Belanja modal AI melonjak hingga $1,7 triliun, tingkat pengembalian seperti apa yang dianggap wajar? Goldman Sachs telah menghitungnya

Pengeluaran modal AI oleh penyedia layanan cloud berskala super besar di Amerika Serikat mencapai tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun apakah mereka dapat memperoleh pengembalian yang wajar telah menjadi perdebatan investasi paling sentral di pasar. Kerangka riset terbaru dari Goldman Sachs memberikan angka spesifik.

Menurut laporan riset Goldman Sachs yang dikutip oleh Trading Desk, dengan asumsi tolok ukur pengembalian modal yang diinvestasikan (ROIC) tahunan sebesar 15%, enam raksasa layanan cloud AS—Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle, dan SpaceX—harus mencapai pendapatan kumulatif sekitar 1,42 triliun USD antara tahun 2028 hingga 2030, agar investasi modal AI pada "fase kedua" (2026 hingga 2027) mereka dapat memberikan pengembalian yang wajar. Jika dikonversikan ke per satuan kapasitas, ambang batas ini setara dengan rata-rata pendapatan tahunan sekitar 11,6 miliar USD per gigawatt (GW).

Analis Goldman Sachs menilai bahwa penurunan tingkat pengembalian akhir-akhir ini adalah hasil alami dari siklus investasi awal berskala besar, bukan bukti kelemahan struktural profitabilitas ekonomi AI. Laporan tersebut juga mengungkapkan, tiga operator cloud publik utama (AWS, Azure, Google Cloud) telah mengakumulasi pesanan kontrak backlog hingga sekitar 1,69 triliun USD hingga kuartal kedua 2026, jauh melebihi angka minimum 1,00 triliun USD yang dibutuhkan, sehingga memberikan dukungan signifikan bagi potensi monetisasi di masa depan.

Penyedia layanan cloud berskala super besar di Amerika Serikat kini memasuki lonjakan intensitas modal yang belum pernah ada sebelumnya. Goldman Sachs membagi pembangunan kapasitas AI mereka menjadi tiga tahap: "Tahap pertama" 2023 hingga 2025 dengan total pengeluaran modal sekitar 633 miliar USD, rata-rata 211 miliar USD per tahun; "Tahap kedua" 2026 hingga 2027 dengan total pengeluaran sekitar 1,73 triliun USD, rata-rata 863 miliar USD per tahun; dan "Tahap ketiga" 2028 hingga 2030 diperkirakan total pengeluaran modal mencapai sekitar 4,14 triliun USD, dengan rata-rata 1,38 triliun USD per tahun.

Berdasarkan data konsensus Visible Alpha, sejak awal 2026, ekspektasi pengeluaran modal lima perusahaan cloud publik besar (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, dan Oracle) untuk periode 2026-2027 secara kolektif telah direvisi naik sekitar 66%, total kenaikan sekitar 750 miliar USD dalam dua tahun. Goldman Sachs menyatakan bahwa perkiraan mereka sendiri untuk pengeluaran modal tahun 2027 masih lebih tinggi dari ekspektasi pasar sambil percaya estimasi ini lebih sesuai dengan pandangan investor aktual.

Seiring pasar mulai menerima besarnya pengeluaran modal baru-baru ini, fokus perdebatan investor kini beralih ke dua isu erat: berapa besar pengembalian yang dapat dihasilkan oleh pengeluaran modal 2026-2027 ini, serta bagaimana intensitas modal jangka panjang dari 2028 dan seterusnya akan berkembang.

Goldman Sachs menggunakan pendekatan bottom-up dari rantai pasok semikonduktor untuk memperkirakan besaran pengeluaran modal infrastruktur AI secara independen, hasilnya juga mengonfirmasi pandangan dari sisi permintaan.

Menurut panduan perusahaan semikonduktor dan estimasi internal Goldman Sachs, pengeluaran modal infrastruktur AI pada 2027 diperkirakan sekitar 1,3 triliun USD, naik sekitar 60% secara tahunan; pada 2028 meningkat ke sekitar 2,0 triliun USD, naik sekitar 42%. Diukur dari kapasitas, deployment baru pusat data AI diperkirakan masing-masing sekitar 20GW pada 2026, 35GW pada 2027, dan 57GW pada 2028.

