Goldman Sachs Peringatkan Pasar Saham AI US$27 Triliun Beralih dari Gelembung Valuasi ke 'Gelembung Laba'

Dalam serangkaian laporan riset yang dirilis pada Juni 2026, Goldman Sachs memberikan vonis yang bernuansa dan didorong oleh data mendalam mengenai kondisi saham AI. Temuan utama bank investasi ini: pasar AI tidak lagi sekadar terlalu mahal (overvalued)—pasar ini telah memasuki fase yang lebih berbahaya di mana risikonya bukan hanya gelembung valuasi, melainkan gelembung laba (earnings bubble).

Kesenjangan US$27 Triliun vs. US$9 Triliun

Angka yang paling mencolok dari analisis Goldman Sachs adalah skala besar perbedaan antara harga pasar dengan realitas ekonomi. Sejak November 2022, kapitalisasi pasar gabungan perusahaan-perusahaan terkait AI telah melonjak sekitar US$27 triliun. Namun, tolok ukur berbasis makroekonomi hanya menunjukkan sekitar US$9 triliun sebagai justifikasi ekonomi atas kenaikan tersebut. Celah sebesar US$18 triliun ini mengindikasikan bahwa harga saham saat ini sudah memperhitungkan tingkat adopsi dan profitabilitas AI yang jauh melampaui kemampuan ekonomi yang mendasarinya. Ini bukan pengamatan baru bagi bank tersebut; pada November 2025, tim strategi makro Goldman Sachs telah menandai adanya celah US$19 triliun antara kenaikan kapitalisasi pasar terkait AI dengan nilai sekarang (present discounted value) dari pendapatan modal AI generatif, yang mereka perkirakan sebesar US$8 triliun sebagai baseline.

Dari Gelembung Valuasi ke Gelembung Laba

Pergeseran konseptual paling penting dalam analisis Goldman Sachs Juni 2026 adalah evolusi risiko utama. Revisi laba ke atas untuk sementara telah meredakan kekhawatiran valuasi klasik. Namun, bank tersebut kini memperingatkan bahwa bahaya yang sesungguhnya adalah "gelembung laba": jika pertumbuhan laba mengecewakan, atau jika puncak siklus investasi tiba, pasar bisa beralih dari mengkhawatirkan kelipatan (multiple) yang tinggi menjadi menghadapi kenyataan bahwa laba itu sendiri tidak berkelanjutan. Implikasinya adalah sensitivitas investor terhadap perubahan narasi meningkat, dan harga sudah menyerap banyak ekspektasi optimistis.

Supercycle Belanja Modal US$5,3 Triliun

Goldman Sachs memperkirakan bahwa antara 2025 hingga 2030, perusahaan cloud berskala besar (hyperscalers) akan menghabiskan total US$5,3 triliun untuk infrastruktur AI dan pusat data. Bank tersebut menyebut ini sebagai supercycle belanja modal yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan memperingatkan bahwa gelombang belanja ini tidak hanya tidak berkelanjutan, tetapi secara aktif mengikis imbal hasil finansial dari perusahaan teknologi terbesar. Analis bank tersebut secara eksplisit menyatakan bahwa ekspektasi konsensus untuk belanja modal (capex) hyperscaler tahun 2027 "terlalu konservatif"—estimasi mereka sendiri menunjukkan belanja bisa mencapai sekitar US$1,1 triliun pada tahun 2027, dibandingkan dengan perkiraan Wall Street sekitar US$920 miliar, dengan skenario bullish mencapai US$1,4 triliun.

Kelemahan Mendasar di Ekonomi Non-AI

Pada 2 Juni 2026, trader Goldman Sachs, Lee Coppersmith, mengeluarkan peringatan keras: meskipun reli di level indeks tampak mulus, dinamika yang mendasarinya menjadi "semakin meresahkan." Ia mencatat bahwa taruhan pasar pada AI telah berevolusi dari yang didorong secara fundamental menjadi siklus referensi diri yang diperkuat oleh struktur pasar itu sendiri. Posisi semakin ramai (crowded), leverage lebih tinggi, dan konsentrasi lebih besar—namun biaya yang dibayar investor untuk melindungi diri dari risiko penurunan telah jatuh ke level terendah dalam sejarah. Dinamika ini menutupi kelemahan ekonomi yang lebih luas, menciptakan fondasi yang rapuh bagi reli.

Konsentrasi Semikonduktor: Garis Patahan Baru

Sektor semikonduktor telah menangkap bagian keuntungan AI yang tidak proporsional, dan Goldman Sachs menggambarkan konsentrasi ini sebagai sesuatu yang tidak berkelanjutan. Jim Covello, kepala riset di Goldman Sachs, terus berargumen bahwa 95% organisasi perusahaan menghasilkan ROI nol dari AI, dan bahwa konsentrasi keuntungan di perusahaan pembuat chip adalah kerapuhan struktural. Covello telah menunjukkan bahwa dalam banyak hal, perusahaan saat ini justru kehilangan lebih banyak uang untuk mengimplementasikan teknologi ini dibandingkan dua tahun lalu. Terlepas dari aksi jual saham semikonduktor oleh hedge fund baru-baru ini, eksposur terhadap saham AI dalam kerangka pelacakan TMT (Teknologi, Media, Telekomunikasi) Goldman Sachs tetap mendekati puncak sepanjang masa. Bank tersebut telah mengusulkan strategi perdagangan nilai relatif: ambil posisi beli (long) pada penyedia cloud hyperscaler dan timbang posisi jual (underweight) pada semikonduktor, dengan alasan bahwa pasar belum memperhitungkan risiko perlambatan belanja modal yang paling keras menghantam perusahaan chip.

Vonis: Tetap Investasi, tapi Lindungi Diri

Goldman Sachs tidak merekomendasikan untuk keluar dari saham AI. Sebaliknya, pesan inti bank tersebut adalah untuk tetap berinvestasi namun melakukan lindung nilai (hedge) terhadap risiko penurunan. Bank tersebut mencirikan aksi jual saham AI senilai US$1,3 triliun pada akhir Mei/awal Juni 2026 sebagai "stres test" daripada perubahan tren yang permanen, dan indikator sentimen gabungan mereka menunjukkan bahwa posisi belum terlalu ramai secara berbahaya. Di saat yang sama, Goldman Sachs menaikkan target S&P 500 akhir tahun mereka, sementara secara terpisah menandai bahwa aktivitas spekulatif yang berlebihan dan valuasi yang tinggi adalah dua risiko utama yang secara historis mengakhiri pasar bullish.

Sikap keseluruhan bank ini adalah "konstruktif terhadap ekuitas" dengan preferensi untuk mempertahankan eksposur AI, tetapi dengan kesadaran yang lebih tinggi akan risiko konsentrasi, meningkatnya volatilitas, dan kebutuhan akan perlindungan terhadap potensi perlambatan belanja modal atau kekecewaan laba. Pada intinya, Goldman Sachs memberi tahu investor untuk bersiap menghadapi pasar di mana narasi dapat berubah lebih cepat daripada fundamental—dan di mana risiko terbesar mungkin bukan karena salah membaca AI, tetapi karena terlalu terekspos ketika siklus berbalik arah.