Investor AI Teratas Gavin Baker: Penjualan Juli Tidak Selaras dengan Dasar-Dasar Infrastruktur AI

Dikumpulkan & disusun: Deep潮 TechFlow

Tamu: Gavin Baker, Pendiri dan Chief Investment Officer Atreides Management

Host: Patrick O’Shaughnessy, Host of Invest Like The Best, CEO of Positive Sum

Sumber podcast: Invest Like The Best

Judul Asli: Penjualan AI Tidak Sesuai dengan Data | Investor AI Teratas Menjelaskan

Broadcast date: August 4, 2026

Disclosure: The guest, Gavin Baker , whose company Atreides Management manages approximately $5 billion in assets, holds significant positions in NVIDIA (for over 20 years), Astera Labs (approximately 10% of the fund), Micron, Cerebras, and other AI infrastructure assets discussed in this article. His views are directly aligned with his holdings.

Namun, dia memang merupakan salah satu investor teknologi terkemuka di Amerika Serikat, pernah menjabat sebagai Direktur Umum Fidelity Fund dan mengelola dana teknologi senilai puluhan miliar dolar AS. Sebagai investor awal dan jangka panjang di NVIDIA, Tesla, dan SpaceX, Gavin memiliki pengalaman lebih dari dua puluh tahun dalam investasi semikonduktor dan teknologi mutakhir. Di tengah gelombang AI, ia dikenal luas di Silicon Valley dan Wall Street karena wawasan mendalamnya mengenai rantai pasok chip, hambatan daya komputasi, serta jalur komersialisasi AI.

Gavin Baker adalah pendiri Atreides Management, yang selama 20 tahun terakhir secara konsisten memegang posisi besar di NVIDIA, dan merupakan salah satu pemain paling teguh di bidang infrastruktur AI. Episode ini direkam setelah jatuhnya saham AI pada bulan Juli, ia khusus kembali dari Silicon Valley untuk "menguji tekanan" terhadap semua asumsinya. Kesimpulan utamanya adalah: penjualan bulan Juli sama sekali tidak sejalan dengan data fundamental; semua indikator kuantitatif sedang mempercepat, sementara harga saham jatuh bebas.

Baker menggambarkan Juli sebagai "mengompresi tahun 2022 ke dalam satu bulan". Sejumlah besar saham AI jatuh 40% hingga 60% dari titik tertinggi, tetapi harga spot GPU justru naik (naik 50%-60% dalam enam bulan), arus kas operasional penyedia cloud skala besar meningkat dari 28% menjadi 35% (setelah penyesuaian item satu kali), dan produksi token terus meningkat. Ia percaya pasar salah menilai tiga hal: menganggap penyewaan komputasi Meta sebagai tanda kelebihan kapasitas (sebenarnya meniru SpaceX yang menjual komputasi dengan harga tinggi), menganggap ledakan model open-source sebagai tanda penurunan permintaan (sebenarnya hanya menggeser keuntungan dari lapisan model mutakhir ke lapisan infrastruktur), serta menganggap melebarnya spread CDS sebagai sinyal krisis kredit (sebenarnya hanya mencerminkan upaya bank untuk melakukan lindung nilai terhadap komitmen). Satu-satunya hal yang membuatnya benar-benar cemas adalah naiknya real yield dan ketatnya pasar kredit, tetapi perhitungannya menunjukkan bahwa jika kapasitas komputasi yang telah terpasang dinilai ulang berdasarkan harga spot saat ini, penyedia cloud skala besar dapat membiayai investasi infrastruktur AI hampir sepenuhnya melalui arus kas operasional, tanpa perlu bergantung pada utang.

1. Tentang perbedaan antara penjualan dan fundamental

Saya tinggal di Silicon Valley selama dua bulan dan tidak mendengar satu pun indikator kuantitatif negatif. Ketersediaan GPU, harga sewa GPU, harga spot DRAM, pertumbuhan token—semua indikator sedang mempercepat.

NVIDIA saat ini berada pada forward P/E terendah dalam sepuluh tahun terakhir. Pasar 100% percaya bahwa perusahaan AI mengalami overvalued profit.

OpenAI dipercepat, Anthropic mengalami pertumbuhan kuat, dan model open-source mengalami ledakan besar. Namun, data Anthropic dan OpenAI tidak terlihat di pasar publik, yang menciptakan ketidakseimbangan informasi.

