Bagaimana gelembung AI runtuh

 (martinvol.pe)
4 poin oleh GN⁺ 20 hari lalu | 2 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Gelembung investasi industri AI sudah terbentuk, dan karena adanya kesenjangan antara produktivitas dan profitabilitas, gelembung ini bisa pecah lebih cepat dari perkiraan
  • Perusahaan big tech sedang terlibat dalam perlombaan belanja modal terbesar sepanjang sejarah untuk mempertahankan keunggulan kompetitif, tetapi skala realisasi aktualnya kemungkinan akan menyusut
  • Tekanan finansial pada lab AI makin berat akibat kenaikan biaya energi, fluktuasi harga RAM, dan terblokirnya modal dari Timur Tengah, dan sebagian merespons dengan menaikkan biaya bagi pengguna
  • OpenAI menghadapi batas monetisasi sehingga wacana pemasangan iklan dan potensi penjualan perusahaan mulai dibicarakan, sementara upaya akuisisi oleh Microsoft membawa risiko melemahnya justifikasi harga saham
  • Arus ini dapat berujung pada penurunan valuasi pasar, keketatan pendanaan VC, dan turunnya permintaan data center serta GPU, sehingga kemungkinan besar siklus boom-bust di seluruh industri AI akan terulang

Tanda-tanda awal pecahnya gelembung AI

  • Katalis keruntuhan industri AI sudah terbentuk dan bisa muncul lebih cepat dari yang diperkirakan
    • Teknologi AI sendiri akan tetap berlanjut, tetapi peningkatan produktivitas dan profitabilitas investasi adalah dua hal yang terpisah
    • Teknologi memang bisa meningkatkan efisiensi sosial, tetapi daya tariknya sebagai objek investasi bisa melemah

Strategi big tech: bukan kemenangan, melainkan perlombaan belanja

  • Perusahaan Magnificent 7 sedang merencanakan capital expenditure (capex) terbesar sepanjang sejarah, dan ini merupakan langkah defensif untuk membedakan diri dari pesaing dan lab AI
    • Misalnya, jika satu perusahaan menggelontorkan US$50 miliar, maka OpenAI dan Anthropic harus menghimpun US$100 miliar untuk tetap bersaing
    • Semakin besar skala pendanaan, semakin sedikit dana investasi yang mampu menanggungnya, dan khususnya modal dari Timur Tengah sulit diakses karena alasan geopolitik
  • Karena alasan ini, dorongan IPO perusahaan AI makin dipercepat, dan ini berfungsi sebagai sarana utama untuk menjaga arus dana masuk
  • Google berada di posisi yang menguntungkan berkat kemampuan pengelolaan dana jangka panjangnya
    • Mereka tidak perlu langsung membelanjakan capex yang telah diumumkan, dan bisa menggelontorkannya secara bertahap hingga pesaing mengalami kesulitan pendanaan
    • Setelah pesaing menyerah, mereka bisa memangkas belanja dan menguasai pasar
    • Kapitalisasi pasar Alphabet sekitar US$2 triliun, sekitar 10 kali ukuran perusahaan pertahanan terbesar
  • Akibatnya, capex aktual perusahaan Mag 7, terutama Google, kemungkinan akan lebih kecil daripada perkiraan, dan ini bisa dipandang positif oleh investor
  • Apple tengah menjajaki pendekatan menghubungkan model AI eksternal berbayar ke Siri alih-alih bersaing langsung, Amazon menyebar risiko melalui investasinya di Anthropic, dan Meta terus mempertahankan belanja besar

Faktor pemicu: kenaikan biaya dan pengetatan dana

  • Lab AI menghadapi gabungan sentimen negatif seperti lonjakan biaya energi, terblokirnya modal dari Timur Tengah, kekhawatiran kenaikan suku bunga, dan anjloknya harga RAM
    • Penurunan harga RAM terjadi karena teknologi TurboQuant AI milik Google membuat model generasi berikutnya membutuhkan memori lebih sedikit, sementara lab sudah telanjur menandatangani kontrak pembelian massal dengan harga tinggi
  • Anthropic sedang menyesuaikan batas penggunaan untuk memangkas biaya dan menaikkan pendapatan, dan jika dana investasi mengering maka pengalihan biaya ke pengguna akan sulit dihindari
    • Menurut laporan independen, biaya penggunaan aktual model Claude mencapai sekitar 5 kali biaya langganannya, sehingga profitabilitasnya belum jelas
    • Kenaikan harga dapat berujung pada turunnya permintaan, yang pada gilirannya melemahkan narasi pertumbuhan
    • Meski pendapatan naik, pertumbuhan tanpa laba justru mempercepat pembakaran kas
  • Perusahaan cloud besar dapat membundel fitur AI sebagai loss leader, sehingga daya saing harga lab independen melemah
  • Paket Claude Max dan Max 5x (masing-masing US$100 dan US$200 per bulan) tidak mendukung pembayaran tahunan, yang mengisyaratkan potensi kenaikan harga di masa depan