Secara lebih rinci, Broadcom memberikan panduan bahwa klien mereka akan menyebar kapasitas terkait AI sebesar 10GW dan 20GW masing-masing pada tahun fiskal 2027 dan 2028; Nvidia menyatakan bahwa setiap GW sistem Blackwell setara dengan pendapatan sekitar 2,5 miliar USD, sementara arsitektur Rubin generasi berikutnya angka ini akan naik menjadi sekitar 4 miliar USD; AMD memperkirakan peluang pendapatan setiap GW berada pada kisaran 1,5 hingga 2 miliar USD. Goldman Sachs menggabungkan data ini, dan memperkirakan biaya pengeluaran modal awal rata-rata per GW sekitar 4,2 miliar USD, yang juga menjadi salah satu asumsi inti dalam kerangka kerja ROIC mereka.

Inti dari kerangka ROIC Goldman Sachs adalah mengkuantifikasi berapa pendapatan yang perlu diciptakan enam penyedia cloud super besar agar investasi AI pada "fase kedua" mereka dapat mencapai tolok ukur pengembalian.

Dalam hal asumsi utama, Goldman Sachs menetapkan ambang ROIC tolok ukur sebesar 15% pengembalian tahunan, menggunakan rata-rata pengeluaran modal tahunan 2026-2027 sebagai basis, dan menggunakan laba operasional bersih setelah pajak (NOPAT) 2028-2030 sebagai pengukuran pengembalian. Biaya pengeluaran modal awal per GW diasumsikan seragam sekitar 4,2 miliar USD, dengan sekitar 70% untuk "kapasitas komputasi" (server, chip, perangkat keras jaringan), dan sekitar 30% untuk "shell" (tanah, bangunan dan infrastruktur terkait). Untuk depresiasi, masa manfaat aset "kapasitas komputasi" diasumsikan 5 tahun, "shell" 15 tahun; biaya operasi dan pemeliharaan pusat data tahunan (listrik, tenaga kerja, dll) diasumsikan sekitar 836 juta USD per GW.

Berdasarkan asumsi di atas, hasil perhitungan kerangka kerja menunjukkan bahwa enam penyedia cloud super besar perlu meraih pendapatan kumulatif sekitar 1,42 triliun USD pada 2028-2030 untuk mencapai ambang ROIC 15%. Goldman Sachs juga menyediakan analisis sensitivitas: jika target ROIC berada pada rentang 0% hingga 30%, pendapatan kumulatif yang diperlukan berkisar sekitar 908 miliar hingga 1,89 triliun USD, dengan rata-rata pendapatan per GW per tahun antara 6,2 hingga 18,6 miliar USD.

Goldman Sachs secara tegas menyatakan, saat ini ROIC yang dicapai para penyedia cloud super besar atas pengeluaran modal mereka hampir pasti lebih tinggi dari ambang tolok ukur 15% tersebut, sehingga kerangka kerja ini bertujuan mengatasi kekhawatiran investor atas kemungkinan ROIC negatif.

Untuk mengaitkan ambang pendapatan abstrak di atas dengan permintaan nyata, Goldman Sachs menggunakan data backlog kontrak dari tiga penyedia cloud publik utama sebagai tolok ukurnya.

Menurut laporan Goldman Sachs, hingga kuartal kedua 2026, backlog pesanan gabungan AWS, Azure dan Google Cloud telah mencapai sekitar 1,69 triliun USD, naik sekitar 152% secara tahunan, dan meningkat sekitar 1,5 kali lipat dibanding awal 2026. Pihak manajemen masing-masing perusahaan menggarisbawahi bahwa keterbatasan suplai kapasitas menjadi kendala utama dalam memenuhi permintaan AI, itulah sebabnya mereka meningkatkan pengeluaran modal.

