google: blok self‑attention, positional encoding, dan tumpukan layer. Lompatan itu ada pada skala dan engineering yang tak kenal lelah.
Di mana model bahasa awal Google (seperti BERT) menargetkan tugas pemahaman—klasifikasi, ranking, question answering—OpenAI mengoptimalkan untuk generasi terbuka dan dialog. Google menerbitkan model state‑of‑the‑art dan melanjutkan ke makalah berikutnya. OpenAI mengubah satu ide menjadi pipeline produk.
Riset terbuka dari Google, DeepMind, dan akademia memberi makan GPT: varian Transformer, trik optimisasi, learning‑rate schedules, scaling laws, dan tokenisasi lebih baik. OpenAI menyerap hasil publik ini, lalu berinvestasi besar pada run pelatihan proprietary dan infrastruktur.
Sparks intelektual—Transformer—datang dari Google. Keputusan untuk memasang taruhan perusahaan pada menskalakan ide itu, mengirim API, dan kemudian produk chat konsumen adalah keputusan OpenAI.
Keberhasilan komersial awal Google dengan deep learning berasal dari membuat mesin uang intinya—pencarian dan iklan—lebih pintar. Konteks itu membentuk bagaimana Google mengevaluasi arsitektur baru seperti Transformer. Alih‑alih berlomba membangun generator teks bebas, Google menggandakan model yang membuat ranking, relevansi, dan kualitas lebih baik. BERT cocok sempurna.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model encoder‑only yang dilatih dengan masked language modeling: bagian kalimat disembunyikan dan model harus menebak token yang hilang menggunakan konteks penuh dari kedua sisi.
Objective pelatihan itu sangat selaras dengan masalah Google:
Pendeknya: encoder‑style cocok dengan stack retrieval dan ranking Google. Mereka bisa dipanggil sebagai sinyal relevansi di samping ratusan fitur lain, meningkatkan pencarian tanpa merombak antarmuka produk.
Google membutuhkan jawaban yang andal, dapat dilacak, dan dapat dimonetisasi:
BERT memperbaiki ketiganya tanpa mengganggu UI pencarian atau model iklan. Model autoregresif ala GPT, sebaliknya, menawarkan nilai inkremental yang kurang jelas terhadap bisnis existing.
Generasi bebas‑bentuk menaikkan kekhawatiran internal:
Kebanyakan use case internal yang lolos review kebijakan adalah assistive dan terbatasi: auto‑completion di Gmail, smart replies, terjemahan, dan peningkatan ranking. Model encoder lebih mudah dibatasi, dimonitor, dan dibenarkan daripada sistem percakapan generik.
Bahkan ketika Google punya prototipe chat dan generatif yang bekerja, pertanyaan inti tetap: Apakah jawaban langsung akan mengurangi kueri dan klik iklan?
Pengalaman chat yang memberi jawaban lengkap mengubah perilaku pengguna:
Intuisi kepemimpinan: integrasikan AI sebagai peningkatan pencarian, bukan pengganti. Itu membuat Google lebih memilih peningkatan ranking, rich snippets, dan pemahaman semantik bertahap—persis area BERT unggul—daripada produk percakapan mandiri yang mungkin mengganggu model monetisasi inti.
Secara terpisah, setiap keputusan itu rasional:
Secara kolektif, mereka membuat Google kurang berinvestasi pada produktifikasi generatif autoregresif untuk publik. Tim riset mengeksplorasi decoder besar dan sistem dialog, tetapi tim produk punya insentif lemah untuk mengirim chatbot yang:
OpenAI, tanpa kerajaan pencarian untuk dilindungi, mengambil taruhan sebaliknya: bahwa antarmuka chat sangat kapabel—meski dengan kekurangan—akan menciptakan permintaan baru berskala besar. Fokus Google pada BERT dan penyelarasan pencarian menunda langkahnya ke alat generatif publik, memberi ruang ChatGPT mendefinisikan kategori lebih dulu.
OpenAI didirikan 2015 sebagai lab riset non‑profit, didanai oleh beberapa pendiri teknologi yang melihat AI sebagai peluang sekaligus risiko. Tahun‑tahun awal mirip Google Brain atau DeepMind: publikasi, rilis kode, dorong ilmu maju.