2. Tentang model sumber terbuka dan kebutuhan daya komputasi

A token is a token. Whether generated by a frontier model or an open-source model, it requires the same amount of compute, memory, and electricity to produce.

Model open source mengambil margin keuntungan dari model terdepan, bukan kebutuhan daya komputasi. Ia mengubah token dengan margin 90% menjadi token dengan margin 30%, tetapi jumlah jam GPU yang dikonsumsi di lapisan bawah justru lebih banyak.

Jensen adalah pendukung open source terbesar di dunia. Jika ini buruk bagi bisnisnya, apakah dia benar-benar akan menjadikannya sebagai isu utama?

3. Tentang dampak Claude terhadap pasar

Claude pada dasarnya adalah Walter Cronkite pasar saham. Semua orang memasukkan berita ke Claude, lalu melakukan perdagangan berdasarkan interpretasi Claude. Claude cerdas, tetapi tidak selalu benar.

Seseorang membagikan gambar saham kapasitor Jepang, mengatakan, "Kami menempuh seluruh siklus kapasitor dalam 6 minggu." Fundamentanya belum datang, tetapi harga saham sudah naik drastis lalu jatuh.

4. Teori permainan tentang pasar memori

Misalkan pada tahun 2027 atau 2028 Anda ingin membatalkan LTA (perjanjian jangka panjang) untuk mendapatkan harga lebih rendah. Tetapi jika dalam dua atau tiga tahun ke depan leverage kembali ke pihak produsen memori, Anda akan kalah. Anda bisa menghancurkan seluruh bisnis.

Yang dilakukan NVIDIA pada dasarnya adalah memberikan paket kredit kepada pembeli GPU, ditambah dengan pembagian pendapatan di atas harga dasar. Ini sebenarnya memungkinkan mereka membangun bisnis cloud raksasa dengan cepat melalui royalti.

5. Tentang SpaceX dan perhitungan orbit

SpaceX dalam tiga tahun terakhir telah mengakses lebih banyak daya komputasi dengan harga lebih rendah daripada siapa pun. Sekarang ada laporan bahwa mereka akan menambahkan 8 gigawatt daya komputasi; saya tidak pernah berjudi melawan Elon, tetapi angka itu memang sangat luar biasa.

Orbital computing menjadi semakin nyata setiap hari. Benchmark menginvestasikan dana ke StarCloud, perusahaan orbital computing yang tidak memiliki biaya peluncuran internal seperti SpaceX. Jika Benchmark merasa ini tidak masuk akal, mereka tidak akan berinvestasi.

6. Tentang regulasi dan krisis public relations

Pusat data adalah hal terbaik yang pernah saya lihat untuk gaji pekerja kasar. Tapi partai Demokrat seharusnya mewakili pekerja kasar, justru mendorong pekerjaan mereka keluar.

Seseorang dalam sebuah buku akademis melebih-lebihkan konsumsi air pusat data sebanyak sepuluh ribu kali. Penulis telah beberapa kali mengakui kesalahannya, tetapi ini sama seperti kisah bayam yang kaya zat besi: ketika kebohongan sudah berkeliling dunia, kebenaran belum sempat mengenakan celananya.

Patrick O’Shaughnessy: Apa yang terjadi bulan ini?

Gavin Baker: Saya akan menggambarkan Juli sebagai "mengompresi tahun 2022 ke dalam satu bulan." Memang ada beberapa faktor fundamental negatif yang perlu dibahas, tetapi secara keseluruhan, keseimbangan fundamental secara signifikan membaik. Sejumlah besar saham AI jatuh 40% hingga 60% dari titik tertinggi, turun lurus. Saya bertanya kepada Anda, apakah selama musim panas di Silicon Valley, Anda pernah mendengar satu pun indikator kuantitatif negatif tentang AI?

Patrick O’Shaughnessy: Sinyal perlambatan?

Tidak. Sebenarnya setiap indikator sedang mempercepat. Baik ketersediaan GPU, harga sewa GPU, harga spot DRAM bulan ini, maupun pertumbuhan token, semuanya sedang mempercepat.

Saya percaya sebagian besar masalahnya adalah ketidaktahuan pasar publik terhadap Anthropic dan OpenAI. Kemudian ada cloud inferensi open-source seperti Fireworks, Baseten, Modal, Together yang sedang mengkomersialkan inferensi. Model open-source mengalami percepatan besar karena GLM 5.2 dan Kimi K3, sementara Nemotron juga terus berkembang pesat. OpenAI sedang mempercepat, Anthropic mengalami pertumbuhan kuat, dan hampir pasti menghasilkan arus kas bebas yang besar.

