Mencari Cara Bertahan Hidup di Era AI
Mengincar Peluang melalui Full-Stack LLM di Tengah Dominasi Big Tech 'General-Purpose'

[비즈한국] AI kini bukan lagi soal pilihan, melainkan soal kelangsungan hidup. Di tengah dominasi Big Tech Amerika Serikat, Tiongkok mengguncang peta persaingan dengan dukungan dan tenaga kerja yang masif. Korea Selatan, sebagai 'negara adidaya IT' dengan infrastruktur digital nomor 1, justru sejak awal tertinggal menjadi 'liga dua' di bidang teknologi AI. Di tengah persaingan sengit negara-negara maju yang mengandalkan modal dan data raksasa, perusahaan rintisan (startup) AI domestik mulai membidik ceruk pasar untuk mengamankan daya saing global. Perusahaan-perusahaan IT utama pun sibuk mencari model bisnis unik yang memanfaatkan AI. Di manakah jalan keluar bagi Korea Selatan dalam perang AI global ini? Kami menelusuri potensi perusahaan-perusahaan kita yang berada di garis depan inovasi.

Large Language Model (LLM) adalah kecerdasan buatan (AI) yang mempelajari data dalam skala besar untuk memahami dan menghasilkan teks layaknya manusia. Karena dasarnya mampu melakukan segalanya dengan baik, model ini dapat langsung memberikan jawaban atas pertanyaan apa pun. Namun, bagaimana jika penggunanya adalah sebuah perusahaan? Bagi perusahaan, "otak" pintar yang sekadar interaktif saja tidaklah cukup. Hal ini dikarenakan AI harus digunakan sesuai dengan lingkungan yang kompleks, seperti dokumen internal, data pelanggan yang sensitif, hingga alur kerja. Full-stack LLM merujuk pada solusi yang mengemas seluruh sistem dan proses, mulai dari pengembangan model LLM, distribusi, hingga pengoperasian dan manajemen, agar "otak" tersebut dapat langsung digunakan dalam lingkungan bisnis nyata.

Dengan mayoritas Big Tech global yang berfokus pada pengembangan LLM seperti GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), dan Gemini (Google), perang AI pun menjadi permainan yang berpusat pada LLM. Bagi perusahaan domestik, full-stack LLM adalah sebuah peluang. Big Tech memang menyediakan model tingkat tinggi, namun mereka tidak mengonfigurasi layanan agar sesuai dengan masing-masing perusahaan. Artinya, agar sebuah perusahaan dapat melakukan transformasi AI, mereka harus menyelesaikan sendiri proses kustomisasi serta mengelola masalah pencatatan penggunaan (logging), privasi, dan keamanan.

'Akhir' dari Laporan Buatan Tangan: Akankah Datang Era di Mana AI Juga Mengambil Keputusan?

Upstage, startup AI yang didirikan pada tahun 2020, dinilai sebagai perusahaan pelopor full-stack LLM di Korea. Solusi 'Document AI' yang mendigitalisasi dokumen perusahaan dan data yang tidak terstruktur telah dirilis ke pasar pada tahun 2023, dan LLM generasi berikutnya 'Solar Pro' yang dirilis akhir tahun lalu mulai menunjukkan nilai bisnisnya. Melalui perolehan investasi sebesar 100 miliar won pada bulan April tahun lalu, perusahaan telah mengumpulkan total investasi sekitar 140 miliar won dan tumbuh hingga mencapai nilai perusahaan sebesar 400 miliar won.

Upstage telah menyatakan rencananya untuk memperluas bisnis AI full-stack tahun ini melampaui Asia Tenggara dan Jepang, menuju Amerika Serikat, pusat dari AI utama. Rencananya adalah untuk memimpin standar kerja AI global melalui AI yang berfokus pada pekerjaan.

Kim Sung-hoon, CEO Upstage, dalam acara media day tanggal 16 lalu mengatakan, "Tahun ini bisa menjadi tahun terakhir kita bekerja dengan 'laporan buatan tangan' manusia. AI juga akan mengambil peran dalam merangkai informasi yang diekstraksi untuk menulis laporan komprehensif hingga melakukan 'pengambilan keputusan'." Ia menambahkan, "Proses ini sudah diterapkan di perusahaan asuransi dan keuangan yang menjadi klien solusi kami saat ini."

Penjelasannya adalah, dalam pekerjaan penyelesaian klaim asuransi yang mengharuskan pengecekan puluhan hingga ratusan dokumen seperti surat diagnosa pasien, polis asuransi, dan kuitansi biaya pengobatan, solusi AI menggantikan peran manusia untuk memeriksa nama operasi dan kode, serta menangani seluruh proses penentuan apakah klaim asuransi harus dibayarkan atau tidak. Upstage diketahui menyediakan layanan untuk KB Financial105560, Hancom, Law & Company, dan lainnya.

Model Optical Character Recognition (OCR) milik Upstage, yaitu 'Document Parse', berfungsi mengubah berbagai format gambar dan teks agar dapat dibaca oleh mesin. Sedangkan peran menyusun data yang terkumpul menjadi dokumen seperti laporan sesuai tujuan dilakukan oleh Solar. Kedua teknologi tersebut terus ditingkatkan. Upstage berencana merilis versi 'Solar Pro 1.5' pada bulan Juni mendatang, bersama dengan model penalaran pertama yang mengimplementasikan 'Chain of Thought (CoT)'. Menurut Upstage, kemampuan model ini menandingi 'seri o' milik GPT dan 'R1' milik DeepSeek. Peluncuran 'Solar DocVLM', sebuah Vision Language Model (VLM) yang menggabungkan Document Parse dan Solar, juga telah dijadwalkan.