Pada 2019, pimpinan menyadari model frontier membutuhkan miliaran dolar compute dan engineering. Non‑profit murni akan kesulitan mengumpulkan modal sebesar itu. Solusinya: OpenAI LP, perusahaan "capped‑profit" di bawah non‑profit.
Investor bisa memperoleh pengembalian (hingga batas), sementara dewan menjaga misi AGI yang bermanfaat luas. Struktur ini memungkinkan penutupan pendanaan dan kesepakatan cloud besar tanpa berubah menjadi startup konvensional.
Sementara banyak lab mengoptimalkan arsitektur cerdas atau sistem khusus, OpenAI bertaruh langsung: model bahasa tujuan‑umum sangat kapabel jika Anda terus menskalakan data, parameter, dan compute.
GPT‑1, 2, dan 3 mengikuti formula sederhana: arsitektur Transformer standar yang diperbesar, dilatih lebih lama, dan pada teks yang lebih beragam. Alih‑alih menyesuaikan model untuk tiap tugas, mereka mengandalkan "satu model besar, banyak pemakaian" lewat prompting dan fine‑tuning.
Ini bukan sekadar sikap riset; ini strategi bisnis: jika satu API bisa menggerakkan ribuan use case—dari alat copywriting hingga asisten pengkodean—OpenAI bisa menjadi platform.
API GPT‑3 yang diluncurkan 2020 mewujudkan strategi itu. Daripada mengirimkan perangkat berat on‑prem atau produk enterprise terpaku, OpenAI mengekspos API cloud sederhana:
Pendekatan "API‑first" ini membiarkan startup dan perusahaan menangani UX, kepatuhan, dan keahlian domain, sementara OpenAI fokus pada pelatihan model yang lebih besar dan perbaikan alignment.
API juga menciptakan mesin pendapatan yang jelas lebih awal. Daripada menunggu produk sempurna, OpenAI membiarkan ekosistem menemukan use case dan melakukan R&D produk untuk mereka.
OpenAI konsisten memilih untuk mengirimkan sebelum model dipoles. GPT‑2 diluncurkan dengan kekhawatiran keselamatan dan rilis bertahap; GPT‑3 masuk lewat beta terkontrol dengan kekurangan jelas: hallucination, bias, inkonsistensi.
Ekspresi paling jelas adalah ChatGPT akhir 2022. Bukan model paling maju yang dimiliki OpenAI, dan bukan sangat halus. Tapi ia menawarkan:
Alih‑alih menyempurnakan model dalam privat berkepanjangan, OpenAI memperlakukan publik sebagai mesin umpan balik besar. Guardrail, moderasi, dan UX berkembang minggu demi minggu berdasarkan perilaku nyata.
Taruhan OpenAI pada skala memerlukan anggaran compute besar. Di sinilah kemitraan Microsoft menjadi penentu.
Sejak 2019 dan semakin dalam di tahun‑tahun berikutnya, Microsoft menyediakan:
Untuk OpenAI, ini menyelesaikan kendala inti: dapat melakukan run pelatihan skala besar di superkomputer AI tanpa membangun cloud sendiri. Bagi Microsoft, ini membedakan Azure dan menyuntikkan AI ke Office, GitHub, Windows, dan Bing lebih cepat.
Semua pilihan ini—skala, API‑first, chat konsumen, dan kesepakatan Microsoft—menghasilkan loop penguatan:
Alih‑alih mengoptimalkan untuk makalah sempurna atau pilot internal pasif, OpenAI mengoptimalkan loop kompound ini. Skala bukan hanya model yang lebih besar; itu juga menskalakan pengguna, data, dan arus kas cukup cepat untuk terus mendorong frontier.
Saat OpenAI meluncurkan ChatGPT pada 30 November 2022, tampilannya seperti preview riset sederhana: kotak chat, tanpa paywall, dan posting blog singkat. Dalam lima hari melampaui satu juta pengguna. Dalam minggu, screenshot dan use case memenuhi Twitter, TikTok, dan LinkedIn. Orang menulis esai, debugging kode, menyusun email hukum, dan brainstorming ide bisnis dengan alat sederhana.
