Hyperscaler AI mungkin harus meningkatkan produktivitas hingga 2,7 kali pada 2030 untuk membenarkan hampir US$1,1 triliun belanja infrastruktur hingga 2027, menurut riset terbaru.
Pokok-Pokok Temuan:
- Hyperscaler AI menghadapi “rintangan” produktivitas 2,7 kali lipat hingga 2030 agar komitmen infrastruktur saat ini tetap masuk akal.
- Morgan Stanley memperkirakan belanja data center global mencapai sekitar US$2,9 triliun hingga 2028, dengan kurang lebih US$1,5 triliun yang harus dibiayai dari modal eksternal.
- Ketergantungan yang kian besar pada utang dan private credit berpotensi menyebarkan risiko infrastruktur AI ke luar raksasa teknologi.
Matematika AI ala Wachter
MIT Technology Review mengulas riset dari Jessica Wachter, profesor keuangan di Wharton, dan rekannya Jonathan Wachter, yang membangun estimasi mereka di atas data belanja Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, dan Oracle.
Analisis mereka menyatakan sektor ini membutuhkan lonjakan produktivitas 2,7 kali lipat hingga 2030 setelah memperhitungkan biaya modal, depresiasi, dan imbal hasil 15%. Makalah tersebut memperingatkan, jika ledakan produktivitas yang diharapkan tidak terwujud, ekspansi ini berpotensi menjadi “salah alokasi modal terbesar dalam sejarah.”
Tekanan itu sudah tercermin di arus kas korporasi. Alphabet melaporkan free cash flow negatif US$5,9 miliar pada kuartal II 2026, pertama kalinya sejak Google melantai di bursa pada 2004, seiring lonjakan belanja modal.
Baca Juga: Dompet Bitcoin yang Diam Sejak 2012 Tiba-Tiba Aktif dan Memindahkan Seluruh Koinnya
Risiko Kredit ala Gensler
Morgan Stanley memperkirakan sekitar US$2,9 triliun akan digelontorkan untuk pembangunan data center global sepanjang 2025–2028, dengan kurang lebih US$1,5 triliun diperkirakan berasal dari modal eksternal. Pergeseran ini mendorong lebih banyak risiko infrastruktur AI ke pasar utang korporasi, kredit beragun (securitized credit), dan pasar private credit.
Proyek Hyperion milik Meta di Louisiana menggambarkan bagaimana skema pembiayaan itu bekerja. Dana yang dikelola Blue Owl Capital memiliki 80% kepemilikan dalam joint venture yang mengembangkan kampus senilai sekitar US$27 miliar tersebut, sementara Meta mempertahankan 20%.
Stijn Van Nieuwerburgh, profesor di Columbia Business School, menelaah bagaimana ekspansi ini menyebarkan leverage ke pengembang, pemberi pinjaman, dan berbagai kendaraan pembiayaan terstruktur.
Mantan Ketua SEC yang kini mengajar di MIT Sloan, Gary Gensler, menggambarkan siklus investasi AI yang lebih luas sebagai “pertaruhan berantai oleh pasar modal dan perekonomian.”
Strategis kripto Arthur Hayes berargumen, guncangan kredit terkait AI pada akhirnya bisa memaksa Federal Reserve melonggarkan kebijakan dan mendorong Bitcoin (BTC) menuju US$1 juta—sebuah skenario spekulatif yang tidak didukung oleh riset Wharton tersebut.
Lonjakan belanja ini telah dibangun selama bertahun-tahun seiring upaya hyperscaler mengamankan pasokan chip, listrik, dan kapasitas data center. Pertanyaan yang belum terjawab adalah apakah produktivitas dan pendapatan dapat naik cukup cepat untuk mengimbangi komitmen infrastruktur yang kian bergantung pada pendanaan eksternal.
Baca Selanjutnya: XRP Tembus US$1,544 Didukung Lonjakan Leverage dan Aktivitas Whale