Batas monetisasi OpenAI

  • OpenAI kesulitan menghasilkan pendapatan dan mulai masuk ke opsi terakhir berupa pemasangan iklan di ChatGPT
    • Ini adalah pendekatan yang sebelumnya pernah disebut CEO Sam Altman sebagai “pilihan terakhir”
    • Sebaliknya, Anthropic meraih profitabilitas yang lebih tinggi di pasar pelanggan enterprise dan developer
  • Fitur belanja gagal, dan aplikasi video pendek Sora ditutup demi menekan biaya
  • Dalam waktu dekat, muncul kemungkinan OpenAI akan dijual
    • Kandidat pengakuisisi paling kuat adalah Microsoft, yang sudah memegang porsi saham besar
    • Namun akuisisi OpenAI memerlukan sekitar US$613 miliar, setara sekitar 22% dari kapitalisasi pasar Microsoft, dan belum jelas apakah pemegang saham akan menyetujuinya
  • Sekalipun Microsoft melanjutkan akuisisi, tetap ada risiko melemahnya justifikasi harga saham akibat runtuhnya narasi pertumbuhan AI
    • Jika OpenAI gagal, Microsoft akan kehilangan pelanggan cloud utama, dan AI yang didukungnya juga bisa mengkanibalisasi produk inti seperti GitHub

Dampaknya terhadap pasar dan individu

  • Kesulitan pendanaan di lab AI besar dapat langsung memukul laporan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan publik
    • Ini bisa memicu penurunan valuasi pasar secara luas, perlambatan M&A, dan keketatan pendanaan VC
    • Ada kemungkinan siklus kontraksi investasi seperti 2022 terulang kembali
  • Dana pensiun dan investasi data center juga akan terdampak
    • Jika pelatihan model baru berhenti, permintaan GPU akan menurun dan muncul kelebihan kapasitas
    • Sebagian GPU mungkin tidak jadi dikirim, atau bahkan tidak jadi diproduksi sama sekali
    • Ini dapat menjadi pukulan besar bagi Nvidia
  • Bahkan jika data center tetap beroperasi, layanan mungkin harus dijual dengan tarif lebih rendah dari perkiraan, sehingga pengguna AI diuntungkan tetapi operator merugi
  • Data center umumnya dianggap sebagai aset aman dan dibangun lewat pinjaman bank, tetapi jika nilainya turun maka hal ini bisa berujung pada pengakuan kerugian bank dan pengurangan kredit
    • Sebagian bank bisa menghadapi tekanan likuidasi seperti pada 2023
  • Jika kondisi ini ditambah gangguan manufaktur di Taiwan atau disrupsi rantai pasok, situasinya bisa memburuk lebih jauh
  • Namun, tetap ada kemungkinan permintaan terhadap model lebih tinggi dari perkiraan dan menutupi seluruh masalah ini
    • Meski demikian, sebagian besar inovasi teknologi telah melalui siklus boom dan bust, dan besar kemungkinan AI juga tidak menjadi pengecualian

Bacaan terkait

2 komentar

 
sea715 20 hari lalu

Ini postingan WWE tahunan lagi ya..
 
GN⁺ 20 hari lalu
Pendapat Hacker News

  • Artikel itu mengklaim “harga RAM sedang anjlok”, tetapi kenyataannya tidak begitu
    Jika melihat tren harga memori di PCPartPicker, belum ada penurunan harga, dan artikel Google terkait TurboQuant juga hanya menyebut kemungkinan bahwa kebutuhan RAM bisa dikurangi
    Menyusun keseluruhan argumen dari dasar seperti itu terasa tidak bertanggung jawab. Tidak beda dengan LLM yang mengutip tautan ngawur