Produk itu tidak dipresentasikan sebagai "demo model Transformer." Itu hanya: Tanyakan apa saja. Dapatkan jawaban. Kejelasan itu membuat teknologi langsung dimengerti orang awam.
Di dalam Google, reaksinya lebih mirip alarm daripada kekaguman. Kepemimpinan mendeklarasikan "code red." Larry Page dan Sergey Brin kembali dilibatkan dalam diskusi produk dan strategi. Tim yang sudah bekerja pada model percakapan bertahun‑tahun tiba‑tiba mendapat sorotan intens.
Para engineer tahu Google punya sistem yang secara kasar sebanding dengan kemampuan ChatGPT. Model seperti LaMDA, PaLM, dan Meena sudah menunjukkan percakapan lancar dan penalaran pada benchmark internal. Namun semuanya berada di balik gerbang, review keselamatan, dan persetujuan kompleks.
Dari luar, terlihat seperti Google terkejut.
Secara teknis, ChatGPT dan LaMDA adalah sepupu: model bahasa besar berbasis Transformer yang disesuaikan untuk dialog. Kesenjangan utama bukan arsitektur; melainkan keputusan produk.
OpenAI:
Google:
Untuk menunjukkan reaksi, Google mengumumkan Bard pada Februari 2023. Demo preview mencoba meniru keajaiban percakapan ChatGPT.
Namun salah satu jawaban unggulan—tentang penemuan dari James Webb Space Telescope—ternyata salah. Kesalahan itu masuk ke materi pemasaran Google, ditemukan dalam hitungan menit, dan memangkas nilai pasar Alphabet miliaran dolar dalam sehari. Narasi yang kejam: Google terlambat, gugup, dan ceroboh, sementara OpenAI tampak percaya diri.
Ironisnya menyakitkan bagi Googler. Hallucination dan kesalahan fakta sudah diketahui sebagai masalah model besar. Perbedaannya: OpenAI telah menormalkan hal itu di mata pengguna dengan petunjuk UI, disclaimer, dan framing eksperimen. Google, sebaliknya, meluncurkan Bard dengan branding mewah—lalu tersandung pada fakta dasar.
Keunggulan ChatGPT atas sistem internal Google bukan hanya model lebih besar atau algoritme lebih baru. Melainkan kecepatan eksekusi dan kejelasan pengalaman.
OpenAI:
Google bergerak lebih lambat, mengutamakan tanpa kesalahan, dan membingkai Bard sebagai peluncuran megah daripada fase pembelajaran. Saat Bard sampai ke pengguna, ChatGPT sudah menjadi kebiasaan harian bagi pelajar, pekerja pengetahuan, dan pengembang.
Kejutan di Google bukan sekadar OpenAI punya AI bagus. Melainkan organisasi lebih kecil mengambil ide yang Google bantu ciptakan, mengemasnya menjadi produk yang disukai orang, dan mendefinisikan persepsi publik tentang kepemimpinan AI—dalam hitungan minggu.
Google dan OpenAI berangkat dari fondasi teknis serupa namun realitas organisasi sangat berbeda—membentuk hampir setiap keputusan seputar sistem ala GPT.
Bisnis inti Google adalah pencarian dan iklan. Mesin itu menghasilkan kas besar dan insentif senior sering kali terikat untuk melindunginya.
Meluncurkan model percakapan yang kuat yang mungkin:
secara alami dipandang ancaman. Defaultnya adalah kehati‑hatian. Risiko untuk tidak meluncurkan dianggap lebih kecil daripada risiko meluncurkan terlalu dini.
OpenAI, sebaliknya, tak punya mesin uang. Insentifnya eksistensial: kirim model bernilai, menangkan perhatian pengembang, tandatangani kesepakatan compute besar, dan ubah riset menjadi pendapatan sebelum yang lain melakukannya.
Google hidup dengan pengawasan antitrust, masalah privasi, dan regulasi global. Itu menciptakan budaya di mana:
OpenAI menerima bahwa model kuat akan berantakan di publik. Perusahaan menekankan iterasi dengan guardrail daripada siklus internal penyempurnaan panjang. Masih berhati‑hati, tetapi toleransi risiko produk jauh lebih tinggi.
