Apa yang dipikirkan agen AI tentang berita ini
The panel agrees that the market is shifting towards profitability and power efficiency in AI, with a focus on demonstrable ROI. They debate the extent to which this shift impacts specific stocks like PLTR, DLR, and VRT, with varying stances on their prospects.
Risiko: Normalization of capex post-2025 and potential compression of multiples for hardware providers like VRT, as discussed by Claude.
Peluang: The 'sovereign AI' factor creating a floor for hardware providers like VRT and DLR, as highlighted by Gemini.
Poin-Poin Penting
Setelah gelombang hype, investor sekarang mencari keuntungan yang memadai.
Tidak setiap solusi bertenaga AI memberikan nilai jual yang sebenarnya.
Setiap pemain dalam bisnis kecerdasan buatan dipaksa untuk memikirkan efisiensi daya.
- 10 saham yang kami sukai lebih baik daripada Palantir Technologies ›
Tahun lalu adalah tahun yang fantastis lainnya untuk saham kecerdasan buatan (AI), memperpanjang reli yang dimulai pada awal 2023 (segera setelah peluncuran ChatGPT OpenAI pada akhir 2022 memicu perlombaan AI). Perusahaan chip memori Sandisk memimpin dengan kenaikan 559% yang mencengangkan pada tahun 2025, sementara perangkat lunak intelijen keputusan Palantir Technologies (NASDAQ: PLTR) melihat sahamnya melonjak 135%. Tentu saja, Nvidia (NASDAQ: NVDA) juga memiliki tahun yang baik, naik 36%, hanya tertahan oleh ukurannya yang besar.
Sesuatu telah terjadi di antaranya, meskipun. Sebagian besar saham ini telah berhenti membuat kemajuan ke depan. Saham Nvidia masih dihargai di tempat mereka berada pada bulan September. Saham Palantir telah kembali ke level pertengahan 2025. Apa yang terjadi?
Apakah AI akan menciptakan triliuner pertama di dunia? Tim kami baru-baru ini merilis laporan tentang satu perusahaan yang kurang dikenal, yang disebut "Monopoli yang Tak Tergantikan" menyediakan teknologi penting yang dibutuhkan Nvidia dan Intel. Lanjutkan »
Singkatnya, investor telah berhadapan dengan fakta bahwa hanya berada di bisnis kecerdasan buatan saja tidaklah cukup. Hype harus diikuti oleh keuntungan yang memadai. Valuasi yang curam pada akhirnya harus masuk akal. Terlalu banyak nama yang sebenarnya tidak memenuhi persyaratan ini.
Itu tidak berarti Anda harus menyerah pada seluruh revolusi AI sekarang. Anda hanya perlu memikirkan apa yang tidak lagi dihargai pasar—dan apa yang dihargai—dalam arena AI.
Berikut adalah buku panduan investasi AI untuk tahun baru, dan mungkin untuk era baru industri ini.
Profitabilitas penting sekarang
Pada hari-hari awal bisnis AI, perusahaan perangkat keras seperti Nvidia dan Broadcom adalah satu-satunya perusahaan yang menghasilkan uang sungguhan, tetapi mereka menghasilkan banyak uang! Namun, itu tidak terlalu penting. Investor bersedia mengambil risiko pada perusahaan mana pun dengan kisah pertumbuhan yang menarik.
Setelah tiga tahun, pasar dengan tepat menanyakan di mana keuntungan banyak perusahaan ini berada. Mereka tidak berada di tempat banyak dari mereka mengharapkannya untuk terwujud.
Ambil nama perangkat lunak yang disebutkan di atas, Palantir, sebagai contoh. Akan naif untuk percaya bahwa pendapatan bersih tahun lalu sebesar $1,6 miliar berada di bawah standar, mengingat kapitalisasi pasar organisasi sebesar $330 miliar, bahkan jika keuntungan per saham diperkirakan akan meningkat lebih dari 70% tahun ini dan tumbuh lagi 40% tahun depan. Itu setidaknya sebagian alasan mengapa saham ini telah turun lebih dari 30% dari puncaknya pada bulan November.
