AI boom atau bubble? Tiga keyakinan untuk investor

Poin-poin utama

• AI 2.0 = dari "membangun" ke "membuktikan": Investasi AI Big Tech sudah mencapai ratusan miliar, tetapi monetisasi masih terbatas. Siklus ini bergeser dari pengeluaran untuk kapasitas menuju peningkatan produktivitas dan dampak pendapatan.
• Infrastruktur adalah tempat kelangkaan berada: Chip memori, pengemasan, kapasitas jaringan, dan ruang pusat data adalah kendala baru. Bagi investor, utilitas, infrastruktur listrik, dan REIT pusat data mungkin menawarkan kenaikan yang lebih stabil dibandingkan taruhan perangkat lunak yang belum terbukti.
• China menawarkan efisiensi dan arbitrase valuasi: Dengan DeepSeek yang menunjukkan inovasi berbiaya rendah dan raksasa seperti Alibaba, Tencent, Baidu, dan Meituan yang diperdagangkan dengan diskon dibandingkan rekan-rekan AS, teknologi China dapat menarik arus jika risiko kebijakan dan geopolitik tetap terkendali.

Mengapa siklus hype menabrak tembok

Setelah reli luar biasa sejak April, saham teknologi telah tersandung dalam beberapa hari terakhir, mengingatkan investor bahwa pasar mungkin telah terlalu cepat dalam cerita booming AI. Pemicunya adalah laporan MIT yang blak-blakan mengungkapkan bahwa 95% pengeluaran perusahaan untuk AI generatif menghasilkan sedikit atau tidak ada pengembalian yang terukur—statistik yang menyeramkan untuk sektor yang dihargai untuk kesempurnaan.

Menambah kehati-hatian, Sam Altman memperingatkan bahwa valuasi telah menjadi "gila" di tengah antusiasme berlebihan investor, semakin memicu ketakutan bahwa bagian pasar bergerak lebih cepat daripada kemampuan teknologi untuk memberikan keuntungan nyata.

Penjualan besar-besaran ini menggarisbawahi kerapuhan narasi AI: sementara pengeluaran modal untuk chip, model, dan infrastruktur telah melonjak, bukti monetisasi berbasis luas masih tipis. Investor mulai membedakan antara hype dan pengembalian nyata—mendorong sektor ini ke dalam apa yang tampak lebih seperti fase "buktikan" daripada pecahnya gelembung secara langsung.

Sumber: Bloomberg

Ke mana AI akan pergi dari sini?

1. Dari capex ke monetisasi

Fase mudah, pengeluaran untuk GPU dan pilot, telah berakhir. Fase berikutnya dari siklus AI akan didefinisikan oleh bukti, bukan janji. Raksasa teknologi telah mencurahkan gelombang besar pengeluaran modal ke dalam AI, tetapi monetisasi belum mengejar.

• Pada 2025, Big Tech telah menghabiskan sekitar $155 miliar untuk AI, dengan proyeksi melonjak melebihi $400 miliar saat perusahaan membangun pusat data dan memperoleh chip AI di seluruh ekosistem.
• Microsoft sendiri diperkirakan akan menghabiskan sekitar $80 miliar untuk infrastruktur AI tahun ini; Amazon, Alphabet, dan Meta masing-masing memiliki capex dalam kisaran $60-100 miliar.

Tetapi pengembaliannya jauh lebih kecil:

• Microsoft mengatakan mereka mendapatkan lebih dari $500 juta dalam penghematan biaya dari pusat panggilan dan alat pengembangan yang didukung AI.
• Meta menghubungkan produk iklan berbasis AI mereka dengan peningkatan pendapatan yang kuat—tetapi untuk pasar yang lebih luas, ROI tetap sulit dipahami, dan ruang rapat mungkin segera beralih dari "bangun cepat" ke "buktikan atau jeda."