Di Google, peluncuran besar umumnya melewati banyak komite, sign‑off lintas organisasi, dan negosiasi OKR kompleks. Itu memperlambat produk yang memotong Search, Ads, Cloud, dan Android.
OpenAI memusatkan kekuasaan di kelompok kepemimpinan kecil dan tim produk fokus. Keputusan tentang ChatGPT, harga, dan arah API bisa dibuat cepat, lalu disesuaikan berdasarkan penggunaan nyata.
Bertahun‑tahun, keunggulan Google bertumpu pada mempublikasikan makalah terbaik dan melatih model terkuat. Namun begitu orang lain bisa mereplikasi riset itu, keunggulan bergeser ke riset plus:
OpenAI memperlakukan model sebagai substrat produk: kirim API, kirim antarmuka chat, pelajari dari pengguna, lalu umpan balik itu ke generasi model berikutnya.
Google, sebaliknya, bertahun‑tahun menyimpan sistem paling kuat sebagai alat internal atau demo sempit. Saat berusaha memproduktifikasikannya, OpenAI sudah menciptakan kebiasaan, ekspektasi, dan ekosistem di sekitar GPT.
Kesenjangan itu bukan soal siapa lebih paham transformer; melainkan siapa yang mau—dan secara struktural mampu—mengubah pemahaman itu menjadi produk di depan ratusan juta orang.
Secara teknis, Google tetap powerhouse. Ia memimpin infrastruktur: TPU kustom, jaringan data center maju, dan tooling internal yang membuat pelatihan model masif menjadi rutinitas bertahun‑tahun sebelum banyak perusahaan mampu mencobanya.
Peneliti Google mendorong frontier arsitektur model (Transformer, varian attention, mixture‑of‑experts, retrieval‑augmented models), scaling laws, dan efisiensi pelatihan. Banyak makalah kunci datang dari Google atau DeepMind.
Namun banyak inovasi ini tetap berada di dokumen, platform internal, dan fitur terfokus di Search, Ads, dan Workspace. Alih‑alih satu produk AI jelas, pengguna melihat puluhan peningkatan kecil dan terpisah.
OpenAI memilih jalur berbeda. Secara teknis, mereka membangun di atas ide yang dipublikasikan orang lain, termasuk Google. Keunggulannya adalah mengubah ide itu menjadi lini produk tunggal yang jelas:
Pengemasan terpadu ini mengubah kapabilitas model mentah menjadi sesuatu yang bisa diadopsi dalam semalam. Sementara Google mengirim model kuat di banyak merek dan permukaan, OpenAI memusatkan perhatian pada beberapa nama dan alur.
Setelah ChatGPT meledak, OpenAI mendapatkan sesuatu yang dulu dimiliki Google: mindshare default. Pengembang bereksperimen di OpenAI, menulis tutorial terhadap API‑nya, dan menawarkan produk "dibangun di atas GPT."
Kualitas model mendasar—jika ada perbedaan—kurang penting dibanding kesenjangan distribusi. Keunggulan teknis Google dalam infrastruktur dan riset tidak otomatis diterjemahkan menjadi kepemimpinan pasar.
Pelajaran: memenangkan sisi sains tidak cukup. Tanpa produk, harga, cerita, dan jalur integrasi yang jelas, mesin riset terkuat pun bisa terlewati oleh perusahaan produk terfokus.
Saat ChatGPT menunjukkan betapa tertinggalnya Google dalam eksekusi produk, perusahaan menyatakan "code red." Apa yang terjadi kemudian adalah reset strategi AI yang dipercepat, kadang berantakan, tetapi nyata.
Jawaban pertama Google adalah Bard, antarmuka chat berbasis LaMDA lalu diupgrade ke PaLM 2. Bard terasa terburu‑buru dan berhati‑hati: akses terbatas, rollout lambat, dan batasan produk jelas.
Reset nyata datang dengan Gemini:
Perubahan ini memposisikan Google dari "perusahaan pencarian yang bereksperimen dengan chatbot" menjadi "platform AI‑first dengan keluarga model andalan," meski posisi itu tertinggal di belakang OpenAI.
