Huang Renxun mengatakan dalam panggilan laporan keuangan terbaru bahwa pengeluaran tahunan untuk infrastruktur AI akan mencapai 4 triliun dolar AS, empat kali lipat dari konsensus Wall Street. Uang ini pada akhirnya akan sampai ke setiap orang biasa dalam bentuk biaya listrik, biaya langganan, bahkan lowongan pekerjaan.
Penulis artikel, sumber: Sinar Zhiyuan
NVIDIA sekarang bernilai $5,7 triliun.
Angka ini melebihi perkiraan PDB Jerman untuk seluruh tahun 2026 sebesar 5,45 triliun dolar AS.
Sebuah perusahaan yang menjual chip, bernilai lebih dari ekonomi terbesar di Eropa.
Pada malam 20 Mei, NVIDIA merilis laporan keuangan Q1 tahun fiskal 2027, dengan pendapatan sebesar $81,6 miliar, meningkat 85% secara tahunan, melebihi ekspektasi Wall Street secara menyeluruh.
Layanan pusat data menyumbang 75,2 miliar dolar AS, meningkat 92% secara tahunan, dan menyumbang lebih dari sembilan puluh persen dari total pendapatan.
Laba bersih sebesar 58,3 miliar dolar AS, meningkat lebih dari tiga kali lipat dibandingkan periode yang sama tahun lalu.
Lebih lagi, panduan kuartal depan sebesar US$91 miliar, melebihi perkiraan analis lebih dari US$4 miliar.
Sementara itu, NVIDIA menambahkan kuota buyback saham sebesar US$80 miliar.
Perusahaan ini menghasilkan uang sampai tidak tahu harus menghabiskannya ke mana.
4 triliun dolar AS, uang siapa sebenarnya ini?
Angka laporan keuangan hanyalah pembuka.
Penilaian yang dilemparkan oleh Huang Renxun dalam panggilan berikutnya benar-benar membuat takjub.
Pengeluaran modal AI untuk penyedia cloud skala besar saat ini telah mencapai 1 triliun dolar AS per tahun, dan akan meningkat menjadi 3 hingga 4 triliun dolar AS.
Apa harapan konsensus Wall Street?
Analisis dari Laura Martin dari Needham menunjukkan bahwa para pihak percaya pengeluaran modal penyedia cloud skala besar akan mencapai $1,03 triliun pada tahun 2028.
Angka yang dikatakan Jensen Huang adalah empat kali lipat dari konsensus ini.
CFO NVIDIA, Colette Kress, memberikan garis waktu, pengeluaran tahunan infrastruktur AI berpotensi mencapai $3 hingga $4 triliun sebelum tahun 2030.
Analyst Needham, Laura Martin, dalam laporan risetnya menilai bahwa visi Jensen Huang berbeda dari gambaran yang digambarkan oleh penyedia cloud, dan lebih menarik.
The money is already burning.
Pada kuartal pertama, pengeluaran modal Google sebesar 35,7 miliar dolar AS, meningkat dua kali lipat secara tahunan; Amazon sebesar 44,2 miliar dolar AS, tertinggi di antara keempat perusahaan; Microsoft sebesar 30,9 miliar dolar AS, meningkat 84% secara tahunan.
Meta paling agresif, menaikkan anggaran pengeluaran modal tahunan menjadi $125 miliar hingga $145 miliar, tetapi pasar memberinya tamparan, harga sahamnya turun 9,25% pada hari berikutnya.
Keempatnya jika digabungkan, diperkirakan mengeluarkan $725 miliar sepanjang tahun 2026.
Bank Amerika memprediksi total penerbitan utang oleh penyedia cloud tahun ini akan mencapai $175 miliar, enam kali lipat dari rata-rata tahunan lima tahun terakhir.
Apa artinya 4 triliun dolar AS?
Sekitar sama dengan PDB Jepang dalam satu tahun.
Uang ini, pada akhirnya, harus dihasilkan kembali dari suatu tempat.
Tagihan listrik Anda sedang membayar untuk AI
Pertaruhan besar ini terdengar jauh, tetapi sudah mengubah kehidupan orang biasa, mulai dari tagihan listrik.
Penduduk Virginia, John Steinbach, menerima tagihan listrik senilai $281 pada Januari 2026, padahal bulan sebelumnya ia hanya membayar sekitar $100.
Dia tinggal di rumah ini selama hampir 40 tahun dan belum pernah melihat kenaikan semacam ini.
Virginia adalah wilayah dengan pusat data paling padat di seluruh Amerika Serikat, dengan pusat data saja mengonsumsi hampir 40% listrik negara bagian pada tahun 2024.
Ini bukan kasus tunggal.
https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/
Menurut penelitian SemiAnalysis, wilayah jaringan listrik PJM yang mencakup 13 negara bagian di Timur Laut Amerika dan 67 juta penduduk, biaya listrik rumah tangga pada tahun 2026 rata-rata meningkat sekitar 15% dibandingkan dengan masa sebelum era pusat data AI.