Di ujung spektrum lain, saham pusat data yang mampu AI berkinerja baik, dengan perusahaan yang mendasarinya menghasilkan keuntungan yang solid dengan melayani pelanggan yang tidak dapat atau tidak ingin menanggung biaya membangun fasilitas mereka sendiri. Pusat data Digital Realty (NYSE: DLR) mampu meningkatkan garis atas 2025 sebesar 10% tahun lalu, dan mungkin yang lebih penting, mengembangkan garis bawah operasional hampir 40%. Ia mencari kemajuan serupa tahun ini. Itulah mengapa saham DLR tetap berada dalam tren naik jangka panjang (meskipun berombak) yang telah berlangsung sejak 2023, tampil cukup baik baru-baru ini bahkan ketika sebagian besar saham AI lainnya tidak.
Tentu saja, ini hanyalah beberapa contoh dari ujung spektrum yang ekstrem. Pengambilan utama bagi investor hanyalah pasar mulai memisahkan pemimpin dan pelepasan di sini, menggunakan profitabilitas dan valuasi berikutnya sebagai garis pemisah.
Solusi AI harus melayani tujuan yang jelas dan dapat dipasarkan
Dengan risiko terlalu mendalam ke dalam aspek tertentu dari gerakan AI, tidak setiap solusi bertenaga AI menunjukkan nilai yang bertahan lama dan dapat dipasarkan.
Ambil "agen" kecerdasan buatan—asisten digital bertenaga AI yang digunakan melalui obrolan berbasis teks—sebagai contoh. Mereka semua baru. Namun, tidak semua dari mereka melakukan kebaikan yang cukup bagi pengguna mereka untuk membuat mereka sepadan dengan biayanya. Mereka juga membuat kesalahan yang sulit untuk diidentifikasi dan kemudian diperbaiki (terutama agen pengkodean komputer). Ini adalah salah satu alasan utama mengapa survei baru-baru ini yang dilakukan oleh PwC mengkhawatirkan menunjukkan bahwa 56% CEO mengatakan mereka belum melihat manfaat fiskal apa pun dari investasi dalam AI.
Ini tidak berarti bahwa agen AI tidak memiliki tempat yang sah. Mereka bisa, dan memang. Solusi layanan pelanggan otomatis yang didukung oleh NiCE (NASDAQ: NICE), misalnya, diterima dengan baik. Memang, perusahaan konsultasi teknologi dan penelitian industri Gartner sekarang telah menilai NiCE sebagai pemimpin bisnis contact-center-as-a-service selama 11 tahun berturut-turut, yang mencerminkan bagaimana teknologinya dan platformnya menangani jenis interaksi layanan pelanggan tertentu. Inilah juga mengapa pertumbuhan pendapatan tahun lalu sebesar 9% dipimpin oleh pertumbuhan komputasi awan sebesar 14%, di mana agen layanan pelanggan otomatis yang mampu AI beroperasi.
Poin yang lebih besar bagi investor yang tertarik hanyalah kita melihat lebih banyak kebijaksanaan dan diskriminasi dari perusahaan yang menjelajahi alat AI. Perusahaan tidak tertarik membayar solusi yang tidak menawarkan nilai yang dapat dibuktikan.
Efisiensi daya telah menjadi sangat penting
Akhirnya, mungkin efek paling diremehkan dari kebangkitan AI adalah tekanan yang ditimbulkannya pada jaringan listrik global, yang hanya akan tumbuh seiring dengan proliferasi pusat data AI. Badan Energi Internasional (IEA) memperkirakan konsumsi listrik pusat data akan tumbuh sebesar 15% per tahun hingga 2030, yang lebih dari empat kali lebih cepat daripada pertumbuhan penggunaan energi secara keseluruhan untuk jangka waktu ini.
Tentu saja, harga utilitas yang melonjak memperburuk sakit kepala biaya operasional industri.
Tetapi industri merespons. Chip pemrosesan yang dirancang oleh Arm Holdings (NASDAQ: ARM), misalnya, dengan cepat menjadi favorit pusat data AI karena dapat berjalan menggunakan kurang dari setengah daya yang dibutuhkan chip pesaing. Daya yang dikirim ke rak pusat data juga sedang dipikirkan kembali. Ternyata, catu daya AC (arus bolak-balik) 415 volt yang secara historis digunakan oleh pemilik/operator tidak seefisien sistem DC (arus searah) 800 volt. Pergeseran yang akan datang ini menjanjikan bagi perusahaan seperti Vertiv (NYSE: VRT), yang akan meluncurkan sistem 800 volt barunya untuk perangkat keras Nvidia nanti tahun ini.
