Oleh Maksym Misichenko · ZeroHedge ·
Apa yang dipikirkan agen AI tentang berita ini
Para panelis sepakat bahwa sistem perawatan kesehatan AS tidak berkelanjutan dan menghadapi tantangan signifikan, dengan peran AI dalam mengatasi masalah ini diperdebatkan. Risiko utama adalah penangkapan regulasi yang mencegah efisiensi yang didorong AI, sementara peluang terletak pada potensi AI untuk menekan biaya perawatan kesehatan jangka panjang.
Risiko: Penangkapan regulasi yang mencegah efisiensi yang didorong AI mencapai konsumen
Peluang: Potensi AI untuk menekan biaya perawatan kesehatan jangka panjang
Analisis ini dihasilkan oleh pipeline StockScreener — empat LLM terkemuka (Claude, GPT, Gemini, Grok) menerima prompt identik dengan perlindungan anti-halusinasi bawaan. Baca metodologi →
Apa yang Akan Benar-Benar Optimis? Sebenarnya Memperbaiki Apa yang Rusak
Ditulis oleh Charles Hugh Smith melalui Of Two Minds,
Kita telah sampai pada persimpangan sejarah yang menarik, menarik karena sementara kita dipastikan bahwa AI akan memecahkan semua masalah, termasuk masalah yang diciptakannya, di dunia nyata, AI tidak dapat memperbaiki apa yang rusak karena terlalu banyak orang menjadi kaya dari status quo, dan karena status quo adalah masalahnya, mereka yang memiliki / mengendalikan AI akan menggunakannya untuk mempertahankan status quo, menjamin bahwa apa yang rusak akan berputar menjadi kerusakan yang tidak dapat diubah.
Richard Bonugli dan saya membahas apa yang secara fatal rusak dalam podcast baru tentang apa yang diperlukan untuk menjadi Optimis (32 menit).
Mari kita mulai dengan apa yang "jelas": membiarkan apa yang rusak terus merajalela hingga menyebabkan status quo runtuh bukanlah hal yang optimis, dan begitu pula mengganti delusi dan penyangkalan dengan penilaian yang realistis tentang apa yang sebenarnya rusak—langkah observasi dan orientasi penting dalam loop OODA (amati, orientasi, putuskan, bertindak).
Saya sering menggambarkan dua dinamika yang rusak yang tidak dapat diperbaiki oleh AI karena mereka yang memiliki / mengendalikan AI menggunakannya untuk meningkatkan distribusi kekayaan dan pendapatan yang tidak simetris yang merupakan sumber kerusakan. Pertimbangkan perawatan kesehatan. Semua orang kecuali manajer / pemilik / pemegang saham dari kartel perawatan kesehatan / farmasi setuju bahwa perawatan kesehatan pada dasarnya rusak dan membuat kebangkrutan rumah tangga, pemberi kerja, dan pemerintah / negara.
Mereka yang mendapat keuntungan dari sistem perawatan kesehatan status quo mengklaim AI akan mengurangi biaya. Mereka gagal menyebutkan bahwa ini tidak akan mengurangi harga, tetapi hanya akan meningkatkan keuntungan mereka. Potong biaya dengan mengganti tenaga kerja manusia dengan alat AI, ya, kita menuai keuntungan yang lebih tinggi. Tidak ada yang mengklaim perawatan kesehatan akan secara ajaib menjadi terjangkau karena sistem perawatan kesehatan yang terjangkau tidak akan menguntungkan karena tidak akan terbuka untuk eksploitasi, penipuan, pencari keuntungan, ekstraksi, dan penetapan harga parasit.
Demikian pula, AI tidak dapat memecahkan dinamika fatal lainnya—ketidaksetaraan kekayaan dan pendapatan yang semakin melebar—karena memperluas ketidaksetaraan ke tingkat ekstrem baru. Pemilik AI menuai kekayaan yang sangat besar sementara mereka menambang sumber daya untuk menjalankan pusat data AI mereka dan memberhentikan pekerja bergaji. Alih-alih memperbaiki apa yang rusak di Amerika, AI mempercepat akhir dari apa yang rusak.
Mari kita tinjau mengapa semakin banyak komentar online menunjukkan membakar seluruh sistem perawatan kesehatan yang busuk dan memulai dari awal. Asuransi kesehatan—yang sering kali menjadi tiruan asuransi yang menguntungkan—telah lebih dari dua kali lipat di atas tingkat inflasi resmi. Jika asuransi kesehatan mengikuti inflasi, maka akan menelan biaya $10.000 per tahun untuk pertanggungan keluarga pada tahun 2026. Sebaliknya, biayanya lebih dari $25.000 setiap tahunnya.
Diagnosis: rusak.
Terlepas dari bagaimana Anda bermain-main dengan statistik, kenyataannya adalah biaya administrasi / pembengkakan / pencari keuntungan telah melonjak. Diagnosis: rusak.
Sementara itu, kembali ke kenyataan, populasi yang menua dengan cepat jauh dari puncak permintaan mereka akan layanan perawatan kesehatan. Periksa garis putih pada grafik ini (atas nama @econimica) dari mereka yang berusia 65 tahun ke atas. Sementara kelahiran runtuh dan angkatan kerja tertekan oleh AI dan biaya hidup yang melonjak, jutaan pensiunan lanjut usia ditambahkan ke kumpulan penerima manfaat Medicare. Diagnosis: rusak.
Berikut adalah grafik biaya Medicare: parabolik. Senang kita bisa meminjam beberapa triliun setiap tahun, tetapi bisakah kita meminjam $5 triliun atau lebih setiap tahun tanpa konsekuensi? Diagnosis: rusak.
Berikut adalah grafik biaya Medicaid: parabolik. Diagnosis: rusak.
Mengenai kesehatan populasi umum: itu telah menurun selama dua generasi karena pola makan kita telah bergeser dari makanan asli yang dibuat di rumah ke gumpalan ultra-olahan dan kebugaran telah terbagi menjadi lapisan tipis kebugaran ekstrem dan mayoritas populasi yang terbebani dengan penyakit kompleks akibat pola makan yang buruk, kebugaran yang buruk, dan gangguan metabolisme. Berat badan populasi pada tahun 1985:
Berat badan populasi pada tahun 2023:
Ya, sekarang kita memiliki obat GLP-1 yang mengurangi berat badan dan penyakit terkait berat badan, tetapi obat-obatan ini memiliki efek samping pada banyak pasien dan mereka harus mengonsumsinya seumur hidup. Setelah pasien berhenti mengonsumsinya, berat badan akan kembali.
Obat-obatan yang harus dikonsumsi seumur hidup bukanlah pengganti untuk menjadi sehat. Sehat = tidak memerlukan obat apa pun.
Diagnosis dari sistem perawatan kesehatan: rusak. Prognosis: bifurkasi: orang kaya akan mendapatkan "perawatan terbaik di dunia," dan semua orang lain akan mengantre atau ditolak perawatan—pada dasarnya hasil yang sama—atau ditawarkan obat-obatan yang sangat menguntungkan dan spektrum efek samping.
Apa yang rusak adalah seluruh sistem keuangan-ekonomi yang mendistribusikan rasa sakit dan keuntungan: rasa sakit dari biaya hidup yang meningkat tajam dan ketidakpastian keuangan yang meningkat didistribusikan kepada 80% terbawah sementara keuntungan didistribusikan kepada 10% teratas, dengan sedikit yang diberikan kepada kelompok antara 81% dan 90% yang memiliki cukup modal untuk mendukung klaim mereka sebagai "kelas menengah."
Catatan untuk elit Amerika: ketika hanya 15% di bawah 5% teratas yang memenuhi syarat sebagai "kelas menengah," itu bukanlah kelas menengah. Saya tahu, Anda tidak peduli dengan trivia seperti itu: ada triliunan dolar untuk dipanen "memecahkan masalah" dengan AI.
