Tekanan utang 40 triliun dolar AS semakin berat, namun gelombang besar pembangunan infrastruktur AI tidak bisa dihentikan! Gelombang super siklus kekuatan komputasi bernilai triliunan dolar AS berlanjut

Sesuai informasi dari aplikasi keuangan Zhihui Keuangan APP, tim yang dipimpin oleh Andrew Sheets, seorang ahli strategi senior dari raksasa keuangan Wall Street, Morgan Stanley, baru-baru ini menyatakan bahwa pemerintah Amerika Serikat telah mengakumulasi utang federal sekitar 40 triliun dolar AS. Namun, peningkatan utang pemerintah yang terus menerus tersebut sejauh ini belum menghentikan gelombang penerbitan pinjaman oleh perusahaan-perusahaan teknologi terkait AI yang bersifat historis, juga belum menggoyahkan belanja rumah tangga AS yang masih menunjukkan resiliensi.

Ini berarti, menurut tim strategi Morgan Stanley, utang federal AS sebesar 40 triliun dolar belum memicu "penyisihan kredit" pada sektor korporasi dan rumah tangga—terutama, tingkat leverage perusahaan stabil, penerbitan obligasi korporasi masih berpotensi mencatat rekor, beban utang rumah tangga lebih rendah dibandingkan tahun 2000 dan 2019, sehingga belanja konsumen yang semakin kuat dan laba perusahaan masih mampu mengalahkan dampak negatif dari kenaikan suku bunga/imbal hasil US Treasury terhadap pasar saham AS maupun pasar saham global. Imbal hasil obligasi korporasi berjangka panjang di AS berada di 6,2% dan imbal hasil surat utang pemerintah AS 30 tahun sekitar 300 basis poin di atas ekspektasi inflasi, yang terus meningkatkan biaya peluang bagi aset saham; hal yang benar-benar dapat mengakhiri "rebound bersama saham dan obligasi" bukanlah jumlah utang itu sendiri, melainkan jika biaya pendanaan yang tinggi pada akhirnya memperlambat pertumbuhan laba perusahaan.

Gunung utang AS senilai 40 triliun dolar yang belum menutup saluran kredit korporasi berarti super siklus daya komputasi AI saat ini berhadapan dengan "kenaikan biaya pendanaan", bukan "kekeringan suplai kredit". Proporsi utang korporasi AS terhadap PDB hampir sama dengan sepuluh tahun lalu dan jauh lebih rendah dibandingkan sebelum pandemi, Morgan Stanley tetap memperkirakan penerbitan obligasi korporasi tahun ini akan memecahkan rekor; utang rumah tangga sekitar 67% dari PDB, belum mencapai batas ekstrem, dan ketahanan konsumsi juga menopang laba perusahaan.

Dengan demikian, para penyedia cloud berukuran raksasa (Hyperscalers), laboratorium AI kelas dunia seperti Anthropic dan OpenAI, serta pengembang pusat data AI yang dipimpin kekuatan "cloud baru" di tingkat global masih dapat memanfaatkan obligasi investasi, pembiayaan proyek, dan kredit swasta, untuk mengaitkan proyeksi pendapatan Token yang nyaris tak terbatas serta arus kas riil dari langganan produk AI, panggilan API, dan layanan cloud dengan pesanan kuat di seluruh rantai industri daya komputasi AI, seperti rak GPU, komponen penyimpanan HBM/DRAM/NAND, CPU pusat data dan sistem interkoneksi optik, rantai infrastruktur listrik, dan sistem pendingin cair. Total utang AS telah melampaui 40 triliun dolar, tetapi belum membentuk "crowding out effect" klasik terhadap sektor swasta.

Artinya, utang 40 triliun dolar tidak menghentikan gelombang investasi daya komputasi AI, justru membawa infrastruktur daya komputasi AI memasuki fase kedua yakni "kredit masih terbuka, namun modal kini lebih mahal", sehingga dalam 2-3 tahun ke depan, infrastruktur daya komputasi AI kemungkinan besar masih berada dalam siklus konstruksi intensitas tinggi.

Di tengah pasar modal yang masih terbuka, penyedia cloud skala raksasa dapat memanfaatkan neraca mereka untuk menerbitkan obligasi investasi, laboratorium AI dapat mengandalkan modal ekuitas, komitmen pembelian daya komputasi, serta jaminan pihak ketiga untuk memperoleh dana, sementara pengembang pusat data memperoleh pembiayaan proyek atau kredit swasta melalui kontrak sewa jangka panjang, kontrak listrik, dan aset proyek; semua modal ini akhirnya dikonversi menjadi pesanan GPU, HBM, interkoneksi optik, sistem distribusi listrik, dan pendinginan, sedangkan sumber pembayaran utang akhirnya adalah arus kas nyata dari langganan AI, panggilan API, dan layanan cloud, bukan sekadar perkiraan pertumbuhan agresif pendapatan Token di masa depan.