Kekuatan Google adalah distribusi; reset fokus pada mengintegrasikan Gemini ke tempat pengguna sudah berada:
Strategi: jika OpenAI menang pada "kebaruan" dan merek, Google masih bisa menang pada kehadiran default dan integrasi ketat ke alur kerja sehari‑hari.
Saat Google memperluas akses, ia bertumpu pada Prinsip AI dan posisi keselamatannya:
Trade‑off: guardrail lebih kuat dan eksperimen lebih lambat versus iterasi cepat OpenAI yang kadang berujung blunder publik.
Pada kualitas model murni, Gemini Advanced dan model top Gemini tampak kompetitif dengan GPT‑4 pada banyak tolok ukur dan laporan pengembang. Dalam beberapa tugas multimodal dan pemrograman, Gemini bahkan unggul; di tugas lain, GPT‑4 dan penerusnya masih menjadi tolok ukur.
Tempat Google masih tertinggal adalah mindshare dan ekosistem:
Penyeimbang Google adalah distribusi masif (Search, Android, Chrome, Workspace) dan infrastruktur dalam. Jika mereka bisa mengubah itu menjadi pengalaman AI‑native yang menyenangkan lebih cepat, mereka bisa mengurangi atau membalikkan celah persepsi.
Reset terjadi di medan yang tak lagi hanya Google vs OpenAI:
Reset Google berarti bukan lagi "kehilangan momen generatif." Masa depan lebih multipolar: tidak ada pemenang tunggal dan tidak satu perusahaan mengendalikan arah model atau inovasi produk.
Bagi pembangun, ini berarti merancang strategi yang mengasumsikan beberapa penyedia kuat, model open powerful, dan lonjakan terus‑menerus—bukan bertaruh penuh pada satu tumpukan AI atau merek.
Google membuktikan bahwa Anda bisa menemukan terobosan dan tetap kehilangan gelombang nilai pertama. Untuk pembangun, intinya bukan mengagumi paradoks itu, melainkan menghindarinya.
Perlakukan setiap hasil riset besar sebagai hipotesis produk, bukan titik akhir.
Jika suatu hasil cukup penting untuk dipublikasikan, itu cukup penting untuk diprototipkan kepada pelanggan.
Orang melakukan apa yang diberi penghargaan.
Transformer adalah primitif komputasi baru. Google memperlakukannya lebih sebagai upgrade infrastruktur; OpenAI memperlakukannya sebagai mesin produk.
Saat Anda menemukan ide yang sama dalamnya:
Kekhawatiran merek dan keselamatan valid, tapi menjadikannya alasan untuk penundaan tak berujung tidaklah tepat.
Buat model risiko bertingkat:
Rancang eksposur terkontrol: rollout bertahap, logging kuat, jalur revert cepat, red‑teaming, dan komunikasi publik bahwa Anda masih belajar.
Google memberi orang lain kemampuan membangun sistem ala GPT dengan open‑sourcing ide dan tooling, lalu banyak menonton sementara orang lain membuat pengalaman ikonik.
Saat membuka kapabilitas kuat:
Anda tidak bisa bergantung pada satu eksekutif visioner. Masukkan transisi itu ke cara perusahaan bekerja:
Kesalahan terbesar Google bukan gagal meramalkan AI; melainkan meremehkan apa yang penemuan mereka sendiri bisa jadi ketika dilepas ke pengguna.
Praktik bagi pendiri, PM, dan eksekutif:
Terobosan berikutnya—apakah pada model, antarmuka, atau primitif komputasi baru—akan dikomersialkan oleh tim yang cepat bergerak dari “kami menemukan ini” ke “kami bertanggung jawab penuh untuk mengirimkannya.”
Pelajaran dari Google bukan untuk mempublikasikan lebih sedikit atau menyembunyikan riset. Melainkan untuk memasangkan penemuan kelas dunia dengan kepemilikan produk yang sama ambisiusnya, insentif jelas, dan bias untuk belajar di hadapan publik. Organisasi yang melakukan itu akan menguasai gelombang berikutnya, bukan sekadar menulis makalah yang memulainya.
Tidak persis demikian, tetapi Google memang menciptakan teknologi inti yang membuat GPT mungkin.