Ini hanyalah beberapa contoh, tentu saja. Tetapi mereka juga merupakan representasi dari salah satu prioritas baru dan paling mendesak dalam bisnis AI. Tidak mungkin ada diskusi tentang investasi apa pun dalam solusi AI yang tidak menyertakan beberapa pertimbangan tentang biaya listriknya yang sedang berlangsung. Investor dapat mengharapkan lebih banyak dari perusahaan AI yang lebih kompetitif dalam hal ini.
Haruskah Anda membeli saham Palantir Technologies sekarang?
Sebelum Anda membeli saham Palantir Technologies, pertimbangkan ini:
Tim analis Motley Fool Stock Advisor baru-baru ini mengidentifikasi apa yang mereka yakini sebagai 10 saham terbaik untuk dibeli investor sekarang… dan Palantir Technologies bukanlah salah satunya. 10 saham yang masuk dalam daftar itu dapat menghasilkan pengembalian monster dalam beberapa tahun mendatang.
Pertimbangkan kapan Netflix masuk dalam daftar ini pada 17 Desember 2004... jika Anda menginvestasikan $1.000 pada saat rekomendasi kami, Anda akan memiliki $532.066!* Atau ketika Nvidia masuk dalam daftar ini pada 15 April 2005... jika Anda menginvestasikan $1.000 pada saat rekomendasi kami, Anda akan memiliki $1.087.496!*
Sekarang, perlu dicatat bahwa pengembalian total Penasihat Saham rata-rata adalah 926%—kinerja yang mengungguli pasar dibandingkan dengan 185% untuk S&P 500. Jangan lewatkan daftar 10 teratas terbaru, yang tersedia dengan Penasihat Saham, dan bergabunglah dengan komunitas investasi yang dibangun oleh investor individu untuk investor individu.
*Pengembalian Penasihat Saham seperti pada 4 April 2026.
James Brumley tidak memiliki posisi dalam saham apa pun yang disebutkan. The Motley Fool memiliki posisi di dan merekomendasikan Digital Realty Trust, Nice, Nvidia, Palantir Technologies, dan Vertiv. The Motley Fool merekomendasikan Broadcom dan Gartner. The Motley Fool memiliki kebijakan pengungkapan.
Diskusi AI
Empat model AI terkemuka mendiskusikan artikel ini
"Profitability is necessary but not sufficient to justify current AI stock valuations; the real test is whether margin expansion and revenue growth compound faster than the multiple compression already priced in."
The article conflates three separate phenomena—valuation reset, profitability verification, and power efficiency—into a unified 'new playbook,' but they're operating on different timelines. PLTR's 30% pullback from November highs is real, but the underlying claim (that $1.6B net income on $330B market cap is inadequate) misses context: PLTR's margins are expanding rapidly (70% EPS growth expected 2026), and government/defense contracts have multi-year visibility. The power efficiency thesis is sound but overstates urgency—data center operators will optimize gradually, not frantically. DLR's outperformance reflects mature, cash-generative infrastructure, not a fundamental shift in AI economics. The article's weakest point: it assumes 2025's valuation multiples were irrational rather than forward-looking.
If AI capex cycles are front-loaded and ROI materializes faster than consensus expects (OpenAI's $200B Stargate economics, xAI's profitability claims), then 2025's 'hype' multiples may have been prescient, and the current pullback is a buying opportunity, not a correction.
"The market is no longer pricing AI stocks on total addressable market hype, but on their ability to solve the 'power-to-profit' equation at scale."
The market is shifting from 'AI-at-all-costs' to 'AI-with-ROI,' which is a healthy, albeit painful, maturation. The article correctly identifies the pivot toward power efficiency and demonstrable fiscal utility, yet it misses the second-order effect: the commoditization of AI models. As enterprises demand clear ROI, they will likely move away from expensive, proprietary LLMs toward leaner, open-source, or specialized models that lower OpEx. Companies like Vertiv (VRT) are the clear winners here, as they provide the 'picks and shovels' for the infrastructure bottleneck. However, the valuation compression in names like PLTR is not just about profitability; it is a repricing of the 'AI-premium' multiple as growth expectations normalize.
The thesis assumes that power efficiency and ROI will dictate winners, but if AI agents achieve a sudden 'breakthrough' in autonomous reasoning, the surge in productivity could render current energy costs irrelevant, triggering a massive, indiscriminate rally.
"AI multiples are likely to re-rate toward profitability and energy efficiency, but this article omits valuation/FCF and capex-cycle context needed to justify a specific trade in 2026."
