Penulis: Moses Sternstein, a16z
Kompilasi: Deep Tide TechFlow
Panduan Deep Tide: Pekan ini, "Charts of the Week" dari a16z menggunakan serangkaian grafik untuk menguraikan tiga kekuatan struktural yang sedang terbentuk dalam perekonomian AS. Pertama, tema ETF telah berubah total hanya dalam beberapa tahun—dari energi bersih, teknologi pasar berkembang, dan perawatan kesehatan pada tahun 2020, menjadi AI, energi nuklir, luar angkasa, pertahanan, dan infrastruktur pada tahun 2026. Kedua, pusat data bukan hanya raksasa dalam pengeluaran modal, tetapi juga secara diam-diam membentuk kembali lapangan kerja dan upah pekerja kerah biru: memberikan upah per jam sekitar 50% lebih tinggi daripada pasar kepada pekerja konstruksi. Ketiga, tarif transportasi daring naik, ekonomi gig dengan "perdagangan sosial" (social commerce) muncul sebagai kekuatan baru, sementara AI Agent meskipun masih dalam tahap sangat awal, telah menyumbang konsumsi token hampir 5 kali lipat dari manusia, dan mulai menggerogoti pangsa pasar alat otomatisasi tradisional. Tiga gambaran ini mengarah pada kesimpulan yang sama: arah modal dan tenaga kerja sedang bergeser kembali dari "bit" ke "atom".
Angin Perputaran Tema
ETF telah menjadi entitas yang semakin menonjol di pasar publik, terutama bagi investor ritel. Selain ETF bertema, ada juga ETF aktif dan pasif, ETF pelacak indeks, ETF kredit, beragam sekali, dengan tingkat leverage yang berbeda-beda. Alasan ETF dapat melesat pesat tidak lepas dari biaya rendah, akses mudah, distribusi yang lebih sederhana, serta pemasaran yang sangat baik (tentu juga tidak lepas dari peningkatan partisipasi investor ritel secara keseluruhan).
Menurut data Citadel, arus masuk bersih ETF sedang menuju tahun terkuat dalam sejarah, dengan Juli bahkan mencetak rekor tertinggi sepanjang masa.
Satu hal yang benar-benar dikuasai ETF adalah menumpang pada tema apa pun yang sedang tren saat ini. "Oh, menurutmu robot adalah peluang besar berikutnya? Kami kebetulan punya ETF terkait. Mau ikut naik roket chip memori? Kamu pasti akan menyukai rasa DRAM. Ingin pengalaman yang lebih seru, cobalah produk fotonik terbaru kami, PHOX, sangat cocok."
Perkataan itu sendiri cukup menarik, tetapi yang mungkin lebih menarik adalah: sejauh apa "tema" ETF telah berputar dalam waktu yang relatif singkat—
Pada tahun 2020, lima besar tema masih mencakup energi bersih, teknologi pasar berkembang, dan perawatan kesehatan. Menjelang tahun 2026, cerita tema telah ditulis ulang sepenuhnya: AI, energi nuklir, luar angkasa, pertahanan, dan infrastruktur mendominasi peringkat.
Bagi bisnis padat modal dan ambisius "atom lebih penting daripada bit", ini bisa disebut sebagai serangan total ETF. Bagaimana akhirnya, grafik tidak dapat meramalkan, tetapi harus diakui, tahun 2026 memang jauh lebih menarik daripada sebelumnya.
Pusat Data adalah Berita Baik bagi Pekerja Kerah Biru
Orang mungkin suka memasukkan pusat data ke dalam ETF mereka, tetapi entah mengapa, mereka semakin tidak senang melihat pusat data di dekat rumah mereka sendiri.
Saya tidak berniat terlalu awal ikut campur dalam perdebatan ini (setidaknya untuk saat ini). Hanya ingin mengatakan satu hal: suka atau tidak, pusat data secara ekonomi adalah hal yang besar, dalam beberapa kasus, bahkan yang terpenting di daerah tersebut.