Perusahaan beralih dari proyek percontohan ke menuntut peningkatan produktivitas atau aliran pendapatan baru. Perusahaan yang menunjukkan penerimaan pelanggan nyata, kekuatan penetapan harga, atau penghematan opex dari AI akan menonjol dari mereka yang masih menjajakan narasi.

Tanpa ROI yang terukur, ruang rapat mungkin mulai memperketat anggaran.

2. Dari model ke infrastruktur

Sementara persaingan antara model AI sangat ketat, hambatan bergeser ke infrastruktur. Chip memori (HBM), pengemasan canggih, ruang pusat data, dan bahkan pasokan listrik semakin langka dan semakin berharga. Diperkirakan bahwa jaringan AS berada di bawah tekanan: pusat data dapat mengkonsumsi hingga 12% listrik pada 2028, dengan 20GW beban baru diharapkan pada 2030.

Utilitas dan perusahaan infrastruktur listrik yang memberikan peningkatan jaringan, REIT pusat data dan perusahaan perangkat keras yang mengkhususkan diri dalam pendinginan, distribusi daya, dan pengemasan mungkin menangkap keuntungan yang lebih berkelanjutan daripada permainan perangkat lunak AI spekulatif dalam jangka pendek.

3. Teknologi AS vs. China

AS masih mendominasi lanskap AI, tetapi cerita teknologi China muncul kembali dan mengejar. Model seperti DeepSeek, yang dilatih dengan biaya yang jauh lebih rendah (dibangun dengan perkiraan biaya di bawah US $6 juta dibandingkan dengan lebih dari $100 juta untuk GPT-4), memicu pemikiran ulang global tentang margin dan monetisasi AI.

China juga mendapat manfaat dari infrastruktur energi yang kuat termasuk tenaga air dan nuklir, menciptakan keunggulan struktural untuk ekspansi AI.

Perdagangan AI AS tetap dominan, dipimpin oleh Nvidia dan hyperscaler, tetapi dengan valuasi yang terbentang, perhatian bisa berotasi kembali ke sektor teknologi China yang lebih murah tetapi lebih efisien. Raksasa teknologi China seperti Alibaba, Tencent, Meituan, Baidu, dan Xiaomi, yang sering disebut sebagai "Terrific Ten", menawarkan arbitrase valuasi dan mendapatkan kembali perhatian investor.

Jika ketegangan AS-China mereda, modal bisa semakin mengalir ke timur, mencari eksposur AI melalui nama-nama yang lebih murah dan berkembang secara domestik.

Apa yang perlu diperhatikan selanjutnya

• Pendapatan Nvidia (27 Agustus): Panduan tentang peningkatan Blackwell, permintaan China, dan margin kotor akan menentukan nada untuk seluruh sektor.
• Cerita ROI perusahaan: Carilah studi kasus konkret tentang monetisasi AI dalam pembaruan perangkat lunak atau panggilan pendapatan.
• Sinyal infrastruktur: Pasokan memori bandwidth tinggi, kapasitas pengemasan, dan kontrak daya adalah kanari baru di tambang batubara.
• Kebijakan dan arus China: Setiap kelanjutan gencatan senjata tarif atau pelonggaran modal dapat menghidupkan kembali selera asing untuk teknologi China.
• Overlay makro: Suku bunga, harga energi, dan regulasi, semuanya dapat mengubah keseimbangan capex-to-ROI.

Kesimpulan

Perdagangan AI belum berakhir, tetapi memasuki fase "buktikan". Investor akan menghargai infrastruktur berkualitas dan platform dengan jalur monetisasi yang jelas sambil menghukum hype "AI-adjacent".

Bagi investor, kuncinya adalah membedakan antara narasi yang dihargai untuk kesempurnaan dan bisnis yang memberikan pengembalian hari ini. Dispersi, bukan keruntuhan, adalah cerita dari bab AI berikutnya.

Baca analisis asli: Boom atau gelembung AI? Tiga keyakinan untuk investor