BIS Soroti Risiko Stabilitas Keuangan di Balik Ledakan Investasi AI

AI dapat meningkatkan produktivitas secara signifikan, tetapi manfaat ekonomi itu tidak menghapus risiko keuangan dari cara infrastrukturnya dibangun. Itulah inti peringatan Pablo Hernández de Cos, general manager Bank for International Settlements (BIS): belanja modal, utang, dan komitmen antarkorporasi yang bergerak lebih cepat daripada pendapatan yang berkelanjutan dapat menciptakan siklus investasi yang rapuh. 17

Skalanya sudah menjadi isu ekonomi dan keuangan global

BIS memperkirakan lima perusahaan teknologi terbesar dunia akan menginvestasikan lebih dari US$1 triliun untuk AI sepanjang 2025 dan 2026. Pada skala tersebut, persaingan membangun kapasitas komputasi, pusat data, dan infrastruktur pendukung bukan lagi semata cerita industri teknologi; dampaknya dapat menjalar ke investasi, kondisi pembiayaan, dan pasar keuangan secara lebih luas. 1

BIS tidak menyatakan setiap dolar belanja AI pasti sia-sia. Kekhawatirannya adalah persaingan yang sangat ketat dapat mendorong perusahaan mengunci komitmen modal terlalu dini, saat kepastian pendapatan masa depan dari layanan AI masih terbatas. Riset BIS menyebutnya sebagai perlombaan investasi, ketika struktur pembiayaannya sendiri dapat menambah kerentanan. 14

Utang dan private credit menaikkan risiko

Menurut Hernández de Cos, pengembangan AI pada tahap awal terutama didanai dari sumber internal perusahaan dan ekuitas. Kini, investasi AI yang membengkak semakin bergantung pada pembiayaan eksternal, kerap dari perusahaan private credit atau kredit swasta. 25

Perubahan ini membuat skenario buruk menjadi lebih berat. Jika pendapatan atau imbal hasil AI tidak memenuhi ekspektasi, peminjam tetap wajib membayar utangnya. BIS memperingatkan investasi yang ditopang utang dapat memaksa penjualan aset khusus secara terburu-buru ketika terjadi kemerosotan—terutama karena aset seperti infrastruktur komputasi dan pusat data mahal, dibuat untuk kebutuhan tertentu, serta tidak selalu mudah dialihkan penggunaannya. 14

Private credit memang memperluas akses pendanaan di luar pinjaman bank atau pasar obligasi publik. Namun, perannya yang makin besar membuat pengawas perlu mengetahui dengan jelas siapa yang pada akhirnya menanggung eksposur tersebut. Persoalannya bukan keberadaan kredit swasta, melainkan apakah tingkat utang, agunan, dan keterkaitan kewajiban dapat dinilai sebelum tekanan terjadi.

Pembiayaan sirkular: ketika peran perusahaan saling bertumpuk

BIS menyoroti risiko dari kepemilikan silang dan pengaturan lain yang menghubungkan produsen cip, hyperscaler—perusahaan komputasi awan berskala sangat besar—perusahaan AI, serta penyedia infrastruktur. Keterkaitan itu dapat berbentuk investasi ekuitas maupun komitmen bisnis yang saling mendukung ekspansi pihak-pihak terkait. 1425

Skema semacam ini bisa mempercepat pembangunan infrastruktur. Namun, risikonya juga menjadi lebih sulit dilacak. Ketika perusahaan yang sama secara bersamaan menjadi pemasok, investor, pelanggan, dan penyedia pembiayaan, penurunan ekspektasi permintaan AI dapat menghantam beberapa neraca sekaligus. BIS memperingatkan bahwa utang dan kepemilikan sirkular menambah kerapuhan keuangan serta membuat kemungkinan terjadinya bust—koreksi atau kejatuhan tajam—lebih besar. 14

Bagi investor dan pengawas, pertanyaan utamanya sederhana: siapa yang menanggung rugi jika arus kas AI yang diharapkan tidak terwujud? Struktur yang kurang transparan dapat menunda jawaban atas pertanyaan itu dan meningkatkan risiko penyesuaian harga berlangsung tidak tertib.

Valuasi tinggi dan bahaya asumsi yang terlalu jauh

Valuasi tinggi bukan bukti otomatis bahwa AI berada dalam gelembung, dan bukan pula alasan untuk menafikan nilai ekonomi AI. Namun, valuasi yang tinggi membuat pasar lebih sensitif terhadap perubahan ekspektasi. BIS menandai tingginya valuasi serta risiko komitmen investasi berlebihan apabila perusahaan dan investor terlalu jauh mengekstrapolasi laba AI di masa depan. 114

Paralel historisnya bukan berarti AI identik dengan mania teknologi di masa lalu. Pelajarannya adalah teknologi yang benar-benar transformatif pun pernah disertai pembangunan berlebihan, penggunaan utang, dan kerugian finansial sebelum manfaat ekonomi jangka panjangnya terlihat. Risiko yang relevan saat ini adalah ketidaksesuaian antara cepatnya modal digelontorkan sekarang dan waktu maupun besarnya arus kas yang kelak benar-benar tercipta.

