berita

"Bubble Panic" menyebar, akankah ledakan AI muncul kembali di gelembung Internet?

Manajer kolom: Li Haidan Hao Boyang

Perencanaan dan wawancara: Li Haidan dan Hao Boyang

Penampilan Video: Li Haidan

Penulis teks: Li Anqi Yang Zhe

Editor: Hao Boyang

Pada tanggal 5 Agustus 2024, pasar saham global mengalami "Black Monday".

S&P 500 turun 3,1% dan Nasdaq turun 3,4%.

Diantaranya, saham teknologi dan saham chip memimpin penurunan. Nvidia turun 6%, Apple turun 4,6%, dan Tesla turun 4,2%.

Total nilai pasar "Tujuh Raksasa Teknologi" menguap sebesar US$1,3 triliun pada awal perdagangan. Meskipun harga saham telah pulih sejak saat itu, total kerugian nilai pasar sepanjang hari masih lebih dari $650 miliar.

“Indeks ketakutan” VIX pernah melonjak 181% menjadi 65,73, tertinggi sejak epidemi pada Maret 2020.

Terkait hal ini, Sun Lijian, direktur Pusat Penelitian Keuangan di Fudan Development Institute, mengatakan bahwa pasar saham AS jatuh karena berada pada bubble high yang terlalu dingin untuk menjadi tinggi.

Yang paling kentara dalam gelembung ini adalah industri AI, karena sudah terpuruk selama lebih dari setengah bulan.

(Perubahan Indeks AI NYSE)

Pada tanggal 18 Juli, nilai pasar "Tujuh Besar" di pasar saham AS kehilangan total US$1,1 triliun dalam lima hari.

Seminggu kemudian, pada tanggal 24 Juli, "Tujuh Besar" secara kolektif jatuh lagi, menyebabkan pasar saham AS kehilangan nilai pasar lebih dari $750 miliar sepanjang hari. Hal ini juga menyebabkan indeks S&P 500 dan Nasdaq mencatat penurunan satu hari terbesar sejak akhir tahun 2022.

(Indeks M7 turun sejak 10 Juli hingga awal Agustus, sumber: CNBC)

Pada tanggal 31 Juli, harga saham Nvidia, pemenang terbesar dari ledakan AI ini, anjlok 7,2% dalam satu hari, dan total 20% dalam sebulan. Dengan penurunan ini, Nvidia telah turun hampir 30% di bulan Juli.

Setelah Intel, yang mempromosikan AIPC, mengumumkan laporan keuangannya Kamis lalu, sahamnya anjlok 26% setelah pasar ditutup dan berencana memberhentikan 15.000 orang.

Di luar pasar saham, peringatan mengenai gelembung AI juga datang silih berganti.

Pada bulan Maret tahun ini, kepala ekonom Apollo Torsten Sløk menulis bahwa gelembung AI tidak hanya "lebih buruk" dibandingkan tahun 1990-an, tetapi juga melampaui puncak gelembung Internet.

Catatan: Apollo Global Management: Perusahaan manajemen investasi Amerika.

Mitra Sequoia, David Chan, mengeluarkan peringatan tahun lalu dan tahun ini, percaya bahwa total pendapatan tahunan perusahaan AI harus mencapai US$600 miliar untuk membayar pembangunan infrastruktur. Hal ini mustahil dilakukan saat ini.

Kekhawatiran terbesar terhadap gelembung AI datang dari laporan "AI Generatif: Banyak Biaya, Sedikit Manfaat" yang dirilis oleh Goldman Sachs pada akhir Juni. Banyak ahli yang diwawancarai di dalamnya mengatakan bahwa ekspektasi masyarakat terhadap AI terlalu tinggi dan investasi terlalu tinggi terlalu tinggi, namun manfaat yang ada dan potensi manfaatnya terlalu kecil. Saat ini, AI menghadapi risiko gelembung yang sangat besar.

(Tiga pernyataan paling terkenal tentang gelembung AI)

Apakah AI merupakan gelembung pembangunan? Jika ya, apakah gelembungnya sudah pecah sekarang? Apa dampaknya nanti? Setelah membaca artikel ini, mungkin Anda bisa menemukan jawabannya.

01.Apa itu gelembung?

Untuk mengidentifikasi gelembung, pertama-tama kita perlu memahami apa itu gelembung.

Gelembung sering kali berasal dari munculnya teknologi-teknologi baru. Pasar terlalu optimis terhadap perkembangan teknologi di masa depan, sehingga menyebabkan investasi berlebihan dan mengikuti secara membabi buta, menjadikan nilainya melampaui kemampuan ekonomi riil meledak seperti gelembung sabun.

Menggabungkan beberapa makalah klasik tentang gelembung ekonomi seperti "Hipotesis Instabilitas Finansial" karya Hyman Minsky dan "Gelembung Kebijakan Moneter dan Harga Aset Rasional" karya Jordi Galli, kami merangkum kondisi inti yang menyebabkan timbulnya gelembung.

(Tesis dan monografi penelitian gelembung)

Terutama mencakup: fundamental ekonomi yang menguntungkan bagi investasi, munculnya kesenjangan informasi, dan dampak inflasi dari faktor psikologis dan perilaku. Sederhananya: ada uang di pasar dan investor berinvestasi secara tidak rasional.

Pertama, pasar harus mempunyai uang, artinya pasar harus mempunyai likuiditas yang cukup.Hanya status quo ekonomi dasar berupa ekspansi kredit dan kelebihan likuiditas di lingkungan suku bunga rendah yang dapat memicu bubble.

