Menghitung "nilai maksimum teoretis" dampak bisnis deep tech

Saat memikirkan ide bisnis startup deep tech, menurut saya penting untuk menetapkan batas atas dan batas bawah teoretis sebelum pengembangan dimulai, guna melihat dampak sosial dan potensi bisnis suatu teknologi.

Nilai maksimum dampak sosial adalah "input × efisiensi konversi"

Pada dasarnya, besarnya dampak sosial sebanding dengan jumlah output yang dapat dihasilkan. Jika sesuatu yang lebih baik bagi masyarakat (misalnya yang beban lingkungannya lebih rendah) dapat diproduksi lebih murah dan lebih banyak daripada sebelumnya, dampaknya akan membesar sebanyak itu.

Untuk menghasilkan output, input harus diubah menjadi output yang diinginkan dengan suatu cara. Cara pengubahan itulah yang disebut "teknologi".

Jika pandangan ini disederhanakan sepenuhnya, nilai maksimum teoretis dampak sosial ditentukan oleh perkalian

jumlah input × efisiensi konversi = output (dampak sosial)

Pengembangan teknologi untuk meningkatkan "efisiensi konversi"

Teknologi baru dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi konversi ini, dan teknologi lama pun digantikan oleh teknologi baru. Contohnya adalah teknologi yang mengubah lebih banyak minyak mentah menjadi minyak bumi, atau teknologi yang menghasilkan listrik dari minyak bumi.

Dalam beberapa kasus, dikembangkan pula teknologi yang tetap menghasilkan output yang diinginkan meskipun jenis input yang diubah berbeda, sehingga efisiensi keseluruhan meningkat.

Misalnya, dikembangkan teknologi yang mengubah minyak mentah berkualitas rendah menjadi minyak bumi, teknologi yang membakar gas alam sebagai pengganti minyak bumi untuk menghasilkan listrik, atau teknologi yang mengubah sinar matahari menjadi listrik, bukan minyak bumi maupun gas alam (gas metana).

Input dan efisiensi konversi memiliki batas

Namun, hanya dengan melihat teknologinya, kita tidak bisa mengetahui total dampaknya. Sebab, dalam banyak kasus jumlah input memiliki batas atas, dan jika demikian, sebesar apa pun efisiensi konversi dinaikkan, dampak yang dihasilkan tetap terbatas. Misalnya, cadangan minyak mentah ada batasnya. Panel surya membutuhkan lahan, sehingga luas permukaan bumi menjadi batasnya (memang ada cara dengan menempatkannya di luar angkasa).

Efisiensi konversi pun hampir selalu memiliki nilai batas secara prinsip.

Karena itu, dengan memikirkan batas teoretis dari "jumlah input × efisiensi konversi", kita dapat menentukan batas atas dampak. (※Selain itu, ada kalanya kendala seperti regulasi dan sistem juga perlu dipertimbangkan, tetapi di sini saya membahasnya dengan sangat disederhanakan.)

Dampak juga berubah menurut biaya

Cara pandang yang sama berlaku ketika kita memikirkan sisi ekonomi, dan dengan perhitungan

harga input × harga konversi = harga output

batas bawah harga output (produk) ditentukan.

Agar benar-benar menyebar, kuncinya adalah seberapa rendah harga produk yang dihasilkan itu dapat menjadi secara relatif. Jika mahal, produk tidak akan menyebar dan tidak akan menghasilkan dampak. Jika dapat dibuat murah, produk akan menyebar luas dengan sendirinya dan mengarah pada dampak yang besar.

Dalam arti itu, saat memikirkan dampak, penting juga untuk mempertimbangkan batas bawah teoretis dari biaya.

Dengan kata lain,

• batas atas jumlah input
• batas atas efisiensi konversi
• batas bawah biaya

hampir menentukan batas atas output, dan menentukan batas atas dampak maksimum teoretis.

