Saham chip anjlok lagi, "cerita hantu" AI terus bermunculan, pasar mulai menilai ulang?

Penulis: Li Dan, Ye Zhen, Wawasan Wall Street

Sektor perangkat keras AI telah mengalami penyesuaian selama dua hari berturut-turut, tetapi yang benar-benar menarik perhatian pasar bukanlah perusahaan chip itu sendiri, melainkan aksi terbaru dari dua perusahaan model AI besar.

Pada hari Rabu, ada laporan bahwa Meta sedang menjajaki komersialisasi kelebihan daya komputasi AI untuk pihak luar. Sehari kemudian, media melaporkan bahwa Anthropic sedang berdiskusi dengan Samsung Electronics untuk bekerja sama mengembangkan chip AI buatan sendiri, dan mempertimbangkan untuk menggunakan proses foundry 2 nanometer Samsung.

Dua berita ini tampaknya tidak terkait, tetapi bersama-sama menyentuh topik paling sensitif dalam rantai industri AI saat ini—apakah pengeluaran modal AI yang telah berkembang pesat selama dua tahun sedang memasuki fase baru?

Pasar memilih untuk melakukan re-pricing terlebih dahulu. Saham chip AS secara keseluruhan terus merosot tajam dalam dua hari terakhir. Indeks Semikonduktor Philadelphia (SOX) turun 11% pada hari Rabu dan Kamis, mencatat penurunan dua hari terbesar dalam sebulan.

Sektor peralatan semikonduktor yang paling sensitif terhadap siklus pengeluaran modal memimpin penurunan. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) semuanya turun lebih dari 10% pada hari Kamis di sesi perdagangan. Saham AS ASML, raksasa chip Eropa, sempat turun lebih dari 5% pada hari Kamis.

Marvell ditutup turun 9.84%, Arm turun 6.58%, Micron turun 5.49%, AMD turun 4.26%, Broadcom turun 2.41%, Nvidia relatif tahan terhadap penurunan tetapi masih ditutup turun 1.39%, TSMC ADR turun 2.27%.

Portofolio saham semikonduktor AI Goldman Sachs mengalami pukulan berat, mencatat kinerja dua hari terburuk sejak hari tarif.

Saham memori mengalami pukulan berat. Portofolio saham memori Goldman Sachs turun lebih dari 18% dalam dua hari terakhir, mencatat penurunan dua hari terbesar dalam 12 tahun.

Produsen penyimpanan SanDisk ambles lebih dari 14%, telah turun sekitar 27% dari titik tertinggi baru-baru ini, memasuki pasar bearish.

Dibandingkan dengan kinerja buruk penerima dana seperti chip, saham penyedia layanan cloud skala besar sebagai pihak pengeluaran dana mulai stabil.

Namun, banyak lembaga berpendapat bahwa kedua berita ini lebih merupakan katalis bagi pasar untuk meninjau kembali logika investasi AI, bukan pembalikan fundamental dalam prospek industri AI. Yang sebenarnya diperdagangkan pasar bukanlah 'apakah permintaan AI telah mencapai puncak', melainkan industri AI sedang beralih dari 'bersaing dalam pengeluaran modal' ke fase baru 'bersaing dalam efisiensi modal'.

Apa yang sebenarnya dikhawatirkan pasar bukanlah Anthropic membuat chip, melainkan logika pengeluaran modal AI mulai berubah

Selama dua tahun terakhir, sektor perangkat keras AI terus melonjak, dengan logika inti yang hampir tidak berubah: iterasi cepat model AI memicu ledakan permintaan daya komputasi, GPU mengalami kekurangan pasokan yang berkepanjangan, raksasa teknologi terus meningkatkan pengeluaran modal, yang pada gilirannya mendorong permintaan GPU, memori bandwidth tinggi (HBM), jaringan berkecepatan tinggi, pengemasan canggih, dan peralatan semikonduktor, membentuk 'siklus super pengeluaran modal AI' yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Logika ini tidak hanya mendorong Nvidia menjadi perusahaan dengan kapitalisasi pasar tertinggi di dunia, tetapi juga menjadikan produsen peralatan seperti Applied Materials, Lam Research, ASML Belanda, KLA, serta produsen memori seperti Micron Technology dan SanDisk sebagai pemenang terbesar di pasar modal.