Misalnya, pada tahun 2022, kita mengalami periode yang disebut “Gelembung Segalanya”. Menanggapi kemerosotan ekonomi yang disebabkan oleh epidemi ini, Federal Reserve menerapkan suku bunga mendekati nol dan pelonggaran kuantitatif (QE) dari tahun 2020 hingga 2021. Langkah ini menarik investor ke investasi yang lebih berisiko dan memungkinkan berkembangnya model bisnis yang tidak berkelanjutan berdasarkan pinjaman berbunga rendah. Hampir semua aset pasar saham terapresiasi dengan cepat, mencetak rekor baru dalam sejarah AS. Sampai Federal Reserve menaikkan suku bunga lagi pada tahun 2022 untuk mengekang inflasi, pasar saham turun tajam. Dalam setahun, Google turun sebesar 40%, dan harga saham Tesla dan Meta turun sebesar 60%.

Yang kedua adalah investasi investor yang tidak rasional.Teknologi baru memungkinkan investor memperoleh keuntungan yang jauh lebih tinggi melalui investasi awal. Dan sifat monopoli pada jalur tertentu membuat potensi keuntungannya di masa depan menjadi lebih tinggi. Margin keuntungan yang cukup tinggi menyebabkan optimisme buta di pasar, menyebabkan investor meremehkan risiko dan melebih-lebihkan keuntungan.

Misalnya, gelembung internet yang pecah pada tahun 2000. Pada tahun 1995, sejumlah besar modal ventura mengalir ke bidang-bidang yang berhubungan dengan Internet seperti e-commerce, telekomunikasi, dan layanan perangkat lunak, dan laba atas investasi jauh melebihi industri lain seperti industri kimia, energi, dan keuangan. Ketika spekulan melihat pertumbuhan harga saham yang pesat, mereka membeli untuk mengantisipasi kenaikan harga saham lebih lanjut. Pada tahun 1999, jumlah investasi dalam industri yang berhubungan dengan Internet di Amerika Serikat mencapai US$28,7 miliar, hampir 10 kali lipat dibandingkan tahun 1995.

Lalu apakah gelembung ini bisa dibandingkan dengan gelembung sebelumnya?

Xiong Weiming, pendiri Huachuang Capital, menilai gelembung ini sebagai berikut:“Luasnya gelombang gelembung ini sebenarnya jauh lebih rendah dibandingkan gelembung Internet 20 tahun lalu, bahkan lebih rendah dari gelembung cryptocurrency pada tahun 2017, dan lebih rendah dari gelembung NFT pada tahun 2021. Gelembung ini ditandai dengan valuasi yang jauh melebihi produk sebenarnya. dan jasa. Jangka waktu pengembalian investasi yang dapat diperoleh.Kalau diukur secara proporsional, menurut saya luasnya gelombang bubble ini mungkin hanya 20% hingga 30% dari bubble dotcom atau NFT. Luasnya gelombang gelembung ini jelas tidak sebanding dengan gelombang sebelumnya. "

Alasannya, kedua kondisi pembentukan gelembung saja tidak cukup.

02. Berapa batas atas investasi AI?

Dari dua syarat terjadinya bubble di atas, yang pertama adalah harus ada uang di pasar.

Namun, likuiditas pasar keuangan AS saat ini tidak optimis, yang berarti batas atas gelembung AI tidak bisa lebih tinggi.

Lingkungan pendanaan relatif buruk dalam dua tahun terakhir. Untuk mengekang inflasi tertinggi dalam 40 tahun yang disebabkan oleh pelonggaran moneter selama epidemi, Federal Reserve menaikkan suku bunga sebanyak 11 kali dari Maret 2022 hingga Juli 2023.

Pada saat yang sama, Federal Reserve juga telah memulai pengurangan neraca keuangannya secara besar-besaran. Mulai bulan Juni 2022, The Fed akan mengurangi kepemilikan obligasi Treasury sebesar US$60 miliar dan kepemilikan sekuritas berbasis hipotek (MBS). sebesar US$35 miliar per bulan.

(Kecepatan kenaikan suku bunga AS, bagian kuning menunjukkan kenaikan suku bunga pada tahun 2022-23)

Singkatnya, selama merebaknya AI, Federal Reserve sedang melakukan kebijakan pengetatan moneter paling agresif sejak tahun 1980an.

Namun, pelonggaran periode bubble pada tahun 2021 telah membawa likuiditas dalam jumlah besar, dan gelombang yang tersisa belum dihilangkan. Xiong Weiming berkata sebagai perbandingan:“Dalam dua tahun terakhir, AI mungkin telah mencapai puncaknya dari perspektif kapitalisasi. Pada tahun 2021, Amerika Serikat mengeluarkan 6 triliun dolar AS dalam waktu setengah tahun, yang merupakan satu-satunya waktu dalam sejarah umat manusia. Efek pematangan modal ini belum pernah terjadi sebelumnya. "

Namun pasarnya masih belum seaktif yang dibayangkan.Meskipun hampir semua VC terjebak dalam FOMO, tren keseluruhan modal ventura di pasar saham AS masih menurun dan bukannya meningkat. Menurut data dasar Crunch, total pembiayaan global pada paruh pertama tahun ini turun 5% dibandingkan tahun lalu.

Tentu saja, startup AI di antara mereka berdiri melawan angin, tumbuh sebesar 24% tahun-ke-tahun, dan bahkan menerima investasi kuartalan terbesar sebesar US$24 miliar pada kuartal kedua tahun ini, tetapi nilai totalnya adalah masih hanya 70% pada tahun 2021.

Namun uang di tangan VC masih jauh lebih ketat dibandingkan tahun 2021.

Dilihat dari data yang diberikan oleh COATUE, meskipun putaran investasi AI ini sedang booming, para VC belum melakukan yang terbaik. Perusahaan ekuitas swasta memiliki dana yang belum diinvestasikan sebesar $1 triliun, yang merupakan angka tertinggi sepanjang masa.

Ada dua alasan utama untuk hal ini.

Pertama, jalur keluarnya tidak mulus, dan investasi VC ragu-ragu.Setelah putaran terakhir “gelembung segalanya”, jumlah perusahaan unicorn melonjak, meningkat dari 67 pada tahun 2016 menjadi 580 pada tahun 2021. Namun tingkat refinancing mereka anjlok. Dari tahun 2016 hingga 2022, proporsi unicorn yang menerima refinancing turun dari 50% menjadi kurang dari 20% pada periode yang sama.

Bagaimana dengan IPO? Lebih parah lagi, mulai tahun 2022, pada dasarnya hanya akan mencapai satu digit.

Xiong Weiming juga menyebutkan, "Faktanya, akan ada 970 IPO di pasar saham AS pada tahun 2021, sementara jumlahnya akan turun menjadi 162 pada tahun 2022, dan hanya akan ada sekitar 44 pada paruh pertama tahun ini. Hal ini menunjukkan bahwa kontraksi pasar modal global merupakan tren yang jelas."

Dalam hal ini, satu-satunya jalan keluar yang tersisa adalah merger dan akuisisi. Jalan ini terlalu sempit.

Alasan lainnya adalah tahap pengembangan AI saat ini memiliki ambang batas investasi yang tinggi, sehingga membatasi masuknya banyak VC.

"Industri Internet awal perlu membangun server dan infrastrukturnya sendiri, serupa dengan bidang AI saat ini." Xiong Weiming berkata, "Biaya menjalankan model besar berkisar antara puluhan ribu dolar hingga ratusan juta dolar, yaitu sebesar awal pembangunan infrastruktur baru.” Tahap awal.”

Menurut data Coutue, sebagian besar dana yang masuk ke bidang kecerdasan buatan mengalir ke perusahaan lapisan dasar, yang juga dikenal sebagai perusahaan model besar, seperti OpenAI, Anthropic, Gemini, dll.

Mereka kemudian menggunakan dana tersebut untuk membeli chip dari perusahaan lapisan komputasi seperti Nvidia untuk melatih model besar mereka.

Oleh karena itu, posisi industri AI saat ini lebih seperti masa pembangunan infrastruktur. Karakteristik tahap ini juga yang menyulitkan VC kecil yang dananya tidak mencukupi untuk memasuki pasar.

Oleh karena itu, "Tahun lalu dan tahun sebelumnya, sejumlah besar perusahaan AI, terutama yang berada di Silicon Valley, melakukan investasi awal. Mereka tampak aktif, tetapi 80% investasi terkonsentrasi pada tahap awal, dan banyak perusahaan yang tersingkir. dalam peningkatan model besar. Keuntungan perusahaan besar di bidang NLP Jelas, karena biaya setiap tes terlalu tinggi, hal ini mirip dengan perkembangan Internet 20 tahun yang lalu, biaya Internet tinggi , seperti kabel serat optik dan ruang komputer. Sekarang, biaya investasi AI juga tinggi, mulai dari parameter kecil hingga parameter besar. Perubahan memberikan keuntungan alami bagi perusahaan besar menjadikan gelombang investasi AI ini unik. “Gelombang investasi ini, baik di Tiongkok atau Amerika Serikat, sebagian besar dipimpin oleh perusahaan-perusahaan besar. Amerika Serikat juga dipimpin oleh beberapa perusahaan besar. Perusahaan-perusahaan start-up bukanlah arus utama dalam gelombang inovasi ini. Arus utama masih tetap ada. perusahaan besar."

Oleh karena itu, baik dari kinerja pasar keuangan secara keseluruhan atau dari antusiasme partisipasi VC, uang panas yang saat ini dimasukkan ke dalam kumpulan AI oleh komunitas investasi tidak sebaik periode gelembung sebelumnya.

03. Siapa yang berinvestasi pada AI?

Hanya ada sedikit uang di pasar dan ambang batas investasinya tinggi. Jadi siapa yang memainkan permainan investasi ini?

Faktanya, pemain inti dalam putaran investasi AI ini sebagian besar adalah para pemimpin di era Internet, dengan fisik kryptonite mereka sendiri. Yang paling khas di antara mereka adalah "Tujuh Raksasa Pasar Saham AS".

Menurut laporan yang dirilis bersama oleh Flow Partners dan Dealroom pada akhir Mei tahun ini, nilai pasar gabungan dari tujuh saham terbesar AS menyumbang 32% dari indeks S&P 500, dan keuntungan ekonomi mereka mencapai hampir setengahnya (45%). ) dari indeks S&P 500.

Sedemikian rupa sehingga dalam setahun terakhir, Tujuh Besar telah menjadi investor AI terbesar, berpartisipasi dalam 208 investasi dalam proyek ventura pada tahun 2023 saja.

