Apakah Anda memperhatikan bahwa platform pembuat aplikasi AI berkembang ke arah yang benar-benar berbeda dari yang diperkirakan mayoritas orang? Banyak yang mengira akan terjadi persaingan sengit tanpa ampun—perang harga yang hanya menyisakan satu pemain terkuat. Namun kenyataannya, justru di luar ekspektasi: bukan persaingan saling menyingkirkan, melainkan setiap platform berhasil membangun posisi unik dan berkembang di segmen pasar khusus masing-masing. Fenomena ini mengingatkan saya pada perkembangan pasar model bahasa besar (large language model): sama mengejutkan dan sangat berharga untuk dipelajari.

Baru kemarin, partner a16z Justine Moore dan Anish Acharya bersama-sama merilis analisis berjudul “Batteries Included, Opinions Required: The Specialization of App Gen Platforms”—pengamatan mereka soal pasar platform pembuat aplikasi AI sangat sejalan dengan pengalaman saya sendiri. Mereka menyoroti bahwa platform-platform ini mengalami proses diferensiasi, sebagaimana yang sebelumnya terjadi pada model-model dasar: dari persaingan langsung menuju spesialisasi terfokus. Hal ini membuat saya meninjau ulang aturan main seluruh ekosistem alat AI dan merenungkan lebih dalam mitos tentang “platform serba bisa.” Saya sejak dahulu meyakini bahwa “tidak ada satu pun platform universal yang mampu menguasai semua.” Hari ini, ketika semakin banyak orang membangun aplikasi dengan AI, kebutuhannya sangat beragam: prototipe, situs pribadi, pengembangan game, aplikasi mobile, platform SaaS, alat internal, dan masih banyak lagi. Apakah mungkin satu produk dapat unggul di semua bidang itu?

Pandangan saya, pasar pada akhirnya akan tersegmentasi. Aplikasi untuk konsumen seperti landing page menarik tentu berbeda dengan platform alat internal kelas perusahaan. Yang pertama mungkin perlu integrasi Spotify dan bisa viral di TikTok; yang kedua membutuhkan sertifikasi SOC 2 dan dijual lewat pendekatan langsung ke CTO. Pasarnya cukup luas untuk menampung lebih dari satu perusahaan bernilai miliaran dolar. Strategi terbaik adalah menjadi pemimpin tak terbantahkan untuk satu kasus penggunaan spesifik—fokus pada fitur, integrasi, dan strategi pemasaran yang dibutuhkan untuk menguasai segmen tersebut.

PS: Saya baru saja meluncurkan startup coding Vibe yang sangat terspesialisasi secara vertikal dan baru menuntaskan pendanaan pre-seed dengan sangat cepat. Jika Anda partner VC yang tertarik di bidang ini—atau memiliki riset dan perspektif—saya ingin terhubung via WeChat (MohopeX). Kami juga sedang mencari anggota tim pendiri; cek bagian akhir artikel ini untuk mendaftar jika berminat.

Pelajaran dari Model Dasar: Dari Substitusi Menjadi Komplementer

Jika kita melihat kembali pasar model dasar di tahun 2022, hampir semua pihak membuat dua asumsi keliru. Pertama, model-model ini dianggap bisa saling menggantikan, seperti layanan cloud storage: setelah memilih satu, mengapa harus pakai yang lain? Kedua, karena dianggap substitusi, harga diyakini akan ditekan serendah mungkin akibat persaingan, sehingga hanya yang termurah yang bertahan.

Namun kenyataannya, perkembangannya sangat berbeda. Alih-alih konsolidasi, justru muncul pertumbuhan pesat ke berbagai arah. Claude memperkuat posisi di coding dan penulisan kreatif. Gemini mengisi ceruk kapabilitas multimodal dengan performa tinggi dan harga ekonomis. Mistral fokus pada privasi dan penerapan lokal. ChatGPT merajai sebagai “pusat” utama bagi siapa pun yang memerlukan asisten serba guna. Pasar tidak pernah terkonsolidasi menjadi monopoli; justru semakin luas: lebih banyak model, lebih banyak diversifikasi, lebih banyak inovasi. Harga bahkan meningkat—Grok Heavy, terkenal dengan fitur coding AI dan model text-to-image yang viral, kini mematok harga USD 300 per bulan—sebuah angka yang beberapa tahun lalu mustahil diterapkan untuk software konsumen.