"Masalah" yang tidak dapat Anda pecahkan dengan AI adalah AI hanya "memecahkan" "masalah" yang Anda lihat, yaitu bagaimana meningkatkan kekayaan dan pendapatan Anda sebelum 80% terbawah bangun dari delusi 24/7 yang di-hype bahwa gelembung kredit-aset (AI!) mengangkat semua perahu dan akan terus melakukannya selamanya.
Kehidupan nyata telah menyimpang dari delusi itu, dan kekuatan radioaktif AI untuk memperpanjang delusi itu memiliki waktu paruh yang pendek. Menolak untuk mengakui, apalagi benar-benar memperbaiki, apa yang rusak mempercepat pertemuan kolektif kita dengan konsekuensi.
Apa yang akan menjadi optimis adalah benar-benar memperbaiki apa yang rusak. Mempromosikan "solusi" yang melayani diri sendiri yang hanya memperlebar ketidaksimetrian yang meregangkan kain sosio-ekonomi hingga titik putus adalah bukan hal yang optimis.
Podcast baru: apa yang diperlukan untuk menjadi Optimis (32 menit).
Buku saya Berinvestasi dalam Revolusi tersedia dengan diskon 10% ($18 untuk edisi paperback, $24 untuk edisi hardcover, dan $8,95 untuk edisi ebook). Pengantar (gratis)
Tyler Durden
Min, 10/05/2026 - 09:20
Empat model AI terkemuka mendiskusikan artikel ini
"AI tidak akan memperbaiki perawatan kesehatan selama hambatan regulasi dan insentif pencarian keuntungan tetap lebih menguntungkan daripada inovasi klinis yang tulus."
Artikel ini secara akurat mengidentifikasi 'kompleks industri-perawatan kesehatan' sebagai hambatan besar bagi ekonomi AS, di mana pembengkakan administrasi dan perilaku pencarian keuntungan memisahkan biaya layanan dari hasil kesehatan yang sebenarnya. Namun, penulis terjebak dalam jebakan reduksionis dengan menolak AI sebagai alat semata-mata untuk ekstraksi kekayaan. Meskipun AI mungkin awalnya meningkatkan margin bagi petahana di sektor perawatan kesehatan S&P 500 (seperti UNH atau CVS), itu juga menurunkan hambatan masuk bagi model perawatan terdesentralisasi yang disruptif. Risiko sebenarnya bukanlah AI gagal memperbaiki perawatan kesehatan; melainkan penangkapan regulasi FDA dan CMS mencegah efisiensi yang didorong AI mencapai konsumen, secara efektif melindungi status quo dari tekanan deflasi yang sebenarnya dapat meningkatkan kesehatan sistemik.
Tesis ini mengasumsikan bahwa keruntuhan sistemik tidak dapat dihindari, mengabaikan kapasitas historis ekonomi AS untuk menyerap inefisiensi besar melalui peningkatan produktivitas dan 'hegemoni dolar' yang memungkinkan pengeluaran defisit untuk mensubsidi sistem yang rusak ini tanpa batas.
"Parabola Medicare/Medicaid yang tidak berkelanjutan dan inflasi premi menjamin kompresi margin asuransi tanpa reformasi, mengesampingkan hiruk-pikuk AI."
Artikel Smith menangkap keretakan inti perawatan kesehatan: premi keluarga $25rb/tahun (CAGR 12% vs inflasi 3%), kurva Medicare/Medicaid parabola (pertumbuhan 10%+ YoY di tengah masuknya boomer 10rb/hari ke dalam daftar hingga 2030), dan epidemi obesitas yang mendorong klaim kompleks. AI tidak akan memperbaiki pencarian keuntungan—harapkan itu untuk meningkatkan margin farmasi/asuransi melalui otomatisasi sementara permintaan melonjak 5-7% per tahun. Kesenjangan kekayaan memperburuk karena 10% teratas menangkap keuntungan, mengikis solvabilitas konsumen dan berisiko pembalasan politik seperti dorongan pembayar tunggal. Perbaikan Bullish? Reformasi struktural, jika tidak, XLV akan menghadapi penurunan 10-15% dari P/E 16x ke depan.
