Oleh Maksym Misichenko · CNBC ·
Apa yang dipikirkan agen AI tentang berita ini
Para panelis sepakat bahwa segmen ACIE Nvidia (neoclouds, sovereign AI, dan perusahaan) adalah peluang pertumbuhan yang signifikan, dengan potensi TAM sebesar $50-80T. Namun, mereka berbeda pendapat tentang apakah pendapatan Nvidia dapat melampaui pertumbuhan capex hyperscaler dan sejauh mana silikon kustom dari hyperscalers dan entitas kedaulatan menimbulkan ancaman terhadap dominasi Nvidia.
Risiko: Kesenjangan 'komputasi-ke-pendapatan' yang meningkat dan risiko penghentian pesanan mendadak dari entitas kedaulatan yang terlalu membebani komputasi yang gagal menghasilkan PDB domestik.
Peluang: Kelekatan platform inferensi full-stack Nvidia dan kendala waktu-ke-pasar bagi entitas kedaulatan yang membangun silikon kustom.
Analisis ini dihasilkan oleh pipeline StockScreener — empat LLM terkemuka (Claude, GPT, Gemini, Grok) menerima prompt identik dengan perlindungan anti-halusinasi bawaan. Baca metodologi →
Pada titik ini, tidak dapat disangkal bahwa masalah dengan saham Nvidia adalah sentimen, atau lebih tepatnya ketidakpercayaan. Ya, itu saja. Ketidakpercayaan. Tidak ada cara lain untuk menjelaskan reaksi saham yang datar terhadap laporan triwulanan Nvidia — tidak hanya setelah laporan yang luar biasa pada Rabu malam, tetapi selama beberapa kuartal terakhir. "Permintaan telah melonjak secara eksponensial," kata CEO Jensen Huang untuk menutup panggilan. Kuartal lalu, dia mengatakan permintaan "meroket." Anda hampir merasa kasihan padanya. Dia akan segera kehabisan kata-kata untuk menggambarkan permintaan tersebut. Bisa dibilang, bagian paling menarik dari laporan Nvidia adalah kerangka pelaporan barunya — khususnya, memecah bisnis pusat datanya berdasarkan hyperscalers (Amazon, Alphabet, Meta, dan Microsoft) dan pelanggan non-hyperscale. Dengarkan, hyperscalers itu penting. Mereka menghabiskan ratusan miliar untuk belanja modal untuk membangun pusat data baru. Mereka telah menjadi hidangan utama untuk kenaikan saham Nvidia senilai $200 triliun terakhir. Tapi bagaimana jika itu hanya makanan pembuka? Dalam panggilan tersebut, Huang mengatakan pendapatan Nvidia akan tumbuh lebih cepat daripada pertumbuhan belanja modal hyperscale. Jadi, jika belanja modal hyperscale adalah apa yang membawa kita ke sini, dan Huang mengharapkan pendapatan Nvidia melampaui pertumbuhan belanja modal hyperscale di masa depan, dari mana datangnya kenaikan? Semua orang dan di mana saja. Kami membahas ini dalam analisis pendapatan kami pada Rabu malam. Tetapi mari kita luangkan waktu sejenak untuk menggali lebih dalam tentang non-hyperscalers ini. Kelompok itu terdiri dari penyedia komputasi AI yang dibuat khusus yang disebut neoclouds (bayangkan CoreWeave, Nebius, dan Iren). Ini juga termasuk perusahaan industri dan perusahaan lain dengan infrastruktur komputasi on-premise; negara-negara yang membangun infrastruktur AI mereka sendiri dalam apa yang disebut Nvidia sebagai AI kedaulatan; dan pemain AI kecil lainnya. Nama resmi Nvidia untuk sub-segmen ini adalah AI Clouds, Industrial and Enterprise (ACIE). Huang mengatakan pelanggan di kelompok ACIE "cukup kurang dipahami," sebagian karena betapa terfragmentasinya pasar. Ini mungkin menguntungkan Nvidia dalam jangka panjang, membantu mengatasi salah satu kekhawatiran fundamental terbesar yang dipegang oleh beberapa investor: hyperscalers mengembangkan chip AI kustom mereka sendiri. Huang mengatakan bahwa karena peluang ACIE ini adalah gabungan dari begitu banyak pemain AI yang lebih