Kita juga melihat pola serupa di ranah lain. Pada 2022, banyak yang mengira generasi gambar akan menjadi persaingan zero-sum—“satu model menguasai segalanya.” Namun kini ada Midjourney, Ideogram, Krea AI, BFL, dan lainnya: semuanya sukses, berdampingan, dan masing-masing unggul di gaya visual atau workflow spesifik. Model-model ini tidak sekadar lebih baik atau lebih buruk—melainkan mewakili visi seni dan fitur tersendiri untuk berbagai selera kreatif.

Jika diperhatikan lebih seksama, model-model tersebut bukanlah lawan langsung—melainkan saling melengkapi. Ini kebalikan dari perang harga ke bawah. Ini adalah ekosistem positif: memakai satu tool justru mendorong Anda mencoba dan berlangganan tool lain. Saya sendiri begitu—Claude untuk generate kode cepat, Gemini untuk analisis multimodal, ChatGPT untuk bantuan di penulisan kreatif. Masing-masing punya keunggulan unik. Bukan saling memperebutkan perhatian saya—justru mengisi kebutuhan yang berbeda-beda.

Spesialisasi Mulai Terjadi di Platform Pembuat Aplikasi AI

Fenomena yang sama kini saya lihat pada platform pembuat aplikasi AI. Tool ini membantu pengguna membangun aplikasi utuh dengan bantuan AI. Memang menarik mengikuti “drama” di permukaan—misal Lovable versus Replit versus Bolt dan lain-lain—namun sesungguhnya, persaingan ini bukan winner-takes-all. Pasar sangat besar dan terus bertumbuh, sehingga banyak perusahaan bisa berkembang sehat di relung khusus masing-masing.

Seperti yang dijelaskan Justine, pasar telah masuk fase segmentasi, dengan setiap platform punya kelebihan unik di area tertentu:

• Platform prototyping: Alat untuk menguji ide dengan cepat. Harus unggul dalam desain estetis, kepatuhan prompt, kontrol visual detail, dan implementasi logika bisnis secara gesit.
• Platform perangkat lunak personal: Membantu membangun aplikasi custom sesuai workflow pribadi. Seringkali untuk pengguna paling pemula, sehingga butuh pengalaman siap pakai dan koleksi template lengkap yang mudah diedit.
• Platform aplikasi produksi: Siap untuk deployment tim atau publik, dengan fitur wajib seperti autentikasi, database, hosting model, pembayaran, dan kemampuan scaling satu klik.

Setiap kategori ini biasanya menyediakan platform untuk seluruh lapisan pengguna: dari konsumen umum, product manager semi-teknis, hingga developer inti. Singkatnya, setiap jenis aplikasi akan punya solusinya sendiri. Data dari Similarweb, meski masih dini, menunjukkan pola segmentasi ini melalui data lintas kunjungan pada platform inti seperti Lovable, Bolt, Replit, Figma Make, v0, dan Base44.

Datanya menunjukkan ada dua tipe pengguna. Pertama, loyalis satu platform: tiga bulan terakhir, 82% pengguna Replit dan 74% pengguna Lovable di kategori ini hanya memakai Replit atau Lovable. Kemungkinan mereka menganggap fungsi platform aplikasi sekarang mirip, tapi cenderung pilih satu utama—entah karena marketing, UX, atau fungsi favorit mereka. Secara umum, Lovable populer untuk prototipe web app estetis, Replit digemari untuk aplikasi backend rumit.

Kedua, superuser multiplaform. Misal, hampir 21% user Bolt juga mengakses Lovable dalam tiga bulan, 15% user Base44 juga begitu. Saya perkirakan mereka ini pengguna sangat aktif yang memaksimalkan kelebihan berbagai platform. Ini sama seperti pengalaman saya menggunakan tool desain: satu untuk prototyping cepat, satu untuk editing presisi, satu lagi untuk kolaborasi dengan developer. Tiap tool punya keunggulan khusus, saya pilih sesuai kebutuhan tugas.

Spesialisasi Tak Terelakkan

Saya makin yakin: dalam hal tool pembangunan aplikasi skalabel, spesialisasi dan pembatasan akan mengungguli solusi serba bisa. Unggul dalam satu jenis aplikasi jauh lebih bernilai daripada sekadar rata-rata di semuanya. Platform yang terbaik untuk alat internal SAP hampir pasti tidak mampu menghasilkan aplikasi flight simulator paling presisi.

Ayo bedah tren spesialisasi ini. Setiap aplikasi memiliki kebutuhan platform sangat berbeda:

Aplikasi pembungkus data/layanan mengagregasi, memperkaya, atau menyajikan data skala besar atau layanan pihak ketiga (seperti LexisNexis atau Ancestry). Infrastrukturnya harus mendukung manipulasi data besar—tantangan utamanya pada pemrosesan dan integrasi data, bukan sekadar UI.

