Ledakan investasi kecerdasan buatan telah mencapai level yang belum pernah terjadi sebelumnya, dengan para analis memperingatkan bahwa hal ini bisa melampaui gelembung pasar sebelumnya dengan margin yang sangat besar. Menurut riset dari MacroStrategy Partnership, gelembung AI saat ini memiliki skala 17 kali lebih besar dari kegilaan dot-com dan empat kali lebih besar dari krisis subprime 2008.
Perbandingan Ukuran Gelembung:
- Gelembung AI: 17x lebih besar dari gelembung dot-com
- Gelembung AI: 4x lebih besar dari krisis subprime 2008
- AI mewakili ~20-30% dari nilai pasar saham saat ini
 |
|---|
| Gelembung AI secara substansial lebih besar dari peristiwa pasar sebelumnya, sebagaimana disorot dalam berita keuangan |
Misalokasi Modal Masif yang Dipicu oleh Suku Bunga Rendah
Analisis ini menggunakan teori ekonom Knut Wicksell bahwa modal dialokasikan secara efisien ketika biaya utang korporat tetap dua poin persentase di atas PDB nominal. Selama lebih dari satu dekade, kebijakan Federal Reserve mendorong spread obligasi korporat menjadi sangat rendah secara artifisial, menciptakan apa yang disebut peneliti sebagai defisit Wicksellian - ukuran modal yang salah alokasi yang tidak hanya mencakup pengeluaran AI, tetapi juga perumahan, real estat perkantoran, NFT, dan investasi modal ventura.
Misalokasi ini telah menciptakan eksposur sistemik di seluruh ekonomi. Tidak seperti gelembung sebelumnya yang sebagian besar terbatas pada sektor tertentu, investasi AI telah menyebar ke pusat data, infrastruktur energi, dan perusahaan teknologi besar yang membentuk hampir 30% dari nilai pasar S&P 500.
Metrik Dampak Ekonomi:
- Pengeluaran pusat data AI menyumbang 1/6 dari pertumbuhan PDB AS tahun 2024
- Konsumsi energi AI: 5x lebih tinggi dari penambangan mata uang kripto
- Tujuh perusahaan teknologi " Magnificent Seven ": ~28% dari kapitalisasi pasar S&P 500
Keterbatasan Teknis Menandakan Masalah Scaling
Riset ini menyoroti bukti yang mengkhawatirkan bahwa large language models (LLM) mungkin sudah mencapai batas scaling. Biaya pelatihan telah meledak secara eksponensial - ChatGPT-3 membutuhkan biaya 50 juta dolar Amerika untuk dikembangkan, ChatGPT-4 memerlukan 500 juta dolar Amerika, dan ChatGPT-5 dilaporkan menghabiskan 5 miliar dolar Amerika sambil memberikan peningkatan yang marjinal dibanding pendahulunya.
Data kinerja dunia nyata menunjukkan kesenjangan signifikan antara kemampuan AI dan viabilitas komersial. Studi di perusahaan perangkat lunak mengungkapkan tingkat penyelesaian tugas berkisar dari hanya 1,5% hingga 34%, dengan hasil yang tidak konsisten bahkan untuk tugas yang diselesaikan. Sementara itu, tingkat adopsi AI di korporasi besar mulai menurun, menunjukkan antusiasme awal mulai tergantikan oleh keterbatasan praktis.
Eskalasi Biaya Pelatihan AI:
- ChatGPT-3: $50 juta USD
- ChatGPT-4: $500 juta USD
- ChatGPT-5: $5 miliar USD (peningkatan 10x lipat untuk perbaikan yang marginal)
 |
|---|
| Meningkatnya biaya dan masalah performa dalam teknologi AI mencerminkan tantangan dalam meningkatkan kapabilitas |
Risiko Penularan Ekonomi di Luar Sektor Teknologi
Jangkauan gelembung ini meluas jauh melampaui Silicon Valley. Pengeluaran terkait AI kini menyumbang sekitar seperenam dari pertumbuhan PDB Amerika Serikat pada 2024, membuat ekonomi yang lebih luas rentan terhadap koreksi mendadak. Konstruksi pusat data telah menjadi komponen utama real estate investment trusts, sementara konsumsi energi untuk pelatihan AI sudah membakar lima kali lebih banyak daya dibanding penambangan mata uang kripto.
Diskusi komunitas mengungkapkan kekhawatiran luas tentang eksposur melalui akun pensiun dan dana indeks. Banyak investor mendapati diri mereka tanpa sengaja bertaruh pada kesuksesan AI melalui portofolio yang terdiversifikasi, karena raksasa teknologi yang mendorong gelembung ini mendominasi indeks pasar utama.
Bahkan jika Anda tidak bertaruh pada AI, dana pensiun Anda melakukannya.
 |
|---|
| Pengeluaran AI semakin membentuk berbagai sektor ekonomi, seperti yang digambarkan dalam representasi visual perkotaan ini |
Skenario Crash Potensial dan Dampak Pasar
Tidak seperti krisis keuangan 2008, yang berpusat pada pinjaman perumahan yang mempengaruhi keluarga biasa, keruntuhan gelembung AI akan terutama berdampak pada investor dan pekerja teknologi pada awalnya. Namun, sifat saling terhubung dari pasar modern berarti efeknya kemungkinan akan menyebar dengan cepat melalui sistem keuangan.
Pengaturan pembiayaan melingkar antara pemain utama - seperti Nvidia yang mendanai pusat data OpenAI dan pengumuman kemitraan strategis AMD baru-baru ini - menunjukkan gelembung mungkin memasuki fase terakhirnya. Kesepakatan ini mencerminkan pengacakan modal putus asa yang terlihat dalam keruntuhan gelembung sebelumnya, di mana perusahaan mulai meminjamkan uang kepada pelanggan untuk membeli produk mereka sendiri.
Pemeriksaan Realitas Kinerja:
- Tingkat penyelesaian tugas AI perusahaan perangkat lunak: 1,5% hingga 34% tingkat keberhasilan
- Adopsi AI di perusahaan besar: Saat ini menurun
- Spread obligasi korporat: Baru-baru ini kembali ke level positif setelah satu dekade Fed QE
Bersiap untuk Turbulensi Ekonomi
Para ahli keuangan menyarankan crash ini bisa memicu resesi berkepanjangan mirip dengan krisis savings and loan awal 1990-an. Tantangan bagi pembuat kebijakan akan mengelola dampaknya tanpa menciptakan inflasi persisten melalui pencetakan uang berlebihan.
Bagi investor individu, situasi ini menghadirkan pilihan sulit antara kehilangan potensi keuntungan dan mengambil risiko kerugian signifikan. Skala gelembung berarti strategi diversifikasi tradisional mungkin menawarkan perlindungan terbatas, karena eksposur AI telah menjadi hampir tidak mungkin dihindari dalam portofolio modern.
Waktunya masih tidak pasti, tetapi kombinasi batas scaling teknis, pembiayaan melingkar, dan misalokasi modal masif menunjukkan lintasan saat ini tidak berkelanjutan. Ketika koreksi datang, hal itu mungkin membentuk ulang tidak hanya sektor teknologi, tetapi ekonomi global yang lebih luas selama bertahun-tahun yang akan datang.