Semua orang telah melihat gambar itu: arus kas semikonduktor naik, sementara arus kas bebas dari penyedia cloud skala besar turun. Tetapi Anda melewatkan perusahaan swasta. Arus kas OpenAI dan Anthropic tidak ada di gambar itu. Saya rasa gambar itu juga melewatkan satu hal penting: pada 2024 dan 2025, bahkan jika Anda adalah orang paling bullish, Anda tetap percaya bahwa harga sewa GPU akan turun perlahan. Pihak yang bearish berpendapat akan anjlok tajam. Saya tidak percaya ada siapa pun pada 2024 atau 2025 yang memperkirakan bahwa harga GPU lama akan naik lagi pada 2026.

Patrick O’Shaughnessy: Bagaimana lingkungan pembiayaan dalam enam bulan ke depan? Berapa banyak kredit yang dibutuhkan untuk pembangunan kali ini?

Ini melibatkan masalah siklus modal klasik. Jika terjadi ketidakseimbangan antara penawaran dan permintaan, segalanya bisa runtuh sangat cepat, seperti gelembung internet. Jika Anda percaya bahwa penyedia cloud skala besar dapat membiayai pembangunan ini melalui arus kas operasional, maka pengetatan kredit tidak terlalu menakutkan.

Perhitungan saya adalah sebagai berikut: Konsensus mengasumsikan bahwa penyedia cloud skala sangat besar menggunakan daya komputasi Blackwell dan Rubin dengan laju monetisasi yang sama seperti Ampere (chip yang ketinggalan dua generasi). Arus kas operasional penyedia cloud skala sangat besar sebesar 1,3 hingga 1,4 triliun. Jika mereka memonetisasi dengan laju yang lebih tinggi daripada Ampere tetapi lebih rendah daripada Blackwell saat ini, maka angkanya akan mendekati 2 triliun. Hal ini mengurangi kebutuhan kredit sekitar 700 miliar. Selain itu, dengan penyesuaian ulang daya komputasi yang telah terpasang dan arus kas operasional yang terus mempercepat, indikator kredit akan membaik, sehingga pembiayaan menjadi lebih mudah.

Sinyal pasar kredit memang tidak bisa diabaikan. Meta menerbitkan utang minggu lalu, dengan harga yang lebih buruk dari yang Anda perkirakan. Semua CDS perusahaan sedang melebar. Real yield sedang naik. Semua ini adalah fakta. Jika kita membutuhkan utang untuk membiayai pembangunan ini, maka ini memang sinyal negatif besar. Namun, jika daya komputasi dihargai ulang berdasarkan harga spot saat ini, kita mungkin sama sekali tidak memerlukan banyak utang.

Patrick O’Shaughnessy: Data spesifik apa yang Anda dengar di Silicon Valley?

Hari ini pagi, saya berbicara dengan sebuah perusahaan yang menyewa ribuan GPU Blackwell, dengan harga sekitar mid-$2 per jam per GPU. Tujuh bulan kemudian, untuk cluster yang sama dan skala B200 yang sama, mereka berharap dapat memperpanjang sewa dengan harga di bawah $4. Artinya, kenaikan sebesar 50% hingga 60% dalam tujuh bulan.

Perusahaan cloud lainnya secara terbuka mengatakan di podcast bahwa mereka berencana membayar 100% lebih banyak untuk Blackwell saat kontrak berakhir. Ini berarti semua penyedia cloud skala besar sedang meremehkan pendapatan.

Ada beberapa katalis penjualan di bulan Juli. Pertama, Meta mengumumkan akan menyewakan daya komputasi, dan pasar menganggap ini menunjukkan adanya kelebihan kapasitas dan pengurangan pengeluaran modal. Ini sama sekali tidak benar. Meta melihat bahwa SpaceX memiliki banyak daya komputasi yang telah terpasang dan menjual klaster optimasi transaksi ke pasar dengan harga jauh di atas harga kontrak. Meta melihat peluang: pertama menunjukkan kemampuan menghasilkan IRR sangat tinggi pada sebagian kecil kapasitas, lalu mengumpulkan modal ekuitas, dan selanjutnya meningkatkan pengeluaran modal. Data telemetri pengeluaran modal Meta sama sekali tidak berubah; jika ada perubahan, justru menjadi lebih agresif. Tak lama setelah itu, mereka meluncurkan Muse 1.1, model terbaik dalam waktu yang lama.

Kemudian Kimi K3 muncul, pasar kembali mengalami kepanikan terhadap open-source. Sementara itu, indeks token Silicon Data datar. Namun, ini disebabkan oleh peningkatan proporsi token open-source, dan cara perhitungan bobot token tersebut dalam indeks menyebabkan penurunan struktural. Sebuah token adalah sebuah token, terlepas apakah itu berasal dari model mutakhir atau model open-source; daya komputasi, memori, dan listrik yang dibutuhkan untuk memproduksinya sama. Yang diambil oleh open-source adalah margin keuntungan model mutakhir, bukan permintaan daya komputasi.

Patrick O’Shaughnessy: Menurutmu, bagaimana pasar menyerap berita-berita ini?

Ada satu hal yang saya pikirkan. Mike Mauboussin memiliki teori yang mengatakan bahwa keruntuhan keragaman menyebabkan gelembung dan kejatuhan. Saat ini, di kalangan investasi pasar publik, baik investor ritel maupun institusional, setiap berita dimasukkan ke dalam Claude, terkadang Claude Code atau Claude Agent. Claude bersifat probabilitas, tetapi cara orang-orang menafsirkan berita kemungkinan besar tidak terlalu berbeda.

Claude pada dasarnya adalah Walter Cronkite pasar saham. Semua orang percaya apa yang dikatakannya, lalu melakukan perdagangan berdasarkan itu. Claude cerdas, tetapi tidak selalu benar. Pasar saham pada dasarnya adalah interpretasi probabilistik Bayes terhadap masa depan. Anda melihat sebuah berita, berita itu dimasukkan ke dalam Claude, Claude menginterpretasikannya dengan cara tertentu, lalu sekelompok besar orang melakukan perdagangan berdasarkan itu.

Ada akun anonim di lingkungan semikonduktor bernama TBU yang memposting gambar saham kapasitor Jepang, mengatakan, "Kami menyelesaikan seluruh siklus kapasitor dalam 6 minggu." Harga saham naik dua kali, tiga kali, empat kali, lalu anjlok. Fundamentanya bahkan belum muncul, tetapi Anda sudah menyelesaikan siklus yang biasanya membutuhkan tiga tahun dalam waktu 6 minggu.

Patrick O’Shaughnessy: Jika dipaksa untuk mencari situasi yang benar-benar membuat Anda takut, apa itu?

Arus kas operasional tidak lagi mempercepat, ini akan menjadi sinyal negatif paling utama. Hal ini sebagian besar bergantung pada kinerja keseluruhan Anthropic, OpenAI, Grok, Cursor, xAI, dan open source.

Jika harga spot GPU mengalami penurunan tajam yang berkelanjutan, itu juga menakutkan. Tetapi apakah Anda pernah mendengar seseorang mengatakan mereka memiliki terlalu banyak GPU? Tidak ada sama sekali. Sebenarnya sebaliknya, terdengar seperti sesuatu yang mirip pasar gelap.

Dari sudut pandang teknis, saya menganggap risiko potensial paling menarik adalah pembelajaran berkelanjutan dan pembelajaran efisien sampel. Jika ini teratasi, mungkin berarti akan ada jurang sementara dalam kebutuhan pelatihan. Anda melatih model dari 300 triliun token menjadi hanya 10 triliun token, lalu melepaskannya ke dunia untuk belajar secara efisien sampel, itu tidak baik untuk kebutuhan pelatihan. Namun, persentase pelatihan dalam permintaan semikonduktor sedang mendekati angka kecil tetapi tidak nol, sedangkan inferensi adalah porsi utama. SSI mengatakan mereka akan meluncurkan model pada bulan Agustus, dan sejumlah laboratorium baru sedang fokus pada arah ini. Ini baik untuk dunia, tetapi sulit untuk mengatakan apakah itu positif atau negatif terhadap kebutuhan infrastruktur.

Patrick O’Shaughnessy: Semua orang membicarakan LTA, bisakah dijelaskan lebih lanjut?

Kita perlu beralih dari "eksploitasi angka jangka pendek" ke "menukar dengan daya tahan melalui perjanjian jangka panjang (LTA)". Pelanggan membayar di muka, dengan batas harga bawah dan atas. Ini seperti apa yang disebut "akumulasi tenaga kerja" ketika orang enggan melakukan pemutusan hubungan kerja beberapa tahun lalu.