Data dari Badan Energi Internasional menunjukkan bahwa satu pusat data skala besar biasa mengonsumsi listrik sebanyak 100.000 rumah tangga.
Proyek Hyperion yang direncanakan Meta di Louisiana memerlukan setidaknya 5 gigawatt listrik, tiga kali lipat dari total konsumsi listrik seluruh kota New Orleans.
Pada tahun 2028, konsumsi listrik pusat data AS diperkirakan akan menyumbang 12% dari total konsumsi listrik nasional.
Pada tahun 2030, tarif listrik nasional diperkirakan rata-rata naik 8%.
Ini perhitungan sederhana: raksasa teknologi ingin membangun pabrik AI, pabrik membutuhkan listrik, siapa yang menanggung biaya perluasan jaringan listrik?
Setidaknya saat ini, jawabannya adalah semua orang.
100 karyawan AI berputar mengelilingi Anda
Listrik hanyalah awalnya.
Huang Renxun menggambarkan gambaran yang lebih besar dalam panggilan laporan keuangan: ada 1 miliar pengguna manusia di seluruh dunia, dan selanjutnya dunia akan memiliki miliaran Agent, masing-masing Agent akan menghasilkan sub-Agent.
Ini bukan omong kosong.
Dia memberikan angka yang lebih spesifik di konferensi GTC bulan Maret tahun ini, memperkirakan bahwa sepuluh tahun mendatang NVIDIA akan memiliki 75.000 karyawan manusia, sekaligus 7,5 juta Agent, atau satu Agent per 100 orang.
Survei McKinsey pada November tahun lalu menunjukkan bahwa 62% perusahaan telah mencoba menggunakan Agent.
Andrej Karpathy melakukan eksperimen yang meminta Agent untuk mengoptimalkan proses pelatihan model bahasa kecil, di mana Agent menjalankan 700 eksperimen dalam dua hari dan menemukan 20 solusi optimasi.
https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079
Namun ada kenyataan yang tidak bisa dihindari di sini.
Keandalan agen masih jauh dari 'melepaskannya untuk bertindak sendiri'.
Agen sebuah perusahaan menghapus seluruh database produksi dalam 9 detik setelah mendapatkan peningkatan wewenang, menghapus semua data pelanggan, catatan pemesanan, dan cadangan.
CEO ServiceNow, Bill McDermott, langsung mengatakan bahwa kemampuan tata kelola adalah garis hidup atau mati.
Kebutuhan komputasi agen semakin meningkatkan permintaan akan daya komputasi.
Huang Renxun mengungkapkan bahwa jumlah komputasi yang dibutuhkan untuk Agentic AI meningkat 1000% dibandingkan dengan AI generatif dua tahun lalu.
Platform Vera Rubin generasi berikutnya dari NVIDIA dirancang khusus untuk ini, menurunkan biaya token inferensi menjadi sepertiga dari Blackwell dan mengurangi jumlah GPU yang diperlukan untuk melatih model dengan ukuran sama menjadi seperempat.
Laboratorium terkemuka seperti Anthropic, Meta, OpenAI, dan Mistral AI telah mengumumkan bahwa mereka akan melatih model generasi berikutnya berdasarkan Rubin.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform
Dari sudut pandang ini, perkiraan infrastruktur senilai 4 triliun dolar AS justru tidak terlalu ambisius.
Tol jalan raya menuju AGI
Semua angka, semua investasi, pada akhirnya menuju tujuan yang sama.
Ketika biaya inferensi turun 10 kali lipat, ukuran model terus membesar, dan miliaran agen beroperasi secara mandiri serta berkolaborasi, ujung kurva teknologi ini hanya memiliki satu nama: AGI. Lebih jauh lagi, adalah ASI, kecerdasan buatan super.
Investasi infrastruktur senilai 4 triliun dolar AS pada akhirnya adalah membangun jalan raya menuju AGI.
Huang Renxun bertaruh bahwa tujuan akhir jalan ini cukup berharga, sehingga semua investasi di sepanjang jalan menjadi sepele.
Jika AGI benar-benar tiba pada akhir dekade ini, semua diskusi tentang "apakah investasi AI bisa balik modal" hari ini akan menjadi tidak relevan.
Sistem yang mampu menyelesaikan hampir semua tugas kognitif secara mandiri akan mendefinisikan ulang konsep itu sendiri dari "tingkat pengembalian".
Masalah saat itu hanya satu, "Siapa yang berhak duduk di meja permainan era AGI?"
NVIDIA telah duduk di meja. Empat raksasa cloud sedang bertaruh dengan uang sungguhan.
Dan setiap orang biasa akan menjadi pihak yang terlibat dalam taruhan besar ini, terlepas dari apakah Anda mau atau tidak.
Referensi:
NVIDIA merilis laporan keuangan kuartal pertama tahun fiskal 2027
https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html