Artikel yang brilian dapat membuat pasar mengacaukan "simulasi skenario" dengan "ramalan nyata".

Pada 22 Februari 2026, sebuah laporan berjudul The 2028 Global Intelligence Crisis memicu media sosial dan pasar keuangan, dengan jumlah tayangan melebihi 27 juta. Pada hari peluncuran laporan tersebut, IBM anjlok 13%, sementara saham sejumlah perusahaan seperti DoorDash, American Express, dan KKR turun lebih dari 6%.

Laporan ini ditulis oleh James van Geelen, pendiri Citrini Research. Peneliti berusia 33 tahun ini memiliki lebih dari 180.000 pengikut di X, dan Substack-nya berada di peringkat pertama di antara penulis keuangan, dengan fokus utama pada ekuitas swasta dan penelitian makro global, gaya tulisannya dikenal karena pendekatan lintas aset dan asosiasi horizontal, dengan portofolio investasi nyatanya menghasilkan lebih dari 200% sejak 2023. Laporan ini menyajikan skenario fiksi yang berlatar tahun 2028: AI secara masif menggantikan tenaga kerja kantor dalam waktu dua tahun, yang memicu penurunan konsumsi, gagal bayar aset perangkat lunak, dan penyempitan kredit, pada akhirnya mendorong ekonomi ke dalam keadaan cacat yang memadukan "prosperitas teknologis" dengan "resesi sosial". Van Geelen menandai di awal tulisan: "Artikel ini membahas satu kemungkinan skenario, bukan ramalan." Namun pasar jelas tidak sabar untuk membedakan keduanya.

Namun, yang lebih patut diperhatikan daripada kepanikan pasar yang singkat adalah diskusi luas yang dipicu oleh artikel ini dalam beberapa hari terakhir. Dari akademisi hingga dunia investasi, dari Wall Street hingga internet Tiongkok, belasan artikel tanggapan dari berbagai sudut pandang muncul berturut-turut. Daripada hanya mempercayai kesimpulan ekstrem tertentu, mungkin kita bisa menyusun masa depan yang lebih jelas dari «perbedaan dan tumpang tindih» berbagai pandangan.

What did Citrini say?

Logika dalam artikel Citrini tidak rumit: lonjakan kemampuan AI menyebabkan penggantian massal terhadap pekerjaan kantor → meningkatnya pengangguran memicu penurunan pengeluaran konsumen → produk keuangan terstruktur dengan aset dasar SaaS mengalami gelombang gagal bayar → krisis kredit menyebar ke seluruh sistem keuangan yang lebih luas → ekonomi terjebak dalam keadaan cacat yang memadukan "kejayaan teknologis" dengan "resesi sosial".

Setiap tahap dalam rantai sebab-akibat ini tidak muncul tanpa dasar. Namun, menghubungkan semuanya secara berurutan dan menyimpulkan hingga ke krisis memerlukan serangkaian asumsi dasar yang cukup radikal.

Ada banyak cara untuk menguraikan rantai ini. Mari kita uraikan secara bertahap melalui tiga argumen inti—kecepatan dan skala penggantian tenaga kerja, mekanisme transmisi kehancuran permintaan, dan kemungkinan krisis keuangan—untuk melihat apa yang diperdebatkan oleh berbagai suara di sekitar setiap tahapnya.

Tidak hancur, tidak dibangun ulang

Titik awal skenario Citrini adalah penggantian besar-besaran terhadap tenaga kerja kantor oleh AI. Dalam narasinya, proses ini mempercepat secara drastis antara tahun 2026 hingga 2028, dengan para profesional di bidang hukum, analisis keuangan, pengembangan perangkat lunak, dan layanan pelanggan menjadi yang pertama terdampak.

Perubahan persentase pengeluaran perusahaan pada pemasok model AI dan platform tenaga kerja daring, dikelompokkan menurut tingkat paparan AI sektor industri

Ada bukti yang mendukung pandangan Citrini. Sebuah studi empiris berbasis data pengeluaran perusahaan oleh Bick, Blandin, dan Deming menunjukkan bahwa setelah peluncuran ChatGPT, perusahaan dengan tingkat paparan AI tertinggi (yaitu perusahaan yang sebelumnya menghabiskan porsi terbesar dalam pasar tenaga kerja daring) secara signifikan meningkatkan pengeluaran mereka kepada penyedia model AI, sekaligus mengurangi pengeluaran di pasar tenaga kerja daring sebesar sekitar 15%. Patut dicatat bahwa substitusi ini bukan "penggantian setara"—setiap penurunan $1 dalam pengeluaran pasar tenaga kerja, perusahaan hanya meningkatkan pengeluaran AI sebesar $0,03 hingga $0,30. Dengan kata lain, AI sedang menyelesaikan volume pekerjaan yang sama dengan biaya jauh lebih rendah daripada tenaga manusia.