Dengan melakukan perhitungan semacam ini, yaitu yang disebut estimasi Fermi, sejak awal, kita dapat memperkirakan sampai taraf tertentu dampak yang akan diperoleh ketika teknologi tersebut selesai dikembangkan.

Berikut saya jelaskan cara pandang ini dengan beberapa contoh.

Contoh (1) Kasus SAF (UCO→HEFA) ―― terkendala jumlah

Mari kita pikirkan kasus minyak goreng bekas (UCO) yang diolah menjadi SAF (bahan bakar penerbangan berkelanjutan) melalui proses HEFA.

Di sini, sumbu penilaian kuantitatif dampaknya adalah "seberapa besar emisi GRK berkurang". Di dunia sekitar tahun 2020, dikatakan 59 Gt GRK (gas rumah kaca) dilepaskan setiap tahun, dan investor yang mendorong dekarbonisasi seperti Breakthrough Energy menekankan ambang batas berbasis dampak, yaitu hanya berinvestasi pada bisnis yang, setelah berskala besar, dapat mengurangi emisi GRK sebesar 0,5 Gt per tahun, atau dengan kata lain mengurangi sekitar 1% emisi GRK.

Dengan nilai ini sebagai acuan, mari kita hitung dengan gaya estimasi Fermi seberapa dekat kita dapat mencapai 0,5 Gt jika UCO digunakan.

Asumsi

• Jumlah UCO per tahun: ditetapkan 12,3 juta t/tahun.
• Fraksi jet: 50% diasumsikan sebagai "batas atas rentang praktis".
• Selisih emisi antara jet fosil dan SAF: sekitar 75 gCO2e/MJ (= 0,075 kg/MJ) (dikatakan bahan bakar fosil 89 gCO2e/MJ, sedangkan bahan bakar HEFA berbasis minyak bekas 14 gCO2e/MJ, menurut sumber ini)
• Nilai kalor bahan bakar jet (LHV): sekitar 43 MJ/kg
• Nilai kalor UCO (minyak nabati) (LHV): sekitar 37 MJ/kg

Perlu dicatat bahwa kali ini batas atas UCO saja dinilai secara lugas, dan energi hidrogen eksternal (H₂) tidak dimasukkan dalam perhitungan. Produk sampingan juga diabaikan, dan penggunaan alternatif tidak dibahas (misalnya kemungkinan bahwa jika UCO dialihkan ke SAF, diesel dan sejenisnya kembali ke bahan bakar fosil tidak dipertimbangkan).

1) Batas atas rentang realistis (dihitung secara lugas)

Saya tunjukkan langkah perhitungannya secara eksplisit.

• Langkah A: massa bahan baku → massa jet
  12,3 juta t × 50% ＝ 6,15 juta t (= 6,15×10^6 t = 6,15×10^9 kg)
• Langkah B: massa jet → energi
  6,15×10^9 kg × 43 MJ/kg ＝ 2,6445×10^11 MJ
• Langkah C: energi × selisih emisi
  2,6445×10^11 MJ × 0,075 kg/MJ ＝ 1,983375×10^10 kgCO2e
  = 19,83 juta tCO2e/tahun (≒0,0198 Gt)

Dari sini, batas atas pengurangan jika hanya dilihat dari konversi input saat ini × batas atas praktis adalah sekitar 0,02 Gt/tahun.

※ Fraksi jet memang dapat dinaikkan, tetapi total hasil cairan cenderung turun (trade-off optimasi slate), sehingga untuk sementara saya tetapkan 50%.

2) Jika dilakukan pengembangan teknologi untuk meningkatkan efisiensi konversi

Keberatan yang umum muncul di sini adalah, "Bukankah jika efisiensi konversi dinaikkan lagi, dampaknya juga akan membesar?" Namun, karena ada hukum pertama (kekekalan energi), energi yang dapat diambil sebagai produk tidak bisa melebihi energi yang dimiliki bahan baku (UCO).

• Total energi UCO (maksimum teoretis)
  12,3 juta t (= 1,23×10^7 t = 1,23×10^10 kg) × 37 MJ/kg
  ＝ 4,551×10^11 MJ

Bahkan jika seluruh energi batas atas ini dapat diambil sebagai jet (＝ asumsi tidak realistis bahwa kehilangan nol),

• Batas atas teoretis pengurangan (selisih emisi tetap = 0,075 kg/MJ)
  4,551×10^11 MJ × 0,075 kg/MJ ＝ 3,41325×10^10 kg
  ＝ 34,13 juta tCO2e/tahun (≒0,034 Gt)

Lebih jauh lagi, bahkan dengan asumsi ekstrem "emisi di sisi SAF nol",

• Batas atas teoretis pengurangan (diasumsikan selisih emisi = 0,089 kg/MJ)
  4,551×10^11 MJ × 0,089 kg/MJ ＝ 4,05039×10^10 kg
  ＝ 40,50 juta tCO2e/tahun (≒0,0405 Gt)

Artinya, sebesar apa pun efisiensi konversi dinaikkan, 0,02 Gt/tahun hanya menjadi sekitar 0,03–0,04 Gt/tahun, dan orde besarnya tidak berubah.

Dalam kasus ini, yang menentukan nilai maksimum dampak bukanlah efisiensi konversi, melainkan input.

3) Kajian kemungkinan meningkatkan input (minyak bekas) lebih banyak lagi

Minyak bekas sebagai input dikatakan hanya akan meningkat sekitar 2–3 kali lipat, bahkan dengan memperhitungkan peningkatan tingkat pengumpulan dan pertumbuhan ekonomi. Sebesar apa pun budaya makan berubah, hampir pasti tidak akan terjadi peningkatan hingga 10 kali lipat.

Artinya, input tidak bisa ditingkatkan secara drastis.

Ringkasan SAF berbasis minyak bekas

Dari perhitungan ini, dapat diketahui bahwa pada SAF berbasis minyak bekas, kontribusinya terhadap 59 Gt itu kecil, dan terutama bahwa meskipun dilakukan pengembangan teknologi, ada kendala di sisi input.

Pada kenyataannya, selain itu, "harga produk jadi" yang memperhitungkan biaya memperoleh input (termasuk biaya rantai pasok) dan biaya konversi dengan teknologi itulah yang menentukan seberapa besar pembelian yang sebenarnya terjadi. Meski begitu, pathway ini adalah jalur yang tidak akan mencapai dampak sebesar itu, serendah apa pun biaya tersebut.

Perhitungan serupa juga dapat dilakukan untuk panel surya dan sejenisnya. Pada tenaga surya, inputnya adalah "luas area dan lama penyinaran", dan dengan memasukkan nilai teoretis efisiensi konversi panel surya sebagai efisiensi konversinya, nilai teoretisnya dapat dihitung. Nilai maksimumnya berubah tergantung apakah lahan pertanian, lahan permukiman, dan sebagainya dimasukkan sebagai input, tetapi nilai maksimum untuk masing-masing kasus dapat diketahui. (Dan potensinya cukup besar.)

Contoh (2) Kasus produksi hidrogen melalui elektrolisis air ―― terkendala efisiensi konversi

SAF dari minyak bekas adalah contoh ketika input menjadi kendala, tetapi ada juga kasus ketika efisiensi konversi menjadi kendala. Kita pikirkan hal itu dengan contoh elektrolisis air untuk produksi hidrogen hijau.

Kerangka yang digunakan adalah "input × efisiensi konversi ＝ output (＝ dampak sosial)".

Input di sini, jika disederhanakan, adalah air dan listrik hijau. Air dianggap hampir gratis, dan listrik hijau diasumsikan menggunakan kelebihan listrik di siang hari sehingga 0 yen. Dengan begitu, input tidak menjadi faktor pembatas, dan persoalannya menjadi sistem yang efisiensi konversi beserta biayanya menjadi faktor pembatas.

