Jurang yang melebar antara biaya dan keuntungan

Masalah fundamentalnya, menurut Covello, adalah keterputusan yang semakin dalam antara triliunan dolar yang digelontorkan ke infrastruktur AI dan keuntungan riil yang dihasilkan. Beberapa faktor memperparah jurang ini:

• Tingkat pengembalian investasi (ROI) perusahaan nyaris nol: Data paling menyengat dalam analisis Covello adalah perkiraannya bahwa 95% organisasi yang berinvestasi di AI generatif belum melihat hasil investasi mereka, dengan banyak yang menghadapi kerugian finansial rata-rata $4,4 juta . Di level perusahaan, kasus bisnis AI bukan hanya belum terbukti—tapi malah aktif merugi.
• Adopsi konsumen yang "spektakuler" tapi tidak menghasilkan uang: Meskipun Covello mengakui bahwa adopsi konsumen untuk alat seperti ChatGPT sangatlah "spektakuler," ia buru-buru menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna berada di level gratis, menciptakan lonjakan pemakaian tanpa pendapatan yang sepadan bagi perusahaan penyedia layanan . Adopsi gratis ini tidak bisa menjadi model bisnis yang berkelanjutan.
• Ledakan ekonomi yang timpang: Secara historis, saat gelombang teknologi baru dimulai, pemasok "cangkul dan sekop" (infrastruktur) ikut berkembang bersama pelanggan mereka. Covello berpendapat ini tidak terjadi. Sebaliknya, hampir semua nilai ekonomi dari booming AI hanya ditangkap oleh satu segmen: perusahaan semikonduktor seperti Nvidia. Para raksasa teknologi dan penyedia cloud yang menjadi pelanggan utama chip-chip ini belum menunjukkan hasil apa pun dari belanja besar-besaran mereka . "Perusahaan chip seharusnya berkembang ketika pelanggan mereka berkembang," tulis Covello. "Mereka tidak seharusnya berkembang dengan mengorbankan pelanggan mereka" .
• Belanja karena FOMO, bukan permintaan fundamental: Belanja modal yang sangat besar—yang diproyeksikan Goldman Sachs akan melampaui $527 miliar dari perusahaan hyperscaler pada tahun 2026—tidak didorong oleh permintaan yang terbukti menguntungkan . Sebaliknya, ini adalah perebutan lahan yang dipicu oleh rasa takut ketinggalan (FOMO). Perusahaan terus berinvestasi karena risiko tertinggal jika AI akhirnya membuahkan hasil terasa lebih besar daripada risiko membuang modal sekarang. Ini menciptakan siklus belanja yang terputus dari realitas ekonomi saat ini .
• Teknologi yang tidak sesuai dengan banderol harganya: Inti dari skeptisisme Covello adalah kritik struktural terhadap teknologinya. Untuk membenarkan biaya pengembangan dan infrastruktur hampir $1 triliun, AI harus mampu memecahkan masalah yang kompleks dan bernilai tinggi. Covello berpendapat bahwa AI saat ini secara fundamental tidak dirancang untuk itu. Ia terjebak dalam sebuah paradoks: terlalu tidak bisa diandalkan (karena halusinasi) untuk memecahkan masalah rumit, namun terlalu mahal untuk menjadi pengganti hemat biaya untuk alur kerja yang sederhana dan bernilai rendah . Ia mengibaratkannya seperti "membangun reaktor nuklir untuk menyalakan pemanggang roti" .

Fase selanjutnya: Mengapa penyedia cloud lebih menarik daripada pembuat chip

Jika uang mudah tahap awal di semikonduktor sudah sepenuhnya diraup, di mana Covello melihat peluang? Perusahaannya kini merekomendasikan sebuah strategi relative-value trade: beralih dari saham semikonduktor ke tiga raksasa penyedia cloud hyperscale—Amazon, Microsoft, dan Alphabet (Google) .

Logikanya sederhana. Indeks Semikonduktor Philadelphia telah melonjak sekitar 150% dalam setahun terakhir, dengan para pembuat chip sudah memperhitungkan masa depan sempurna yang masih sulit dicapai oleh pelanggan mereka . Sebaliknya, skeptisisme pasar terhadap laba atas investasi AI telah menekan valuasi perusahaan cloud hyperscale, menciptakan apa yang dilihat Goldman sebagai titik masuk potensial .