Goldman Sachs, raksasa keuangan Wall Street lainnya, memperkirakan belanja modal kumulatif perusahaan teknologi besar antara 2025—2030 mencapai sekitar 5,3 triliun dolar; porsi pembiayaan utang pada belanja modal AI kemungkinan naik dari sekitar 33% pada 2026 menjadi 35% pada 2027, dan hanya pada 2026 penerbitan obligasi langsung oleh penyedia cloud raksasa mungkin mencapai 250 miliar dolar AS—belum termasuk pembiayaan proyek. Proyeksi dan tren infrastruktur daya komputasi AI ini membuktikan bahwa utang AS 40 triliun dolar belum menutup pintu kredit korporasi, sementara obligasi investasi, pembiayaan proyek yang didukung sewa jangka panjang, kredit swasta, dan jaminan vendor masih turut mendorong realisasi aset daya komputasi.

Tumpukan Utang 40 Triliun Dolar, Gelombang Pembiayaan Korporasi Belum Surut! Morgan Stanley: Bahaya Sejati Saham AS Bukan Suku Bunga, Melainkan Perlambatan Laba

Sekitar separuh utang federal AS ditambahkan dalam satu dekade terakhir, sedangkan rasio utang pemerintah terhadap PDB di ekonomi utama dunia juga meningkat. Selain Inggris, defisit anggaran diperkirakan masih bertahan tinggi dalam waktu lama, membuat volume pinjaman pemerintah terus melonjak.

Meski suku bunga acuan dan imbal hasil surat utang pemerintah jangka panjang terus naik, neraca aset korporasi tetap menunjukkan daya tahan relatif kuat. Proporsi utang korporasi AS terhadap GDP tak banyak berubah dibanding satu dekade lalu, bahkan jauh di bawah level sebelum pandemi; di sisi lain, tim strategi kredit Morgan Stanley tetap memprediksi penerbitan obligasi korporasi tahun ini akan mencetak rekor. Sheets menegaskan bahwa mengharapkan kenaikan imbal hasil dapat menghentikan gelombang pembiayaan terkait daya komputasi AI saat ini adalah keliru.

Kondisi keuangan rumah tangga AS juga terbilang sehat. Saat ini, utang rumah tangga sekitar 67% dari PDB AS, lebih rendah dari sekitar 70% pada 2000 dan titik rekor mendekati 74% pada 2019. Sheets menunjukkan bahwa meskipun suku bunga dan imbal hasil surat utang pemerintah AS jangka panjang terus naik, belanja rumah tangga tetap tangguh.

Bagi pasar keuangan, tantangan lebih besar dan berat adalah: apakah imbal hasil/suku bunga acuan pada akhirnya akan naik cukup tinggi agar investor mengalihkan alokasi aset mereka secara besar-besaran dari saham ke obligasi. Data Morgan Stanley menunjukkan, imbal hasil obligasi AS 30 tahun saat ini sekitar 300 basis poin di atas ekspektasi inflasi, sedangkan imbal hasil obligasi investasi jangka panjang AS mencapai 6,2%.

Sampai saat ini, fenomena pergeseran besar aset tersebut belum benar-benar terjadi. Meski imbal hasil US Treasury 10 tahun telah naik sekitar 50 basis poin tahun ini, indeks acuan saham AS—S&P 500—tetap naik tajam 13% tahun ini. Sejak 2023, gelombang AI yang meledak secara luas membuat pertumbuhan laba perusahaan teknologi menopang daya saing aset saham meski imbal hasil obligasi kian tinggi.

Bagi tim strategi Morgan Stanley yang dipimpin Sheets, pertanyaan paling krusial adalah—dalam situasi biaya pendanaan yang terus tinggi, apakah pertumbuhan laba pasar saham dapat tetap solid. Jika ke depan pertumbuhan laba melambat, hubungan antara kenaikan imbal hasil US Treasury jangka panjang dan valuasi pasar saham akan menjadi faktor yang sangat penting bagi pasar.

Konsumsi Token Melesat 24 Kali Lipat, Dana Institusi 10 Triliun Dolar Berekspansi Bersama Bottleneck Daya Komputasi AI! Tumpukan Utang 40 Triliun Dolar Tak Menutup Pintu Ekspansi Kredit

Laporan kepemilikan institusi 10 triliun dolar terbaru yang dirilis oleh Goldman Sachs, raksasa keuangan Wall Street, mengungkap bahwa bukan berarti “kepercayaan AI” telah pudar, melainkan modal mulai bergeser dari para pemimpin GPU ke “bottleneck infrastruktur tak tergantikan”. Data Goldman Sachs melibatkan 991 hedge fund dengan posisi saham total 5,4 triliun dolar serta 504 reksa dana aktif besar dengan aset saham kelolaan 4,6 triliun dolar.