Namun, dua berita yang muncul pada dua hari berturut-turut minggu ini membuat pasar mulai mendiskusikan secara serius: Jika industri AI mulai lebih memperhatikan efisiensi modal, bukan sekadar memperluas investasi, apakah siklus super pengeluaran modal ini akan memasuki fase baru?

Pada hari Rabu, ada laporan bahwa Meta sedang merencanakan untuk membangun bisnis komputasi awan AI, yang di masa depan dapat membuka model AI yang dihosting di infrastruktur Meta untuk pelanggan eksternal, atau secara langsung menyewakan kelebihan daya komputasi AI, untuk mewujudkan komersialisasi investasi infrastruktur AI senilai puluhan miliar dolar.

Kemudian, pada hari Kamis, beredar berita bahwa Anthropic sedang mendiskusikan pengembangan chip AI buatan sendiri.

Secara terpisah, kedua perusahaan mengambil jalur yang berbeda, tetapi jika digabungkan, keduanya menunjuk pada satu perubahan—perusahaan AI mulai berpikir tentang bagaimana meningkatkan pengembalian investasi dari infrastruktur yang sudah ada, bukan hanya terus memperluas pengeluaran modal.

Perubahan ekspektasi inilah yang memicu evaluasi ulang pasar terhadap logika perdagangan AI.

Chip buatan sendiri Anthropic, berarti perusahaan AI memasuki 'era optimalisasi biaya'?

Dibandingkan dengan kekhawatiran awal pasar tentang 'apakah chip buatan sendiri akan mengurangi pembelian GPU', yang lebih patut diperhatikan adalah logika bisnis di balik langkah Anthropic ini.

Laporan mengatakan bahwa Anthropic sedang berdiskusi dengan Samsung Electronics untuk mengembangkan chip khusus untuk pelatihan dan inferensi AI, saat ini masih dalam tahap awal.

Jika akhirnya dilanjutkan, Anthropic akan menjadi perusahaan model dasar lain yang merambah chip AI buatan sendiri, setelah Google, Amazon, Microsoft, dan Meta.

Ini tidak berarti meninggalkan GPU Nvidia, melainkan evolusi alami dari perkembangan industri AI.

Selama dua tahun terakhir, fokus persaingan perusahaan model besar adalah siapa yang bisa mendapatkan lebih banyak GPU dan membangun lebih banyak pusat data; namun seiring dengan terus membesarnya skala model, biaya pelatihan dan inferensi meningkat pesat. Cara menurunkan biaya per Token, meningkatkan utilitas daya komputasi, dan mengurangi ketergantungan pada pemasok tunggal mulai menjadi fokus persaingan baru.

ASIC yang dirancang untuk model tertentu dapat mencapai keseimbangan yang lebih baik antara kinerja, konsumsi energi, dan biaya. Ini juga menjadi alasan penting mengapa Google TPU, Amazon Trainium, dan Meta MTIA terus didorong dalam beberapa tahun terakhir.

Dalam pengertian ini, eksplorasi chip buatan sendiri oleh Anthropic lebih merupakan tanda penting dari industri AI yang beralih dari 'bersaing dalam investasi' ke 'bersaing dalam efisiensi', bukan pemotongan investasi AI.

Meta dan Anthropic, dua jalur berbeda menuju satu tujuan yang sama

Meta dan Anthropic mengambil strategi yang berbeda, tetapi tujuannya sangat sejalan.

Meta ingin menghasilkan pendapatan dari daya komputasi AI yang sementara menganggur, meningkatkan tingkat pengembalian dari pengeluaran modal puluhan miliar dolar; Anthropic berharap menurunkan biaya daya komputasi jangka panjang melalui chip khusus, meningkatkan kemandirian dalam infrastruktur.

