Perhitungan Goldman Sachs untuk taruhan besar pada kekuatan komputasi AI: Enam raksasa teknologi perlu menghasilkan tambahan 1,42 triliun dolar AS pada 2028-2030 untuk mempertahankan ROIC 15%
Baru-baru ini, Goldman Sachs merilis laporan riset industri teknologi Amerika Serikat yang menghitung skala ekonomi AI yang dibutuhkan untuk membuktikan kewajaran ROIC dari belanja modal AI oleh penyedia cloud skala besar.
Aplikasi Keuangan Zhihui memperoleh informasi bahwa Goldman Sachs baru-baru ini merilis laporan riset industri teknologi Amerika Serikat, dengan menghitung skala ekonomi AI yang diperlukan untuk menjamin kelayakan ROIC belanja modal AI oleh penyedia cloud hyperscale, menyoroti kontroversi inti pasar: Apakah belanja modal besar-besaran untuk kekuatan komputasi AI oleh penyedia cloud hyperscale utama di Amerika bisa memperoleh pengembalian investasi yang masuk akal di masa depan. Laporan ini membangun kerangka kerja kuantitatif untuk melakukan stress test imbal hasil investasi kekuatan komputasi pada tahun 2026-2027 enam perusahaan—Google, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX—memberikan tolok ukur profitabilitas bagi prospek investasi infrastruktur AI.
Goldman Sachs berpendapat, menghadapi ledakan permintaan kekuatan komputasi akibat meningkatnya konsumsi Token model besar, intensitas modal di antara para penyedia cloud hyperscale Amerika mengalami perubahan drastis, menyesuaikan diri dengan transformasi industri di bidang kekuatan komputasi. Gelombang investasi besar-besaran usaha ini, di satu sisi berasal dari sinyal permintaan nyata saat ini (pasar sedang mengalami ketidakseimbangan permintaan dan pasokan), di sisi lain juga untuk memenuhi kebutuhan kekuatan komputasi pelanggan utama selama beberapa tahun ke depan.
Melihat pasar tahun ini, terutama dikaitkan dengan musim laporan keuangan kuartal kedua yang baru saja berakhir, pemahaman pasar terhadap tema ini sudah berkembang secara signifikan. Dari data laporan keuangan dan pernyataan manajemen, para investor secara bertahap mencapai dua konsensus:
(a) Penyedia cloud hyperscale mampu mengandalkan belanja modal tahap awal (2023-2025) untuk memperoleh pengembalian investasi yang mengesankan, bahkan melebihi ekspektasi, melalui pendapatan tambahan dan arus kas operasional;
(b) Dipicu oleh kekurangan pasokan kekuatan komputasi dan percepatan permintaan akhir, penyedia cloud sedang memulai siklus belanja modal baru (2026-2027), dan harga layanan kekuatan komputasi saat ini jauh lebih tinggi daripada asumsi harga patokan jangka panjang bank tersebut.
Oleh sebab itu, dalam beberapa bulan terakhir, fokus perdebatan pasar telah beralih ke isu jangka lebih panjang: Berapa pengembalian investasi yang dapat dihasilkan dari belanja modal ronde 2026-2027 pada periode 2028-2030 di masa mendatang? Dan bagaimana tingkat ROIC yang dicapai dari belanja modal tahap awal dapat menjadi tolok ukur perbandingan?
Goldman Sachs dalam laporan ini membangun sebuah kerangka analisis untuk menghitung seberapa besar pasar AI yang harus dihasilkan agar penyedia cloud hyperscale Amerika dapat memperoleh tingkat pengembalian investasi (ROIC) patokan dari belanja modal saat ini. Analisis inti adalah menghitung berapa ambang pendapatan yang harus dicapai agar investasi kekuatan komputasi AI tahap kedua (2026-2027) oleh penyedia cloud hyperscale utama Amerika menghasilkan ROIC tahunan 15%.
Berdasarkan serangkaian asumsi: investasi rata-rata pendahuluan sekitar $42 miliar per gigawatt (GW) kekuatan komputasi; 70% belanja modal diarahkan pada perangkat keras kekuatan komputasi, 30% untuk infrastruktur gedung data center; menggunakan kebijakan depresiasi konservatif, ditambah dengan asumsi biaya operasional berkelanjutan, dan lain-lain. Hasil perhitungannya menunjukkan enam penyedia cloud hyperscale besar Amerika (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX) harus menghasilkan total pendapatan kumulatif sekitar $1,42 triliun pada 2028-2030 (setara dengan pendapatan sekitar $11,6 miliar per GW per tahun), untuk melewati ambang ROIC 15%.
Meski ekspansi belanja modal jangka pendek akan menekan kinerja pengembalian sesaat (kinerja jangka pendek akan terbebani), bank ini berpendapat, tingkat ROIC dari belanja modal ini tetap menarik dan akan terealisasi secara bertahap pada laporan keuangan menengah dan panjang. Dengan kata lain, tekanan pengembalian jangka pendek adalah konsekuensi alami dari siklus investasi besar-besaran di depan, dan bukan berarti model bisnis AI itu sendiri memiliki cacat struktural.
Pada berbagai laporan sebelumnya tentang ekonomi Token, prospek pengembangan AI sisi konsumsi, serta lintasan AI kelas perusahaan, bank ini telah menjelaskan: pergeseran pangsa pasar dan penurunan harga Token justru akan meningkatkan penetrasi AI, mendorong perluasan skenario penggunaan kekuatan komputasi di sisi konsumen maupun perusahaan. Fokus pasar saat ini tertuju pada evolusi penyedia model dasar AI terdepan—termasuk pangsa pasar dan kemampuan penetapan harga kekuatan komputasi terhadap model sumber terbuka. Tetapi dari sudut pandang bank ini, struktur perbandingan biaya-manfaat kekuatan komputasi-lah yang menentukan skala dan batas pertumbuhan ekonomi AI secara keseluruhan.