Sebagai nilai target, kita tetapkan target Departemen Energi AS (DOE), "hidrogen bersih seharga $1/kg" (Hydrogen Shot: $1/1 kg).

Dengan asumsi-asumsi ini, kita akan melihat terutama efisiensi konversi.

1) Batas prinsip elektrolisis air

Elektrolisis air menguraikan air dengan listrik (elektrolisis) menjadi hidrogen dan oksigen. Reaksi ini memiliki batas bawah energi yang diperlukan, yaitu "tidak bisa lebih kecil dari ini".

• Energi listrik minimum teoretis (berasal dari energi bebas Gibbs) … sekitar 32,7 kWh/kg (＝"batas reversibel")
• Titik ketika pertukaran panas menjadi nol ("termonetral") … sekitar 39,4 kWh/kg (= setara 1,48 V)

Dengan mempertimbangkan tegangan teoretis 1,23 V (reversibel) dan 1,48 V (termonetral), 1,23/1,48 ≈ 0,83, sehingga 39,4×0,83 ≈ 32,7. Artinya, semaju apa pun teknologi, dari 1 kWh tidak dapat dibuat hidrogen lebih dari 30 g. Inilah "tembok efisiensi konversi".

2) Input × efisiensi konversi ＝ output

Kita terapkan pada rumus dasar blog ini, "input × efisiensi konversi ＝ output".

• 1 kWh → maksimum sekitar 30 g‑H₂ (= 0,030 kg)
• Jika perangkat 1 kW dijalankan selama 1 tahun (8.760 kWh),
  • batas atas ideal: 8.760 × 0,030 ≈ sekitar 265 kg‑H₂/tahun·kW (reversibel)
  • pada termonetral, sekitar 222 kg‑H₂/tahun·kW

Artinya, "200–260 kg per tahun untuk setiap 1 kW" adalah patokan jumlah maksimum yang dapat dihasilkan perangkat.

3) Perhitungan biaya (dari listrik 0 yen → listrik ○ yen)

Mulai dari sini kita bicara soal uang. Jika disusun dalam bentuk yang mudah dihitung, biaya produksi hidrogen (LCOH) kira-kira

(A) Di dunia ideal dengan biaya listrik 0 yen:

Yang tersisa hanya "biaya yang berasal dari perangkat". Jika perangkat 1 kW = $1000, dipulihkan dengan laju tahunan 10% yang telah meratakan bunga dan penyusutan, dan dapat menghasilkan 265 kg/tahun, maka

Artinya, jika perangkat $2000/kW, sekitar $0,75/kg, dan jika $2500/kW, sekitar $0,93/kg (pada kasus yang mendekati ideal reversibel). Namun pada termonetral (sekitar 222 kg/tahun), biayanya sedikit lebih tinggi (contoh: $1000/kW → sekitar $0,45/kg).

(B) Jika secara realistis biaya listrik juga dibayar:

Setiap kenaikan tarif listrik sebesar 1 ¢/kWh (=$0,01/kWh),

• untuk reversibel (33 kWh/kg), sekitar $0,33/kg
• untuk termonetral (39 kWh/kg), sekitar $0,39/kg

langsung ditambahkan ke biaya. Misalnya pada 2 ¢/kWh, biaya listrik saja sudah $0,66–$0,79/kg.

Perhitungan realistisnya masih ditambah lagi dengan pemeliharaan, utilitas, pengolahan air, serta pengeringan/kompresi gas, dan sebagainya (dalam tulisan ini disederhanakan).

4) Pengaruhnya terhadap $1/kg

Mari kita hitung mundur secara kasar syarat untuk mencapai $1/kg ini (dengan asumsi yang longgar: laju tahunan 10%, pemeliharaan nol, dan operasi penuh ＝ faktor kapasitas peralatan 100%).

Jika biaya listrik 0:
Harga perangkat harus $2,2k–$2,7k/kW atau kurang (termonetral–reversibel). Jika faktor kapasitas turun menjadi 50%, harga perangkat yang diperbolehkan juga turun separuhnya.