Tesis investasi Covello untuk penyedia cloud ini unik karena tangguh dan mengidentifikasi dua jalur terpisah menuju kemenangan bagi investor :

1. Skenario optimistis: Jika AI akhirnya memberikan hasil yang dijanjikan, penyedia cloud akan menunjukkan laba atas investasi yang positif. Ini akan meredakan kecemasan investor dan berujung pada penilaian ulang valuasi saham mereka yang lebih tinggi.
2. Skenario pragmatis: Jika AI gagal menghasilkan keuntungan yang memadai, penyedia cloud akan terpaksa memangkas belanja modal mereka yang sangat besar. Pengurangan pengeluaran langsung ini akan mendongkrak arus kas bebas mereka secara dramatis, yang juga menguntungkan pemegang saham.

Risiko utama dari strategi ini adalah skenario ketiga yang lebih menyakitkan: bahwa penyedia cloud terus berbelanja besar-besaran tanpa pernah menunjukkan hasil yang jelas, hanya mengucurkan uang tunai dalam perlombaan senjata yang tak berujung .

Di luar chip dan cloud: Efek riak infrastruktur

Sementara kisah inti di pasar saham adalah tentang rotasi dari chip ke cloud, riset Goldman Sachs yang lebih luas menunjukkan bahwa super-siklus belanja modal AI sedang membentuk ulang peluang investasi di infrastruktur tradisional juga. Skala kebutuhan daya dan konektivitas AI yang luar biasa besar sedang memaksa percepatan perluasan industri-industri dasar, menciptakan peluang di sektor energi, transmisi listrik, dan infrastruktur pusat data . Bagian dari tesis ini tidak terlalu kontroversial, karena kebutuhan akan lebih banyak infrastruktur fisik untuk menyalakan dan menampung AI adalah konsekuensi langsung dan terukur dari pembangunan yang sedang berlangsung.

Pesan utama Jim Covello adalah bahwa investor perlu melihat melampaui kegaduhan dan mengikuti gravitasi finansial. Selama bertahun-tahun, semua gravitasi itu menarik keuntungan ke arah silikon. Taruhannya sekarang adalah bahwa fase berikutnya dari siklus ini akan mulai menarik nilai kembali ke arah platform perangkat lunak yang pada akhirnya harus membuat teknologi ini menghasilkan uang.

Jurang yang melebar antara biaya dan keuntungan

Masalah fundamentalnya, menurut Covello, adalah keterputusan yang semakin dalam antara triliunan dolar yang digelontorkan ke infrastruktur AI dan keuntungan riil yang dihasilkan. Beberapa faktor memperparah jurang ini:

• Tingkat pengembalian investasi (ROI) perusahaan nyaris nol: Data paling menyengat dalam analisis Covello adalah perkiraannya bahwa 95% organisasi yang berinvestasi di AI generatif belum melihat hasil investasi mereka, dengan banyak yang menghadapi kerugian finansial rata-rata $4,4 juta . Di level perusahaan, kasus bisnis AI bukan hanya belum terbukti—tapi malah aktif merugi.
• Adopsi konsumen yang "spektakuler" tapi tidak menghasilkan uang: Meskipun Covello mengakui bahwa adopsi konsumen untuk alat seperti ChatGPT sangatlah "spektakuler," ia buru-buru menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna berada di level gratis, menciptakan lonjakan pemakaian tanpa pendapatan yang sepadan bagi perusahaan penyedia layanan . Adopsi gratis ini tidak bisa menjadi model bisnis yang berkelanjutan.
• Ledakan ekonomi yang timpang: Secara historis, saat gelombang teknologi baru dimulai, pemasok "cangkul dan sekop" (infrastruktur) ikut berkembang bersama pelanggan mereka. Covello berpendapat ini tidak terjadi. Sebaliknya, hampir semua nilai ekonomi dari booming AI hanya ditangkap oleh satu segmen: perusahaan semikonduktor seperti Nvidia. Para raksasa teknologi dan penyedia cloud yang menjadi pelanggan utama chip-chip ini belum menunjukkan hasil apa pun dari belanja besar-besaran mereka . "Perusahaan chip seharusnya berkembang ketika pelanggan mereka berkembang," tulis Covello. "Mereka tidak seharusnya berkembang dengan mengorbankan pelanggan mereka" .
• Belanja karena FOMO, bukan permintaan fundamental: Belanja modal yang sangat besar—yang diproyeksikan Goldman Sachs akan melampaui $527 miliar dari perusahaan hyperscaler pada tahun 2026—tidak didorong oleh permintaan yang terbukti menguntungkan . Sebaliknya, ini adalah perebutan lahan yang dipicu oleh rasa takut ketinggalan (FOMO). Perusahaan terus berinvestasi karena risiko tertinggal jika AI akhirnya membuahkan hasil terasa lebih besar daripada risiko membuang modal sekarang. Ini menciptakan siklus belanja yang terputus dari realitas ekonomi saat ini .
• Teknologi yang tidak sesuai dengan banderol harganya: Inti dari skeptisisme Covello adalah kritik struktural terhadap teknologinya. Untuk membenarkan biaya pengembangan dan infrastruktur hampir $1 triliun, AI harus mampu memecahkan masalah yang kompleks dan bernilai tinggi. Covello berpendapat bahwa AI saat ini secara fundamental tidak dirancang untuk itu. Ia terjebak dalam sebuah paradoks: terlalu tidak bisa diandalkan (karena halusinasi) untuk memecahkan masalah rumit, namun terlalu mahal untuk menjadi pengganti hemat biaya untuk alur kerja yang sederhana dan bernilai rendah . Ia mengibaratkannya seperti "membangun reaktor nuklir untuk menyalakan pemanggang roti" .

Fase selanjutnya: Mengapa penyedia cloud lebih menarik daripada pembuat chip

Jika uang mudah tahap awal di semikonduktor sudah sepenuhnya diraup, di mana Covello melihat peluang? Perusahaannya kini merekomendasikan sebuah strategi relative-value trade: beralih dari saham semikonduktor ke tiga raksasa penyedia cloud hyperscale—Amazon, Microsoft, dan Alphabet (Google) .

Logikanya sederhana. Indeks Semikonduktor Philadelphia telah melonjak sekitar 150% dalam setahun terakhir, dengan para pembuat chip sudah memperhitungkan masa depan sempurna yang masih sulit dicapai oleh pelanggan mereka . Sebaliknya, skeptisisme pasar terhadap laba atas investasi AI telah menekan valuasi perusahaan cloud hyperscale, menciptakan apa yang dilihat Goldman sebagai titik masuk potensial .

Tesis investasi Covello untuk penyedia cloud ini unik karena tangguh dan mengidentifikasi dua jalur terpisah menuju kemenangan bagi investor :

1. Skenario optimistis: Jika AI akhirnya memberikan hasil yang dijanjikan, penyedia cloud akan menunjukkan laba atas investasi yang positif. Ini akan meredakan kecemasan investor dan berujung pada penilaian ulang valuasi saham mereka yang lebih tinggi.
2. Skenario pragmatis: Jika AI gagal menghasilkan keuntungan yang memadai, penyedia cloud akan terpaksa memangkas belanja modal mereka yang sangat besar. Pengurangan pengeluaran langsung ini akan mendongkrak arus kas bebas mereka secara dramatis, yang juga menguntungkan pemegang saham.

Risiko utama dari strategi ini adalah skenario ketiga yang lebih menyakitkan: bahwa penyedia cloud terus berbelanja besar-besaran tanpa pernah menunjukkan hasil yang jelas, hanya mengucurkan uang tunai dalam perlombaan senjata yang tak berujung .

Di luar chip dan cloud: Efek riak infrastruktur

Sementara kisah inti di pasar saham adalah tentang rotasi dari chip ke cloud, riset Goldman Sachs yang lebih luas menunjukkan bahwa super-siklus belanja modal AI sedang membentuk ulang peluang investasi di infrastruktur tradisional juga. Skala kebutuhan daya dan konektivitas AI yang luar biasa besar sedang memaksa percepatan perluasan industri-industri dasar, menciptakan peluang di sektor energi, transmisi listrik, dan infrastruktur pusat data . Bagian dari tesis ini tidak terlalu kontroversial, karena kebutuhan akan lebih banyak infrastruktur fisik untuk menyalakan dan menampung AI adalah konsekuensi langsung dan terukur dari pembangunan yang sedang berlangsung.

Pesan utama Jim Covello adalah bahwa investor perlu melihat melampaui kegaduhan dan mengikuti gravitasi finansial. Selama bertahun-tahun, semua gravitasi itu menarik keuntungan ke arah silikon. Taruhannya sekarang adalah bahwa fase berikutnya dari siklus ini akan mulai menarik nilai kembali ke arah platform perangkat lunak yang pada akhirnya harus membuat teknologi ini menghasilkan uang.