Dalam mengejar impian AI, industri teknologi tahun ini telah menggelontorkan sekitar $400 miliar untuk chip khusus dan pusat data, tetapi pertanyaan-pertanyaan muncul tentang kebijaksanaan tingkat investasi yang belum pernah terjadi sebelumnya ini.
Inti dari keraguan: perkiraan yang terlalu optimis tentang berapa lama chip khusus ini akan bertahan sebelum menjadi usang.
Dengan kekhawatiran yang terus-menerus tentang gelembung AI dan begitu banyak ekonomi AS yang kini bergantung pada ledakan kecerdasan buatan, para analis memperingatkan bahwa panggilan bangun bisa menjadi brutal dan mahal.
“Penipuan” adalah bagaimana investor terkenal Michael Burry, yang terkenal melalui film “The Big Short,” menggambarkan situasi tersebut di X pada awal November.
Sebelum gelombang AI yang diluncurkan oleh ChatGPT, raksasa komputasi awan biasanya berasumsi bahwa chip dan server mereka akan bertahan sekitar enam tahun.
Namun, Mihir Kshirsagar dari Pusat Kebijakan Teknologi Informasi Universitas Princeton mengatakan bahwa “kombinasi aus dan robek bersama dengan keusangan teknologi membuat asumsi enam tahun sulit untuk dipertahankan.”
Satu masalah: pembuat chip — dengan Nvidia sebagai pemimpin yang tak terbantahkan — merilis prosesor baru yang lebih kuat jauh lebih cepat dari sebelumnya.
Kurang dari setahun setelah meluncurkan chip andalan Blackwell, Nvidia mengumumkan bahwa Rubin akan hadir pada tahun 2026 dengan kinerja 7,5 kali lebih besar.
Dengan laju seperti ini, nilai pasar chip akan hilang 85 hingga 90 persen dalam tiga hingga empat tahun, demikian peringatan Gil Luria dari perusahaan penasihat keuangan D.A. Davidson.
CEO Nvidia, Jensen Huang, sendiri menekankan hal ini pada bulan Maret, menjelaskan bahwa ketika Blackwell dirilis, tidak ada lagi yang menginginkan chip generasi sebelumnya.
Ada situasi di mana Hopper masih baik,” tambahnya, merujuk pada chip yang lebih lama. “Tidak banyak.
Prosesor AI juga lebih sering mengalami kegagalan dibandingkan sebelumnya, Luria mencatat.
“Mereka beroperasi sangat panas sehingga terkadang peralatannya langsung terbakar habis,” katanya.
Sebuah studi Meta baru-baru ini mengenai model AI Llama-nya menemukan tingkat kegagalan tahunan sebesar 9 persen.
Risiko laba
Bagi Kshirsagar dan Burry, masa pakai realistis dari chip AI ini hanya dua atau tiga tahun.
Nvidia memberikan tanggapan balik dalam pernyataan bulan November yang tidak biasa, membela perkiraan empat hingga enam tahun industri sebagai berdasarkan bukti dunia nyata dan tren penggunaan.
Namun, Kshirsagar percaya bahwa asumsi-asumsi optimis ini berarti ledakan AI bertumpu pada biaya yang “rendah secara artifisial” — dan konsekuensinya tak terhindarkan.
Jika perusahaan dipaksa untuk memperpendek jangka waktu depresiasi mereka, “itu akan segera berdampak pada laba bersih” dan memangkas keuntungan, Jon Peddie dari Jon Peddie Research memperingatkan.
Di sinilah perusahaan-perusahaan mengalami masalah dengan pembukuan kreatif.
Dampak buruknya dapat merambat melalui ekonomi yang semakin bergantung pada AI, para analis memperingatkan.
Luria tidak khawatir tentang raksasa seperti Amazon, Google, atau Microsoft, yang memiliki beragam sumber pendapatan. Kekhawatirannya terfokus pada spesialis AI seperti Oracle dan CoreWeave.
Kedua perusahaan sudah sangat berutang sambil berlomba-lomba membeli lebih banyak chip untuk bersaing memperebutkan pelanggan cloud.
Membangun pusat data membutuhkan penggalangan modal yang signifikan, Luria menunjukkan.
Jika mereka terlihat kurang menguntungkan” karena peralatan harus diganti lebih sering, “akan menjadi lebih mahal bagi mereka untuk mengumpulkan modal.
Situasinya sangat genting karena beberapa pinjaman menggunakan chip itu sendiri sebagai jaminan.
Beberapa perusahaan berharap dapat mengurangi dampaknya dengan menjual kembali chip lama atau menggunakannya untuk tugas-tugas yang kurang menuntut dibandingkan AI mutakhir.
Sebuah chip dari tahun 2023, “jika layak secara ekonomi, dapat digunakan untuk masalah tingkat kedua dan sebagai cadangan,” kata Peddie.