Produktivitas mungkin naik, tetapi tidak terjadi otomatis

BIS tetap melihat peluang besar bagi AI untuk mendongkrak produktivitas. Akan tetapi, hasilnya tidak hanya bergantung pada kecanggihan model. Perusahaan perlu merombak proses kerja, berinvestasi pada sistem pendukung, dan mendorong penggunaan AI melampaui segelintir perusahaan terdepan. 17

Manfaat ekonomi yang lebih luas juga membutuhkan infrastruktur digital dan energi yang andal, tenaga kerja dengan keterampilan relevan, serta kemampuan perusahaan dan lembaga publik untuk menerapkan teknologi secara efektif. Dengan kata lain, belanja infrastruktur yang besar saja tidak menjamin pertumbuhan produktivitas akan dirasakan secara luas.

Dampak pekerjaan, pemerataan, dan ketahanan siber

BIS juga mengingatkan adanya biaya penyesuaian dalam ekonomi yang semakin digerakkan AI. Ketika alat AI yang lebih mampu digunakan untuk semakin banyak tugas dan pekerjaan, perpindahan atau penggantian tenaga kerja dapat meningkat. Masih belum pasti apakah pekerjaan baru dan kenaikan permintaan akan cukup untuk menutup dampak tersebut. 3

Karena itu, pelatihan ulang, pembelajaran sepanjang hayat, dan mobilitas pekerja menjadi bagian penting dari kebijakan ekonomi. Ada pula pertanyaan soal pemerataan: manfaat produktivitas berisiko terkonsentrasi pada perusahaan, pekerja, dan negara yang sudah memiliki akses lebih baik ke modal, komputasi, data, dan keterampilan.

Di sisi operasional, AI juga memunculkan risiko siber. Hernández de Cos mengatakan AI dapat memperbesar risiko model, perilaku yang bergerak serempak, dan rantai pengambilan keputusan yang tidak transparan di sektor keuangan. 18 Ketergantungan yang lebih luas pada sejumlah kecil penyedia cloud, model, dan cip juga dapat menciptakan titik kegagalan bersama. Tata kelola yang kuat, pengujian ketahanan, dan pengawasan manusia yang bermakna menjadi penting bersamaan dengan pemantauan risiko keuangan.

Apa yang perlu diawasi pembuat kebijakan

Pesan BIS adalah kewaspadaan, bukan penolakan terhadap investasi AI. Pembuat kebijakan perlu mendukung faktor yang membuat kenaikan produktivitas lebih mungkin terjadi—keterampilan, persaingan, infrastruktur, dan akses yang luas—sambil memantau utang, valuasi, serta keterkaitan tersembunyi dalam sistem keuangan. 1725

Kerja sama internasional juga penting karena rantai pasok AI, pasar modal, dan ancaman siber tidak mengenal batas negara. BIS memandang stabilitas keuangan sebagai barang publik global. Karena itu, pertukaran informasi dan pendekatan analitis bersama antara bank sentral, pengawas, dan regulator menjadi semakin penting. 21

Fase berikutnya dapat mengubah siapa yang menikmati hasilnya

Perubahan siklus investasi AI juga menjadi sumber risiko transisi. Goldman Sachs mencatat penerapan AI oleh perusahaan meningkat dan fokus mulai bergeser ke inference—penggunaan model yang sudah dilatih untuk menghasilkan keluaran—serta adopsi nyata oleh dunia usaha, setelah awal yang lambat. 32

Pergeseran itu tidak berarti belanja infrastruktur harus runtuh. Namun, pendapatan dan keuntungan akhirnya dapat tersebar secara berbeda ketika AI beralih dari fase membangun kapasitas menuju fase pemakaian. Bagi proyek dengan utang tinggi dan pemasok infrastruktur yang masuk pada tahap akhir siklus, perbedaan tersebut krusial.

Ekonomi AI tetap dapat tumbuh menguntungkan, tetapi sebagian pelaku masih dapat menjadi pihak yang kalah jika permintaan, harga, atau laju belanja modal berikutnya tidak sesuai dengan asumsi yang tertanam dalam pembiayaan saat ini. Peringatan BIS pada dasarnya mengajak pasar membedakan potensi jangka panjang AI dari ketahanan jalur pembiayaan yang dipakai untuk membangunnya. 1417