But Citrini may have overestimated the speed at which the shift will occur. Critics point to the U.S. real estate brokerage industry, where technology has long had the capability to drastically reduce the number of brokers, yet the industry still employs over 1.5 million people. Institutional inertia, regulatory barriers, and internal industry利益博弈 form a far more robust defense than technology alone. He believes Citrini has seriously underestimated the resistance of "institutional momentum".

Ada pula yang membantah dengan mengutip penelitian Kimball, Basu, dan Fernald tahun 1998 yang menyatakan bahwa guncangan teknologi secara historis sering kali merupakan stimulan positif terhadap sisi penawaran—dalam jangka pendek mungkin disertai penyesuaian struktur ketenagakerjaan, tetapi dalam jangka panjang, ruang output yang diciptakannya jauh lebih besar daripada pekerjaan yang dihancurkan.

Faktanya, melihat setiap gelombang penyebaran teknologi umum dalam sejarah, proses dari laboratorium hingga penetrasi massal selalu jauh lebih lambat daripada kecepatan pematangan teknologinya. Listrik membutuhkan 30 tahun untuk naik dari 5% ke 50% rumah tangga, telepon membutuhkan 35 tahun, bahkan smartphone yang paling cepat menyebar pun memerlukan 5 tahun. Kemampuan teknis AI mungkin sudah cukup untuk mengguncang banyak industri, tetapi kesenjangan antara kemampuan teknis dan penyerapan institusional tidak pernah bisa diatasi hanya dengan kemampuan itu sendiri.

Elemen kedua dari narasi Citrini adalah spiral penurunan di sisi permintaan: pengangguran → pendapatan berkurang → konsumsi menyusut → laba perusahaan menurun → pemutusan hubungan kerja lebih lanjut.

Citrini membingungkan deflasi sisi permintaan dengan deflasi sisi penawaran. Yang pertama berarti melemahnya daya beli konsumen, sementara yang kedua adalah penurunan biaya produksi akibat kemajuan teknologi—penurunan harga yang didorong AI pada dasarnya lebih dekat dengan yang kedua, mirip dengan tren harga produk elektronik dan layanan komunikasi selama beberapa dekade terakhir. Beberapa analis berpendapat bahwa paradoks Jevons tetap akan berlaku: ketika AI secara signifikan menurunkan biaya layanan seperti konsultasi hukum, diagnosis medis, dan pengembangan perangkat lunak, permintaan yang sebelumnya dihindari oleh sejumlah besar orang karena harganya mahal akan dilepaskan, sehingga totalnya bukan menyusut, melainkan tumbuh secara eksponensial. Sementara itu, «paradoks Moravec» juga akan berperan. Bagi mesin, hal yang paling sulit sering kali bukanlah penalaran logis tingkat tinggi atau pencarian data skala besar, melainkan gerakan fisik, persepsi sensorik, dan komunikasi emosional yang biasa bagi manusia. Ini berarti pekerjaan fisik dan pekerjaan di sektor jasa yang memerlukan persepsi halus kemungkinan besar lebih tahan lama daripada yang kita bayangkan.

Namun, paradoks Jevons juga bisa gagal. Profesor ekonomi dari Universitas Chicago, Alex Imas, mengusulkan, jika AI mengotomatisasi sebagian besar tenaga kerja, dan proporsi pendapatan tenaga kerja dalam total pendapatan menurun drastis, siapa yang akan membeli barang dan jasa yang diproduksi secara efisien? Ini menyentuh mekanisme distribusi itu sendiri. Ketika kapasitas produksi cenderung tak terbatas dan permintaan efektif cenderung terkonsentrasi, yang kita hadapi mungkin bukan resesi, melainkan ketidakseimbangan yang belum cukup dibahas dalam buku teks ekonomi—kelimpahan materi namun tak dapat diakses.

See a leopard through a tube

Bagian terluas dalam simulasi Citrini adalah transmisi dari dampak terhadap ketenagakerjaan menuju krisis keuangan. Dalam narasinya, produk keuangan terstruktur dengan pendapatan SaaS sebagai aset dasar (yang ia sebut "Software-Backed Securities") mengalami pelanggaran luas selama gelombang transformasi AI, memicu krisis kredit yang mirip dengan tahun 2008.

Namun, para komentator menunjukkan bahwa tingkat keuangan sektor perusahaan AS saat ini jauh lebih sehat dibandingkan tahun 2008, dan sistem perbankan jauh lebih kuat setelah reformasi Dodd-Frank dan beberapa putaran uji tekan.

Dibandingkan dengan menjelang krisis ekonomi 2008, berbagai indikator ketahanan sistem keuangan AS saat ini telah meningkat signifikan: rasio modal inti perbankan naik dari 8,1% menjadi 13,7%, rasio utang sektor rumah tangga terhadap pendapatan tersedia turun dari 130% menjadi 97%, dan rasio pinjaman bermasalah turun dari 1,4% menjadi 0,7%.