Pada paruh pertama tahun 2024, ketujuh raksasa tersebut menginvestasikan total hampir US$25 miliar, melebihi jumlah seluruh investasi modal ventura di Inggris.

Baik itu model besar atau perusahaan chip, ada banyak tokoh Tujuh Besar di baliknya. Bahkan sebelum X.ai milik Musk mengumpulkan $6 miliar dari investor non-Tujuh Besar, Tujuh Besar menyumbang hampir 70% dari seluruh investasi model dasar. Jumlah investasi.

Raksasa dengan "posisi berat" di AI berinvestasi dengan satu tangan dan melakukan penelitian mandiri dengan tangan lainnya. Mereka secara pribadi bercerita kepada pasar modal, dan harga saham teknologi terus meningkat karena mitos teknologi yang dijanjikan.

Saat ini, rasio harga terhadap pendapatan rata-rata dari tujuh raksasa dengan kapitalisasi pasar gabungan sebesar 16 triliun mencapai 45 kali lipat (rata-rata S&P 500 adalah 28 kali lipat), dan nilai pasar dari investasi kesayangan yang bersangkutan seperti OpenAI, Anthropic dan perusahaan start-up lainnya juga sedang naik daun.

Apakah pasar seperti itu rasional? Ini tergantung pada alasan mengapa para raksasa bertaruh.

04. Rasionalitas para raksasa

Sikap para raksasa terhadap AI hampir semuanya atau tidak sama sekali. Jen-Hsun Huang berkata selama panggilan konferensi terbaru Nvidia:

“Izinkan saya memberi Anda contoh mengapa waktu sangat berharga, mengapa gagasan untuk segera mendirikan pusat data sangat berharga, dan mendapatkan waktu pelatihan sangat berharga. Alasannya adalah,Perusahaan berikutnya yang mencapai tonggak sejarah besar akan mengumumkan terobosan kecerdasan buatan.Dan kemudian perusahaan kedua akan mengumumkan sesuatu yang 0,3% lebih baik.Jadi pertanyaan yang harus Anda tanyakan pada diri Anda adalah, apakah Anda ingin menjadi perusahaan yang berulang kali menghadirkan terobosan AI, atau Anda ingin menjadi perusahaan yang hanya meningkatkan kinerja sebesar 0,3%?…Jadi itulah alasan kami membangun sistem chip super Hopper dengan gila-gilaan saat ini karena pencapaian besar berikutnya sudah dekat. "

AI adalah teknologi penentu era yang dapat dilihat di depan mata siapa pun. Siapa pun yang unggul berarti siapa yang akan mengendalikan aturan permainan berikutnya. Bagi Tujuh Besar, keputusannya tetap sama baik mereka berada dalam gelembung atau tidak. Karena hal ini tidak tergantung pada apakah Anda bersedia mengidentifikasi gelembung atau peluang, tetapi pada apakah Anda dapat bertahan dalam perlombaan ini.

Investasi para raksasa tidak terlalu radikal dibandingkan dengan arus kas yang mereka hasilkan.

Dilihat dari laporan keuangannya, perusahaan-perusahaan ini pada dasarnya meraih pendapatan lebih dari 10 miliar dolar AS pada kuartal terakhir.

Microsoft meraih laba sebesar US$22,04 miliar pada Q2 tahun fiskal 2024. Dengan investasi besar pada investasi AI, margin laba bersihnya hanya turun dari 39,44% pada Q3 tahun fiskal 2023 menjadi 34,04% pada Q2 tahun fiskal 2024. Keuntungan Alphabet Q2 mencapai US$23,6 miliar dan Amazon US$13,4 miliar.

Keuntungan keseluruhan The Big Seven sangat sehat. Dan mereka juga mempunyai banyak uang tunai di kantong mereka yang tidak dapat mereka belanjakan.

Arus kas bebas Apple kini melebihi $100 miliar. Microsoft, Alphabet, dan Amazon diperkirakan akan bergabung dengan "klub arus kas bebas senilai $100 miliar" dalam beberapa tahun terakhir berdasarkan tingkat pertumbuhan pendapatan mereka. Arus kas bebas Meta bisa melebihi $30 miliar tahun ini.

Arus kas bebas Nvidia dan Tesla sedikit lebih sedikit, tetapi sebelum pecahnya AI, Nvidia sudah mampu menghasilkan arus kas bebas miliaran dolar setiap tahunnya setelah menghasilkan banyak uang dalam dua tahun terakhir tingkat puluhan miliar.

Ketujuh perusahaan raksasa tersebut kini secara kolektif berharap untuk berinvestasi tidak lebih dari US$50 miliar pada AI pada tahun 2024, yang sepenuhnya berada dalam kisaran keuntungan hingga uang tunai.

Jika ini adalah pertarungan hidup dan mati di era berikutnya, apakah mereka bersiap untuk pensiun dengan keuntungan dan uang tunai tersebut?

Justru karena para raksasa mampu berjudi, mereka bukannya tidak rasional.

05. Apakah raksasa dinilai terlalu tinggi?

Ketika raksasa dengan arus kas melimpah berinvestasi pada AI, mereka sendiri juga merupakan investor. Saat ini, penilaian kesehatan raksasa itu sendiri telah menjadi indikator penting untuk menilai gelembung AI. Lagi pula, hanya dengan menstabilkan diri sendiri, Anda dapat memiliki aliran arus kas yang stabil untuk mendukung siklus yang baik.