Dua jenis dana ini bersama-sama meningkatkan kepemilikan pada Bloom Energy, Flex, dan Seagate Technology, rantai produk storage, jaringan listrik pusat data, pembuatan server dan berbagai bottleneck rantai industri daya komputasi AI yang kini mendapat konsensus antar institusi. Dari 10 posisi hedge fund terpopuler, sembilan di antaranya terkait AI, Amazon menduduki posisi teratas selama 11 kuartal berturut-turut; sementara underweight reksa dana terhadap Nvidia dan AMD masing-masing sekitar 100 dan 60 basis poin dibandingkan benchmark, ini berarti perdagangan AI belum mencapai batas posisi seluruh pasar, namun potensi peningkatan harus tergantung pada realisasi laba, bukan semata-mata gairah tema.

Logika mendasar ekspansi dan rotasi ini adalah, AI telah bertransformasi dari “super boom chip komputasi dasar” menjadi siklus modal daya komputasi AI full stack: penambahan jumlah GPU/TPU/AI ASIC secara bersamaan meningkatkan kebutuhan server, memori, storage NAND enterprise, switch ethernet, modul optik, komunikasi optik/penghubung pusat data, konektor kecepatan tinggi, rel server, pendinginan, dan distribusi daya; semakin besar skala klaster pelatihan dan inferensi, semakin banyak port, nilai per kabinet, dan kompleksitas interkoneksi yang dibutuhkan.

Morgan Stanley memperkirakan hingga 2028, hampir 3 triliun dolar investasi infrastruktur terkait AI akan mengalir ke ekonomi global, dan lebih dari 80% belanja tersebut masih di depan. Estimasi terbaru Goldman Sachs menunjukkan, model baseline belanja modal AI global diperkirakan meningkat dari 765 miliar dolar per tahun pada 2026 menjadi 1,6 triliun dolar per tahun pada 2031, dengan total belanja kapital 2026-2031 diperkirakan mencapai sekitar 7,6 triliun dolar; kebutuhan listrik pusat data AS diperkirakan akan naik dari 31GW pada 2025 ke 66GW pada 2027, yang akan langsung memancing investasi infrastruktur daya komputasi AI ke sektor CPU server, DRAM/NAND/HBM, advanced packaging, pendinginan cair, perangkat kelistrikan, trafo, turbin gas, peranti grid, REIT pusat data, dan rekayasa konstruksi.

Sisi permintaan daya komputasi AI yang utama adalah dari AI yang berubah peran dari “menjawab pertanyaan” menjadi “melaksanakan workflow”: agen cerdas kini butuh perencanaan berkelanjutan, pemanggilan alat, validasi hasil, gagal-coba ulang, sehingga konsumsi Token untuk satu tugas bisa 10, 20, bahkan 50 kali lipat dibandingkan pertanyaan chat tradisional; world model juga memperluas batas daya komputasi dari teks ke robotika, simulasi industri, dan sistem fisik. Prediksi resmi Goldman Sachs, hingga 2030 konsumsi Token global bisa naik 24 kali lipat, mencapai 120 kuadriliun Token per bulan; di saat yang sama, biaya per Token inferensi menurun 60-70% per tahun, membentuk efek Jevons (Jevons Paradox) “biaya turun—adopsi aplikasi meluas—total permintaan tumbuh”.

Utang 40 triliun dolar tidak mengakhiri demam investasi daya komputasi AI, justru membawa industri ke fase kedua “kredit masih terbuka, modal lebih mahal.” Imbal hasil surat utang pemerintah AS 30 tahun sekitar 5,23%, imbal hasil obligasi korporasi investasi jangka panjang mencapai 6,2%, yang berarti setiap proyek AI wajib membuktikan IRR-nya bisa menutupi kenaikan biaya modal; oleh karena itu, dana berikutnya tidak akan masuk tanpa pandang bulu ke setiap saham bertema AI, melainkan lebih pada pengelola GPU, storage HBM/DRAM/NAND, jaringan pusat data berkecepatan tinggi dan optik, penyedia cloud baru—yang memiliki pesanan jangka panjang, arus kas bebas, power pricing dan status bottleneck kunci di rantai industri daya komputasi AI. Jika komersialisasi Token terus terealisasi, gelombang pendanaan korporasi akan memperpanjang siklus belanja modal AI; jika laba melambat atau imbal hasil jangka panjang kembali melonjak tak terkendali akibat "bond vigilantes", provider cloud baru yang berleverage tinggi dan proyek yang mengandalkan jaminan eksternal akan jadi yang pertama terkena double kill valuasi dan kredit.