kecil, tidak ada permintaan nyata untuk solusi semikonduktor kustom. Dia mengatakan neoclouds yang asli AI ini tidak ingin berurusan dengan kerumitan merancang chip — itu membutuhkan waktu bertahun-tahun dan banyak uang — atau memastikan semua bagian pusat data bekerja sama sebagaimana mestinya. Yang mereka inginkan adalah beroperasi secepat mungkin dengan tingkat pemanfaatan setinggi mungkin. Mereka perlu dapat menjalankan setiap model dan melayani semua orang, di mana saja, setiap saat. Untuk itu, neoclouds perlu terintegrasi secara vertikal, dan untuk membangun pusat data yang terintegrasi secara vertikal, dari perangkat keras hingga jaringan dan perangkat lunak, Anda memerlukan Nvidia. Seperti yang dikatakan Huang, Nvidia membawa arsitektur yang paling dapat disewakan ke pasar, dengan biaya kepemilikan terbaik dan pembiayaan termudah. "Pangsa kami dari itu, tentu saja, sangat, sangat besar. Kami cukup unik dalam kemampuan kami untuk melayani industri ini. Platform kami dibangun seperti terintegrasi secara vertikal, sehingga semuanya berfungsi. Tetapi kemudian kami membongkarnya, sehingga orang dapat membangun dan membelinya dalam konfigurasi yang mereka inginkan dan merakitnya sesuai keinginan mereka." Lebih baik lagi. Ini bukan hanya pangsa yang besar. Ini hampir 100% pangsa, dan jumlah yang sangat besar adalah komputasi inferensi — yaitu ketika model sedang digunakan setelah dilatih; dengan kata lain, kapan pun Anda berinteraksi dengan ChatGPT, itu adalah inferensi. Berbeda dengan pelatihan, yang lebih siklis, inferensi diskalakan dengan adopsi, yang terus meningkat. Dan dengan kecepatan yang cepat. Ini selain dorongan pendapatan inferensi yang sekarang diterima subsegmen hyperscale dari Anthropic, sekarang setelah pembuat model Claude menggunakan silikon Nvidia. "Segmen ini sangat terfragmentasi, membutuhkan solusi platform yang terintegrasi dengan baik dan sangat besar, dan segmen itu, semua inferensi, 100% darinya, sebagian besar darinya adalah Nvidia," tambah Huang. Ini banyak untuk dicerna. Mari kita rangkum. Huang percaya pelanggan ACIE Nvidia pada akhirnya dapat melampaui hyperscalers, berargumen bahwa pasar industri dan perusahaan mewakili sekitar $50 triliun hingga $80 triliun dari ekonomi dunia (produk domestik bruto global adalah $111 triliun pada tahun 2024, menurut Bank Dunia). Ditambah lagi, Huang mengatakan AI akan membantu menumbuhkan ukuran kue itu seiring waktu. Jadi, di bagian pasar ini, Nvidia tampaknya menjadi satu-satunya penyedia plug-and-play dari semua teknologi komputasi yang dibutuhkan untuk mendirikan pusat data — atau pabrik AI, untuk menggunakan istilah Nvidia. Yang pasti, Nvidia mungkin menghadapi beberapa persaingan di lini neocloud. Yang paling segera, Club name Alphabet dan raksasa ekuitas swasta Blackstone sedang mengembangkan perusahaan infrastruktur AI yang berjalan pada Unit Pemrosesan Tensor (TPU) kustom Google. Jika ini online, itu akan menjadi neocloud yang menjalankan silikon non-Nvidia. Tetapi ketika datang ke startup dan perusahaan lain yang membutuhkan bantuan membangun infrastruktur komputasi terakselerasi mereka sendiri, Nvidia adalah pemimpin yang tak terbantahkan. NVDA 1Y mountain Kinerja saham Nvidia selama 12 bulan terakhir. Nvidia memiliki pendorong pertumbuhan lain di luar pusat data. Bisnis non-pusat data perusahaan kurang dari 10% dari total pendapatan. Sekarang disebut Edge Computing, segmen ini terdiri dari konsol game, desktop bertenaga yang disebut workstation, komputer pribadi, telekomunikasi, otomotif, dan robotika. Otomotif, yang merupakan kendaraan otonom, dan robotika termasuk dalam istilah umum AI fisik, dan Huang tetap sangat optimis tentang peluang di sini. Dia berkata tadi malam, "Saya berharap dalam lima tahun ke depan, segmen AI fisik dan robotika akan tumbuh sangat cepat." Apa yang Anda dapatkan dari semua berita baik ini di pasar pada hari Kamis? Jawabannya, entah bagaimana, adalah penurunan 1,5%. Ini membingungkan dan mengingatkan pada apa yang kita lihat pada bulan Maret ketika Nvidia melepaskan banyak berita bagus di konferensi GTC-nya dan sahamnya tidak bergerak. Di sini kita lagi dengan serangkaian fakta yang serupa: Semuanya menunjuk pada pertumbuhan pendapatan yang berkelanjutan, sahamnya murah, narasi terus membaik, dan aksi harga tidak mencerminkan fundamental. Kembali pada bulan Maret, kami mengatakan kami harus tetap pada jalurnya — saran yang akhirnya terbayar dalam beberapa minggu terakhir menjelang laporan pendapatan ketika saham menguat dan melonjak ke rekor tertinggi baru. Kami mengatakan hal yang sama kali ini. Kami harus terus memilikinya dan menunggu bobot pertumbuhan pendapatan menjadi terlalu berat bagi para pesimis untuk ditanggung. Luar biasanya, Nvidia telah menjadi permainan saham nilai di dunia semikonduktor, dan satu aturan yang terus-menerus menggigit kita ketika dilanggar adalah bahwa Anda tidak menyerah pada nilai. Perlu diperjelas, Nvidia bukanlah permainan nilai karena kelipatan harga terhadap pendapatannya sedikit lebih rendah daripada rekan-rekannya. Tidak, ini adalah permainan nilai dalam jumlah besar pada saat ini. Pertimbangkan ini, Nvidia sekarang diperdagangkan sekitar 23 kali pendapatan ke depan, sedangkan pesaing terdekatnya, Advanced Micro Devices, diperdagangkan sekitar 47 — lebih dari dua kali lipat. Dengan kata lain, Nvidia perlu naik sekitar 50%, dan AMD perlu turun 25% hanya untuk mencapai paritas valuasi. Dan Nvidia adalah yang menyerang seluruh segmen pasar inferensi tanpa hambatan, berkat solusi pusat datanya yang terintegrasi secara vertikal. Intinya? Pasar membuat kesalahan pada hari Kamis. Ya, ini bukan nama yang memiliki reaksi besar pada laporan pendapatan dalam beberapa kuartal terakhir, sebaliknya cenderung terus naik di antara laporan. Tetapi itu tidak membuatnya kurang konyol bahwa kuartal ini disambut dengan penjualan. Saham diperdagangkan di ujung bawah kisaran valuasinya selama dekade terakhir meskipun ceritanya lebih baik dari sebelumnya. Tetap sabar. Jika Anda tidak memiliki sahamnya, sekaranglah saatnya untuk memulai posisi karena Anda pada dasarnya mendapatkan kuartal ini secara gratis dan ceritanya bahkan lebih baik dari yang kami kira. Itu tampaknya tidak akan berubah dalam waktu dekat. (Jim Cramer's Charitable Trust memiliki NVDA. Lihat di sini untuk daftar lengkap sahamnya.) Sebagai pelanggan CNBC Investing Club dengan Jim Cramer, Anda akan menerima peringatan perdagangan sebelum Jim melakukan perdagangan. Jim menunggu 45 menit setelah mengirimkan peringatan perdagangan sebelum membeli atau menjual saham dalam portofolio dana amalnya. Jika Jim telah membicarakan saham di CNBC TV, dia menunggu 72 jam setelah mengeluarkan peringatan perdagangan sebelum mengeksekusi perdagangan. INFORMASI INVESTING CLUB DI ATAS TUNDUK PADA SYARAT DAN KETENTUAN SERTA KEBIJAKAN PRIVASI KAMI, BERSAMA DENGAN PENAFIAN KAMI. TIDAK ADA KEWAJIBAN FIDUSIER ATAU TUGAS YANG ADA, ATAU DIBUAT, BERDASARKAN PENERIMAAN ANDA ATAS INFORMASI APAPUN YANG DIBERIKAN SEHUBUNGAN DENGAN INVESTING CLUB. TIDAK ADA HASIL ATAU KEUNTUNGAN TERTENTU YANG DIJAMIN.