Baik menjual kelebihan daya komputasi, maupun mengembangkan ASIC, pada dasarnya bukan untuk mengurangi investasi AI, melainkan mencari model bisnis AI yang lebih berkelanjutan.

Namun, bagi pasar modal, kedua berita ini rentan menimbulkan spekulasi lain: jika perusahaan AI mulai lebih memperhatikan efisiensi modal, apakah pembelian GPU, sewa komputasi awan, dan investasi pusat data baru di masa depan akan tetap mempertahankan pertumbuhan cepat seperti dua tahun terakhir?

Pasar pun mulai meninjau kembali apakah pengeluaran modal AI dapat terus mempertahankan ekspektasi yang hampir 'hanya naik tidak turun' sebelumnya.

Ini juga mengapa dalam penyesuaian pasar selama dua hari berturut-turut, yang mengalami penurunan terbesar bukanlah perusahaan model, melainkan perusahaan peralatan semikonduktor yang paling erat kaitannya dengan pengeluaran modal baru. Dibandingkan dengan produsen GPU dan memori, pesanan produsen peralatan seringkali lebih langsung mencerminkan rencana investasi masa depan pabrik wafer dan perusahaan chip, sehingga paling sensitif terhadap perubahan ekspektasi pengeluaran modal.

Lembaga: Pasar lebih seperti mengevaluasi ulang perdagangan AI, bukan menyangkal siklus super AI

Meskipun saham sektor semikonduktor telah disesuaikan selama beberapa hari terakhir, sebagian besar lembaga tidak menafsirkan kedua berita ini sebagai tanda penurunan permintaan AI.

Untuk Meta, banyak analis berpendapat bahwa menjual kelebihan daya komputasi lebih seperti mencari saluran komersialisasi untuk pengeluaran modal AI yang besar, sehingga meningkatkan keberlanjutan investasi masa depan dalam GPU, peralatan jaringan, pusat data, dan infrastruktur energi, bukan mengurangi pengeluaran modal.

Untuk Anthropic, lembaga secara umum berpendapat bahwa chip buatan sendiri sesuai dengan tren perkembangan jangka panjang perusahaan model AI besar. Meskipun semakin banyak perusahaan mulai mengadopsi ASIC, mereka masih perlu bergantung pada manufaktur proses canggih, HBM, interkoneksi berkecepatan tinggi, pengemasan canggih, dan pembangunan pusat data. Permintaan infrastruktur AI tidak akan hilang karenanya, tetapi mungkin dialokasikan kembali ke tautan yang berbeda.

Yang lebih penting, tingkat penetrasi aplikasi AI saat ini masih rendah. Para pelaku industri menunjukkan bahwa seiring dengan terus meningkatnya permintaan inferensi, konsumsi Token dan kebutuhan daya komputasi model besar masih jauh lebih tinggi dari perkiraan sebelumnya. Pembangunan infrastruktur AI masih memiliki siklus yang cukup panjang sebelum benar-benar matang.

Oleh karena itu, pasar minggu ini lebih seperti melakukan re-pricing sementara atas perdagangan AI setelah kenaikan historis.

Jika persaingan AI selama dua tahun terakhir adalah tentang 'siapa yang berinvestasi lebih banyak', maka sinyal yang dilepaskan oleh Meta dan Anthropic berarti industri AI memasuki fase baru—persaingan mulai beralih ke siapa yang dapat menghasilkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi untuk setiap dolar pengeluaran modal.

Bagi pasar, pergeseran ekspektasi ini sudah cukup menjadi katalis untuk penyesuaian sektor perangkat keras AI; tetapi bagi industri itu sendiri, ini belum tentu berarti akhir dari siklus super, sebaliknya mungkin berarti investasi infrastruktur AI mulai bergerak menuju tahap perkembangan yang lebih matang dan lebih menekankan pada penutupan siklus bisnis.