Penulis: Zhao Ying
Sumber: Wall Street Insights
Harga minyak bertahan di atas $100 per barel, Selat Hormuz belum dibuka kembali secara normal, tekanan inflasi dan suku bunga kembali meningkat, ekspektasi pemotongan suku bunga Federal Reserve menjadi lebih rapuh. Dalam kerangka makro tradisional, ini bukan lingkungan yang nyaman bagi saham teknologi dengan valuasi tinggi. Namun pasar saham AS mencetak rekor tertinggi baru, dan rantai AI terus dikejar oleh dana.
Analis makro Guojin Securities, Song Xuetao, dalam laporan penelitian tanggal 25 Mei menyatakan: "Pergerakan AI saat ini berada dalam fase 'kegilaan rasional', gelembung sudah muncul tetapi belum lepas kendali." Kunci kalimat ini bukan pada "gelembung", melainkan pada "kegilaan rasional": AI yang agenik bergerak dari alat bantu menjadi alat eksekusi mandiri, membuat pasar untuk pertama kalinya melihat lebih jelas siklus komersial AI dari "membakar uang" ke "menghasilkan uang".
Sisi rasionalnya adalah difusi aplikasi Agent membawa konsumsi Token yang cepat, permintaan daya komputasi inferensi, dan pertumbuhan ARR yang cepat dari vendor terkemuka. Sisi 'kegilaannya' adalah valuasi telah lebih dulu mengantisipasi ekspektasi pertumbuhan tahun 2027-2028. Per 20 Mei, forward P/E Tujuh Raksasa AS sekitar 35 kali, sementara 493 perusahaan sisanya di S&P 500 sekitar 25 kali. Premi ini tidak menyiratkan logika saham pertumbuhan biasa, melainkan kecepatan penetrasi AI harus mencapai 5 hingga 8 kali lipat dari revolusi teknologi sebelumnya.
Namun yang benar-benar menentukan apakah bull market AI dapat berlanjut bukanlah kinerja satu kuartal, atau satu aplikasi viral, melainkan tiga variabel: jangka pendek melihat guncangan likuiditas, terutama harga minyak, inflasi, suku bunga, dan penutupan posisi carry trade yen; jangka menengah melihat tingkat realisasi industri, apakah kecepatan penetrasi AI dapat mencocokkan valuasi saat ini; jangka panjang melihat kendala yang lebih keras seperti energi, jaringan listrik, ketenagakerjaan, resistensi sosial, dan perubahan mendadak teknologi perangkat keras.
Agent dari "Co-pilot" menjadi "Pilot", Pasar Mulai Menghargai Capex
Dalam putaran perdagangan AI sebelumnya, kekhawatiran terbesar pasar adalah perusahaan raksasa menghabiskan uang terlalu cepat: investasi pusat data, GPU, infrastruktur cloud sangat besar, tetapi jalur pengembalian pendapatan tidak cukup jelas. Perubahan pada Agentic AI adalah bahwa ia tidak lagi hanya alat bantu gaya Copilot, melainkan berkembang menjadi alat eksekusi mandiri gaya Autopilot.
Ini menghasilkan dua konsekuensi.
Pertama, konsumsi Token kembali berakselerasi. Permintaan gelombang pertama setelah munculnya GPT berasal dari peningkatan kemampuan model, permintaan gelombang kedua setelah penerapan Agent berasal dari ledakan daya komputasi inferensi. Menjalankan tugas secara mandiri berarti konteks yang lebih panjang, langkah yang lebih kompleks, dan pemanggilan model yang lebih sering. Inferensi tidak lagi menjadi sisa dari pelatihan, tetapi menjadi medan utama yang terus mengonsumsi daya komputasi.
Kedua, ekspektasi pendapatan direvisi ke atas. Setelah aplikasi Agent perwakilan seperti Openclaw, Claude Cowork menyebar, pendapatan rutin tahunan (ARR) vendor model tumbuh cepat secara bersamaan. Perhitungan pertengahan tahun yang dikutip dalam bahan menunjukkan, ekspektasi ARR tahunan Anthropic telah direvisi dari $9 miliar di awal tahun menjadi $44 miliar, rata-rata berlipat ganda setiap enam minggu. Jika tren ini berlanjut, ARR tahun depan berpotensi melebihi $300 miliar.
Ini menjelaskan mengapa pasar tidak lagi sekadar menghukum Capex. Selama pertumbuhan pendapatan cukup cepat, belanja modal berubah dari beban menjadi parit pertahanan. Nvidia, Broadcom, serta rantai perangkat keras seperti modul optik, penyimpanan, karena itu kembali mendapat dukungan.
Mengapa Aset AI Masih Bisa Naik Ketika Harga Minyak di Atas $100?
Aset AI kali ini naik melawan kenaikan harga minyak, bukan karena risiko makro hilang, tetapi karena ada beberapa kekuatan yang untuk sementara mengalahkan risiko.
Pertama, difusi permintaan rantai industri. Tahap inferensi tidak hanya membutuhkan GPU, CPU, modul optik, dan penyimpanan juga tertarik ke dalam logika permintaan tinggi. Modul optik 800G/1.6T ketat, permintaan penyimpanan kelas atas naik. Light Counting memperkirakan, pengiriman transceiver 800G pada 2026 akan lebih dari dua kali lipat, pengiriman port 1.6T akan tumbuh dari basis kecil pada 2025 menjadi puluhan juta pada 2026, penjualan chipset 1.6T pada 2026 akan melebihi $2 miliar, dan mempertahankan pertumbuhan tinggi dalam tiga tahun ke depan.
Kedua, kinerja raksasa teknologi terlalu kuat. Pertumbuhan EPS S&P 500 kuartal pertama sekitar 27.1%, tertinggi sejak kuartal empat 2021, di mana Meta, Alphabet, dan Amazon berkontribusi 70% dari pertumbuhan laba indeks. Selama perusahaan-perusahaan berat ini terus menghasilkan uang, tekanan kenaikan harga minyak terhadap indeks akan tertunda.
Ketiga, ketergantungan pertumbuhan AS pada infrastruktur AI meningkat. Dalam beberapa kuartal terakhir, investasi infrastruktur AI berkontribusi lebih dari setengah dari pertumbuhan PDB AS. Data agregat seperti Nonfarm Payrolls dan ritel masih lumayan. Meskipun struktur ketenagakerjaan sudah terdiferensiasi, sebelum agregat melemah secara signifikan, pasar sulit langsung beralih ke perdagangan stagflasi.
Ada faktor yang lebih langsung lagi: perusahaan teknologi besar tidak sesensitif terhadap harga minyak seperti industri penerbangan, ekspres, kereta api, kimia, otomotif, pariwisata. Mereka lebih takut harga listrik, bukan harga minyak. Saat ekonomi riil tradisional terjepit oleh harga minyak, dana justru lebih mudah berkerumun ke aset AI, menyatukan perdagangan "lindung nilai" dan perdagangan pertumbuhan.
Valuasi Sudah Lebih Dulu Melahap Masa Baik 2027-2028
Bahaya pergerakan AI, bukan karena tidak ada dukungan industri, melainkan karena penetapan harga pasar terlalu cepat.
Tujuh Raksasa AS dengan forward P/E 35 kali, 493 perusahaan sisanya di S&P 500 dengan 25 kali. Di balik perbedaan valuasi ini, tersirat sebuah masa depan yang sangat mulus: 3 hingga 5 tahun ke depan infrastruktur AI terus berkembang, permintaan daya komputasi, cloud, pusat data, semikonduktor tetap tinggi; AI terus merembes ke iklan, pencarian, layanan cloud, perangkat lunak kantor, pembuatan kode, manajemen risiko keuangan, layanan pelanggan, penelitian investasi, konten, dan lainnya; kontribusi pendapatan dan peningkatan efisiensi terwujud bersamaan.
Tetapi revolusi teknologi jarang semulus ini. Listrik dari penemuan hingga penerapan skala besar di jalur perakitan memakan waktu sekitar 40 tahun, komputer sekitar 25 tahun. Kecepatan penyebaran AI yang dihargai pasar sekarang, setara dengan mensyaratkannya 5 hingga 8 kali lebih cepat daripada teknologi serba guna ini.
Ini bukan tidak mungkin, tetapi ruang toleransi kesalahan sangat tipis. Asalkan komersialisasi aplikasi AI lebih lambat daripada belanja modal, permintaan inferensi tidak menyambung dengan permintaan pelatihan, atau biaya penyusutan dan listrik mulai menggerogoti margin keuntungan, valuasi akan bereaksi lebih dulu. Arah industri yang benar, tidak sama dengan harga saham yang dapat diantisipasi tanpa batas.
Risiko Terbesar Jangka Pendek: Suku Bunga Berlari Lebih Cepat Daripada ARR
Tekanan jangka pendek yang sebenarnya berasal dari likuiditas.
Jika Selat Hormuz tidak dibuka dalam waktu lama, harga minyak bertahan di atas $100 atau bahkan terus naik, inflasi akan menyebar dari harga energi ke jasa, transportasi, dan bahan baku. PPI AS April (y/y) telah naik menjadi 9.8%, tertinggi sejak Oktober 2022. Begitu inflasi mengeras, jalur kebijakan Federal Reserve akan terpaksa ditulis ulang.
Pasar swap sudah menetapkan harga Federal Reserve menaikkan suku bunga 0.8 kali tahun ini, ECB dan Bank of England bahkan lebih dari 2 kali. Sementara itu, pergantian Federal Reserve yang memicu keraguan tentang independensi kebijakan, peningkatan perbedaan pendapat di dalam FOMC, juga melemahkan kepercayaan pasar pada pelonggaran di masa depan.
Jepang juga merupakan badak kelabu. Jepang lama menjadi kolam pendanaan untuk perdagangan leverage global, tetapi depresiasi yen dan tekanan inflasi memaksa Bank of Japan memberikan sinyal pengetatan, imbal hasil obligasi pemerintah Jepang 30 tahun telah naik ke atas 4%. Jika biaya pendanaan Jepang terus naik, memicu penutupan posisi carry trade global, aset AI dengan valuasi tinggi sulit luput.
Tanggal 15 Mei sudah ada satu kali latihan: imbal hasil obligasi pemerintah AS 10 tahun menembus 4.5%, 30 tahun menembus 5%, perdagangan momentum dengan kepadatan tinggi mendingin, indeks Philadelphia Semiconductor turun sekitar 4% dalam satu hari, Nasdaq turun sekitar 1.5%. Ini bukan bukti pembalikan tren, tetapi menunjukkan perdagangan padat sangat sensitif terhadap suku bunga.
Perbandingan paling krusial jangka pendek sederhana: apakah kecepatan revisi naik ARR (Pendapatan Rutin Tahunan) bisa lebih cepat daripada kecepatan kenaikan suku bunga. Jika tidak, dana mungkin lebih dulu menyusut ke segmen perangkat keras yang lebih pasti; jika likuiditas terus memburuk, sementara ekspektasi pendapatan AI tidak bisa terus direvisi naik, tekanan valuasi akan membesar secara signifikan.
Masalah yang Lebih Sulit Jangka Menengah dan Panjang: Organisasi, Listrik, Ketenagakerjaan, dan Jalur Perangkat Keras
Ujian jangka menengah adalah realisasi industri. Revolusi teknologi serba guna biasanya bukan naik lurus, melainkan "berakselerasi dulu, melambat, lalu berakselerasi lagi". Gelombang modal dulu, lalu penyesuaian organisasi, barulah pelepasan produktivitas. Internet awal juga mengalami demam investasi, ekspansi belanja modal, dan gelembung aset, peningkatan produktivitas sebenarnya baru muncul bertahun-tahun kemudian.
Sulitnya penetapan harga AI saat ini adalah, hampir mensyaratkan struktur organisasi perusahaan beradaptasi cepat, tenaga kerja dilatih ulang dengan cepat, model bisnis berjalan lancar dengan cepat, tidak muncul resistensi kuat di tingkat sosial. Kecepatan seperti ini tidak umum dalam sejarah manusia.
Kendala jangka panjang lebih keras.
Pertama, energi dan infrastruktur. Pusat data AI membutuhkan banyak listrik dan air pendingin, ekspansi jaringan listrik, transformator, penyimpanan energi bukan variabel dalam presentasi, melainkan hambatan nyata. Jika infrastruktur AI terus mendorong biaya listrik masyarakat tinggi, reaksi regulator dan sosial akan meningkat.
Kedua, ketenagakerjaan dan konsumsi. AI jangka pendek dapat meningkatkan efisiensi perusahaan, mengurangi permintaan untuk posisi seperti insinyur, layanan pelanggan; tetapi jika pengangguran teknologi lebih cepat daripada penciptaan lapangan kerja baru, daya beli masyarakat akan terkikis. Peningkatan efisiensi di sisi B pada akhirnya masih harus direalisasikan melalui daya beli sisi C. Jika sektor non-AI mengalami resesi, AI juga sulit unggul sendiri dalam jangka panjang.
Ketiga, penerimaan sosial. Awal tahun di China ada tren pemasangan Openclaw secara massal, tetapi sentimen masyarakat AS terhadap pusat data yang mendorong harga listrik tinggi dan pengangguran teknologi sedang meningkat. Ini akan mempengaruhi kecepatan penetrasi AI.
Keempat, perubahan mendadak teknologi perangkat keras. Jika muncul terobosan rekayasa seperti "Momen DeepSeek", efisiensi daya komputasi, penyimpanan, dan transmisi meningkat drastis, maka segmen perangkat keras yang paling langka hari ini, tiba-tiba bisa menjadi kelebihan. Logika permintaan tinggi rantai perangkat keras tidak tak tergoyahkan.
Prospek jangka panjang industri AI tetap optimis. Tanpa mempertimbangkan kontradiksi sosial yang dibawa oleh pengangguran teknologi dan rekonstruksi hubungan produksi, AI memang berpeluang meningkatkan produktivitas faktor total, membantu ekonomi terlepas dari tekanan stagflasi. Bahkan jika pasar keuangan mengurangi leverage di tengah jalan, pusat data, teknologi biaya rendah, dan skenario aplikasi yang telah terbukti yang tertinggal, mungkin menjadi dasar ekspansi industri berikutnya.
Tetapi penetapan harga saham bukan visi industri itu sendiri. Yang paling perlu dibuktikan dalam bull market AI kali ini adalah apakah ARR, ROI, dan kecepatan penetrasi teknologi yang dipertaruhkan pasar saat ini, dapat terus terwujud dalam lingkungan di mana harga minyak, inflasi, suku bunga, dan kendala sosial semakin mengeras. Arah yang benar, hanya bisa menjelaskan mengapa ada bull market; kecepatan realisasi, yang menentukan apakah gelembung akan lepas kendali.