Jadi Google membangun banyak fondasi intelektual dan infrastruktur. OpenAI memenangkan gelombang nilai pertama dengan mengubah fondasi itu menjadi produk mainstream (ChatGPT dan API).
Google lebih fokus pada riset, infrastruktur, dan peningkatan bertahap pada pencarian, sedangkan OpenAI lebih memilih meluncurkan satu produk tujuan umum yang berani.
Perbedaan kunci:
BERT dan GPT sama‑sama menggunakan Transformer, tetapi dioptimalkan untuk tugas yang berbeda:
Google melihat generasi bebas‑bentuk sebagai berisiko dan kurang jelas nilai komersialnya dalam model bisnis inti.
Kekhawatiran utama:
OpenAI membuat tiga taruhan besar dan mengeksekusinya konsisten:
Menekan Transformer standar ke skala ekstrem (data, parameter, compute), memanfaatkan scaling laws alih‑alih terus mengubah arsitektur.
Bukan semata soal kapabilitas model; kejutan utama adalah produk dan narasi, bukan kemampuan mentah.
Keunggulan ChatGPT berasal dari eksekusi dan framing, bukan algoritme unik.
Elemen utama:
Untuk kebanyakan pembangun, cerita ini menonjolkan cara mengubah teknologi mendalam menjadi keunggulan yang bertahan:
Anda bisa melakukan "kesalahan Google" pada skala apa pun jika:
Untuk menghindarinya:
Google tetap menjadi kekuatan teknis dan telah melakukan reset agresif dengan Gemini:
Di sisi lain, Google masih tertinggal pada:
Secara teknis Google tidak kalah; secara organisasi dan produk, Google bergerak lebih lambat di area yang menentukan persepsi publik dan adopsi.
BERT (Google):
GPT (OpenAI):
Singkatnya: Google mengoptimalkan untuk membuat pencarian lebih pintar; OpenAI mengoptimalkan untuk membuat mesin bahasa fleksibel yang bisa diajak berinteraksi langsung.
Dengan ukuran dan eksposurnya, Google memilih integrasi AI yang lebih hati‑hati ke produk yang ada daripada meluncurkan chatbot terbuka yang disruptif terlalu cepat.
API‑first sebagai platform
Mengubah model menjadi API cloud sederhana lebih awal, sehingga ribuan pihak lain menemukan kasus penggunaan dan membangun bisnis di atasnya.
Chat konsumer sebagai produk andalan
ChatGPT membuat AI mudah dipahami oleh semua orang: “tanyakan apa saja, dapatkan jawaban.” Tidak menunggu kesempurnaan; diluncurkan, belajar dari pengguna, lalu iterasi cepat.
Langkah‑langkah ini menciptakan loop penguatan: pengguna → data → pendapatan → model lebih besar → produk lebih baik, yang melampaui kecepatan produk Google yang lebih terfragmentasi.
Persepsi publik beralih: dari “Google memimpin AI” menjadi “ChatGPT/OpenAI mendefinisikan AI”. Kesalahan Google adalah meremehkan apa yang temuan mereka sendiri bisa lakukan ketika disajikan sebagai pengalaman pengguna yang sederhana.
Peluncuran Bard oleh Google, sebaliknya, terasa terlambat, terlalu terikat branding, dan kurang memberi ruang untuk kesalahan publik yang terkelola. Intinya: Google bisa membangun ChatGPT, tetapi OpenAI benar‑benar mengirimkannya dan belajar di depan publik.
Intinya: kepemimpinan teknis tanpa kepemilikan produk rapuh. Orang lain bisa—dan akan—mengubah ide Anda menjadi produk penentu jika Anda tidak segera melakukannya sendiri.
Anda tidak harus sebesar Google untuk terjebak; cukup biarkan struktur dan ketakutan melampaui kecepatan dan rasa ingin tahu.
Masa depan kemungkinan bersifat multipolar: beberapa penyedia tertutup kuat (Google, OpenAI, dll.) ditambah model sumber terbuka yang cepat berevolusi. Google tidak "kalah AI" secara permanen; ia melewatkan gelombang generatif pertama lalu berputar. Balapan kini soal kecepatan eksekusi, kedalaman ekosistem, dan integrasi ke alur kerja nyata—bukan hanya siapa yang menulis makalah pertama.