Jika biaya listrik 2 ¢/kWh (dengan asumsi mendekati reversibel):
Listrik saja sudah memakai $0,65/kg, sehingga jatah untuk perangkat adalah $0,35/kg. Untuk memenuhinya, harga perangkat paling banyak ~$900/kW (dengan asumsi operasi penuh). Jika faktor kapasitas 50%, harga perangkat yang diperbolehkan merosot menjadi sekitar ~$450/kW, dan menjadi sangat berat.

Artinya, perbaikan efisiensi elektrolisis air saja tidak akan mencapai $1/kg. Untuk mencapai target, diperlukan semuanya sekaligus: listrik yang sangat murah (≲1–2 ¢/kWh), operasi dengan faktor kapasitas tinggi, dan harga perangkat yang cukup murah (kelas $~1000/kW atau kurang).

5) Ringkasan

Ringkasnya adalah sebagai berikut.

• Tembok efisiensi konversi: hidrogen yang dapat dibuat dari 1 kWh maksimum sekitar 30 g. Untuk 1 kg diperlukan 33–40 kWh. Ini adalah nilai batas fisik.
• Batas produksi perangkat: 200–260 kg per 1 kW·tahun adalah batasnya. "Pendapatan" perangkat mentok di sini.
• Kunci biaya: Murahnya perangkat ($/kW), 2) murahnya listrik ($/kWh), 3) faktor kapasitas (%).
  Meskipun perbaikan efisiensi penting, yang menjadi kunci pengubah orde besarnya adalah ketiga hal ini.

Karena itu, yang menjadi kunci bukan hanya perbaikan efisiensi elektrolisis air, melainkan penelitian dan pengembangan untuk membuat perangkat lebih murah dan meningkatkan faktor kapasitas. Atau, perlu dicari pathway produksi hidrogen hijau melalui elektrolisis lain selain elektrolisis air, atau moonshot seperti hidrogen bawah tanah.

(Jika perhitungannya keliru, mohon beri tahu saya…)

Perhitungan dampak bisnis

Sampai di sini, dengan mendekatkan jumlah output pada dampak sosial, kita hanya mempertimbangkan dua hal, yaitu

• input
• efisiensi konversi

Jika memikirkan keberhasilan dari sisi bisnis, aspek ekonomi dari keduanya perlu dipertimbangkan. Naik-turunnya margin laba akibat persaingan juga perlu diperhitungkan. Dengan kata lain,

• Input: memasukkan sesuatu yang dapat diperoleh lebih murah dan lebih banyak,
• Efisiensi konversi: mengubahnya dengan cara yang lebih murah, lebih efisien, menjadi sesuatu yang bernilai tambah lebih tinggi,
• Margin laba: dan menyediakannya secara lebih monopolistik

dengan perkalian ketiga hal ini, potensi dampak bisnis secara kasar dapat dihitung.

Jika disederhanakan sekali, intinya adalah

• mengubah lebih banyak hal yang murah (input)
• menjadi lebih banyak hal yang mahal (output)
• melalui "konversi (teknologi)", dan
• seberapa besar hal itu dapat "dimonopoli"

Ini memang sesuatu yang sudah jelas, bukan.

Arti menghitung batas atas teoretis dampak sejak awal

Saya mendapat kesan bahwa penelitian dan pengembangan di Jepang banyak berasal dari usulan bottom-up para peneliti dan teknisi. Untuk ilmu alam dan sejenisnya hal itu menurut saya baik-baik saja, tetapi untuk teknik tampaknya banyak situasi yang menuntut dampak sosial, dan terlebih lagi dalam "komersialisasi" hasil penelitian dan pengembangan, menghitung dampak sosial tersebut sebelumnya adalah hal yang penting.

Pada saat itu, menurut saya masih ada ruang untuk memperkuat praktik melakukan perhitungan top-down, menilai sejak dini "seberapa besar dampak yang mungkin dihasilkan teknologi ini", dan mencerminkannya dalam alokasi sumber daya biaya penelitian dan pengembangan.