    • Menurut saya ini sudah masalah yang jelas. Lihat Paradoks Jevons: meski efisiensi meningkat, pada akhirnya penggunaan justru bertambah
    • Lab besar kemungkinan sudah lama memakai teknik seperti TurboQuant
      Pengumuman Google tidak membawa hal baru, dan TurboQuant sendiri adalah teknologi dari 1 tahun lalu
    • Setuju. Hanya saja harga RAM konsumen bereaksi lebih lambat daripada harga komersial
      Meski harga komersial turun, dampaknya ke pasar konsumen biasa baru terasa jauh belakangan
    • Soal LLM yang mengutip tautan aneh, manusia juga sudah lama melakukan hal yang sama
      Saya sendiri sudah beberapa kali melihat kasus seperti itu
    • Yang dikutip artikel itu bukan harga RAM, melainkan penurunan harga saham perusahaan memori
      Dan memang benar ada penurunan saham, seperti di artikel FT

  • Mengejutkan melihat boom AI menjadi sedemikian terpolarisasi
    Teknologinya jelas merupakan lompatan bertahap yang nyata, tetapi tidak ada yang tahu ke mana arahnya
    Biaya penyediaan token sudah berada di tingkat yang menguntungkan selama lebih dari setahun; masalahnya ada pada R&D dan belanja modal
    Data center masih menghadapi permintaan yang melampaui pasokan. Ini bukan lagi struktur yang dipertahankan oleh gaji tak realistis seperti dulu, melainkan pasar dengan permintaan nyata

    • Permintaan token sedang meledak
      Bukan lagi narasi lama soal “menggantikan manusia”, tetapi sedang menciptakan pasar baru
      Namun jika kualitasnya tidak mengikuti, ini juga bisa menjadi gelembung
    • Katanya token menguntungkan, tetapi saya ingin tahu dasar angkanya secara konkret
    • Menurut OpenRouter, permintaan token tumbuh 10% per minggu. Cepatnya tidak masuk akal
    • Saya sulit setuju dengan ungkapan ‘gaji engineer yang berlebihan’. Tolok ukurnya tidak jelas
    • Penyediaan token menguntungkan? Kebanyakan perusahaan masih merugi. Pendapatan dan laba itu berbeda

  • Menggambarkan masuknya iklan OpenAI sebagai “gagal monetisasi” itu tidak akurat
    Iklan hanyalah strategi untuk versi gratis, bukan bagian dari paket berbayar
    Startup yang merugi pada fase pertumbuhan adalah fenomena umum dalam siklus VC
    Inferensi justru sangat menguntungkan, dan berinvestasi di R&D adalah arah yang benar

    • Memang benar ChatGPT sudah memasukkan iklan, tetapi itu bisa saja dimulai dari tier gratis lalu meluas ke berbayar
      TV dan YouTube juga memulainya seperti itu
    • Fakta bahwa iklan sudah masuk itu sendiri bermakna, apalagi Sam pernah menyebutnya sebagai “jalan terakhir”
      Struktur yang bertahan dari subsidi VC tidak akan berkelanjutan dalam jangka panjang
    • Kalau begitu, kenapa OpenAI masih mencatat kerugian sangat besar?
    • Sulit juga bersikap optimistis terhadap pesaing seperti DeepSeek atau z.ai. Hanya saja mereka lebih jarang dibahas
    • Ucapan “merugi saat tumbuh itu wajar” ada batasnya
      Jika sudah perusahaan bernilai miliaran dolar, sekarang semestinya perlu berbalik menghasilkan laba
      Operasional GPU sendiri merupakan struktur yang merugi, sehingga bahkan data center pun sulit mencetak untung

  • Penggunaan LLM melonjak drastis, tetapi saya penasaran di mana dampak sosialnya
    Saya kira akan terlihat peningkatan mencolok di App Store, Steam, GitHub, PyPI, dan sebagainya
    Saya juga berharap ada dampak pada produktivitas perusahaan, capaian pendidikan, bahkan kenaikan GDP, tetapi belum terasa
    Secara pribadi saya menganggapnya alat yang berguna, tetapi efek makronya masih belum terlihat

    • Pemrograman hanya sekitar 2~10% dari keseluruhan pembuatan perangkat lunak
      AI memang mempercepat coding, tetapi proses perencanaan·manajemen·umpan balik justru menjadi lebih kacau
    • Teknologi ini masih di tahap awal, dan butuh waktu sampai proyek selesai
      Saya juga sedang membuat game indie; berkat AI kecepatannya naik 2~4 kali, tetapi sepertinya tetap akan makan waktu 1 tahun
    • Saya kagum melihat ada yang memakai karakter “⸻”. Benar-benar manusia!

  • Klaim bahwa “penyediaan token menguntungkan” kebanyakan adalah akuntansi yang dipoles
    Masalah sebenarnya ada pada biaya pelatihan model generasi berikutnya
    Penyedia independen sudah menawarkan model serupa dengan harga jauh lebih rendah

    • Namun jika melihat dokumen keuangan OpenAI, bahkan inferensi pun merugi
      Walaupun pendapatan naik, biaya ikut naik proporsional sehingga tidak ada economies of scale
    • Saya juga membahasnya di tulisan saya; klaim Cursor itu berlebihan
      Berdasarkan OpenRouter, marginnya ada di kisaran 90%
    • Kenyataannya mereka sedang menebar subsidi untuk merebut pengguna
      Kalau hanya melihat pengguna chat sederhana mungkin ada untung, tetapi sebagian besar total penggunaan bukan tipe itu
    • Menghitung laba tanpa memasukkan biaya pelatihan hanyalah akuntansi kreatif
      Harga langganan jauh lebih murah daripada API, jadi pada akhirnya harus dinaikkan atau dihapus
      Sulit mempercayai ucapan eksekutif perusahaan AI

  • Ada pendapat bahwa pasar AI bukan winner-takes-all
    ChatGPT memang punya pengenalan merek yang tinggi, tetapi biaya pindah antar-model hampir nol
    Para engineer memakai banyak model secara paralel, dan jika harga naik mereka langsung pindah
    Bahkan bagi perusahaan, membeli GPU sendiri lalu self-hosting bisa jadi lebih murah

    • Dalam struktur penagihan per token, tidak ada alasan untuk terikat pada model tertentu
      Kita perlu memanfaatkan kelebihan dan kekurangan tiap model sesuai situasi
    • Sampai sekarang belum ada model yang benar-benar mengotomatisasi penggunaan PC sehari-hari sepenuhnya
      Jika pasar itu terbuka, peluangnya akan jauh lebih besar daripada sekarang
    • Google menjadi pemenang karena para pesaingnya buruk
      Sekarang selisih kualitas antar-model kecil, jadi sebagian besar pengguna akan memakai lebih dari satu model secara paralel

  • Menyebut produk Microsoft “buruk sekali” itu berlebihan
    Produk seperti Word adalah hasil kerja para engineer terbaik selama puluhan tahun

    • Tetapi fakta bahwa Word perlu lebih dari 20 detik untuk terbuka di PC modern jelas masalah
      Pemaksaan fitur AI juga mengganggu
    • Dibanding ‘buruk sekali’, istilah feature creep lebih tepat
      Pada praktiknya saya hampir tidak pernah perlu memakai Word
    • Meski pengguna tidak bisa membuatnya sendiri, mereka tetap berhak mengkritik. Reviewer juga begitu
    • AI dari Microsoft saat ini mengecewakan, dan merek Copilot juga memicu penolakan
      Office mungkin bisa bertahan lama hanya dengan ganti nama
    • Kondisi GitHub dan Windows 11 jelas menunjukkan kualitas yang kurang memadai

  • Seperti ungkapan “sejarah tidak berulang”, kali ini mungkin musim dingin AI tidak akan datang
    Tidak seperti era 90-an, sekarang tidak ada teknologi pengganti, dan AI jelas merupakan lompatan teknis yang nyata

    • Itu juga sudah disebut di awal tulisan.
      Intinya adalah “AI akan tetap ada, tetapi imbal hasil investasinya persoalan lain”
    • Gelembung dot-com memang pecah, tetapi pada akhirnya perusahaan internet menguasai pasar
      Gelembung rel kereta juga sama — teknologinya bertahan, yang hilang hanya gelembungnya
    • Ungkapan “sejarah tidak berulang” biasanya justru muncul tepat sebelum terulang lagi

  • Situasi data center kacau
    Sebagian besar center yang diumumkan pada 2024 masih belum selesai dibangun,
    dan kecepatan deployment jauh lebih lambat daripada produksi Nvidia
    Banyak perangkat bahkan tidak bisa dijalankan karena kekurangan listrik, dan “dark silicon” menumpuk
    Sementara itu konsumen tetap tidak bisa mendapatkan produk dengan harga yang masuk akal

  • Kenaikan besar belanja modal (capex) oleh “Magnificent 7” adalah langkah defensif
    Tetapi penulis tidak menjelaskan mengapa itu menjadi ancaman bagi OpenAI atau Anthropic
    Tulisan ini terasa seperti artikel dangkal yang dibuat hanya untuk dibagikan

    • Untuk mempertahankan daya saing, pada akhirnya ini akan menjadi pertarungan kekuatan modal
      Namun dalam jangka panjang, mungkin tidak perlu sampai sejauh itu