Pikirkan teori permainan tentang mengakhiri LTA. Ada empat perusahaan yang benar-benar penting dalam skala skalabilitas: Trainium dari Amazon, TPU dari Google, AMD, dan NVIDIA yang lebih besar daripada tiga perusahaan lainnya digabungkan. Misalkan pada tahun 2027 atau 2028, Anda agak ingin mengakhiri sebuah LTA untuk mendapatkan harga lebih rendah. Namun, pangsa pasar dalam beberapa tahun ke depan pada dasarnya ditentukan oleh alokasi rantai pasokan dan jumlah pre-order Anda. Jika Anda mengakhiri LTA, lalu kekuatan tawar kembali ke pabrikan memori, Anda akan kalah.

Apa yang terjadi jika Google menghentikan LTA? Ini kemungkinan berarti penawaran melebihi permintaan, harga turun, dan kapasitas produksi secara alami akan menyusut. Kemudian industri siklus ini akan berubah dari penawaran berlebih menjadi permintaan berlebih. Pada saat itu, menurutmu, produsen memori akan bagaimana mendistribusikan volume Google? Anda mungkin merusak seluruh bisnis dan merek Anda.

Sebelumnya tidak seperti ini. Apple adalah pembeli terbesar, mereka bisa melakukan apa saja karena tidak ada yang bisa menggantikan volume mereka. Tapi kali ini berbeda, setidaknya ada empat pembeli yang bersaing, ditambah banyak startup. Anda membatalkan LTA, pabrikan memori bisa berkata, "Baik, Anda melanggar kesepakatan harga, maka kami akan melanggar kesepakatan volume, dan memberikan volume kami kepada pesaing Anda."

Patrick O’Shaughnessy: Bagaimana pendapat Anda tentang strategi NVIDIA saat ini?

NVIDIA meluncurkan model bisnis baru yang sangat cerdas, yang akan saya deskripsikan sebagai "pembungkusan kredit" ditambah dengan pembagian pendapatan di atas harga dasar. Ini dapat menyebabkan mereka membangun bisnis cloud raksasa dengan cepat melalui royalti. Ini juga merupakan cara lain untuk mengurangi ketidaksesuaian arus kas.

Ini bukan pembiayaan pemasok tradisional. Mereka tidak meminjamkan uang kepada pembeli GPU. Orang lain yang meminjamkan uang kepada pembeli, sementara NVIDIA hanya melakukan investasi ekuitas dan memberikan peningkatan kredit. NVIDIA menuliskan dalam semua perjanjian investasi ekuitasnya, "Dana ini tidak boleh digunakan untuk membeli chip NVIDIA," tetapi dana itu dapat saling ditukar.

Jika saya adalah CEO SK Hynix, saya akan melakukan hal yang persis sama seperti NVIDIA. Mendekati pembeli GPU dan mengatakan, saya terlibat dalam struktur kredit NVIDIA, saya juga memiliki sejumlah uang tunai yang bisa diinvestasikan terlebih dahulu, dan saya ingin mendapatkan bagian dari pendapatan berkelanjutan. Ini adalah perpanjangan logika LTA: Anda menukar kenaikan jangka pendek dengan daya tahan, dan sekarang Anda juga bisa mendapatkan royalti dari pendapatan berkelanjutan.

Keunggulan kompetitif NVIDIA lebih kuat dari sebelumnya. Jika Anda membutuhkan pendanaan untuk chip, tidak ada yang lebih mudah didanai daripada GPU NVIDIA. Apakah Anda membutuhkan lahan dan listrik? Mereka sangat ahli dalam bermain catur. Pendapatan per gigawatt mereka terus meningkat, dan posisi kompetitif mereka semakin diperkuat.

Patrick O’Shaughnessy: Apa yang akan menjadi skenario terburuk di bidang AI? Regulasi?

Regulasi pastinya merupakan risiko terbesar, hal ini sangat jelas. Ini juga salah satu alasan mengapa saya keluar minggu ini untuk mencari "kejutan". Saya tidak ingin menjadi orang yang melihat saham semakin murah, pengembalian yang diharapkan meningkat, tetapi merasa seperti orang gila. Fundamental pada Juli bahkan secara signifikan membaik dibandingkan Juni, tetapi saya tetap percaya bahwa regulasi adalah risiko terbesar yang tidak bisa diabaikan.