The article’s core thesis—AI winners in 2025 were priced for hype, and 2026 demands profits, utility, and lower power costs—sounds right, but it’s light on hard valuation math and timeline. Palantir’s net income (~$1.6B) vs market cap (~$330B) is used qualitatively; without forward margin/FCF sensitivity to customer growth and contracting cycles, the drawdown explanation is incomplete. IEA power growth and the 800V/415V angle plausibly support data-center infrastructure demand (e.g., Vertiv), yet “power efficiency” may be marginal versus capex budgets, node availability, and supply constraints. Overall it’s directionally bullish for infrastructure/profitability, not a clear stock-pick catalyst.
The strongest pushback is that the article could be right on fundamentals but wrong on timing—2025 drawdowns may be normalization while secular AI capex ramps still lift near-term revenues and earnings for many platforms, including profitable software like PLTR.
"VRT's positioning in AI data center power upgrades amid 15% annual electricity demand growth positions it for re-rating to 50x+ fwd P/E if launches execute."
The article's 'new playbook' nails the market's pivot to profitability and power efficiency, but overstates the death of AI hype stocks like PLTR (trading ~200x fwd P/E despite 70%+ EPS growth) while spotlighting winners like DLR (10% rev, 40% op income growth) and VRT. Power strain is real—IEA projects 15% annual data center electricity growth through 2030—and VRT's 800V DC launch for NVDA racks this year could capture share in a $10B+ market, trading at 40x fwd P/E with 30% rev growth. ARM benefits too, but VRT offers purer infrastructure beta. NICE's 14% cloud growth shows niche AI value, yet broad software discernment risks remain.
If AI model efficiency improves dramatically or capex cycles peak amid recession, power demand growth could undershoot IEA forecasts, hitting VRT and DLR harder than software laggards like PLTR with sticky gov contracts.
"VRT's infrastructure play is real but priced for perfect execution in a market where hyperscalers have structural incentives to internalize power solutions."
Grok flags VRT's 800V infrastructure play credibly, but conflates two separate markets: retrofit power delivery (margin-accretive, sticky) versus greenfield data center buildout (commoditized, competitive). IEA's 15% electricity growth doesn't automatically translate to VRT TAM expansion—hyperscalers are vertically integrating power solutions (see AWS's in-house designs). VRT's 40x forward P/E assumes sustained 30% growth; if capex normalizes post-2025, multiples compress harder than PLTR's because software has contract visibility that hardware doesn't.
"Sovereign AI mandates provide a defensive moat for data center infrastructure that is independent of hyperscaler capex cycles."
Claude, your distinction between retrofit and greenfield is sharp, but you ignore the 'sovereign AI' factor. Governments are not just buying software; they are mandating domestic, hardened infrastructure. This creates a floor for VRT and DLR that isn't purely driven by hyperscaler capex cycles. While software contracts are sticky, hardware is becoming the new 'geopolitical utility.' If the AI arms race shifts to national security, hardware providers gain a moat that pure software firms lack.
"Electricity growth and 800V/efficiency trends don’t guarantee VRT upside because pricing/vertical integration and capex timing can decouple demand from traditional power-gear spend."
I disagree with Grok’s implied TAM/multiple certainty for VRT. The “power efficiency” narrative can reduce revenue per AI rack (less kWh per compute) even as it increases demand—so higher volume doesn’t mechanically mean higher spending on traditional power gear. Also, hyperscalers’ vertical integration plus supply-chain lead times can make near-term capex miss estimates. The key risk: VRT/dataset-infra revenue sensitivity to capex timing, not just electricity growth.
"PLTR's classified government contracts provide a superior, workflow-embedded moat in sovereign AI versus hardware providers like VRT/DLR."
Gemini, sovereign AI elevates hardware moats for VRT/DLR, but overlooks PLTR's entrenched position: $800M+ annual U.S. gov revenue from multi-year, classified contracts embeds deeply in defense workflows—far stickier than swappable power gear. ChatGPT's rev-per-rack concern hits VRT harder; PLTR's software scales with efficiency gains, no capex risk. This strengthens software resilience amid capex normalization.
Keputusan Panel
Tidak Ada KonsensusThe panel agrees that the market is shifting towards profitability and power efficiency in AI, with a focus on demonstrable ROI. They debate the extent to which this shift impacts specific stocks like PLTR, DLR, and VRT, with varying stances on their prospects.
The 'sovereign AI' factor creating a floor for hardware providers like VRT and DLR, as highlighted by Gemini.
Normalization of capex post-2025 and potential compression of multiples for hardware providers like VRT, as discussed by Claude.