Sudah melakukan riset tentang saham AI akhir-akhir ini, dan jujur saja, kebanyakan orang melihat ini dengan cara yang salah. Semua orang terobsesi dengan siapa yang memenangkan perlombaan model AI, tetapi peluang nyata ada di perusahaan yang membangun infrastruktur yang dibutuhkan semua orang. Pikirkan tentang itu - Anda membutuhkan server, jaringan, keamanan, pengelolaan data. Ini adalah permainan alat dan perlengkapan yang benar-benar memiliki daya tahan.

Izinkan saya menjelaskan lima perusahaan yang menurut saya benar-benar dapat mengakumulasi kekayaan yang serius dari waktu ke waktu. Tidak satu pun dari mereka adalah nama-nama yang jelas sedang dipromosikan semua orang.

Pertama adalah Super Micro Computer (SMCI). Mereka pada dasarnya adalah tulang punggung pusat data AI - membangun server yang padat GPU dan sistem pendingin yang benar-benar diandalkan hyperscalers. Sahamnya turun sekitar 40-50% selama setahun terakhir, yang terdengar buruk sampai Anda menyadari permintaan pasar akhir untuk infrastruktur AI masih besar. Manajemen masih memandu pendapatan server AI mencapai puluhan miliar dolar. Itu adalah situasi di mana investor yang sabar dapat membeli pemimpin infrastruktur dengan diskon sementara pembangunan multi-tahun masih dalam tahap awal.

Lalu ada Arista Networks (ANET). Model AI tidak bergerak tanpa memindahkan jumlah data yang luar biasa, dan Arista menangani itu dengan switch Ethernet dan perangkat lunak jaringan mereka. Mereka baru saja melaporkan pertumbuhan pendapatan tahunan sekitar 28% dengan penjualan tahun 2025 mencapai sekitar 9 miliar. Bahkan lebih menarik - mereka menaikkan target jaringan AI mereka dari 1,5 miliar di 2025 menjadi sekitar 2,75 miliar di 2026 saja. Jika mereka terus mengompound pertumbuhan dua digit saat kluster AI menjadi lebih besar, ada potensi penciptaan kekayaan nyata di sini.

UiPath (PATH) berbeda - ini adalah platform otomatisasi alur kerja yang diam-diam menjadi permainan AI. Mereka mulai dari otomatisasi proses robotik tetapi sekarang mereka menambahkan generative AI di atasnya, membangun robot perangkat lunak yang benar-benar memahami dokumen dan memicu proses kompleks. Teorinya sederhana: kebanyakan perusahaan tidak akan membangun agen AI mereka sendiri dari awal. Mereka akan menggunakan vendor yang sudah terintegrasi dalam alur kerja mereka. UiPath bisa menjadi vendor tersebut. Meskipun turun dua digit persen tahun ini, saya rasa penurunan itu berlebihan - ini didorong oleh ekspektasi pertumbuhan yang melambat dan penjualan perangkat lunak yang lebih luas, bukan karena ada yang secara fundamental rusak dengan cerita otomatisasi mereka.

Qualys (QLYS) berada di bidang keamanan siber, yang menjadi perlombaan AI tersendiri. Mereka menggunakan AI untuk benar-benar memprioritaskan apa yang penting daripada membanjiri tim keamanan dengan peringatan. Seiring menyebarnya AI, permukaan serangan bertambah, dan Qualys diposisikan untuk mendapatkan manfaat. Sahamnya turun lebih dari 13% awal tahun ini karena prospek yang lemah memproyeksikan pertumbuhan 7-8% dibandingkan 10% di 2025. Saya rasa itu sementara. Ekspektasi perusahaan awalnya terlalu tinggi, dan sekarang valuasinya benar-benar menarik.

Yang terakhir adalah Teradata (TDC). Ya, ini gaya lama, tetapi mereka telah membangun kembali diri mereka untuk era AI. Platform VantageCloud mereka memungkinkan perusahaan menarik data dari berbagai cloud ke satu tempat dan menjalankan model AI pada data yang bersih dan terorganisir. Sebelum AI bekerja, infrastruktur data harus kokoh. Teradata berusaha menjadi lapisan pusat itu. Pada bulan Februari, mereka melampaui pendapatan Q4 dengan 421 juta dolar, jauh di atas perkiraan, dan sahamnya melonjak hingga 42%. Bahkan setelah rally tersebut, saham ini diperdagangkan kurang dari 12 kali arus kas bebas dan sekitar 2 kali penjualan. Pasar masih menganggapnya undervalued.

Benang merah dari semua perusahaan saham AI ini adalah mereka tidak bertaruh pada siapa yang memenangkan perlombaan model. Mereka bertaruh pada infrastruktur yang mendukungnya - pendinginan, jaringan, otomatisasi, keamanan, pengelolaan data. Di situlah saya melihat potensi penggandaan nyata selama dekade berikutnya.