Nikesh Arora, CEO dari perusahaan keamanan siber ternama Palo Alto Networks, secara terbuka melayangkan kritik terhadap struktur biaya teknologi kecerdasan buatan (AI) saat ini. Dalam sebuah sesi wawancara, ia menegaskan bahwa harga yang dipatok oleh penyedia layanan AI saat ini dinilai tidak masuk akal dan justru menjadi penghambat utama bagi adopsi teknologi di kalangan perusahaan korporat.
Arora menargetkan pemangkasan biaya penggunaan Large Language Models (LLMs) sebesar 20 persen pada 2027, dan target yang lebih agresif yakni 90 persen pada 2028. Menurutnya, penyesuaian harga ini sangat krusial agar investasi yang digelontorkan perusahaan mampu memberikan imbal hasil nyata, alih-alih sekadar membebani neraca keuangan tanpa efisiensi yang terukur.
Kegelisahan ini muncul di tengah kenyataan bahwa janji besar AI untuk merevolusi otomatisasi tenaga kerja belum sepenuhnya terealisasi. Hingga kini, banyak perusahaan justru memanfaatkan AI sebagai alat pendukung produktivitas yang memaksa pekerja untuk bekerja lebih keras, bukan sebagai pengganti tenaga kerja yang efisien. Kesenjangan antara biaya investasi yang selangit dengan nilai operasional yang dihasilkan kini mulai memicu dilema besar di kalangan pemimpin bisnis.
Kritikus teknologi Ed Zitron turut memperkuat argumen tersebut dengan menyatakan bahwa industri AI saat ini terkesan melebih-lebihkan nilai pasar mereka. Fenomena ini memicu kekhawatiran adanya gelembung ekonomi, di mana harga yang ditawarkan tidak mencerminkan permintaan atau nilai guna yang sebenarnya terjadi di lapangan. Bagi banyak perusahaan, biaya operasional AI yang tinggi saat ini perlahan menggerus margin keuntungan yang seharusnya mereka jaga.
Peringatan dari sosok sebesar Arora memberikan sinyal keras bagi para penyedia teknologi untuk segera berbenah. Jika tuntutan penurunan harga ini tidak direspons dengan efisiensi nyata, besar kemungkinan perusahaan-perusahaan besar akan mulai melakukan peninjauan ulang, bahkan mengurangi investasi mereka di sektor AI. Kini, industri ditantang untuk membuktikan apakah mereka mampu menekan biaya tanpa harus mengorbankan kualitas layanan.
