QuietCapital mitra Michael Bloch baru-baru ini merilis sebuah artikel panjang yang secara langsung menunjukkan bahwa pemahaman mayoritas perusahaan tentang moat (pertahanan kompetitif) sudah usang. Dia memperingatkan bahwa di era AI yang mampu menyalin perangkat lunak apa pun dan mengotomatisasi proses apa pun, sebenarnya moat yang sejati bukanlah tentang “sulit dilakukan”, melainkan tentang “sulit didapatkan”.
(AI yang meningkatkan produktivitas karyawan sepuluh kali lipat tidak sama dengan meningkatkan nilai perusahaan sepuluh kali lipat: ke mana perginya produktivitas?)
Definisi moat perusahaan sedang diubah oleh AI
Selama ini, industri teknologi memandang “kerumitan teknologi” sebagai penghalang kompetisi terpenting. Menanam produk sedalam mungkin sehingga pesaing membutuhkan waktu satu tahun untuk menggantikan, dulu dianggap strategi yang cukup aman. Tetapi Bloch berpendapat bahwa pola pikir ini sedang menghadapi keruntuhan fundamental.
AI sedang mempercepat waktu yang dibutuhkan untuk “melakukan sesuatu”, tetapi tidak bisa mempercepat waktu yang dibutuhkan agar “sesuatu terjadi”.
Dia menekankan bahwa AI dapat secara besar-besaran mempercepat proses menulis perangkat lunak dan mengintegrasikan fungsi ke dalam produk yang diduplikasi; tetapi mengumpulkan pengguna nyata, mendapatkan izin pemerintah, membangun pabrik fisik, adalah realitas yang tidak bisa dilompati oleh teknologi apa pun.
Lima moat: penghalang kompetitif paling efektif di era AI
- Data kepemilikan yang terus dikumpulkan
Bloch menekankan bahwa tidak semua data memiliki nilai moat. Sekumpulan data statis yang hanya mahal untuk dikumpulkan akan akhirnya disintesis atau dilewati. Yang benar-benar berharga adalah “data hidup”, yang terus dihasilkan melalui operasi harian dan sendiri sulit untuk diduplikasi.
Sebagai contoh, dia menyebutkan perusahaan teknologi pertanian Orchard AI: perusahaan ini memasang kamera di traktor pertanian, melacak miliaran buah dari berbagai musim dan wilayah geografis. Data ini diperbarui setiap hari, dan setiap pekerjaan di ladang membuat model menjadi lebih pintar.
Pesaing tidak bisa mengejar dengan melatih model menggunakan data terbuka; satu-satunya cara adalah menjalankan mesin yang sama dan berjalan di kebun yang sama, mengumpulkan data tahun demi tahun.
- Efek jaringan
Setiap pengguna baru menambah nilai produk, ini adalah inti dari efek jaringan dan salah satu aset paling sulit ditiru.
Contohnya, Bloch menyebut DoorDash: lebih banyak pengemudi membuat pengantaran lebih cepat, lebih banyak restoran memberi konsumen lebih banyak pilihan, dan lebih banyak konsumen membuat model ekonomi secara keseluruhan lebih sehat. Kamu bisa dengan mudah meniru aplikasi ini secara kode, tetapi tidak bisa meniru konsentrasi pengemudi, restoran, dan pengguna yang telah berkembang selama bertahun-tahun di seribu kota.
Dia juga menunjukkan bahwa adopsi AI justru bisa memperburuk “masalah inisiasi dingin”. Ketika membuat pesaing lengkap menjadi sangat mudah, ratusan alternatif akan muncul di pasar yang bersaing memperebutkan jaringan yang sama. Ini akan membuat platform yang sudah memiliki likuiditas dan basis pengguna terus tumbuh secara kompaun, sementara yang lain hanya bisa mengambil sisa.
(Membuat video lipat pakaian bisa menghasilkan uang tambahan? DoorDash Tasks memungkinkan pengemudi sampingan melatih AI yang memicu perbincangan hangat)
- Izin regulasi pemerintah
Kecepatan operasional pemerintah mengikuti ritme politik, bukan kecepatan kemajuan teknologi. Perusahaan teknologi pertahanan Anduril membutuhkan izin pengadaan dan kontrak rahasia untuk menjual ke Departemen Pertahanan; mendapatkan izin bank memerlukan bertahun-tahun; persetujuan obat dari FDA juga memakan waktu bertahun-tahun.