Berikut adalah bagan yang menggunakan "Aturan X" untuk mengevaluasi kapitalisasi pasar Tujuh Besar relatif terhadap pertumbuhan pendapatan dan margin keuntungan mereka.

Sederhananya, garis diagonal pada grafik mewakili nilai wajar teoritis. Jika titik suatu perusahaan terletak di atas garis diagonal, berarti kapitalisasi pasarnya dinilai terlalu tinggi dibandingkan dengan pendapatannya, dan jika terletak di bawah garis, berarti kapitalisasi pasarnya dinilai terlalu rendah.

kitaTerlihat bahwa nilai pasar Amazon, Tesla, Alphabet (perusahaan induk Google), dan Meta (sebelumnya Facebook), yang berada di bawah garis diagonal, dinilai terlalu rendah dibandingkan dengan pendapatan yang diharapkan. Dengan kata lain, perusahaan-perusahaan ini cenderung tidak berbusa karena kapitalisasi pasar mereka tidak menunjukkan tanda-tanda inflasi yang berlebihan.

Microsoft dan Apple, yang berada di garis diagonal, memiliki sedikit keunggulan, tetapi mereka masing-masing menempati peringkat pertama dan kedua dalam nilai pasar. Sebagai investor terbesar di belakang OpenAI, dan perusahaan yang dapat dengan mudah menjalin hubungan kerja sama yang mendalam dengan OpenAI memiliki kekuatan alami.

Bahkan Nvidia yang dianggap paling diduga sebagai bubble hingga kuartal I 2024,Dalam enam kuartal terakhir, harga saham meningkat sebesar 744%, dan laba juga meningkat sebesar 330%. Bisa dikatakan bubble dengan dukungan paling fundamental.

COATUE dana lindung nilai juga membuat perhitungan.menyukaiAmbil contoh Cisco, yang memiliki pertumbuhan paling jelas selama gelembung Internet, sebagai contoh. Rasio harga terhadap pendapatan rata-rata dalam lima tahun adalah 37 kali lipat, namun selama periode gelembung itu mencapai 132 kali lipat.

Metode penghitungan yang sama juga dilakukan oleh Nvidia, yang rata-rata rasio harga terhadap pendapatannya selama lima tahun terakhir adalah 40 kali lipat, namun saat ini menjadi 68 kali lipat, jauh dari tingkat periode gelembung Cisco.

(Sumber gambar COATUE, versi ini adalah data rasio harga-pendapatan NVIDIA yang direvisi)

Sebagai hegemon yang sedang berkembang, rasio P/E NVIDIA hanya berada di atas rata-rata bahkan dalam industri semikonduktor.

(Posisi rasio P/E NVIDIA di antara rasio P/E semua perusahaan semikonduktor: merah)

Oleh karena itu, para raksasa tersebut memiliki pendapatan yang sehat, kas yang cukup, dan valuasi yang tidak keterlaluan. Mereka dan kemampuan pasar saham untuk menahan risiko di baliknya benar-benar berbeda dengan yang terjadi pada masa gelembung Internet.

"Baru-baru ini, nilai pasar tujuh perusahaan besar telah menguap sebesar US$1 triliun dalam satu hari. Meskipun skala ini sangat besar, dampaknya jauh lebih kecil dibandingkan fluktuasi nilai pasar yang sama 20 tahun lalu." Xiong Weiming menganalisis saham baru-baru ini fluktuasi pasar. , "Dua puluh tahun yang lalu, selama gelembung Internet, penurunan nilai pasar didistribusikan ke banyak perusahaan kecil, dengan masing-masing perusahaan turun dari US$100 menjadi US$2. Penurunan ini berdampak besar pada pasar. Sekarang, pasar Penyesuaian nilai pasar terutama terkonsentrasi pada beberapa perusahaan besar. Oleh karena itu, meskipun nilai pasar perusahaan-perusahaan tersebut berfluktuasi secara signifikan, dampaknya terhadap pasar modal secara keseluruhan akan relatif kecil ​pasar tidak akan menyebabkan guncangan besar di pasar modal seperti gelembung Internet pada tahun 2000."

Jadi pasar sama sekali tidak irasional.

06 Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan kembali uang yang diinvestasikan pada AI?

Namun premis rasional lainnya adalah bahwa investasi harus mempunyai imbal hasil yang sesuai.

Negara-negara raksasa bersedia berpartisipasi dalam perlombaan senjata. Ketika uang tidak menjadi masalah, maka yang perlu ditanggapi lebih lanjut adalah pertanyaan tentang laba atas investasi. Ini juga merupakan inti dari laporan yang dirilis oleh Goldman Sachs dan pertanyaan 600 miliar yang diajukan oleh Sequoia Capital.

Tahap AI saat ini lebih mirip infrastruktur. Siklus pengembalian infrastruktur berbeda dengan investasi jangka pendek, dan pada dasarnya dimulai pada lima tahun. Bahkan payback period untuk data center umumnya sekitar 4,5 tahun.

Xiong Weiming percaya bahwa "komersialisasi AI mungkin memerlukan waktu 5 hingga 10 tahun. Melihat kembali perkembangan Internet, model bisnis awal seperti periklanan dan mesin pencari juga telah mengalami periode pengembangan yang panjang. Oleh karena itu, kita perlu mengkomersialkan AI Tetap sabar dan lalai.”

Karena ini adalah investasi dengan siklus pengembalian yang panjang, kapan uang yang diinvestasikan pada AI dapat diperoleh kembali?

