Steve Eisman memperingatkan tentang potensi keruntuhan pengeluaran dalam kecerdasan buatan

Investor yang sama yang dengan tepat memprediksi keruntuhan hipotek subprime pada 2008 dan meraih keuntungan besar dari situ, Steve Eisman, kini memusatkan perhatian pada wilayah risiko baru: pengeluaran tak terkendali dalam kecerdasan buatan oleh raksasa teknologi. Analisisnya, yang baru-baru ini dipublikasikan di saluran YouTube-nya, menggambarkan paralel yang mengkhawatirkan antara investasi saat ini di AI dan gelembung spekulatif yang menghancurkan sektor teknologi lebih dari dua dekade lalu.

Investor yang tepat di Wall Street kini melihat paralel yang mengkhawatirkan

Kredibilitas Eisman berasal dari kemampuannya yang terbukti dalam mengidentifikasi gelembung spekulatif. Sebelum dunia menyaksikan krisis keuangan global 2008, dia sudah mendeteksi keretakan dalam sistem hipotek AS. Sekarang, dengan lensa analitik yang sama, dia mengamati bagaimana Meta, Google, Amazon, dan perusahaan teknologi lainnya mengarahkan sumber daya tanpa henti ke kecerdasan buatan.

Lebih dari 300 miliar dolar per tahun dalam CapEx AI

Perusahaan teknologi besar menggabungkan upaya dan anggaran mereka dalam investasi modal terkait AI, melebihi 300 miliar dolar. Pengeluaran ini menandai percepatan tanpa henti dalam pengembangan model bahasa, infrastruktur komputasi, dan sistem kecerdasan buatan. Semuanya berlomba-lomba untuk tidak tertinggal di garis depan teknologi baru ini.

Pelajaran 1999: saat demam internet berubah menjadi resesi

Steve Eisman merujuk pada sebuah preseden bersejarah yang layak diperhatikan. Pada 1999, analis internet menyatakan bahwa jaringan akan menaklukkan dunia. Prediksi itu benar, tetapi yang terjadi di jalan adalah investasi besar-besaran dan tidak teratur. Modal mengalir terlalu cepat, dalam jumlah yang terlalu besar, dan overinvestasi yang dihasilkan menjadi salah satu penyebab utama resesi 2001. Bahkan setelah kontraksi ekonomi itu berakhir, saham teknologi tetap stagnan selama bertahun-tahun.

Paralel yang disarankan Eisman bersifat potensial tetapi tidak bisa diabaikan: jika pola ini berulang, kelebihan pengeluaran saat ini di AI bisa menjadi pendahulu dari periode koreksi yang signifikan.

Tanda awal bahwa inovasi AI mulai melambat

Meskipun Eisman mengakui bahwa kecerdasan buatan bukan bidang keahliannya yang utama, dia menunjukkan pengamatan dari kritikus di sektor yang menyarankan bahwa model pengembangan AI saat ini—yang secara progresif meningkatkan model bahasa besar—mulai kehilangan efektivitas. Sebagai indikator, ChatGPT 5.0 yang baru dirilis belum menunjukkan peningkatan dramatis dibandingkan pendahulunya, ChatGPT 4.0.

Tanda awal ini menunjukkan bahwa hasil nyata dari inovasi mungkin tidak sebanding dengan tingkat investasi saat ini. Jika skenario ini terbukti benar, kita mungkin sedang berada di ambang perlambatan.

Risiko hasil yang mengecewakan

Pertanyaan utama yang diajukan Steve Eisman sangat penting: apa sebenarnya pengembalian dari seluruh pengeluaran ini di bidang AI? Jika hasil awalnya lebih rendah dari yang diharapkan, laju investasi akan melambat secara dramatis dibandingkan kecepatan saat ini. Yang akan terjadi selanjutnya adalah periode “pencernaan yang menyakitkan” seperti yang dialami industri teknologi setelah 2001.

Skenario ini bukan prediksi pasti, melainkan peringatan hati-hati dari seseorang yang kemampuannya dalam analisis telah terbukti sangat akurat dalam situasi kritis pasar.