Meskipun sebagian perusahaan SaaS memang menghadapi penurunan pendapatan, skalanya tidak cukup besar untuk memicu krisis kredit sistemik. Mantan penulis kolom keuangan Bloomberg, Nick Smith, berpendapat bahwa Citrini melakukan kesalahan umum di tahap ini: memperluas linier dampak industri mikro menjadi risiko sistemik makro. Untuk kejatuhan permintaan, Smith memberikan solusi kebijakan fiskal. Jika pengangguran benar-benar meningkat tajam, pemerintah sepenuhnya mampu dan bersedia untuk menopang permintaan melalui stimulus fiskal besar-besaran.

Kemampuan respons sistem tampaknya juga diremehkan, dengan contoh respons kebijakan selama masa COVID-19, pada 11 Maret 2020, WHO mengumumkan pandemi, dan hanya 16 hari kemudian, Undang-Undang CARES senilai 2,2 triliun dolar AS telah ditandatangani dan berlaku. Dalam satu tahun berikutnya, Amerika Serikat mengeluarkan total stimulus fiskal sebesar 5,68 triliun dolar AS, setara dengan sekitar 25% PDB tahun 2020.

Jika pengangguran yang didorong oleh AI benar-benar muncul dengan kecepatan dan skala yang digambarkan oleh Citrini, intervensi kebijakan kemungkinan besar tidak akan absen.

Ada pula komentator yang mempertanyakan dari sudut yang lebih mendasar. Apokalips teknis umumnya berasal dari kurangnya kepercayaan terhadap aspek kemanusiaan. Argumen Citrini memandang pasar sebagai mesin tanpa pengawas, membiarkan "sebab-akibat" berjalan sendiri hingga runtuh. Namun, sistem ekonomi nyata tidak beroperasi seperti itu. Hukum, institusi, politik, budaya, dan ideologi secara mendalam menentukan cara dunia nyata menyerap guncangan teknologi.

Konsensus dan Perbedaan Pendapat

Kita mungkin bisa mencoba menandai beberapa konsensus dan perbedaan pendapat.

Hampir tidak ada yang membantah bahwa AI sedang dan akan terus mengubah struktur permintaan tenaga kerja kantor, perbedaan hanya terletak pada kecepatan dan skala perubahan. Selain itu, penderitaan selama masa transisi adalah nyata dan tidak boleh diabaikan oleh optimisme jangka panjang. Selain itu, kualitas dan kecepatan respons kebijakan akan sangat menentukan hasilnya.

Perbedaan pendapat ada pada logika yang lebih mendasar. Ada yang berpendapat bahwa guncangan teknologi kali ini mungkin melampaui contoh sejarah dalam kecepatan dan cakupannya, sehingga keterbatasan analogi sejarah; sementara yang lain lebih percaya pada kemampuan adaptasi institusi dan keterulangan sejarah.

Headline

Artikel Citrini mengandung banyak masalah: hubungan logisnya terlalu rapat, respons institusional secara sistematis diremehkan, dan lompatan dari dampak mikro industri hingga risiko sistemik makro kurang didukung argumen tengah yang memadai. Namun, masalah paling mendasarnya mungkin terletak pada underestimasi terhadap masyarakat manusia: artikel ini mengasumsikan lingkungan institusional statis, di mana teknologi menghancurkan segalanya dengan kecepatan hampir tak terbendung. Secara historis, teori kiamat teknologi telah bermunculan berulang kali; secara logis teknis, mereka seringkali tak terbantahkan, tetapi hampir tanpa kecuali mengabaikan variabel “manusia”. Kompleksitas masyarakat manusia, gesekannya, redundansinya, serta pengaturan institusional yang tampaknya tidak efisien justru membentuk kemampuan tahan guncangan yang kuat dan terdistribusi. Kita memiliki waktu yang cukup untuk menghindari kiamat yang diprediksi, asalkan kita tidak dihantui oleh prediksi itu sendiri.

Apa tentang narasi optimis itu? "Paradoks Jevons" adalah pengamatan tentang tren jangka panjang. "Paradoks Moravec" memberi tahu kita bahwa pekerjaan fisik sementara aman, tetapi tidak memberi tahu kita kemana para pekerja kantor yang tergantikan harus pergi. Analogi sejarah bersifat menginspirasi, tetapi sejarah tidak pernah berulang secara tepat, ia hanya mengikuti irama yang sama. Narasi optimis membutuhkan waktu untuk diuji, dan kita saat ini berada di awal pengujian tersebut.

Produksi kiamat, pembeli yang penuh kecemasan. Bentuk penilaian Anda sendiri, tanggung risiko, kelola posisi, jangan terjebak dalam artikel-artikel yang 「terlihat jelas sampai akhir」.

Klik untuk mengetahui posisi yang sedang dibuka oleh BlockBeats

Selamat bergabung dengan komunitas resmi BlockBeats:

Grup langganan Telegram: https://t.me/theblockbeats

Grup Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Akun resmi Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia