Pasar Server AI Diproyeksi Tembus Rp20.460 Triliun pada 2030 Seiring Percepatan Infrastruktur Global

Sinyal permintaan bahkan lebih kuat dalam metrik yang berorientasi ke depan. Pesanan server AI selama kuartal tersebut mencapai $24,4 miliar, dan backlog AI perusahaan membengkak menjadi lebih dari $51,3 miliar . Backlog ini adalah indikator penting: ini mewakili kontrak yang sudah ditandatangani untuk server yang belum bisa dikirimkan, sebuah cerminan dari kendala pasokan di rantai semikonduktor dan pengemasan canggih. Para eksekutif Dell, dengan menyebut permintaan "tidak menunjukkan tanda-tanda melambat", memproyeksikan pendapatan dari server AI bisa mencapai $60 miliar untuk tahun fiskal yang berakhir Januari 2027, meningkat dari estimasi sebelumnya sebesar $50 miliar .

Operator Cloud dan Hiperskala: Blitz $100 Miliar+ dari China

Sementara penyedia cloud AS telah vokal tentang investasi AI mereka, skala dan kecepatan lonjakan belanja modal China telah menjadi salah satu kekuatan paling dahsyat dalam permintaan infrastruktur AI global.

Perusahaan induk TikTok, ByteDance, telah berkomitmen untuk menghabiskan antara $59 dan $74 miliar untuk belanja modal AI pada tahun 2026, dengan diskusi internal menargetkan angka yang bisa mencapai $100 miliar pada 2027 . Ini adalah peningkatan hampir tiga kali lipat dari belanja 2025-nya, yang sebagian besar didanai oleh perkiraan laba $50 miliar dari tahun sebelumnya . Rencana ByteDance saja menempatkannya setara dengan pengeluaran modal perusahaan teknologi terbesar AS.

Alibaba dan Tencent juga tidak tinggal diam. Alibaba memberi sinyal bahwa mereka kemungkinan akan melampaui target belanja modal tiga tahun awalnya sebesar 380 miliar yuan (US$56 miliar) untuk mendanai pembangunan pusat data AI . Dikombinasikan dengan komitmen Tencent, belanja modal AI mereka pada 2026 saja telah dilaporkan mencapai $52 miliar dan terus bertambah . TrendForce memproyeksikan delapan penyedia layanan cloud global teratas—termasuk Alibaba, Tencent, dan Baidu bersama Google, AWS, Meta, Microsoft, dan Oracle—akan menginvestasikan gabungan $710 miliar dalam belanja modal selama 2026, meningkat 61% dari tahun ke tahun .

Permintaan Inferensi: Ekonomi 140 Triliun Token China

Ilustrasi paling jelas tentang bagaimana permintaan infrastruktur AI terus bertambah datang dari konsumsi token China. Pada Maret 2026, kepala Administrasi Data Nasional China, Liu Liehong, mengatakan di Forum Pembangunan China bahwa panggilan token AI harian negara itu telah melampaui 140 triliun, naik dari hanya 100 miliar pada awal 2024—peningkatan 1.400 kali lipat hanya dalam dua tahun lebih . Pada akhir 2025, angkanya telah mencapai 100 triliun per hari, dan tumbuh 40% lagi pada kuartal pertama 2026 saja .

Perkiraan jangka panjang JPMorgan memberikan konteks yang lebih gamblang: bank tersebut memproyeksikan konsumsi token inferensi AI China akan tumbuh menjadi sekitar 390.000 triliun pada 2030, meningkat 370 kali lipat dari level 2025 . Angka 140 triliun saat ini membuat target tersebut tampak masuk akal jika tingkat pertumbuhan 40% per kuartal terus berlanjut.

Ini penting bagi infrastruktur karena melatih model mengonsumsi komputasi besar dalam satu waktu, tetapi menjalankan model itu untuk ratusan juta pengguna menciptakan basis permintaan server yang permanen dan terus bertambah. Setiap 140 triliun token harian membutuhkan armada fisik server inferensi, dan armada itu harus ditingkatkan seiring penggunaan.

Kendala Pasokan dan Efek Domino Semikonduktor

Wawasan kritis dari data saat ini adalah bahwa permintaan melampaui pasokan di setiap titik. Backlog Dell sebesar $51,3 miliar bukanlah masalah penjualan; ini adalah masalah pasokan. Tim Asia Goldman Sachs telah berulang kali menyesuaikan perkiraan pengiriman server AI-nya, dan kelangkaan GPU kelas atas dan ASIC yang terus-menerus tetap menjadi kendala utama yang diperkirakan akan membuat ketidakseimbangan pasokan-permintaan berlanjut hingga 2027 .

Goldman Sachs memperkirakan permintaan chip AI akan mencapai 10 juta, 14 juta, dan 17 juta unit masing-masing pada tahun 2025, 2026, dan 2027, dengan kontribusi ASIC khusus meningkat dari 38% menjadi 45% selama periode tersebut . Pergeseran ke ASIC adalah respons langsung terhadap ketatnya pasokan GPU, karena perusahaan seperti Google dan penyedia hiperskala China merancang chip mereka sendiri untuk mengamankan kapasitas komputasi.

Efeknya berjenjang ke hilir dengan cara yang mudah terlewatkan tetapi sulit dilebih-lebihkan. Setiap server AI membutuhkan kapasitor keramik multi-lapis (MLCC), IC manajemen daya, modul memori bandwidth tinggi (HBM), dan kapasitas pengemasan canggih yang jauh lebih banyak daripada server tradisional. Goldman Sachs mencatat bahwa volume server AI akan tumbuh sekitar 4,3 kali lipat antara 2025 dan 2030, yang menyiratkan peningkatan yang proporsional atau lebih besar dalam permintaan untuk pemasok komponen elektronik ini . Pembangunan server global secara bersamaan adalah pembangunan MLCC, HBM, dan chip daya global.

Gambaran Full-Stack

Titik-titik data tidak lagi berdiri sendiri-sendiri. Perkiraan pasar server $1,24 triliun adalah agregasi tingkat atas dari pembangunan yang terlihat di setiap ketinggian:

• Di lapisan perangkat keras, hasil dan backlog Dell menunjukkan bahwa bahkan integrator server terbesar pun tidak dapat mengimbangi pesanan.
• Di lapisan cloud, delapan operator terbesar dunia yang menginvestasikan lebih dari $710 miliar dalam satu tahun menunjukkan bahwa ini bukanlah gelembung spekulatif—ini adalah perlombaan senjata kapasitas.
• Di lapisan silikon, pangsa ASIC yang terus bertambah dan revisi naik pada perkiraan permintaan chip menunjukkan bahwa industri sedang mendiversifikasi rantai pasokannya di bawah kendala.
• Di lapisan komponen, pertumbuhan eksponensial dalam volume server menjamin permintaan yang berkelanjutan untuk suku cadang yang tidak glamor tetapi esensial—kapasitor, memori, dan chip daya—yang membuat server bekerja.

Revisi naik Goldman Sachs pada perkiraan 2026–2030, yang dipicu sebagian oleh hasil kuartal tunggal Dell yang luar biasa, mencerminkan realitas pasar yang kini terlihat dalam laporan laba rugi, statistik pemerintah, dan backlog rantai pasokan. Kemacetan ini bukanlah tanda kelemahan. Ini adalah tanda bahwa permintaan bersifat struktural, global, dan—untuk masa mendatang—berada di depan apa pun yang dapat dikirimkan oleh rantai pasokan.