Couteue menghitungnya untuk kami. Selama masa pembangunan infrastruktur AI, yaitu pada tahun 2030, diperkirakan akan menelan biaya sebesar US$1,2 triliun, yaitu sekitar 25 juta unit GPU ditambah pengeluaran terkait. Ini mungkin tampak besar, namun sebenarnya hanya menyumbang 18% dari belanja TI global.

Berdasarkan ROI sebesar 25%, yaitu pendapatan yang diharapkan sebesar US$600 miliar, ditambah US$1,2 triliun, investasi pada AI harus diubah menjadi pendapatan US$1,8 triliun pada tahun 2030 untuk mencapai titik impas.

Hal ini dapat dicapai dengan dua cara,Salah satunya adalah mengurangi biaya.Selama AI dapat mengurangi total gaji teknisi global sebesar 5% atau gaji seluruh pekerja sebesar 3%, manfaat sebesar 1,8 triliun dapat dicapai.Cara lainnya adalah meningkatkan pendapatan.Jika AI dapat menghasilkan pertumbuhan PDB global sebesar 2% dan meningkatkan pendapatan seluruh emiten sebesar 3%, maka perusahaan AI dapat mencapai 1,8 triliun selama mereka memperoleh setengah dari pendapatan tersebut.

Jadi pertanyaannya adalah, bisakah AI menghasilkan pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi?

Profesor MIT Daron Acemoglu menunjukkan dalam laporan Goldman Sachs bahwa manfaat ekonomi yang dapat dihasilkan oleh kecerdasan buatan generatif dalam waktu singkat sangatlah terbatas. Meski tidak menampik potensi teknologi kecerdasan buatan, namun ia tetap menegaskan bahwa kecerdasan buatan hanya akan mempengaruhi 4,6% dari seluruh tugas pekerjaan dalam 10 tahun, dan hanya akan membawa sedikit pertumbuhan PDB, hanya 0,9%.

Keraguan seperti itu bukannya tidak beralasan. Melihat kembali sejarah teknologi, kita akan menemukan bahwa memang dibutuhkan waktu yang lama hingga sebuah teknologi baru bisa memasuki pasar dan merambah ke kehidupan masyarakat awam.

Berikan sebuah contoh. Koper yang sering kita gunakan sebenarnya sudah terbentuk sejak tahun 1887, namun baru pada tahun 1972 desain roda yang dipatenkan pada bagasi muncul, dan baru pada tahun 1991 koper troli roller yang paling umum tersedia.

Bahkan untuk sebuah penemuan sederhana seperti koper, butuh waktu 100 tahun sejak desainnya hingga digunakan secara luas untuk menemukan “cara membukanya” yang tepat, apalagi teknologi kecerdasan buatan dengan prinsip kompleks dan masih berupa kotak hitam.

Namun apakah AI benar-benar tidak efektif seperti yang dikatakan Acemoglu? Untuk memperjelas masalah ini, kami secara khusus meninjau makalah Acemoglu dan dua penelitian yang dikutipnya.

Ternyata argumen Acemoglu sulit dipertahankan.

Argumennya mengutip data dari dua penelitian, menggunakan masa depanProporsi tugas yang mungkin terkena dampak AI (20%) × proporsi tugas yang benar-benar akan menggunakan AI (23%) = proporsi tugas pekerjaan yang akan terkena dampak AI di masa depan (4,6%), dan menyimpulkan bahwa AI hanya mempunyai sedikit manfaat. Dan gunakan data ini untuk menghitung dampak akhir AI terhadap PDB.

Namun yang digunakan Acemoglu dalam makalahnya adalah prediksi paling pesimistis terhadap perkembangan AI dalam penelitian yang ia kutip. Dia awalnya percaya bahwa perangkat lunak yang secara efektif mengintegrasikan model bahasa besar tidak akan muncul di pasar dalam sepuluh tahun ke depan. Kedua, dampak penggunaan AI diyakini tidak akan berkurang dalam jangka pendek.

Untuk poin pertama,adaDalam makalah yang dikutip oleh Acemoglu, penulis dengan jelas menunjukkan bahwa jika GPT dapat dieksploitasi, sekitar 15% dari seluruh tugas pekerja di Amerika Serikat dapat diselesaikan secara signifikan lebih cepat dengan tetap mempertahankan kualitas yang sama. Namun ketika mengintegrasikan perangkat lunak dan alat yang dibangun di LLM, proporsi ini meningkat menjadi 47% hingga 56% dari seluruh tugas.

Namun Acemoglu hanya menggunakan nilai 15% untuk perhitungannya.

Namun, hampir semua raksasa teknologi saat ini mencoba mengintegrasikan AI ke dalam perangkat lunak mereka sendiri. Copilit dari Microsoft dan Firefly dari Adobe terus diperbarui.

Pada awal peluncuran GPT-4o, OpenAI mengungkapkan ide untuk mengembangkan aplikasi tingkat sistem yang didominasi oleh model bahasa besar. Hal ini telah dikonfirmasi lagi oleh dua akuisisi OpenAI tahun ini. Dikombinasikan dengan perkembangan Agen saat ini, kami memiliki alasan untuk menantikan debut LLMOS dalam waktu dekat.