Di pasar, berbagai jenis agent cerdas dengan model dan tingkatan kemampuan berbeda akan tersebar sepanjang kurva biaya-manfaat, membuka ragam skenario aplikasi dari “kecerdasan komoditas murah (bertekanan deflasi harga tinggi)” hingga kecerdasan mutakhir premium (memiliki daya tahan harga lebih kuat), yang secara keseluruhan akan menopang investasi modal saat ini oleh penyedia infrastruktur kekuatan komputasi.
Ringkasnya, tidak semua Token memiliki manfaat bisnis yang seragam, dan setiap belanja modal pun belum tentu mendapatkan pengembalian yang sama. Namun secara umum, dengan memperhitungkan ruang pasar yang luas 3-5 tahun ke depan, bank ini tetap meyakini, investasi modal yang terealisasi dalam 18 bulan ke depan secara keseluruhan dapat memperoleh tingkat pengembalian yang baik.
Hal ini juga dibuktikan dalam Konferensi Teknologi Goldman Sachs Communacopia, di mana perusahaan peserta menyampaikan tiga sinyal:
(a) Industri telah beralih dari tahap eksplorasi AI ke tahap implementasi aktual;(b) Pengembalian dari peningkatan efisiensi dan siklus iterasi produk sedang mempercepat;(c) Perusahaan kini berfokus dari sekadar mengejar skala konsumsi Token ke optimasi rasio input-output Token, demi memperbaiki tingkat pengembalian usaha, yang juga menandakan tingkat penetrasi AI di perusahaan akan terus meningkat (adopsi AI di perusahaan akan langsung mendorong pendapatan perusahaan cloud serta pertumbuhan laba operasi yang berkaitan dengan belanja modal awal).
Di luar itu, belakangan ini berbagai produk AI agent untuk konsumen resmi dirilis (terutama Muse dari Meta), AI sisi konsumen sedang mengalami pergeseran paradigma: dari produk interaksi berbasis percakapan, beralih ke produk yang digerakkan eksekusi oleh agent cerdas. Ekspansi skala agent platform seperti ini (kemungkinan besar perusahaan besar lain juga akan mengikuti membangun platform AI konsumen) akan meningkatkan permintaan kekuatan komputasi dalam jangka menengah-panjang; model monetisasi pendukung juga secara bertahap akan diterapkan, mencakup langganan, iklan, e-commerce, dll., dan batas-batas beberapa model bisnis ini juga terus menyatu dan akan menjadi pendorong utama pertumbuhan pendapatan di masa mendatang.
Disclaimer: Konten pada artikel ini hanya merefleksikan opini penulis dan tidak mewakili platform ini dengan kapasitas apa pun. Artikel ini tidak dimaksudkan sebagai referensi untuk membuat keputusan investasi.
Kamu mungkin juga menyukai
Kepala Meta AI Alexandr Wang: Mengapa Saya Membuat Muse
Muse meraih 2,8 juta unduhan dalam 12 hari setelah peluncuran, melampaui kinerja ChatGPT pada periode yang sama, dan mencatatkan rekor harian 264 ribu unduhan di Amerika Serikat—Meta pun mengalami lonjakan nilai pasar sebesar 234 miliar dolar. Di balik fenomena ini, terdapat surat terbuka dari Chief AI Officer Alexandr Wang yang membahas "kerinduan manusia," serta akuisisi Meta senilai 14,3 miliar dolar yang dulu diejek sebagai "gila" oleh Mark Zuckerberg; kini, tampaknya itu adalah salah satu investasi talenta termurah dalam sejarah Silicon Valley.
UBS: Mempertahankan peringkat "netral" untuk Tesla (TSLA.US), target harga 385 dolar AS, narasi AI mendominasi logika penetapan harga saham
UBS memprediksi bahwa jumlah pengiriman global Tesla pada kuartal ketiga tahun 2026 (3Q26) diperkirakan sekitar 470.000 unit, turun 5% secara tahunan dan turun 1% secara kuartalan.
Gelombang AI bertahan menghadapi "imbal hasil obligasi AS 5%"! Nasdaq mencapai rekor baru memperkuat pola "80/20", Wall Street mengevaluasi ulang rasio saham dan obligasi
Imbal hasil obligasi pemerintah AS tenor 30 tahun sempat menyentuh sekitar 5,53%, tertinggi sejak tahun 2004, sementara harga minyak Brent masih berada di atas $100 per barel. Aset berisiko kembali bertahan menghadapi tekanan, mencerminkan bahwa para investor masih percaya bahwa komersialisasi aplikasi AI dan pertumbuhan keuntungan perusahaan dapat mengimbangi dampak kenaikan biaya pendanaan dan tingkat diskonto sampai batas tertentu.
Infrastruktur AI menghadapi "tembok"! Marvell: koneksi tembaga dan hambatan memori menjadi kunci ekspansi daya komputasi tahap berikutnya
Kompetisi kekuatan AI sedang berkembang menjadi permainan sistem yang mencakup interkoneksi dan memori. Eksekutif Marvell menyatakan bahwa model inferensi telah mendorong pertumbuhan cache KV sekitar 10 kali lipat dalam sembilan bulan terakhir, memori dalam satu rak tunggal tidak lagi memadai, koneksi tembaga mendekati batas, sehingga interkoneksi optik dan ekspansi memori menjadi inti dari ekspansi kekuatan komputasi. Kustomisasi telah menjadi tren industri, Marvell memperoleh keuntungan melalui simulasi SerDes, memori jaringan fotonik, dan kustomisasi seluruh rantai koneksi.