Terutama bagi startup hypergrowth yang memakai deep tech dan menargetkan dampak besar, pertanyaan "apakah benar bisa menjadi high return" kadang sudah terlihat hanya dengan menetapkan terlebih dahulu batas atas input dan efisiensi konversi seperti di atas (rentang praktis dan batas atas teoretis) lalu melakukan perhitungan sederhana. Sebaliknya, tanpa perhitungan kemungkinan return semacam itu, investasi dengan mudah menjadi high risk, low return.

Melihat penelitian dan pengembangan yang dibiayai subsidi pemerintah pun, tampaknya ada kalanya 'komersialisasi teknologi' yang batas atas dampaknya rendah justru terpilih karena penelitian dan pengembangannya sudah maju. Bisa juga dikatakan bahwa terlalu fokus pada pengembangan teknologi dapat membuat kita kehilangan gambaran besar. Mungkin ada kalanya hal itu karena mempertimbangkan nilai lain di luar dampak sosial maupun dampak bisnis, tetapi tetap saja, juga dalam arti mengambil risiko (dan return) yang tidak dapat diambil sektor swasta, saya berpendapat perlu lebih banyak sudut pandang untuk menghitung nilai maksimum dampak sebelumnya.

(Perlu dicatat pula bahwa meskipun jumlah outputnya tidak besar, nilai pasarnya bisa naik cukup tinggi ketika teknologi itu sangat dibutuhkan untuk penggunaan tertentu.)

Verifikasi dengan AI generatif

Belakangan ini, dengan memakai AI generatif dan layanan literatur seperti Elicit, pekerjaan memperkirakan nilai maksimum teoretis menjadi jauh lebih mudah. Layanan ini sangat berguna untuk penyaringan awal, seperti penelusuran informasi, analisis sensitivitas rentang asumsi, dan pemeriksaan konsistensi asumsi.

Tentu AI generatif bisa salah, tetapi jika langkah perhitungan dan asumsi ditetapkan dalam teks mengikuti pola estimasi Fermi (input × konversi), dan dasar setiap angka dicatat setiap kali, menurut saya gambaran awal dapat dibuat dalam waktu singkat. Jika pembersihan awal dilakukan dengan memanfaatkan alat-alat semacam itu, saya kira dana akan mengalir ke proyek yang lebih baik.

※ Perhitungan dalam artikel ini juga menggunakan GPT-5 Pro.

Penutup

Artikel ini memperkenalkan cara berpikir untuk memperkirakan nilai maksimum teoretis hanya dengan "batas atas input × batas atas konversi", lalu menguji ulang apakah ada dampaknya.

Penelitian dan pengembangan UCO→HEFA dan elektrolisis air yang saya angkat di sini sama sekali tidak sia-sia, dan karena merupakan teknologi yang berkontribusi pada dekarbonisasi jangka pendek-menengah, menurut saya ada bagian dari teknologi ini yang harus terus didorong. Di sisi lain, saya menganggap cara berpikir "seberapa besar dampak yang secara teoretis mungkin" juga penting ketika memikirkan arah startup deep tech yang mengejar high return dan arah pengembangan teknologi yang didorong negara, dan untuk menekankannya saya mengambil contoh-contoh tersebut.

Demikian artikel yang menyarankan agar pada tahap awal pengembangan teknologi dan pengembangan bisnis, kita memeriksa secara kasar batas atas dampak teknologi atau bisnis tersebut, lalu mempertimbangkan teknologi mana yang akan dipertaruhkan modal dan sumber daya manusianya.

Perlu saya tambahkan bahwa ini adalah cara berpikir yang efektif untuk bisnis yang memiliki risiko di sisi pasokan teknologi dan sudah diketahui memiliki permintaan tertentu, dan sulit digunakan untuk hal-hal yang memiliki risiko di sisi permintaan, seperti IT.