Jika benar, seperti yang dikatakan Acemoglu, bahwa tidak ada perangkat lunak yang secara efektif mengintegrasikan model bahasa besar yang akan muncul di pasar dalam sepuluh tahun ke depan dan diterapkan dalam skala besar, maka tidak adil untuk mengatakan bahwa AI adalah sebuah gelembung, tetapi hal ini jelas tidak benar saat ini.

Mengenai poin kedua,AsemogluPenilaian mengenai biaya dan tingkat penetrasi AI juga tidak cukup akurat. DiaMakalah yang dikutip menyatakan bahwa perusahaan-perusahaan AS akan memilih untuk tidak mengotomatiskan sebagian besar tugas yang dapat didukung oleh AI, dan hanya 23% pekerja yang bekerja dalam tugas visual memiliki upah yang menarik untuk otomatisasi. Namun artikel yang dikutip memperjelas bahwa jika biaya turun dengan cepat atau diterapkan melalui platform AI-as-a-service yang lebih besar dari satu perusahaan, maka lambatnya penerapan AI akan semakin cepat.

Terlebih lagi, penurunan biaya AI sudah menjadi tren yang jelas.

CEO pendiri Allen Institute for Artificial Intelligence di Amerika Serikat mengatakan dalam sebuah wawancara eksklusif dengan "Daily Economic News" bahwa Hukum Moore di era chip masih berlaku di era AI, dan biaya pelatihan dan inferensi AI mungkin turun setengahnya setiap 18 bulan.

(Sumber gambar: situs resmi Madrona Venture Group)

Mengambil ChatGPT sebagai contoh, Ultraman berkata dalam sebuah wawancara eksklusif di awal tahun:

“GPT-3 adalah model yang paling lama kami luncurkan dan dioptimalkan untuk waktu terlama.Kami telah mengurangi biayanya 40 kali lipat…Untuk GPT-3.5,Percayalah kami telah mengurangi biayanya hampir 10 kali lipat...Kami memiliki kurva pengurangan biaya paling tajam dibandingkan teknologi apa pun yang saya ketahui. "

Melihat harga pasar sebenarnya, dua tahun lalu, GPT 3.5 berharga 0,06 dolar AS per seribu Token. Saat ini, Gemini Flash hanya berharga US$0,05 per juta Token. Hanya dalam dua tahun, biaya AI telah berkurang 100x dan kemampuannya ditingkatkan 10x.

Selain itu, laporan penelitian yang dirilis oleh McKinsey pada bulan Mei menunjukkan bahwa tingkat adopsi AI global akan meningkat secara signifikan pada tahun 2024, dan tingkat penggunaan AI generatif meningkat dua kali lipat dibandingkan tahun lalu. Hal ini menunjukkan bahwa semakin banyak organisasi dan individu yang mulai melakukannya menggunakannya.

Dalam survei JPMorgan Chase, lebih dari 55% perusahaan berharap dapat mengakses AI untuk produksi pada tahun 2025. Proporsi penetrasi AI ke dalam perusahaan jauh lebih tinggi dari 23%.

Jadi,Penilaian Acemoglu hanya bisa digambarkan sebagai pesimis yang tidak realistis.

07 Kita masih berada di tahun 1995

Tentu saja, selain menyangkal sudut pandang Acemoglu, kami juga memiliki lebih banyak bukti untuk membuktikan manfaat AI dalam jangka panjang dan bahkan jangka pendek.

Ekonom Goldman Sachs Joseph Briggs percaya:“Meskipun ada banyak ketidakpastian mengenai potensi AI generatif, kemampuannya untuk menghasilkan keluaran yang tidak dapat dibedakan dari keluaran yang diciptakan oleh manusia dan untuk mendobrak hambatan komunikasi antara manusia dan mesin mencerminkan kemajuan yang signifikan dengan potensi dampak makroekonomi yang sangat besar.”

Dampak ini pertama-tama berasal dari peningkatan substansial dalam efisiensi produksi.

Menurut perkiraan McKinsey, GenAI dapat mengotomatiskan 70% tugas yang berulang, menghasilkan keuntungan tahunan sebesar US$2,6 triliun hingga US$4,4 triliun, sekaligus meningkatkan dampak seluruh kecerdasan buatan sebesar 15% hingga 40%.

Dari sudut pandang ini, dibandingkan dengan perkiraan optimis bahwa mereka dapat menyumbang 2,6 triliun hingga 4,4 triliun dolar AS terhadap perekonomian setiap tahunnya, apakah investasi tahunan Sequoia sebesar 600 miliar dolar AS pada infrastruktur AI masih dianggap sebagai sebuah gelembung?

Kedua, dampak skala yang disebabkan oleh teknologi mungkin merupakan dampak yang mengganggu di luar produktivitas.

Tidak ada keraguan bahwa Internet adalah industri yang paling menghasilkan kekayaan dalam 20 tahun terakhir. Gelombang terakhir teknologi Internet menghasilkan e-commerce, ekonomi platform, jejaring sosial seluler... ini adalah sarana teknologi yang menghubungkan dunia secara keseluruhan. Namun pada awalnya internet diciptakan untuk komunikasi pertahanan nasional. Pada saat itu, hanya sedikit orang yang mengira bahwa Internet dapat sangat mempengaruhi perilaku ekonomi dan gaya hidup kita saat ini.

Meskipun saat ini sulit untuk menentukan dampak luas yang ditimbulkan oleh AI, manusia selalu terbiasa melebih-lebihkan penilaian mereka sendiri dan meremehkan pengaruh teknologi.