Big Tech Juga Memperluas Fungsi untuk Pekerjaan, Ekspansi Global Tidak Mudah

Berdasarkan pengalaman membangun Sovereign AI (AI berdaulat) pertama di luar negeri, seperti kasus penyediaan LLM yang dikhususkan untuk bahasa Thailand bagi perusahaan telekomunikasi negara Thailand, mereka juga berfokus pada pengembangan LLM lokal dan perluasan kemitraan. Badan hukum lokal di Amerika Serikat dan Jepang yang didirikan bulan lalu menjadi pusat utama. Lee Hwal-seok, CTO Upstage, mengatakan, "Pasar terkait dokumen di Jepang lebih besar 10 kali lipat daripada di Korea. Mendapatkan 10% saja sudah setara dengan menguasai seluruh pasar Korea." Ia menambahkan, "Saat ini, pertemuan lanjutan dengan sejumlah perusahaan besar Jepang sedang berlangsung."

Wilayah dengan daya beli atau teknologi yang relatif rendah, namun memiliki kekuatan pendanaan pemerintah atau perusahaan negara yang besar, juga menjadi sasaran upaya mereka. CEO Kim mengatakan, "Perusahaan-perusahaan AS juga memberikan respons positif karena fakta bahwa kami telah memenuhi standar perusahaan keuangan dan asuransi Korea."

Meskipun pertumbuhan teknologi sedang berlangsung, peningkatan pendapatan dan efisiensi biaya tetap menjadi tantangan. Upstage mencatat kerugian operasional sebesar 40,2 miliar won tahun lalu. Angka ini dua kali lipat lebih besar dari kerugian tahun sebelumnya (18,9 miliar won). Meskipun pendapatan meningkat 3 kali lipat dari 4,6 miliar won menjadi 13,9 miliar won pada periode yang sama, jalan menuju profitabilitas masih cukup panjang. Hal ini dipengaruhi oleh biaya Graphics Processing Unit (GPU) yang memiliki porsi besar. Perusahaan menjelaskan bahwa kerugian tersebut disebabkan oleh penggunaan GPU dalam jumlah besar selama proses pengembangan Solar Pro 1.5 dan multimodal.

Persaingan domestik dan global diperkirakan akan semakin intensif. Menurut Market Research Intellect, pasar AI full-stack yang bernilai 4,5 miliar dolar pada tahun 2024 diperkirakan akan mencapai 9,6 miliar dolar pada tahun 2032. Proyeksi pertumbuhan tahunan rata-rata hingga tahun 2032 diperkirakan mencapai 8,5%. Industri melihat bahwa untuk model AI B2B, berbeda dengan model general-purpose, terdapat tujuan dan permintaan yang jelas. Pandangannya adalah bahwa menghubungkan teknologi dengan lapangan akan menghasilkan uang. Namun, kasus di mana perusahaan mengembangkan sendiri seluruh model AI full-stack, mulai dari OCR hingga LLM, sangat jarang terjadi. Sebagian besar kasus biasanya membangun sistem full-stack melalui kerja sama di setiap tahapan teknologi.

Industri telekomunikasi domestik yang telah mengalihkan fokus ke AI juga berinvestasi secara aktif di bidang full-stack LLM. Transformasi AI dan strategi full-stack B2B sedang dijalankan secara bersamaan. SKT, yang sedang membangun full-stack dalam bentuk piramida, berencana mendorong transformasi AI berbasis infrastruktur AI, dan pada akhirnya mengembangkan layanan AI yang ditargetkan untuk pasar global. KT meluncurkan model AI mereka sendiri, 'Mi:dm', dan secara bersamaan mendorong strategi pengecilan ukuran (lightweight) agar dapat dikustomisasi bagi klien korporat.

Dengan bertambahnya pesaing yang bekerja sama dengan Big Tech global, perhatian tertuju pada siapa yang akan memegang kendali di pasar awal. Snowflake, perusahaan data berbasis cloud terbesar di dunia, setelah memperluas integrasi fitur NeMo dengan Nvidia pada bulan Juni tahun lalu, mengumumkan pada bulan lalu bahwa mereka akan menyediakan platform AI full-stack melalui penguatan kemitraan dengan Nvidia. NeMo Retriever adalah layanan AI generatif yang memungkinkan perusahaan menghubungkan LLM kustom ke data perusahaan mereka. Melalui platformnya, Snowflake memungkinkan pengguna untuk secara langsung memanfaatkan NeMo Retriever dari Nvidia sambil tetap menjaga keamanan data dan perlindungan privasi.

Kondisi saat ini juga tidak mudah mengingat Big Tech baru-baru ini secara berturut-turut meluncurkan perbaikan fungsi AI agent atau rencana penggabungan dengan layanan bisnis. Microsoft telah memperkenalkan AI agent ke dalam 'MS 365' untuk individu, dan Google telah menambahkan fitur AI generatif ke dalam 'Workspace'.