Alat utilitas adalah aplikasi sederhana untuk kebutuhan spesifik—konverter PDF, pengelola kata sandi, backup. Platform horizontal umumnya sudah mampu menangani ini. Kesederhanaan kunci, tapi keandalan dan performa juga vital.

Platform konten (Twitch, YouTube) dibangun untuk penemuan, streaming, dan konsumsi konten, dengan backend khusus untuk distribusi besar—stream processing secara real-time dan algoritma rekomendasi personal jadi tantangan teknis utama.

Hub niaga merupakan platform transaksi yang menuntut integrasi pembayaran, refund, diskon, logistik, kepercayaan, ulasan, dan penemuan harga. Kepatuhan, keamanan, serta integrasi finansial menjadi tantangan sentral.

Alat produktivitas memampukan individu/tim menyelesaikan pekerjaan, berkolaborasi, dan mengefisienkan alur kerja—sering butuh integrasi mendalam dengan aplikasi lain. Memahami workflow dan ekosistem perusahaan sangat penting.

Aplikasi sosial atau pesan memperkuat komunikasi dan jaringan. Infrastruktur perlu dapat diskalakan real-time, mengelola social graph, dan mengaudit konten langsung.

Intinya, setiap ranah punya tumpukan teknologi, kebutuhan integrasi, dan pertimbangan UX berbeda. Platform spesialis e-commerce akan fokus ke pembayaran, stok, dan manajemen pesanan. Platform dashboard akan fokus pada visualisasi, data real-time, dan optimasi query. Spesialisasi menyangkut filosofi produk dan arsitektur teknis, bukan sebatas fitur.

Logika Utama di Balik Segmentasi Pasar

Pada dasarnya, segmentasi ini mencerminkan rumitnya pembangunan software. Sering kita anggap engineering software sebagai satu bidang, padahal tiap tipe aplikasi punya tantangan unik: aplikasi mobile tantangannya di sentuhan, baterai, dan offline; web app harus mengatasi kompatibilitas browser, SEO, dan desain responsif; alat internal butuh jaminan keamanan, kepatuhan, dan integrasi.

Ketika AI mengotomasi pembangunan aplikasi, perbedaan ini jadi makin penting. Sistem AI yang ahli membuat landing page menakjubkan akan mengutamakan visual, konversi, dan data pemasaran. Sementara AI untuk alat internal bisnis harus dioptimalkan untuk keamanan, integrasi, otorisasi, dan auditabilitas.

Saya melihat beberapa tim berupaya menciptakan platform AI app generator universal untuk semua tipe penggunaan. Namun, itu mengabaikan kenyataan utama: tujuan optimasi yang kerap bertolak belakang. Jika mengejar tampilan sekaligus kepatuhan enterprise, keduanya jadi dikompromikan. Platform spesialisasi mampu menghindari kompromi dan menawarkan pengalaman terbaik untuk segmen khusus.

Hal ini sejalan dengan sejarah pengembangan tool: super IDE all-in-one akhirnya tergeser oleh tool khusus web, mobile, atau data science. Setiap kategori memberikan pengalaman luar biasa yang tidak bisa ditandingi tool generalis.

Besarnya kemungkinan perpecahan yang sama di pembuat aplikasi AI: ada platform khusus e-commerce (dengan integrasi Shopify dan modul pembayaran/operasional), dashboard data (fokus pada konektivitas dan visualisasi data), mobile (dengan pola iOS/Android, push notification, dan optimasi app store).

Perilaku Pengguna sebagai Indikator Utama

Data perilaku pengguna yang ditampilkan Justine sangat menarik: “superuser” yang memakai banyak platform membuktikan bahwa tiap platform cocok untuk use case berbeda. Seorang developer bisa pakai Lovable untuk prototipe instan, Replit untuk aplikasi backend rumit, platform lain untuk integrasi tertentu.

Pola ini mirip dengan rantai alat pengembang masa kini: tak ada yang berharap satu alat bisa mengerjakan segalanya sekaligus. Kita pakai Figma untuk desain, VS Code untuk coding, GitHub untuk version control, Vercel untuk deployment, Stripe untuk pembayaran—masing-masing terbaik di bidangnya, dan jika digabung lebih hebat daripada andai ada “alat serba bisa.”