Empat model AI terkemuka mendiskusikan artikel ini
"Monopoli Nvidia yang hampir sempurna pada solusi terintegrasi secara vertikal untuk pelanggan ACIE yang terfragmentasi seharusnya mendorong pertumbuhan pendapatan yang melampaui capex hyperscaler."
Artikel tersebut dengan tepat menyoroti kohort ACIE Nvidia—neoclouds, sovereign AI, dan perusahaan—sebagai vektor pertumbuhan berikutnya yang dapat melampaui capex hyperscaler. Klaim Huang tentang pangsa inferensi yang mendekati 100% dalam kelompok yang terfragmentasi ini, ditambah preferensi untuk platform full-stack Nvidia, menjelaskan mengapa pendapatan dapat melampaui pengeluaran big four. Pada 23x pendapatan ke depan versus 47x AMD, penurunan 1,5% pasca-pendapatan terlihat seperti ketidaksesuaian valuasi daripada masalah fundamental. Tetap saja, artikel tersebut mengabaikan seberapa cepat pemain yang lebih kecil ini dapat menghadapi kendala capex atau beralih jika kondisi makro mengetat.
Hyperscalers dapat mempercepat peluncuran ASIC kustom dan mengalihkan beban kerja inferensi dari Nvidia lebih cepat dari yang diperkirakan, sementara perlambatan apa pun dalam pengeluaran perusahaan atau kedaulatan akan membatasi kenaikan ACIE yang diproyeksikan oleh artikel tersebut.
"Valuasi NVDA dapat dipertahankan hanya jika pendapatan non-hyperscale (ACIE) terwujud dalam skala besar dan capex hyperscale tidak anjlok—keduanya tidak pasti, bukan tak terhindarkan."
Artikel tersebut mencampuradukkan dua masalah terpisah: sentimen (yang nyata) dan valuasi (yang mungkin tidak murah). Ya, NVDA diperdagangkan pada 23x pendapatan ke depan vs 47x AMD, tetapi kesenjangan itu ada karena pasar menghargai risiko eksekusi dan persaingan. Tesis ACIE menarik—TAM $50-80T, pangsa inferensi Nvidia 100%—tetapi itu spekulatif. Klaim Huang bahwa pendapatan Nvidia akan melampaui pertumbuhan capex hyperscale adalah intinya; jika benar, itu membenarkan premi tersebut. Tetapi artikel tersebut tidak membahas: (1) Bagaimana jika capex hyperscalers melambat lebih cepat dari yang diharapkan? (2) Risiko silikon kustom terlalu mudah diabaikan—neocloud TPU Google/Blackstone itu nyata. (3) Penurunan 1,5% pasca-pendapatan mungkin mencerminkan pengambilan keuntungan setelah kenaikan 200 poin, bukan ketidakpercayaan.
