Reposisi Pasar AI dalam Ekonomi Berbiaya Tinggi 2026

SELAMA hampir satu dekade terakhir, kecerdasan buatan kerap dipahami sebagai teknologi kelimpahan.

Komputasi yang semakin cepat, biaya penyimpanan yang menurun, serta layanan komputasi awan yang mudah diskalakan menciptakan keyakinan bahwa inovasi digital akan terus menekan biaya sekaligus memperluas akses.

Namun, menjelang paruh kedua dekade ini, asumsi tersebut mulai runtuh. Ekonomi AI memasuki fase baru yang ditandai oleh struktur biaya yang semakin tinggi, dengan implikasi yang meluas ke berbagai sektor.

Perubahan ini berakar pada rantai pasok semikonduktor global. Sejak akhir 2025, harga memori berteknologi tinggi, terutama DDR5 (Double Data Rate generasi kelima, standar memori utama berkecepatan tinggi untuk komputer dan pusat data) dan high-bandwidth memory untuk server, melonjak tajam.

Kenaikan harga spot untuk beberapa modul tercatat melampaui 100 persen dalam satu kuartal, sementara persediaan global menyusut signifikan.

Tekanan ini bukan dipicu lonjakan permintaan konsumen, melainkan kompetisi internal industri AI itu sendiri.

Perusahaan hyperscaler, pengembang model dasar, dan korporasi besar kini bersaing memperebutkan sumber daya komputasi yang terbatas.

Pelatihan dan pengoperasian model AI mutakhir membutuhkan memori, energi, dan infrastruktur khusus dalam skala besar.

Setiap peningkatan kinerja menuntut tambahan kapasitas komputasi yang tidak sebanding. AI tidak lagi sekadar pembaruan perangkat lunak, melainkan telah menjadi sistem industri dengan biaya operasional yang terus meningkat.

Dampaknya menjalar ke sektor lain, terutama perangkat konsumen. Smartphone dan laptop bergantung pada ekosistem memori yang sama dengan beban kerja AI.

Ketika produsen chip memprioritaskan kontrak AI bermargin tinggi, pasar elektronik konsumen menjadi residual.

Harga jual rata-rata smartphone kelas menengah diperkirakan berpotensi naik 15 hingga 30 persen dalam beberapa tahun ke depan, bukan karena lonjakan inovasi fitur, melainkan akibat mahalnya komponen inti.

Bagi rumah tangga, ini berarti siklus penggantian perangkat yang lebih panjang dan meningkatnya biaya hidup digital.

Indonesia berada pada posisi yang rentan terhadap transmisi tekanan biaya tersebut. Smartphone dan komputer pribadi kini berfungsi sebagai infrastruktur dasar bagi pendidikan, pekerjaan, dan usaha kecil.

Kenaikan harga perangkat berisiko memperlebar ketimpangan partisipasi digital. Ketimpangan ini bukan disebabkan kegagalan pasar domestik, melainkan kompetisi global atas sumber daya AI yang berada di luar kendali nasional.

Di sisi lain, Indonesia telah menjadi bagian dari ekonomi AI sebagai partisipan fiskal. Layanan digital, termasuk langganan AI, kini dikenakan pajak pertambahan nilai melalui skema lintas batas.

Hingga November 2025, penerimaan pajak digital Indonesia telah melampaui Rp 44 triliun, dengan kontribusi signifikan dari PPN PMSE.

Dari perspektif administrasi, capaian ini memperluas basis pajak dan menyelaraskan Indonesia dengan praktik pemajakan ekonomi digital global.

Namun, momentum kebijakan ini bertepatan dengan kenaikan biaya dasar AI. Harga langganan telah mencerminkan biaya komputasi yang meningkat, dan PPN menambah beban di tingkat konsumsi.

Korporasi besar relatif mampu menyerap tekanan ini, sementara startup, peneliti, pendidik, dan pekerja kreatif menanggung dampak yang lebih langsung. AI tetap tersedia, tetapi aksesnya semakin selektif dan ditentukan oleh kapasitas finansial.

Ketimpangan ini mulai membentuk ulang ekosistem inovasi nasional. Model startup yang sebelumnya bertumpu pada akuisisi pengguna cepat dan pembakaran modal agresif berlandaskan asumsi bahwa modal akan selalu tersedia dan biaya digital akan terus menurun.

Kedua asumsi tersebut kini melemah. Ketika komputasi semakin mahal, setiap pengguna tambahan membawa biaya variabel yang nyata.

Investor pun bergeser dari fokus skala menuju keberlanjutan, sehingga hambatan masuk meningkat dan inovasi cenderung terkonsentrasi pada pelaku bermodal besar.

Institusi publik menghadapi tantangan serupa. Investasi pada infrastruktur AI di perguruan tinggi dan pusat riset meningkat, tetapi infrastruktur tidak otomatis menghasilkan kapasitas.

Pengoperasian sistem AI menuntut literasi operasional, mulai dari pengelolaan memori hingga perhitungan biaya per eksperimen.

Banyak institusi belum memiliki keahlian ini. Akibatnya, ketika biaya AI naik, eksplorasi melambat dan peralatan kerap tidak dimanfaatkan secara optimal.

Kesenjangan antara kepemilikan dan kemampuan operasional menjadi persoalan mendasar dalam ekonomi AI berbiaya tinggi.

Kesalahan menjadi mahal, dan tanpa mekanisme pembelajaran bersama atau pembagian risiko, inovator kecil cenderung defensif.

Ketergantungan pada vendor eksternal meningkat, memperkuat posisi Indonesia sebagai konsumen teknologi, bukan sebagai pencipta nilai dalam rantai AI.

Pilihan kebijakan domestik dapat memperkuat atau meredam tekanan tersebut. Kebijakan tingkat kandungan dalam negeri (TKDN) dirancang untuk memperkuat industri nasional.

Namun, dalam kondisi kelangkaan komponen global, penerapan yang kaku berisiko memperbesar guncangan harga.

Dalam ekonomi AI berbiaya tinggi, TKDN perlu berfungsi sebagai instrumen stabilisasi dengan menekankan nilai tambah pada perangkat lunak, integrasi sistem, dan kapabilitas operasional.

Tidak ada implikasi bahwa Indonesia perlu mundur dari adopsi AI atau pemajakan digital. Isu utamanya adalah koherensi kebijakan.

Ketika negara memperoleh manfaat fiskal dari ekonomi AI, negara juga turut membentuk harga efektif akses teknologi tersebut.

Insentif, akses komputasi, pengadaan publik, dan fleksibilitas regulasi akan menentukan apakah AI dapat menyebar luas atau tetap terkonsentrasi.

Saat ini kita butuh koreksi strategis. Pembedaan antara AI sebagai alat produktivitas dan sebagai konsumsi membuka ruang kebijakan fiskal yang lebih tepat sasaran.

Fasilitas komputasi bersama, sandbox AI nasional, dan pengadaan publik dapat menurunkan hambatan masuk tanpa mendistorsi pasar. TKDN yang adaptif dapat mendukung kapasitas domestik tanpa memperparah tekanan biaya global.

Pada akhirnya, investasi perlu bergeser ke penguatan kemampuan operasional. Penguasaan cara menjalankan sistem AI secara efisien berpotensi memberikan dampak jangka panjang yang lebih besar dibandingkan penambahan perangkat keras semata.

Dalam ekonomi AI yang semakin mahal, pengetahuan menjadi sumber daya paling strategis.

Tag:  #reposisi #pasar #dalam #ekonomi #berbiaya #tinggi #2026