Belanja Infrastruktur AI Melonjak—Imbal Hasilnya Belum Terbukti

Investasi infrastruktur AI sedang berlangsung dalam skala luar biasa. Namun, besarnya pembangunan pusat data, chip, dan kapasitas komputasi belum dengan sendirinya membuktikan bahwa investasi itu akan menghasilkan imbal hasil yang memadai. Taruhannya bergantung pada dua hal: pendapatan dari layanan AI dan peningkatan produktivitas bagi perusahaan yang menggunakannya. Sejauh ini, buktinya beragam—dan angka-angka terbesar masih berupa proyeksi, bukan uang yang sudah dibelanjakan.

Seberapa besar pembangunan infrastruktur AI?

Menurut J.P. Morgan Asset Management, perusahaan cloud besar mengeluarkan belanja modal lebih dari US$400 miliar pada 2025 dan diperkirakan mendekati US$800 miliar pada 2026. Kenaikan ini menunjukkan pesatnya belanja tahunan, tetapi angkanya tidak bisa langsung disamakan dengan proyeksi kumulatif untuk beberapa dekade. 9

Dalam proyeksi dasar PwC, belanja modal pusat data global hingga 2050 diperkirakan mencapai US$31,6 triliun. Ini adalah perkiraan belanja di masa depan, bukan jumlah investasi yang sudah terealisasi. Reuters melaporkan bahwa PwC menilai skala pembangunan tersebut melampaui belanja pada masa ledakan rel kereta dan dotcom, bahkan setelah disesuaikan dengan inflasi. 111

Perkiraan kebutuhan investasi di Amerika Serikat juga sangat besar. Ekonom Stijn Van Nieuwerburgh memperkirakan investasi infrastruktur AI di AS dapat mencapai US$10,3 triliun selama 2025–2032, atau rata-rata sekitar 3,6% dari PDB per tahun dalam periode itu. Angka tersebut menggambarkan perkiraan kebutuhan investasi, bukan total belanja yang sudah dipastikan.

Pendapatan seperti apa yang bisa membenarkan investasi ini?

Analisis Bain pada 2025 memperkirakan bahwa memenuhi permintaan komputasi AI yang diperkirakan muncul pada 2030 akan membutuhkan pendapatan tahunan sekitar US$2 triliun untuk membiayai kapasitas komputasi. Bahkan setelah memperhitungkan penghematan terkait AI, Bain memperkirakan masih ada kesenjangan sekitar US$800 miliar per tahun. Angka-angka ini menggambarkan sebuah skenario, bukan kekurangan dana yang sudah terjadi.

Analisis Bain juga menyoroti tantangan bagi alasan ekonomi di balik investasi tersebut: peningkatan produktivitas di pasar yang sudah ada mungkin tidak cukup. Pendapatan tambahan bisa bergantung pada pemanfaatan dan pasar baru, misalnya robotika yang dipandu AI serta penemuan material untuk baterai dan semikonduktor. Semua itu berpotensi menjadi sumber nilai di masa depan, tetapi hasilnya belum terjamin. 1

Penting pula membedakan pendapatan yang muncul selama pembangunan infrastruktur dari imbal hasil yang diperoleh para penggunanya kelak. Belanja untuk chip, layanan cloud, dan pembangunan pusat data memang menghasilkan pendapatan bagi pemasok. Namun, hal itu belum membuktikan bahwa perusahaan pengguna AI akan memperoleh manfaat yang cukup besar untuk terus membayar layanan infrastruktur pada laju saat ini.

Apakah peningkatan produktivitas sudah terlihat?

Ada tanda-tanda bahwa AI mulai menghasilkan pendapatan, tetapi juga alasan untuk berhati-hati. J.P. Morgan melaporkan pertumbuhan pendapatan cloud yang cepat. Namun, rata-rata pertumbuhan produktivitas tenaga kerja AS dalam tiga kuartal terakhir hanya sekitar 1,3%—laju yang dinilai masih sejalan dengan produktivitas yang relatif rendah pada 2010-an, bukan percepatan yang jelas akibat AI. 915

Laporan Reuters tentang pengalaman perusahaan menemukan bahwa banyak bisnis masih kesulitan memperoleh imbal hasil yang berarti dari investasi AI mereka. Dalam survei yang dikutip, 15% responden pada satu survei eksekutif mengatakan AI meningkatkan margin laba selama setahun sebelumnya. Dalam survei lain, 5% responden mengatakan mereka telah melihat manfaat AI yang meluas. Hasil ini berasal dari survei tertentu pada periode tertentu, bukan gambaran lengkap seluruh bisnis, tetapi menunjukkan jarak antara ekspektasi luas dan imbal hasil yang sudah terbukti.

Mungkinkah manfaatnya baru terasa dalam beberapa dekade?

Imbal hasil yang datang terlambat tetap mungkin terjadi, tetapi itu bukan jaminan bahwa investasi hari ini pada akhirnya akan menguntungkan. Diane Coyle pernah mencatat bahwa dampak teknologi transformatif terdahulu terhadap produktivitas dapat membutuhkan waktu sekitar 10 hingga 50 tahun untuk muncul. Perbandingan sejarah itu menjadi alasan agar teknologi tidak hanya dinilai dari hasil paling awalnya—bukan jadwal pasti bagi dampak AI. 8

Persoalan pembiayaan dalam waktu dekat tetap penting. Perkiraan Van Nieuwerburgh menunjukkan kebutuhan investasi yang besar sebelum manfaat bagi perekonomian secara keseluruhan dapat dipastikan. Sementara itu, kesenjangan pendapatan yang dihitung Bain bergantung pada asumsi mengenai permintaan komputasi, biaya, dan penghematan di masa depan. Kedua angka tersebut membantu menggambarkan besarnya taruhan, bukan memastikan keberhasilan atau kegagalan.

Intinya

Belanja infrastruktur AI diproyeksikan mencapai skala yang, dalam perbandingan PwC, melampaui pembangunan rel kereta dan ledakan dotcom terdahulu. Sementara itu, belanja tahunan perusahaan cloud besar sudah meningkat tajam. Agar komitmen sebesar ini layak, AI perlu menghasilkan pendapatan berkelanjutan dan manfaat yang melampaui perusahaan penjual infrastruktur—antara lain melalui peningkatan produktivitas dan terbentuknya pasar baru.

Bukti yang tersedia belum memastikan apakah imbal hasilnya akan cukup besar atau seberapa cepat manfaat itu akan muncul. Pertumbuhan pendapatan cloud menjadi sinyal positif, tetapi data produktivitas terbaru dan survei bisnis belum menunjukkan imbal hasil ekonomi yang meluas pada skala yang tersirat dalam proyeksi investasi. 915