Hyperscaler AI dinilai perlu meningkatkan produktivitas hingga 2,7 kali pada 2030 untuk membenarkan hampir US$1,1 triliun belanja infrastruktur hingga 2027, menurut sebuah riset terbaru.
Poin Penting:
- Hyperscaler AI menghadapi ambang produktivitas 2,7 kali pada 2030 agar komitmen infrastruktur saat ini tetap masuk akal.
- Morgan Stanley memperkirakan sekitar US$2,9 triliun akan digelontorkan untuk pembangunan data center global hingga 2028, dengan sekitar US$1,5 triliun berasal dari pendanaan eksternal.
- Ketergantungan yang kian besar pada utang dan kredit privat berpotensi menyebarkan risiko infrastruktur AI ke luar neraca raksasa teknologi.
Matematika AI versi Wachter
MIT Technology Review menguji riset dari Jessica Wachter, profesor keuangan Wharton, dan rekan penulisnya Jonathan Wachter, yang membangun estimasi berdasarkan belanja modal Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta dan Oracle.
Analisis mereka menyimpulkan bahwa sektor ini membutuhkan lonjakan produktivitas 2,7 kali pada 2030 setelah memperhitungkan biaya modal, depresiasi, dan target imbal hasil 15%. Laporan tersebut memperingatkan bahwa jika lonjakan produktivitas yang diharapkan tak terealisasi, ekspansi ini bisa menjadi “salah satu salah alokasi modal terbesar dalam sejarah.”
Tekanan sudah mulai terlihat pada 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 tajam belanja modal.
Baca Juga: Dompet Bitcoin yang Mati Sejak 2012 Tiba-tiba Aktif dan Memindahkan Seluruh Kepemilikannya
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 memindahkan risiko infrastruktur AI ke pasar utang korporasi, kredit sekuritisasi, dan kredit privat.
Proyek Hyperion milik Meta di Louisiana menggambarkan bagaimana skema pembiayaan itu berjalan. Dana yang dikelola Blue Owl Capital memegang 80% kepemilikan 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 juga profesor di MIT Sloan, Gary Gensler, menyebut siklus investasi AI yang lebih luas sebagai “taruhan berantai oleh pasar modal dan perekonomian.”
Strategis kripto Arthur Hayes berpendapat, perlambatan kredit terkait AI pada akhirnya bisa memaksa Federal Reserve melonggarkan kebijakan dan mendorong harga Bitcoin (BTC) menuju US$1 juta, meski skenario ini masih sangat spekulatif dan tidak tercakup sebagai proyeksi dalam riset Wharton.
Lonjakan belanja ini telah dibangun selama bertahun-tahun seiring hyperscaler berlomba mengamankan pasokan chip, listrik, dan kapasitas data center. Pertanyaan yang belum terjawab: apakah produktivitas dan pendapatan bisa naik cukup cepat untuk mengimbangi komitmen infrastruktur yang kian mengandalkan pembiayaan dari luar neraca perusahaan teknologi besar.
Artikel Selanjutnya: XRP Tembus US$1,544 Seiring Lonjakan Leverage dan Aktivitas Whale