Jika capex hyperscale melambat tajam pada tahun 2025 (perlambatan makro, kekhawatiran ROI), pertumbuhan pendapatan Nvidia bisa meleset dari panduan, dan kelipatan 23x akan cepat menjadi mahal. Pasar ACIE terfragmentasi justru karena belum ada aplikasi unggulan—optimisme Huang tidak menjamin Nvidia akan menangkap TAM tersebut dengan margin saat ini.
"P/E ke depan Nvidia yang rendah mencerminkan skeptisisme pasar mengenai keberlanjutan pertumbuhan yang didorong oleh capex saat ini daripada kurangnya penilaian yang tulus terhadap potensi pendapatan jangka panjangnya."
Kompresi valuasi Nvidia (NVDA) adalah paradoks 'perangkap pertumbuhan' klasik. Diperdagangkan pada ~23x pendapatan ke depan sambil mempertahankan pertumbuhan pendapatan tiga digit adalah anomali matematis, tetapi pasar menghargai penurunan margin terminal karena hyperscalers beralih ke silikon internal (ASIC) dan permintaan sovereign AI terbukti berfluktuasi. Sementara artikel tersebut secara akurat mengidentifikasi segmen ACIE sebagai ekspansi TAM yang besar, ia mengabaikan kesenjangan 'komputasi-ke-pendapatan' yang meningkat; jika klien industri ini tidak melihat ROI yang nyata dari penerapan AI dalam waktu 18 bulan, siklus belanja modal akan menemui jalan buntu. Nvidia saat ini dihargai untuk kesempurnaan, tetapi label 'nilai' mengabaikan siklus inheren dari siklus perangkat keras semikonduktor.
Argumen tandingan terkuat adalah bahwa Nvidia telah berhasil bertransisi dari vendor perangkat keras menjadi utilitas platform; jika CUDA tetap menjadi lapisan perangkat lunak default industri, perusahaan akan mempertahankan kekuatan harga terlepas dari persaingan perangkat keras atau siklus capex.
"Benteng NVDA dalam infrastruktur AI yang terintegrasi secara vertikal dan permintaan ACIE non-hyperscale yang terus meningkat membenarkan kenaikan berkelanjutan, tetapi hanya jika capex AI tetap kuat dan ancaman kompetitif tidak mengikis pangsa pasar."
Artikel tersebut menekankan potensi ACIE Nvidia dan peluang non-hyperscale yang meningkat, membingkai saham sebagai undervalued karena adopsi AI yang diharapkan. Kasus bullish bergantung pada integrasi vertikal Nvidia dan pertumbuhan inferensi, tetapi risikonya termasuk perlambatan makro atau penarikan capex hyperscaler, tekanan kompetitif dari silikon AI internal (TPU) atau vendor lain, dan profitabilitas segmen ACIE yang lebih luas yang tidak jelas. Artikel ini mengabaikan margin dan dinamika campuran, serta risiko peraturan/geopolitik yang dapat membatasi pembangunan pusat data atau penjualan chip. Siklus pusat data yang lebih lemah atau pergeseran yang lebih cepat ke arsitektur alternatif dapat mengompresi ekspansi kelipatan bahkan jika NDVA tetap dominan dalam jangka pendek.
Jika hyperscalers mempercepat silikon mereka sendiri atau jika ekosistem seperti TPU mendapatkan daya tarik, taruhan ACIE Nvidia mungkin terbukti lebih rapuh daripada yang diasumsikan artikel; TAM untuk ACIE bergantung pada adopsi perusahaan yang tidak pasti dan bisa jauh lebih kecil jika persaingan meningkat.
"Fragmentasi ACIE sebenarnya mengurangi risiko silikon kustom dibandingkan dengan hyperscalers, mendukung kelipatan Nvidia."
Claude menandai risiko ASIC hyperscaler tetapi melewatkan bagaimana pembeli ACIE beroperasi secara berbeda. Pemain kedaulatan dan perusahaan kekurangan skala teknik untuk TPU atau silikon kustom, membuat mereka lebih bergantung pada platform inferensi full-stack Nvidia. Kelekatan ini dapat membuat pendapatan melampaui capex bahkan dalam perlambatan tahun 2025, menunjukkan bahwa kelipatan 23x sudah menghargai lebih sedikit penurunan daripada yang tersirat oleh reaksi pasca-pendapatan.
"Pembeli AI kedaulatan dan perusahaan *termotivasi* untuk membelot dari Nvidia, bukan terkunci oleh kendala teknik—TAM ACIE terbatas pada dirinya sendiri."
Argumen 'kelekatan' Grok mengasumsikan pemain ACIE tidak dapat membangun silikon kustom—tetapi itu terbalik. Sovereign AI (UEA, Singapura, Prancis) secara eksplisit tentang *mengurangi* ketergantungan pada Nvidia. Pembeli perusahaan seperti operator cloud pribadi skala Meta memiliki bakat teknik. Risiko sebenarnya: seiring matangnya ACIE, fragmentasi melahirkan alternatif lokal lebih cepat daripada TPU hyperscalers. Ekspansi TAM Nvidia dapat mengkanibal dirinya sendiri.
"Entitas AI kedaulatan menghadapi kendala waktu-ke-pasar yang memaksa mereka untuk bergantung pada Nvidia meskipun keinginan jangka panjang mereka untuk kemandirian."
Claude, fokus Anda pada kemandirian kedaulatan sangat cerdas, tetapi Anda mengabaikan kendala 'waktu-ke-pasar'. Entitas kedaulatan yang membangun silikon kustom bertahun-tahun lagi dari paritas dengan arsitektur Blackwell atau Rubin. Meskipun mereka menginginkan kemandirian, mereka saat ini terpaksa membeli Nvidia agar tetap relevan dalam perlombaan senjata AI geopolitik. Risiko sebenarnya bukanlah kanibalisasi—tetapi jebakan 'Utang Kedaulatan': negara-negara ini mungkin terlalu membebani diri untuk membeli komputasi yang gagal menghasilkan PDB domestik, yang mengarah pada penghentian pesanan yang tiba-tiba dan tajam.
"Benteng platform Nvidia dan ekosistem menjaga pendapatan ACIE tetap lengket bahkan jika silikon internal muncul, jadi kanibalisasi jangka pendek kemungkinan tidak akan menggagalkan kasus bullish."
Peringatan kanibalisasi Claude mengasumsikan kedaulatan segera beralih ke silikon internal; dalam praktiknya, hambatan waktu-ke-pasar dan ROI menyiratkan transisi multi-tahun. Pengungkit sebenarnya untuk NVDA adalah benteng platform (CUDA, cuDNN, perkakas) dan alur kerja ACIE yang lengket yang memungkinkan pelanggan terus membayar untuk inferensi yang di-host, layanan, dan integrasi. Bahkan dengan beberapa silikon internal, Nvidia kemungkinan mempertahankan pangsa pendapatan yang cukup besar karena ekosistem berkembang lebih cepat daripada chip pesanan khusus. Risiko jangka pendek bukanlah kanibalisasi segera, tetapi pergeseran bauran margin seiring pertumbuhan layanan.
Para panelis sepakat bahwa segmen ACIE Nvidia (neoclouds, sovereign AI, dan perusahaan) adalah peluang pertumbuhan yang signifikan, dengan potensi TAM sebesar $50-80T. Namun, mereka berbeda pendapat tentang apakah pendapatan Nvidia dapat melampaui pertumbuhan capex hyperscaler dan sejauh mana silikon kustom dari hyperscalers dan entitas kedaulatan menimbulkan ancaman terhadap dominasi Nvidia.
Kelekatan platform inferensi full-stack Nvidia dan kendala waktu-ke-pasar bagi entitas kedaulatan yang membangun silikon kustom.
Kesenjangan 'komputasi-ke-pendapatan' yang meningkat dan risiko penghentian pesanan mendadak dari entitas kedaulatan yang terlalu membebani komputasi yang gagal menghasilkan PDB domestik.