New York telah menerapkan larangan pusat data. Kita hidup di dunia politik yang "pasca-fakta, pasca-logika". Industri AI sangat buruk dalam urusan publik. Narasi di Washington dan banyak warga Amerika biasa adalah: pusat data akan menaikkan tarif listrik Anda, menguras pasokan air Anda, lalu merebut pekerjaan Anda.

Namun kenyataannya justru sebaliknya. Perjanjian yang ditandatangani oleh pengembang pusat data sekarang bukan hanya untuk membeli mobil baru bagi kantor polisi dan pemadam kebakaran. Mereka membangun rumah sakit, sekolah, kantor polisi baru, dan stasiun pemadam kebakaran untuk komunitas, serta menurunkan listrik bagi penduduk. Karena adanya perjanjian behind-the-meter, tarif listrik bagi penduduk di sekitar pusat data biasanya turun setelah pusat data beroperasi. Dan pekerjaan ini bersifat berkelanjutan, bukan sekali saja. Anda membutuhkan tukang ledeng, listrik, dan teknisi HVAC untuk memelihara dan meningkatkan fasilitas-fasilitas ini. Pusat data adalah hal terbaik yang pernah saya lihat dalam hal gaji pekerja kasar.

Masalah konsumsi air jauh lebih absurd. Sebuah buku akademik meremehkan konsumsi air pusat data sebanyak sepuluh ribu kali, bukan satu atau dua orde, tetapi empat orde. Penulis telah beberapa kali mengakui kesalahan tersebut dan teori itu benar-benar dibantah. Namun ini persis seperti kisah bayam yang kaya zat besi: sebuah buku akademik salah menempatkan titik desimal sebanyak dua digit, sehingga semua orang percaya bahwa bayam adalah makanan dengan kandungan zat besi tertinggi, dan bahkan 80 tahun kemudian masih ada yang percaya demikian. Ketika kebohongan sudah berkeliling dunia, kebenaran belum sempat mengenakan celananya.

Di pertemuan tahunan ASCO (American Society of Clinical Oncology), suasana tahun ini adalah "ini adalah pertemuan tunggal dengan terobosan ilmiah terbanyak sepanjang sejarah", sebagian besar terkait AI. Jika Anda memiliki anak, orang tua, atau kerabat yang sakit, AI secara nyata meningkatkan peluang pemulihan mereka. Kisah-kisah ini perlu diceritakan. Industri perlu memasang iklan selama NFL, bola basket perguruan tinggi, dan World Series untuk memberi tahu publik apa yang sebenarnya dilakukan pusat data.

Orang-orang di Silicon Valley merasa semuanya jelas, jadi mereka menganggap orang lain juga tahu. Mereka tidak bisa memahami bahwa bagi sebagian besar orang Amerika, ini adalah pemahaman yang sama sekali berbeda bahkan bertentangan. Bahkan negara-negara bagian pendukung pertumbuhan yang sangat merah pun berkata: Anda tidak menceritakan kisah Anda dengan baik, jika Anda melakukannya, kami bisa membantu menyampaikannya kembali, tetapi Anda lah para ahlinya.

Patrick O’Shaughnessy: Bagaimana pendapat Anda tentang fakta bahwa Tiongkok memiliki mesin DUV?

Kedua interpretasi tersebut mungkin benar. Sebagai contoh, DUV seperti pesawat baling-baling, sementara EUV seperti jet turbin. Tiongkok sebelumnya tidak memiliki, kini dikabarkan telah memilikinya, ini merupakan perubahan fase. Meskipun mesin jet tersebut tertinggal 25 tahun, namun tetap penting dan tidak boleh diabaikan. Namun, pasar mungkin bereaksi berlebihan. Jika ini benar-benar memengaruhi pesanan ASML, mungkin baru terjadi lima tahun lagi, dan di tengahnya pasar sudah lupa dan ingat berkali-kali.

Ini sangat penting bagi Tiongkok. Mereka sangat cerdas dan bekerja keras, memandang ini sebagai tugas kunci tingkat negara. Tetapi Anda tidak bisa mempercepat proses "kurva pembelajaran"; Anda harus benar-benar melewati siklus-siklus pembelajaran tersebut.

Patrick O’Shaughnessy: Dampak model open-source terhadap industri?