Goldman Sachs memperkirakan, untuk pengeluaran modal gabungan sekitar 1,22 triliun USD dari tiga perusahaan pada 2026-2027, dengan tolok ukur ROIC sebesar 15%, maka dibutuhkan pendapatan kumulatif sekitar 1,00 triliun USD selama 2028-2030. Angka tersebut hanya sekitar 59% dari total backlog pesanan saat ini sebesar 1,69 triliun USD. Goldman Sachs menambahkan, perbandingan ini didasarkan pada asumsi konservatif bahwa backlog tidak mengalami pertumbuhan selanjutnya, sedangkan dalam kenyataannya backlog terus tumbuh dua digit secara kuartalan.

Banyak manajemen penyedia cloud super besar secara terbuka menjamin prospek profitabilitas pengeluaran modal AI mereka.

Menurut laporan Goldman Sachs, Amazon dalam konferensi pendapatan kuartal kedua 2026 menyatakan bahwa pengeluaran modal AWS dan AI memiliki outlook pengembalian yang kuat dan jelas: titik impas server dan perangkat jaringan sekitar 3 tahun (umur pakai 5-6 tahun), artinya setelah impas masih ada 2-3 tahun periode penciptaan arus kas yang signifikan; sementara bangunan pusat data (shell) dapat digunakan selama lebih dari 30 tahun, mendukung 5-6 siklus ekonomi server. Oracle mengungkapkan dalam konferensi pendapatan kuartal keempat tahun fiskal 2026 bahwa steady-state ROIC dari proyek infrastruktur skala besar mereka berada di kisaran tinggi 20%-30%. Sedangkan SpaceX dalam Komunikasi Goldman Sachs Communacopia+ menyatakan pengembalian investasi modal AI saat ini dapat dicapai dalam waktu sekitar satu tahun.

Microsoft menekankan bahwa efisiensi ekonomi unit di bidang AI lebih baik dibandingkan tahap awal layanan cloud, mereka juga percaya margin kotor bisnis AI tidak menghadapi hambatan struktural dan berpotensi konvergen dengan margin cloud dalam jangka panjang. Banyak perusahaan juga menyoroti bahwa infrastruktur pusat data memiliki fleksibilitas tinggi dalam hal lokasi geografis, jenis perangkat keras, dan adaptasi beban kerja, sehingga dapat mengoptimalkan utilisasi dan mengurangi risiko terkunci ke teknologi tertentu.

Goldman Sachs percaya bahwa monetisasi kapasitas komputasi AI di masa depan akan berjalan di berbagai jalur, dan telah muncul bukti spesifik adanya percepatan permintaan saat ini.

Di kalangan korporasi, tiga penyedia cloud publik utama telah menaikkan harga untuk berbagai beban kerja dan layanan, dan dengan percepatan pembaruan kontrak, masih tersedia ruang untuk kenaikan harga lebih lanjut. Model monetisasi perusahaan mencakup beberapa level, dari layanan "bare metal" infrastruktur (seperti perjanjian lisensi kapasitas komputasi terbaru SpaceX) hingga layanan software end-to-end bagi korporat. Di sisi konsumen, jalur monetisasi dari pendapatan iklan (Meta, Alphabet, Amazon) adalah yang paling matang, sementara model-model baru seperti langganan dan komersialisasi agent AI juga sedang dieksplorasi. Goldman Sachs juga menyoroti peluncuran produk AI agent konsumen dari Meta, seperti Muse, yang berpotensi mendorong pergeseran paradigma AI dari percakapan ke aksi dan dalam jangka menengah-panjang mendongkrak kebutuhan kapasitas serta monetisasi terkait.

Dari sinyal sisi permintaan, pada konferensi Communacopia+ terbaru Goldman Sachs menemukan bahwa aplikasi AI perusahaan kini bergerak dari tahap eksperimental ke implementasi, pengembalian berbasis produktivitas menjadi semakin jelas, dan strategi korporat dari "maksimalisasi token" bergeser ke "optimasi token" yang membantu meningkatkan struktur pengembalian serta menjadi indikator awal percepatan pendapatan penyedia cloud super besar.