Bagi negara bagian yang benar-benar membangun pusat data, pembangunan ini mencakup porsi yang cukup besar dari seluruh pengeluaran konstruksi non-perumahan:
New Mexico dan Wyoming sebenarnya tidak membangun banyak—kapasitas dalam pembangunan kurang dari 3 gigawatt—tetapi karena kedua negara bagian ini pada dasarnya tidak banyak aktivitas konstruksi, pusat data menyumbang sekitar 60%(!) dari pengeluaran konstruksi non-perumahan swasta. Bahkan untuk negara bagian yang jauh lebih besar seperti Pennsylvania, hanya sekitar 3 gigawatt pusat data sudah mendekati 30% dari pengeluaran non-perumahan. Sebagai perbandingan, Texas memiliki kapasitas dalam pembangunan yang jauh lebih besar, tetapi hanya menyumbang 10% dari total pengeluaran, meskipun cukup signifikan, masih jauh dari angka mengejutkan 60%.
Bagaimanapun, terlepas dari bagaimana pandangan Anda tentang pusat data, satu fakta tidak akan berubah: mereka adalah salah satu impuls (jika bukan yang terpenting) dalam ekonomi saat ini.
Wells Fargo mencoba menguraikan "manfaat ekonomi signifikan" yang menyertai pusat data (baik yang sudah beroperasi maupun dalam pembangunan):
Sejak tahun 2024, untuk kabupaten yang sudah memiliki pusat data beroperasi, semua indikator lebih baik: lebih banyak perumahan, harga rumah lebih tinggi, pengangguran lebih rendah, pertumbuhan lapangan kerja lebih cepat. Sementara untuk kabupaten yang sedang membangun pusat data, kondisi lapangan kerja memang lebih baik, tetapi penurunan pembangunan perumahan baru lebih terlihat, dan kenaikan harga rumah tidak setinggi itu.
Secara adil, sebab-akibat di sini tidak jelas. Banyak pusat data yang ada (dan baru) terletak di Loudoun County, Virginia—salah satu kabupaten terkaya di AS. Demikian pula, banyak pusat data baru di Texas, di mana negara bagian tersebut mengalami pembangunan perumahan (dan kenaikan harga rumah) yang bersejarah sebelum tahun 2024, jadi penurunan perumahan dimulai dari basis yang jauh lebih tinggi.
Tapi kembali ke poin di atas: membangun pusat data hampir pasti menguntungkan lapangan kerja. Selain ratusan bahkan ribuan pekerjaan konstruksi yang sedang diciptakan, pusat data juga menawarkan gaji yang jauh lebih baik daripada pemberi kerja sejenis:
Menurut data Indeed, premi upah yang diberikan pusat data bisa mencapai 64% tertinggi (untuk manajer fasilitas), bahkan untuk insinyur listrik yang terendah pun ada premi 10%.
Pusat data semakin memperjelas masa-masa baik bagi pekerja terampil. Komentar terbaru dalam laporan Dallas Fed menyoroti intinya:
Seorang kontraktor konstruksi industri berat menyatakan: "Kami selalu memberikan upah yang kami anggap sangat kompetitif kepada pekerja beton terampil, $28—$32 per jam. Sementara pusat data menawarkan $45 per jam, ditambah tunjangan harian $150."
Bagi pekerja beton di pusat data, ini adalah premi upah sekitar 50%—kenaikan gaji yang cukup mengubah hidup.
Data ADP menceritakan kisah serupa. Jika melihat premi upah bagi mereka yang pindah pekerjaan—ini biasanya menjadi indikator proksi untuk "di mana permintaan sedang panas", karena untuk membujuk seseorang pindah pekerjaan, pasti diperlukan kenaikan gaji—maka premi untuk kategori terkait pusat data benar-benar "meledak":
Pertumbuhan upah bagi pekerja yang pindah di sektor konstruksi, manufaktur, serta sumber daya alam/pertambangan, 6—9,5 poin persentase lebih tinggi daripada mereka yang bertahan. Premi pindah pekerjaan ini jauh lebih tinggi daripada industri lainnya.
Sekali lagi, poin di sini bukan untuk menulis pembelaan final bagi pusat data. Poinnya adalah untuk menunjukkan: mengatakan "tidak" pada pusat data, hampir pasti berarti mengatakan "tidak" pada upah pekerja kerah biru yang lebih tinggi (serta impuls investasi paling signifikan di sekitarnya).