Bloch menunjukkan bahwa seiring kemampuan AI terus meningkat, cakupan regulasi akan semakin meluas, bukan menyusut, karena semakin kuat kemampuan, semakin tinggi kebutuhan pengawasan.
(Anthropic menggugat Pentagon: daftar hitam yang memblokir bisa menyebabkan kerugian miliaran dolar dan merusak kemampuan penggalangan dana)
- Kemampuan pengelolaan modal dalam skala besar
Bloch berpendapat bahwa ini adalah moat terkuat di pasar saat ini, dan kompetisi akhirnya akan berlangsung di dunia nyata: pusat data berbiaya 20 miliar dolar, pembangkit listrik nuklir berbiaya 10 miliar dolar. Ketika bottleneck beralih dari perangkat lunak ke fisik, kemampuan untuk mengumpulkan dan mengelola modal besar akan menjadi salah satu keunggulan paling penting di era ini.
Lebih penting lagi, kemampuan pengelolaan modal bukan hanya soal uang; di baliknya ada kepercayaan institusional, rekam jejak, dan hubungan interpersonal, yang semuanya membutuhkan puluhan tahun untuk dibangun.
- Infrastruktur fisik
Pabrik, pembangkit listrik, jaringan baterai, dan pusat data—aset fisik ini membentuk benteng terakhir dan paling sulit dilalui. Contohnya, Bloch menyebut Base Power: perusahaan ini sedang menempatkan ribuan unit baterai di rumah-rumah di Texas dan membangun fasilitas manufakturnya sendiri. Setiap pemasangan unit adalah aset fisik yang menghasilkan pendapatan di dunia nyata.
Kamu mungkin bisa merancang seluruh sistem ini dalam satu minggu menggunakan AI, tetapi tidak bisa memproduksi, memasang, dan menghubungkan ribuan perangkat fisik dalam waktu seminggu. Hukum fisika menetapkan batas waktu, dan AI tidak bisa melampaui itu. Mereka yang memulai pembangunan lebih awal akan terus memperkuat keunggulannya seiring waktu.
Moat apa yang sedang menghilang?
Bloch juga secara tegas menunjukkan bahwa keunggulan yang dulu dianggap sebagai benteng, sedang kehilangan maknanya dengan cepat: “Kedalaman integrasi dan penggabungan produk terdengar kokoh, tetapi biaya untuk menggantinya, pada akhirnya, hanyalah waktu engineer, dan ini adalah hal yang paling AI mahir untuk dipadatkan.”
Dia menambahkan bahwa penguncian ekosistem pernah seperti benteng, tetapi ketika AI mampu membangun kembali integrasi sistem secepat mendeskripsikan masalah, tembok ini tidak lagi kokoh. Keunggulan skala perangkat lunak, di dunia di mana biaya rekayasa mendekati nol, sudah tidak berarti lagi.
Semua ini adalah moat yang melawan “kelangkaan kecerdasan”, padahal kecerdasan sendiri sudah tidak lagi langka.
“Waktu” adalah moat terakhir
Di balik lima moat ini ada satu logika dasar yang sama: semuanya membutuhkan waktu yang tidak bisa dipadatkan di dunia nyata untuk terkumpul. Jaringan membutuhkan bertahun-tahun adopsi pengguna; regulasi membutuhkan bertahun-tahun proses politik; infrastruktur membutuhkan bertahun-tahun konstruksi; data membutuhkan bertahun-tahun pengumpulan lapangan; hubungan modal membutuhkan puluhan tahun kepercayaan.
“Waktu yang tidak bisa diproses secara paralel adalah dasar dari semua lima moat ini,” kata Bloch. Perusahaan yang sudah memiliki moat ini setiap hari memperbesar jarak keunggulan mereka, karena keunggulan awal sendiri adalah moat.
Bagi investor dan pengusaha, Bloch meninggalkan satu pertanyaan inti: “Keunggulan kompetitifmu bergantung pada orang lain ‘tidak mampu membuatnya’, atau ‘tidak sempat membuatnya’?” Di era AI, jawaban ini akan menentukan siapa yang bisa bertahan.
Artikel ini membahas perusahaan mana yang bisa bertahan di gelombang AI? Mitra venture capital menyebutkan lima moat utama: keunggulan awal sangat penting. Artikel ini pertama kali muncul di Chain News ABMedia.
