Saya mengikuti langkah Nvidia cukup dekat, dan ada sesuatu yang penting sedang berubah dalam bagaimana pasar chip kecerdasan buatan secara keseluruhan berkembang saat ini.

Selama bertahun-tahun, Nvidia unggul dengan chip GPU yang dirancang untuk kekuatan pelatihan mentah—anggap saja seperti mesin drag race. Tapi inilah yang berubah: industri beralih keras ke inference, dan itu adalah permainan yang sama sekali berbeda. Inference membutuhkan efisiensi dan penalaran berkelanjutan, bukan hanya tenaga kuda maksimum. Ini lebih seperti menavigasi jalan pegunungan daripada melaju lurus.

Rubin adalah jawaban Nvidia terhadap perubahan ini, dan ini bukan sekadar chip lain. Ini sebenarnya sebuah platform lengkap—enam komponen yang bekerja sama sebagai superkomputer AI, menggabungkan CPU, GPU, perangkat jaringan. Server Vera Rubin NVL72 dapat melakukan komputasi inference hanya dengan 10% biaya per token dibandingkan flagship Blackwell mereka saat ini. Itulah efisiensi yang membuat pembeli perusahaan bersemangat.

Yang luar biasa adalah bahwa hyperscaler sudah mulai antre. Nvidia menyebutkan pada bulan November bahwa mereka memiliki $500 miliar dolar dalam pesanan hingga 2026, dan angka itu kemungkinan terus meningkat. Setiap perusahaan AI besar berencana menghabiskan bahkan lebih banyak tahun ini, yang menunjukkan permintaan chip kecerdasan buatan tidak melambat—hanya berubah bentuk.

Wall Street cukup optimis tentang ini. Analis memproyeksikan pendapatan melonjak dari $187 miliar menjadi sekitar $327 miliar tahun fiskal ini, lalu naik ke $419 miliar tahun depan. Nvidia juga memiliki rekam jejak mengalahkan perkiraan secara konsisten, jadi angka sebenarnya bisa jauh lebih tinggi.

Sekarang, pertanyaan valuasi. Saham diperdagangkan sekitar 25 kali lipat penjualan saat ini, yang terlihat mahal sampai kita melihat gambaran besar. Pada pendapatan yang diproyeksikan tahun depan, itu turun menjadi 11 kali lipat penjualan. Itu perbedaan yang berarti jika eksekusi tetap sesuai rencana.

Tapi ada risiko nyata. Nvidia sangat bergantung pada basis pelanggan yang terkonsentrasi—jika satu atau dua hyperscaler mengurangi pengeluaran, perkiraan tersebut bisa berubah dengan cepat. Selain itu, kompetisi semakin memanas. Broadcom sudah berhasil dengan solusi chip kecerdasan buatan kustom untuk beberapa pemain, dan yang lain juga membangun alternatif.

Kesepakatannya tampaknya Nvidia tetap dominan dalam jangka panjang karena basis terpasang dan pertumbuhan keseluruhan di AI. Tapi banyak investor pintar menunggu panggilan pendapatan untuk melihat apa yang dikatakan manajemen tentang prospek sebelum mengambil langkah. Menurut saya masuk akal—tidak perlu terburu-buru saat momentum sebesar ini sudah dihargai.