Pembuatan aplikasi AI tampaknya akan meniru pola ini: pengguna cenderung memilih platform terbaik untuk tiap keperluan daripada menetap pada solusi generalis. Kebebasan ini justru meningkatkan nilai ekosistem, karena setiap platform bisa menjadi ahli di bidangnya.

Satu tren lagi: pengguna makin tidak sensitif pada biaya pindah antar platform. Biasanya, learning curve membuat developer setia pada satu alat. Namun dengan AI, antarmuka berbasis bahasa alami menurunkan hambatan adopsi drastis, mendorong pengguna mencari tool paling optimal untuk tugas mereka. Ini mempercepat tren spesialisasi.

Mengulas Ulang Model Bisnis

Spesialisasi ini bakal mengubah model bisnis platform pembuat aplikasi AI. SaaS klasik mengandalkan skala dan efek jaringan, berupaya mencaplok dan “mengunci” user sebanyak-banyaknya. Dalam era spesialisasi, kedalaman jauh lebih penting dibanding sekadar jumlah pengguna.

Platform fokus e-commerce bisa integrasi sangat dalam dengan Shopify, WooCommerce, BigCommerce, dan lain-lain—memberi pengalaman tak tertandingi platform umum. Jumlah pelanggan bisa lebih sedikit, namun tiap klien jauh lebih bernilai dan loyal. Bahkan, para spesialis bisa menerapkan model harga baru, seperti revenue sharing transaksi, bukan sekadar langganan biasa.

Hal yang sama berlaku untuk platform internal enterprise: bisa integrasi langsung ke infrastruktur TI, menawarkan SSO, sinkron data, compliance, dan audit. Mereka menjual langsung ke klien besar melalui enterprise sales, tidak mengandalkan self-serve model.

Saya yakin, keragaman model bisnis ini menciptakan persaingan lebih sehat dan seimbang. Setiap platform melayani ceruknya tanpa memaksakan jadi segalanya, mengurangi rivalitas langsung dan membuka peluang membangun moat khusus di relung masing-masing.

Dari sisi investasi, platform berbeda akan menarik investor berbeda pula. Generator aplikasi konsumen menarik yang ingin pertumbuhan viral; platform enterprise menggaet mereka yang mengejar arus kas stabil dan hubungan jangka panjang. Variasi ini membawa lebih banyak modal dan perhatian ke ekosistem secara keseluruhan.

Diferensiasi di Stack Teknologi

Secara teknis, saya temukan setiap genre aplikasi menuntut stack berbeda—semakin memperkuat argumen spesialisasi. Platform aplikasi real-time (chat, kolaborasi) wajib optimal di WebSocket, antrian pesan, dan sinkronisasi status. Platform data-intensif mesti investasi di optimasi query, caching, dan visualisasi.

Tren menarik lainnya: platform kini makin berbeda dalam pemilihan dan optimasi model AI. Generator berbasis UI memanfaatkan model gambar dan dataset desain; generator berbasis logika fokus pada model kode dan dataset arsitektur. Optimasi terfokus memberi keunggulan jelas di tiap bidang.

Penting juga: tiap jenis aplikasi punya standar mutu berbeda. Aplikasi konsumen mengutamakan keindahan UI dan UX mulus—kode ‘berantakan’ pun kadang bisa diterima. Perusahaan, sebaliknya, menomorsatukan kode aman, mudah dipelihara, dan dapat dikembangkan—meski UX-nya sederhana. Ini menuntut optimasi serta kontrol kualitas yang disesuaikan per platform.

Saya juga amati perbedaan pada deployment dan operasional. Untuk proyek personal, platform bisa menawarkan static hosting satu klik. Untuk enterprise, dibutuhkan pipeline CI/CD, environment management, monitoring, dan alert system. Detail-detail seperti ini sangat menentukan bagi pengguna.

Bagaimana Ekosistem Berkembang

Jika dilihat secara luas, spesialisasi platform pembuat aplikasi AI adalah cerminan perubahan besar di pengembangan perangkat lunak: dari dunia “berbasis alat” menuju “berbasis hasil.” Pengguna kini lebih peduli pada hasil akhir daripada tool yang digunakan. Pergeseran ini membuka peluang platform vertikal dan spesialis berbasis outcome.

Saya memperkirakan akan muncul lebih banyak builder AI vertikal: platform game dengan keahlian engine dan desain mendalam, platform edukasi (dengan integrasi LMS dan adaptive learning), platform kesehatan (standar HIPAA), dsb.