"Internet memecahkan masalah interkoneksi. Internet memindahkan data offline asli ke online dan mewujudkan kembaran digital. Misalnya, hidangan yang tidak dapat ditemukan di Internet lebih dari sepuluh tahun yang lalu, seperti suwiran daging babi dengan saus Beijing, kini setiap item Mereka semua diberi "alamat IP", seperti transisi dari IPv4 ke IPv6. Setiap orang dan setiap item memiliki identitas unik. AI tidak menyelesaikan masalah koneksi, tetapi mengatur ulang materi produksi dan meningkatkan produktivitas." Kata Xiong Weiming. “AI dapat memainkan peran yang lebih besar dalam dunia kembar digital, menggantikan kemampuan pemrosesan manusia. Hal ini tidak hanya melalui koneksi, namun melalui penilaian cerdas dan operasi otomatis. Misalnya, setelah AC dan lemari es terhubung ke Internet, masih diperlukan untuk mengatur parameter secara manual, tetapi dengan AI, perangkat ini dapat menilai dan melakukan operasi secara mandiri, seperti menyalakan AC secara otomatis ketika suhu melebihi 28 derajat. Inilah peran AI dalam ekologi ekonomi, yang berbeda dengan perannya dari Internet. . Faktanya, banyak industri lebih membutuhkan AI daripada Internet.”

Oleh karena itu, kesimpulan kami adalah: AI memiliki gelembung, namun gelembung ini terbatas dan tidak menyimpang dari nilai sebenarnya. Bubble talk yang ada saat ini terlalu pesimistis.

Terlebih lagi, bahkan menurut pemikiran pesimistis, setelah ledakan aplikasi AI, gelembung besar seperti yang terjadi pada tahun 2000 mungkin akan terpicu. Jika fundamentalnya berubah, start-up kecil yang tidak menghasilkan keuntungan namun memiliki ide bisnis terkait AI akan menerima suntikan modal besar dari modal ventura dan IPO skala besar. Mungkin sejarah akan terulang kembali.

“Jika aplikasi yang mirip dengan Hotmail pada tahun 1999 muncul di masa depan dan memicu gelombang pertumbuhan penilaian berikutnya, hal ini memang mungkin terjadi. Namun, menurut saya AI lebih seperti perwujudan kemampuan perangkat keras, bukan aplikasi perangkat lunak yang memiliki kekuatan komputasi perbaikan desain Produk yang sederhana. Oleh karena itu, penilaian AI mungkin tidak tumbuh secepat dan sedramatis Internet.”

Jadi, kita masih berada di tahun 1995.

“Pada tahun 1995, gelombang pertama aplikasi seperti Yahoo baru saja mulai muncul, mirip dengan teknologi yang kita lihat saat ini untuk menghasilkan gambar dan video dan dicari. Pada saat itu, tidak ada satupun Modem yang merupakan produk berteknologi tinggi, dan produk seperti Cisco hanya tersedia untuk perusahaan besar.

Dari perspektif infrastruktur, ceritanya serupa. Saat itu, perusahaan perlu mendatangi kantor bisnis telekomunikasi untuk mengajukan layanan email, yang biayanya mahal dan memerlukan penggunaan bersama. Teknologi AI saat ini hanya mampu dimiliki oleh perusahaan besar. "

Kesimpulan

Terakhir, kita masih perlu bertanya, apakah masuk akal menggunakan ROI saat ini untuk mengukur kemajuan teknologi yang bersifat infrastruktur? Dengan kata lain, apakah dampak pecahnya gelembung tersebut buruk?

AI saat ini memang menghadapi permasalahan investasi yang tinggi dan kesulitan dalam penerapannya, namun jika kita melihat lebih jauh dan beralih ke masa pembangunan infrastruktur yang dikenal dengan bubble in history, kita akan menemukan sesuatu yang berbeda.

Sebelum gelembung Internet meledak, perusahaan telekomunikasi mengumpulkan $1,6 triliun di Wall Street, menerbitkan obligasi senilai $600 miliar, dan membangun kabel serat optik sepanjang 80,2 juta mil, yang mencakup 76% dari total pemasangan kabel digital dasar dalam sejarah AS dan meletakkan dasar bagi Internet. Kedewasaan meletakkan fondasinya.

Jika kita melihat lebih jauh ke belakang, gelembung perkeretaapian Inggris pada tahun 1840-an dan perkeretaapian yang diakibatkannya meletakkan dasar bagi revolusi industri tingkat tinggi di Inggris. Jarak tempuh rencana kereta api yang disetujui selama periode gelembung ekonomi menyumbang 90% dari total jarak tempuh di Inggris. sistem kereta api.

Ketika kita berbicara tentang gelembung dot-com, kita tidak mengacu pada teknologi Internet sebagai sebuah gelembung, namun secara khusus mengacu pada model bisnis yang digembar-gemborkan oleh investasi spekulatif yang berlebihan, terutama dalam bentuk e-commerce. Demikian pula, Gelembung Laut Selatan bukanlah pecahnya gelembung perdagangan maritim, namun sekadar monopoli tertentu.

Dan kecerdasan buatan memiliki arti yang lebih besar, dan roda sejarah tidak akan berhenti begitu saja gelembungnya pecah. Para pendukung kecerdasan buatan selalu dengan cepat menunjukkan bahwa AI adalah Internet baru—arsitektur teknologi baru yang fundamental—dan jika hal tersebut benar, maka hal tersebut bukanlah sebuah gelembung.