Transportasi Daring Memang Lebih Mahal—Ini Bukan Khayalan Anda
Jika Anda merasa naik Uber akhir-akhir ini lebih mahal, kemungkinan besar karena—memang lebih mahal, setidaknya menurut data Gridwise Analytics.
Sejak tahun 2024, tarif rata-rata dan median Uber telah naik sekitar 20% (dan tampaknya masih terus naik):
Patut dicatat, yang menaikkan harga selama periode ini hanya Uber—tarif perjalanan median dan rata-rata Lyft justru sedikit lebih murah daripada awal tahun 2024 (secara keseluruhan sekitar 24% lebih rendah dari Uber), meskipun baru-baru ini juga naik.
Salah satu sumber utama kenaikan harga tampaknya adalah naiknya biaya platform, terutama untuk Uber:
Biaya platform Uber terus meningkat selama lebih dari setahun terakhir (biaya median melonjak jelas pada Oktober), sementara biaya platform Lyft baru mulai naik setelah mengalami penurunan signifikan.
Ini baik untuk Uber, juga baik untuk Lyft.
Secara adil, yang diuntungkan bukan hanya kedua platform—pengemudi Uber/Lyft juga mendapat bagian:
Pendapatan kotor rata-rata pengemudi per perjalanan juga terus naik sejak tahun 2024, bahkan baru-baru ini mencapai rekor tertinggi sepanjang masa.
Dalam jangka panjang, apakah harga transportasi daring yang lebih tinggi akan menekan permintaan ke bawah, masih harus dilihat; tetapi untuk saat ini, tarif semakin mahal, dan keuntungan mengalir ke kedua sisi, platform dan pengemudi.
Catatan samping menarik lainnya adalah: meskipun pasar perekrutan secara keseluruhan masih lemah, selakin lebih banyak orang memulai bisnis sendiri, juga lebih banyak orang beralih ke "pekerjaan gig"—sebagian mungkin tertarik oleh pendapatan yang naik.
Namun, meskipun pekerjaan gig transportasi daring semakin populer, itu jauh dari jenis gig dengan pertumbuhan tercepat. Hal terpanas yang tak terbantahkan di bidang gig adalah "perdagangan sosial" (social commerce), yaitu QVC era media sosial:
Dalam akun klien Bank of America, semua jenis gig menunjukkan pertumbuhan kecuali penyewaan liburan, dengan pertumbuhan perdagangan sosial melebihi 30%, jauh melampaui kategori lainnya—meskipun basisnya lebih kecil.
Tidak ada yang tahu pasti mengapa perdagangan sosial meledak. Mungkin karena pergeseran konsumsi media dari TV ke sosial, ditambah dengan kemakmuran e-commerce yang lebih luas; sangat mungkin AI telah menurunkan biaya berbagai aspek lain dalam mengoperasikan QVC versi media sosial, membuat perdagangan sosial menjadi mata pencaharian yang lebih berkelanjutan bagi lebih banyak orang. Atau mungkin, hanya karena target iklan Instagram terlalu akurat, sehingga sulit ditolak. Atau, semuanya benar.
AI Agent Masih Awal, Tetapi Sudah Mengubah Lanskap (dan Kisah Lain di Perbatasan)
Grafik sebelumnya pernah mengamati: meskipun permintaan AI secara keseluruhan meningkat, pertumbuhannya jauh dari distribusi normal. Terdapat perbedaan besar dalam penggunaan antara pengguna median dan pengguna berat, dan beberapa data terbaru dari OpenAI (OAI) menunjukkan bahwa perbedaan ini semakin melebar.
Output token perusahaan tipikal kira-kira dua kali lipat, tetapi 10% perusahaan teratas semakin menjauh:
Di semua industri, kesenjangan output token antara perusahaan tipikal dan 10% perusahaan teratas sekitar 8 kali lipat, dengan output yang terakhir tumbuh lebih dari 17 kali lipat sejak April 2025. Di beberapa industri tertentu, kesenjangannya lebih besar—industri informasi (yaitu teknologi) mendekati 12 kali lipat, dengan output token 10% perusahaan teratas 32,5 kali lipat (!) lebih tinggi dari lebih dari setahun yang lalu.
Tidak mengherankan, pengguna berat menghasilkan lebih banyak token bukan karena mengobrol dengan pendamping AI. Sebagian besar dari mereka telah melampaui obrolan, menuju alat AI yang lebih canggih:
Tingkat adopsi plugin dan Skills oleh 10% perusahaan teratas masing-masing sekitar 2 kali lipat dan 6 kali lipat dari perusahaan tipikal, meskipun bahkan pengguna berat pun masih jauh dari tingkat adopsi internal OAI.
Namun yang menarik, teknologi bukanlah bidang dengan pertumbuhan adopsi alat yang lebih kuat tercepat belakangan ini. Jika menggunakan tingkat adopsi Codex untuk mengukur kematangan penggunaan, maka kematangan keseluruhan pekerja pengetahuan meningkat, tetapi tidak ada kelompok yang lebih menonjol daripada profesional hukum:
Tingkat adopsi Codex oleh praktisi hukum melonjak 108 kali lipat sejak Februari 2026. Seberapa banyak ini didorong oleh promosi Codex yang lebih luas, masih bisa diperdebatkan, tetapi bagaimanapun, bidang hukum menonjol.
Perubahan ke arah adopsi AI yang lebih kompleks ini membawa implikasi lain: ini secara drastis mengubah pertumbuhan dan komposisi konsumsi token.
Meskipun pengadopsi AI yang benar-benar telah menerapkan Agent penuh hanya mencakup sebagian kecil, Agent justru menyumbang porsi besar token:
Menurut OpenRouter (dan penulis grafik Peter Walker), token yang digunakan oleh Agent hampir 5 kali lipat dari manusia, dan penggunaan oleh Agent telah tumbuh sekitar 14 kali lipat sejak Februari.
Agent tidak hanya menggunakan token jauh lebih banyak daripada manusia, tetapi juga dengan cara yang sangat berbeda. Agent melakukan pekerjaan jauh lebih banyak pada token cache daripada manusia:
Juga menurut OpenRouter, lebih dari 85% konsumsi token oleh Agent berasal dari prompt yang di-cache—dan token cache hampir membentuk seluruh pertumbuhan relatif dalam penggunaan token.
Alasannya cukup jelas: manusia cenderung pada percakapan gaya "tanya-jawab", sedangkan Agent dirancang untuk melakukan iterasi berulang menuju suatu tujuan. Prompt awal berisi "prefill" yang padat token (yaitu konteks inti di sekitar tujuan, baik itu proses kebijakan, spesifikasi kode, dll.), kemudian Agent mulai membaca dan menulis secara inkremental—secara bertahap menambahkan konten ke cache seiring dengan kemajuan menuju hasil akhir.
Token cache jauh lebih murah daripada prefill—ini hal baik, membuat neraca ekonomi Agent semakin layak—tetapi (menurut definisinya) juga sangat boros memori. Sekarang Anda mengerti mengapa memori berbandwidth tinggi sangat panas—semua Agent yang sibuk bekerja (tidak perlu memulai dari awal setiap siklus) membutuhkan memori untuk "menembak". Dan meskipun perkembangan keseluruhan masih sangat awal, Agent sedang berkembang biak dengan cepat.
Ada satu efek potensial urutan kedua yang perlu diperhatikan dari Agent: ia mungkin sedang melemahkan permintaan akan alat otomatisasi dan alur kerja tradisional.
Menurut data Similarweb, kecuali Gumloop, lalu lintas ke situs web alat otomatisasi terus menurun:
N8N, Zapier, dan Make semuanya muncul sebelum LLM, meskipun mereka mendominasi seluruh segmen otomatisasi (berdasarkan jumlah kunjungan), masing-masing mengalami penurunan dua digit dalam 12 minggu bergulir. Sebagai perbandingan, Gumloop diluncurkan pada tahun 2023 sebagai "pembuat Agent asli AI", adalah satu-satunya platform otomatisasi yang masih mendapatkan momentum (menurut Similarweb).
Masih terlalu dini untuk memberikan vonis mati bagi Zapier dkk.—bagaimanapun mereka juga memiliki AI—tetapi Agent baru saja muncul, dan sudah mulai mengubah lanskap dengan cara yang substantif.
Bersambung.