Vertikalisasi ini juga mengubah kebutuhan talenta. Platform sukses akan butuh SDM hybrid—pakar AI dengan pemahaman mendalam sektor industrinya. Misal, pembuat aplikasi keuangan akan butuh staf yang paham compliance, risiko, dan sistem transaksi. Pergeseran ini memperkuat moat para pemain spesialis.

Kerja sama kini makin lazim dibanding persaingan. Platform front-end dapat bermitra dengan back-end untuk solusi menyeluruh. Kolaborasi ini memberi peluang setiap pemain memfokuskan diri pada keahliannya.

Pada akhirnya, tren spesialisasi akan membawa pengembangan aplikasi AI ke tingkat baru. Setiap relung tumbuh dan dilayani solusi khusus, sehingga industri maju dan pengguna semakin diuntungkan. Semua pihak mendapat manfaat—platform membangun bisnis yang kokoh, pengguna dapat solusi pas sesuai kebutuhan, dan ekosistem makin kaya serta beragam.

Pandangan dan Prediksi Saya

Berdasarkan pengamatan ini, saya memperkirakan pasar platform AI pembuat aplikasi akan terpecah menjadi beberapa kategori utama dalam 3-5 tahun ke depan: platform prototyping cepat untuk konsumen, platform template untuk UMKM, platform alat internal kustom untuk korporasi besar, dan berbagai platform spesialis vertikal untuk industri tertentu.

Setiap segmen kemungkinan akan dikuasai dua-tiga pemain utama, yang berhasil dengan membangun ekosistem solid dan menyelami kebutuhan bidangnya. Platform-platform ini tidak saling menyingkirkan, melainkan memperkuat posisi di area masing-masing dan memberikan nilai tambah yang sulit ditiru.

Saya optimistis pada platform yang membangun moat kokoh di vertikal tertentu. Misal, platform restoran yang integrasi penuh point-of-sale, inventaris, jadwal, dan pelaporan keuangan—semua ini sangat sulit direplikasi platform umum. Keahlian industri mendalam dan integrasi kustom sangat menentukan.

Saya juga melihat perubahan perilaku pengguna. Seiring biaya pindah platform makin rendah, pengguna akan makin rasional, mencari platform paling optimal untuk kebutuhan spesifik—bukan sekadar loyal pada satu penyedia. Ini mempercepat spesialisasi—menjadi ahli di satu bidang adalah cara untuk tetap relevan di “toolbox” pengguna.

Dari sisi teknologi, saya prediksi platform spesialis makin mengasah pelatihan dan optimasi model AI sesuai kebutuhannya. Tiap bidang akan melahirkan model AI yang dikhususkan untuk code generation, UI design, logika bisnis, dan sebagainya.

Paling utama, saya yakin spesialisasi akan mengubah makna “sukses platform.” Dulu, sukses berarti basis pengguna terbanyak atau cakupan terluas. Kini, sukses adalah pengaruh terdalam dalam bidangnya, nilai pelanggan terbaik, dan keahlian pakar tertinggi. Evolusi ini membuka peluang baru dan membuat industri makin solid dan berkelanjutan.

Intinya, tren spesialisasi pada pembuat aplikasi AI bukan sekadar evolusi teknologi—ini tanda pasar semakin matang. Sejalan dengan kebutuhan pengguna yang makin beragam dan canggih, batas solusi generalis semakin jelas. Platform yang benar-benar memahami dan memenuhi kebutuhan penggunanya akan unggul dalam jangka panjang. Pasar ini cukup besar untuk banyak pemain relung sukses—yang penting adalah menemukan posisi dan benar-benar menguasainya.

Kesimpulan

Sebuah startup AI stealth, sudah didukung investor USD terkemuka pada tahap pre-seed, kini mencari anggota tim pendiri. Deskripsi pekerjaan ada di bawah—jika tertarik, silakan scan untuk mendaftar. Untuk peran overseas growth, syaratnya hanya dua: cerdas dan fasih berbahasa Inggris. Sisanya akan saya bimbing langsung.

Disclaimer:

1. Artikel ini disadur dari [Leo] dan tetap menjadi hak cipta penulis asli [Deep Thinking Circle]. Jika ada keberatan atas reproduce ini, hubungi Tim Gate Learn; kami akan menindaklanjuti secara tepat sesuai prosedur.
2. Disclaimer: Semua pendapat yang disampaikan dalam artikel ini sepenuhnya merupakan pandangan penulis dan bukan nasihat investasi.
3. Versi bahasa lain artikel ini diterjemahkan oleh Tim Gate Learn. Dilarang menyalin, menyebarluaskan, atau memplagiat terjemahan ini tanpa mencantumkan Gate.