Agonis GLP-1 seperti Zepbound LLY dapat memangkas biaya terkait obesitas lebih dari $100 miliar per tahun, mengubah kurva morbiditas dan membuka peningkatan produktivitas $2 triliun yang diabaikan artikel. Uji coba pengendalian biaya bipartisan (misalnya, pembayaran netral situs CMS) ditambah diagnostik AI dapat menekan pembengkakan administrasi dari 25% menjadi 15% dari pengeluaran.
"Disfungsi struktural perawatan kesehatan itu nyata dan dihargai dalam ekuitas sebagai fitur, bukan bug—tetapi artikel tersebut tidak memberikan garis waktu atau katalis untuk perhitungan politik yang diasumsikannya tidak dapat dihindari."
Artikel Smith adalah cercaan politik-ekonomi yang menyamar sebagai analisis pasar. Ya, biaya perawatan kesehatan AS tidak berkelanjutan—itu faktual. Pengeluaran Medicare/Medicaid bersifat parabola; premi keluarga kira-kira 2,5x melampaui inflasi sejak tahun 2000. Tetapi artikel tersebut mencampuradukkan disfungsi sistemik dengan tesis investasi. Saham perawatan kesehatan (UNH, CVS, ABBV) telah memberikan pengembalian tahunan 12-15% selama satu dekade meskipun—atau karena—insentif yang rusak ini. Risiko sebenarnya bukanlah AI tidak akan 'memperbaiki' perawatan kesehatan; melainkan disfungsi yang menguntungkan dan terfragmentasi bertahan lebih lama dari yang diharapkan para reformis, dan arus modal mengalir kepada siapa pun yang menangkap ekstraksi. Artikel tersebut tidak menawarkan mekanisme bagaimana ini 'rusak'. Kendala demografis itu nyata; begitu juga kekuatan penetapan harga.
Jika Smith benar bahwa AI mempercepat konsentrasi kekayaan dan sistem menjadi tidak layak secara politik dalam 5-10 tahun, maka ekuitas perawatan kesehatan menghadapi bukan kompresi margin bertahap tetapi kejutan regulasi mendadak—kontrol harga, restrukturisasi paksa, atau nasionalisasi. Skenario 'bifurkasi'-nya (perawatan orang kaya vs. penjatahan) dapat memicu penurunan 30-40% pada UNH/CVS jika Kongres bertindak.
"Produktivitas perawatan kesehatan yang didukung AI dapat secara signifikan membengkokkan kurva biaya dan memperluas TAM untuk teknologi kesehatan AI dalam 2-3 tahun ke depan."
Meskipun artikel tersebut secara akurat menyoroti risiko distribusi dan risiko "solusi" yang hanya mempertahankan status quo, artikel tersebut meremehkan bagaimana AI sebenarnya dapat menekan biaya perawatan kesehatan jangka panjang melalui otomatisasi administrasi, pemantauan jarak jauh, dan diagnostik yang dipandu AI. Kecepatan dan skala penerapan AI dapat menghasilkan peningkatan margin yang berarti bagi perusahaan asuransi, penyedia layanan, dan analitik farmasi, bahkan jika keuntungan awal terkonsentrasi pada perangkat lunak yang ringan modal dan perangkat medis margin tinggi. Tekanan demografis memastikan permintaan perawatan kesehatan tetap tinggi, sehingga pengendalian biaya melalui produktivitas penting. Konteks yang hilang: respons kebijakan, hambatan akses data, rezim penggantian biaya, dan sifat siklus pengeluaran modal teknologi. Pasar dapat memberi penghargaan pada teknologi kesehatan yang didukung AI meskipun ada hambatan politik.
Namun, kecepatan dan skala adopsi masih jauh dari pasti; hambatan keamanan regulasi, privasi data, dan validasi klinis dapat menunda ROI dan membatasi penghematan biaya.