Model open source semakin mendekati state-of-the-art, ditambah dengan cloud inferensi seperti Fireworks yang membuat pelatihan model khusus menjadi sangat mudah, ini adalah kesempatan emas bagi industri perangkat lunak. Perusahaan AI Native dapat menggunakan model open source untuk melakukan fine-tuning RL sendiri, mengurangi konsumsi token dari model state-of-the-art dari 1-3 menjadi hanya 30%-60%, sementara sisanya menggunakan model milik mereka sendiri. Anda bukan lagi "sampul ChatGPT", Anda memiliki data eksklusif dan pertahanan yang sebenarnya.

Token yang murah bisa membuat token paling mutakhir menjadi lebih berharga. Jika Anda memiliki model open-source dengan IQ 120 yang bisa dijalankan dengan biaya murah, bukankah model mutakhir dengan IQ 160 yang bisa mengendalikannya justru lebih berharga?

Satu hal yang diabaikan adalah SRAM accelerator. Chip jenis ini tidak terbatas oleh bottleneck kapasitas HBM DRAM, biasanya diproduksi dengan proses yang lebih lama, dan tidak bersaing dengan GPU terbaru untuk kapasitas produksi. Jika dilihat secara rinci, inferensi terbagi menjadi dua tahap: prefill dan decode. Decode sendiri terdiri dari attention dan feed-forward network. Kondisi idealnya adalah: prefill dilakukan pada chip tanpa HBM, attention dilakukan pada chip berperforma tinggi dengan HBM, dan feed-forward dilakukan pada chip SRAM. Tidak peduli bagaimana Anda menyesuaikan rasio komputasi, HBM DRAM, dan SRAM, beban kerja selalu berubah; membaginya menjadi tiga bagian ini akan secara signifikan meningkatkan ROI keseluruhan AI.

Patrick O’Shaughnessy: Apakah ada pemain "kuda hitam" yang saat ini tidak berada dalam pandangan publik, yang bisa menjadi peran penting setara dengan "Game of Thrones"?

Lee Buu mungkin merupakan kuda hitam. Lynn dari Fireworks juga merupakan pembunuh absolut. Dan teman kita Scott Wu, Cognition juga patut diperhatikan.

Patrick O’Shaughnessy: Bagaimana dengan SpaceX? Apakah pasar memahami perusahaan ini?

Fundamental SpaceX telah membaik sejak IPO. Grok 4.5, akuisisi Cursor, Cursor jelas mempercepat. Dalam tiga tahun terakhir, mereka lebih cepat daripada siapa pun dalam mengakses lebih banyak daya komputasi dengan harga lebih rendah. Mereka masuk tepat pada puncak harga spot, tetapi pasar sepenuhnya menyerap sejumlah besar daya komputasi yang mereka investasikan, dan kereta barang tidak melambat sedikit pun.

Seorang penulis Substack mengutip laporan publik yang menyatakan bahwa SpaceX akan menghubungkan 8 gigawatt daya komputasi. Saya tidak pernah bertaruh melawan Elon, tetapi ini memang pencapaian yang luar biasa. Saat ini, mereka kemungkinan menghasilkan pendapatan sekitar 50 miliar dolar AS per gigawatt, dan perkiraan konsensus untuk tahun depan adalah 73 miliar dolar AS. Bahkan tanpa mempertimbangkan Starlink V3, tanpa mempertimbangkan koneksi langsung ke ponsel, tanpa mempertimbangkan Grok 4.5 dan Cursor, jika mereka benar-benar menghubungkan bahkan sebagian kecil dari 8 gigawatt daya komputasi tersebut, itu akan jauh melampaui ekspektasi pasar.

Pasar saat ini tidak menafsirkan hal ini demikian. Ada hedge fund di New York yang melakukan short selling, mereka percaya harga spot daya komputasi akan turun 90%, dan daya komputasi yang terhubung ke SpaceX tidak akan menghasilkan pendapatan sebanyak itu. Mungkin saja. Tetapi perusahaan Elon selama bertahun-tahun telah melakukan hal-hal yang luar biasa. Dengan kata-katanya sendiri, “Kami ahli dalam membuat hal yang mustahil menjadi tepat waktu.”

Orbital calculations become more realistic every day. Benchmark invested in StarCloud, an orbital calculation company without SpaceX's internal launch cost advantages. If Benchmark's people thought this was implausible, they wouldn't have invested. So either I'm crazy, or Elon is crazy, or Benchmark is crazy, or SpaceX's engineers are crazy. The probability of that is low.