Gelombang kerugian pasar saham yang terkait dengan peluncuran kecerdasan buatan mengubah cara investor menilai seluruh sektor, karena para trader dengan cepat memasukkan risiko bahwa AI akan menekan margin di seluruh industri berbasis pengetahuan.
Sekitar US$800 miliar kapitalisasi pasar telah terhapus dalam aksi jual terbaru yang terkait dengan peluncuran produk AI baru, menurut analisis pasar, dengan beberapa penurunan harian paling curam terjadi dalam hitungan jam setelah pengumuman kemampuan baru.
Kecepatan dan skala repricing ini menunjukkan bahwa pasar publik memperlakukan AI terutama sebagai perusak permintaan bagi model bisnis incumbent.
Namun semakin banyak analis strategi yang berpendapat bahwa reaksi tersebut mungkin mengabaikan efek tingkat kedua, yaitu ekspansi produktivitas yang pada akhirnya bisa memperluas aktivitas ekonomi, bukan malah menyusutkannya.
Rilis Kapabilitas AI Memicu Repricing Sektor Secara Instan
Pola perdagangan terbaru menunjukkan korelasi langsung antara peluncuran produk AI dan penurunan tajam di industri yang terekspos.
IBM mencatat sesi terburuk sejak Oktober 2000 setelah alat-alat baru menunjukkan kemampuan untuk mengotomasi porsi besar alur kerja terkait COBOL.
Perusahaan keamanan siber dijual dalam hitungan menit setelah pengumuman produk otomatis untuk mendeteksi kerentanan kode, dengan CrowdStrike sendiri kehilangan sekitar US$20 miliar nilai pasar dalam dua hari perdagangan.
Adobe juga menghadapi tekanan berkelanjutan tahun ini karena alat AI generatif menekan ekonomi produksi kreatif.
Pergerakan ini mencerminkan respons pasar tingkat pertama yang rasional.
Ketika perangkat lunak mereplikasi tugas manusia berbiaya tinggi, daya tawar harga bergeser ke pelanggan dan ekspektasi pendapatan masa depan direvisi lebih rendah.
Namun repricing tersebut sebagian besar didasarkan pada penekanan margin di tingkat perusahaan, bukan pada bagaimana biaya yang lebih rendah dapat memengaruhi ukuran ekonomi secara keseluruhan.
Dari Disrupsi Tenaga Kerja ke Deflasi Harga Jasa
Narasi bearish dominan mengasumsikan lingkaran umpan balik negatif di mana otomasi menyebabkan PHK, konsumsi melemah, dan otomasi lebih lanjut.
Kerangka itu bergantung pada satu asumsi krusial: bahwa permintaan tetap tetap.
Secara historis, periode penurunan biaya yang tajam menghasilkan hasil sebaliknya. Ketika komputasi, distribusi, dan infrastruktur menjadi lebih murah, total penggunaan meluas dan industri baru bermunculan.
AI kini menargetkan komponen terbesar ekonomi negara maju, yaitu sektor jasa, yang menyumbang hampir 80% produk domestik bruto AS, dengan menurunkan biaya marginal tenaga kerja kognitif di fungsi-fungsi seperti kepatuhan, pemasaran, dukungan pelanggan, dokumentasi hukum, dan pengembangan perangkat lunak dasar.
Jika biaya-biaya tersebut turun, dampak langsungnya adalah tekanan margin bagi pemain incumbent.
Juga Baca: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
Dampak yang lebih luas adalah inflasi jasa yang lebih rendah dan daya beli riil yang lebih tinggi bagi rumah tangga dan usaha kecil.
Dalam skenario itu, keuntungan produktivitas ditransmisikan melalui penurunan harga, bukan kenaikan upah, sebuah dinamika yang oleh beberapa analis digambarkan sebagai pergeseran dari “ghost GDP” ke “abundance GDP,” di mana output ekonomi tumbuh sementara biaya hidup menurun.
SaaS dan Pekerja Pengetahuan Menghadapi Repricing Struktural
Repricing ini sangat terlihat di perangkat lunak.
Tim pengadaan menegosiasikan ulang kontrak, alat ekor panjang menghadapi risiko substitusi dan model harga tradisional berbasis kursi mendapat tekanan.
Namun gangguan ini makin dipandang sebagai transisi dalam cara perangkat lunak memberikan nilai, bukan keruntuhan belanja digital.
Perusahaan yang dibangun di atas alur kerja statis adalah yang paling terekspos, sementara mereka yang menguasai lapisan data, komputasi, distribusi, dan kepercayaan mungkin akan menangkap fase pasar berikutnya.
Pada saat yang sama, penurunan biaya operasional menurunkan hambatan masuk bagi perusahaan baru.
Ketika satu operator tunggal dapat mengotomasi akuntansi, dukungan, pengembangan, dan pemasaran, pembentukan bisnis menjadi kurang intensif modal, sebuah pergeseran yang dapat sebagian mengimbangi pengurangan pekerjaan di organisasi besar.
Produktivitas Menjadi Variabel Makro Inti
Hasil pasar jangka panjang bergantung pada apakah efisiensi yang didorong AI diterjemahkan menjadi pertumbuhan produktivitas yang berkelanjutan di sektor seperti administrasi kesehatan, logistik, manufaktur, dan energi.
Bahkan peningkatan produktivitas tahunan yang moderat sebesar 1% hingga 2% akan terakumulasi secara signifikan dalam satu dekade dan secara historis terkait dengan standar hidup yang lebih tinggi.
Data terbaru sudah menunjukkan produktivitas tenaga kerja AS meningkat ke laju terkuat dalam dua tahun, memperkuat argumen bahwa dampak ekonomi AI mungkin melampaui sekadar penekanan laba perusahaan.
Pasar Menilai Kejatuhan atau Transisi
Untuk saat ini, pasar saham bereaksi terhadap AI sebagai ancaman langsung bagi model pendapatan yang ada.
Perdebatan yang lebih dalam adalah apakah teknologi ini mengurangi ukuran kue ekonomi atau justru memperluasnya dengan membuat jasa lebih murah, meningkatkan volume transaksi, dan memungkinkan bentuk kewirausahaan baru.
Jika gelombang aksi jual saat ini mencerminkan fokus pada tekanan margin jangka pendek, saluran produktivitas dan potensi inflasi struktural yang lebih rendah masih belum sepenuhnya dihargai.
Hasil akhirnya akan lebih bergantung pada seberapa cepat institusi, perusahaan, dan pasar tenaga kerja beradaptasi dengan pergeseran ini daripada pada kecepatan kemajuan teknologinya sendiri.
Baca Berikutnya: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays