📌 Problem Statement
1. Ketika biaya inference AI semakin murah dan cepat, tingkat penggunaannya justru melonjak — sesuai Paradoks Jevons: efisiensi meningkat → konsumsi makin besar.
2. Namun biaya untuk “menciptakan makna atau value” — interpretasi, deployment, integrasi, alignment — tetap mahal.
3. Banyak organisasi akhirnya fokus mengejar volume penggunaan AI, bukan nilai yang benar-benar dihasilkan.
🛠️ Metodologi / Solusi / Hipotesis
1. Artikel menganalisis data pertumbuhan penggunaan token vs penurunan harga token yang terjadi di pasar AI.
2. Penulis memadukan dua kerangka ekonomi:
a. Paradoks Jevons → efisiensi memicu peningkatan konsumsi.
b. Baumol’s cost disease → beberapa aktivitas tetap mahal karena tidak bisa otomatis direduksi oleh teknologi.
3. Hipotesis utama: meskipun biaya komputasi mendekati nol, biaya terbesar justru akan bergeser ke proses downstream seperti integrasi produk, alignment, orkestrasi, dan pengambilan keputusan manusia.
📊 Findings / Results / Impact
1. Data menunjukkan: harga token turun → konsumsi token naik jauh lebih cepat. Jevons Paradox terjadi secara nyata.
2. Nilai bisnis dari implementasi AI tidak mengikuti pertumbuhan konsumsi; bottleneck kini berada pada “layer manusia dan organisasi”.
3. Perusahaan yang hanya mengejar efisiensi komputasi akan masuk diminishing returns; keunggulan kompetitif bergeser ke kemampuan mengolah cheap compute menjadi output yang bermakna.
✅ Key Takeaways
1. Efisiensi komputasi penting, tetapi tidak cukup. Tantangan utama kini adalah bagaimana mengubah compute murah menjadi nilai nyata.
2. Ukur bukan hanya volume (token, model), tetapi nilai per token dan biaya kerja manusia yang menyertainya.
3. Paradoks Jevons + Baumol membantu memetakan bottleneck baru: perhatian manusia, orkestrasi sistem, integrasi produk, dan governance.
4. Pemimpin organisasi perlu mengalihkan fokus dari “menambah compute” menjadi “memaksimalkan dampak compute”.
5. Praktisi harus memprioritaskan integrasi, deployment, dan operationalization AI — bukan hanya ukuran model atau jumlah inferensi.
Sumber:
https://a16z.substack.com/p/jevons-or-bust
🔖 #AIStrategy #ParadoksJevons #a16z #EkonomiAI #ComputeEfficiency #AIValue #TechLeadership