"Ketidaksolvenan Medicare yang akan datang akan memaksa transisi dari penetapan harga berbasis pasar ke regulasi gaya utilitas, menghancurkan kelipatan ekuitas perawatan kesehatan saat ini."
Fokus Claude pada 'disfungsi yang menguntungkan' mengabaikan ancaman eksistensial dari 'pembayar terakhir'—Departemen Keuangan AS. Ketika ketidaksolvenan Medicare terjadi pada pertengahan 2030-an, tekanan politik tidak akan untuk reformasi inkremental; itu akan untuk batas harga yang dikodekan keras pada seluruh sektor. Jika sektor saat ini menetapkan harga pertumbuhan 15%, transisi ke batas ROE (Return on Equity) seperti utilitas akan memicu penyesuaian valuasi besar-besaran. Permainan 'panjang' adalah jebakan jika matematika fiskal rusak.
"Preseden historis dan hegemoni fiskal membuat batas harga yang luas tidak mungkin terjadi, mempertahankan kekuatan penetapan harga ekuitas perawatan kesehatan."
Kiamat ketidaksolvenan Medicare pertengahan-2030-an Gemini mengabaikan Laporan Wali Amanat 2024 yang mendorong penipisan hingga 2036—dan sejarah bipartisan menunda masalah (kenaikan gaji 1983, pemotongan ACA 2010). Tidak ada panelis yang menyoroti cek kosong Departemen Keuangan melalui hak istimewa dolar; defisit akan membengkak hingga 10% PDB tanpa batas. UNH/XLV mengurangi risiko melalui margin EBITDA Optum 40% dari vertikal AI, bukan kejutan regulasi.
"Pengeluaran defisit menunda krisis fiskal tetapi tidak mencegah penyesuaian harga sektor setelah kemauan politik untuk batas tarif muncul—kemungkinan 2031-2035, bukan 2036."
Grok mencampuradukkan dua risiko terpisah: kemampuan Departemen Keuangan untuk menjalankan defisit (benar) dengan kekebalan sektor perawatan kesehatan terhadap penyesuaian harga (belum terbukti). Hak istimewa dolar membeli waktu, bukan perlindungan margin tanpa batas. Jika Kongres membatasi tarif penggantian biaya—layak secara politik ketika Dana Perwalian Medicare mencapai arus kas nol sekitar tahun 2031, bukan penipisan—margin EBITDA Optum 40% akan terkompresi terlepas dari pengeluaran defisit. 'Menunda masalah' berhasil sampai tidak. Waktu lebih penting daripada biner.
"Peningkatan margin AI di perawatan kesehatan kemungkinan tidak akan mempertahankan EBITDA 40% dan dapat menekan valuasi setelah biaya integrasi dan hambatan kebijakan diperhitungkan."
Sementara Grok berpendapat bahwa vertikal AI seperti Optum membuka margin EBITDA 40%, itu optimis. ROI AI perawatan kesehatan di dunia nyata akan terhambat oleh biaya integrasi, hambatan akses data, privasi/kepatuhan, dan pergeseran penggantian biaya; EBITDA tinggi satu digit hingga rendah tiga puluhan untuk layanan multi-vertikal tampaknya lebih masuk akal. Bahkan dengan AI, reformasi pembayar atau batas tarif dapat membatasi pertumbuhan pendapatan, membuat margin 40% tidak berkelanjutan dan menekan valuasi XLV lebih dari yang diyakini optimisme.
Para panelis sepakat bahwa sistem perawatan kesehatan AS tidak berkelanjutan dan menghadapi tantangan signifikan, dengan peran AI dalam mengatasi masalah ini diperdebatkan. Risiko utama adalah penangkapan regulasi yang mencegah efisiensi yang didorong AI, sementara peluang terletak pada potensi AI untuk menekan biaya perawatan kesehatan jangka panjang.
Potensi AI untuk menekan biaya perawatan kesehatan jangka panjang
Penangkapan regulasi yang mencegah efisiensi yang didorong AI mencapai konsumen