Pembangunan infrastruktur AI yang pesat oleh OpenAI, Microsoft (NASDAQ: MSFT ), Meta (NASDAQ: META ), dan Google (NASDAQ: GOOGL ) telah memicu pertanyaan apakah permintaan akan cukup kuat untuk membenarkan belanja modal AI lebih dari $400 miliar yang diproyeksikan untuk tahun 2025—dan apakah industri ini berisiko membangun secara berlebihan.
Analis di UBS mengidentifikasi tiga pilar permintaan AI—pelatihan model, inferensi yang dihadapi konsumen, dan aplikasi perusahaan.
Bank melihat momentum yang berkelanjutan dalam dua hal pertama. “Kami menyimpulkan bahwa permintaan pelatihan model akan terus tumbuh secara signifikan,” tulis UBS, mengutip perluasan kesepakatan OpenAI dengan Oracle (NYSE: ORCL ) dan CoreWeave, serta investasi infrastruktur berkelanjutan Microsoft.
Permintaan konsumen juga kuat, dengan ChatGPT melampaui 600 juta pengguna aktif mingguan dan para pesaingnya pun meningkat secara paralel.
“Kami memperkirakan dalam jangka pendek, permintaan GPU akan sangat bergantung pada konsumen,” demikian pernyataan laporan tersebut.
Namun, lini perusahaan masih menjadi mata rantai yang lemah. UBS menemukan bahwa sebagian besar perusahaan besar masih dalam tahap pembuktian konsep, terhambat oleh tantangan tata kelola, laba atas investasi (ROI) yang tidak jelas, dan preferensi terhadap aplikasi yang dibuat khusus.
“Pendapatan AI yang dihasilkan oleh perusahaan aplikasi perangkat lunak publik masih terbilang sederhana,” demikian pernyataan laporan tersebut, seraya menambahkan bahwa hanya 14% perusahaan besar yang saat ini menerapkan AI dalam skala besar.
Deflasi harga dan meningkatnya persaingan dari perusahaan rintisan semakin membatasi monetisasi bagi vendor perangkat lunak lama.
Meski demikian, UBS tetap bersikap konstruktif. Perusahaan ini memperkirakan peralihan permintaan pelatihan konsumen dan model ke pertumbuhan yang didorong perusahaan akan semakin meningkat pada tahun 2026 dan seterusnya.
Risiko utamanya, menurut bank, adalah skenario di mana mesin permintaan awal mendingin sebelum adopsi perusahaan meningkat—suatu hasil yang mereka lihat sebagai “bukan nol tetapi dapat dikelola.”
Hingga saat itu, permintaan AI terus bergantung pada pelatihan model dan inferensi konsumen. Analis percaya permintaan ini akan terus mendukung kebutuhan GPU yang meningkat, yang pada gilirannya mendorong investasi yang lebih luas dalam infrastruktur cloud, memori, dan perangkat keras jaringan.
Di sisi investasi, UBS mempertahankan sikap optimis terhadap Nvidia (NASDAQ: NVDA ), dengan Broadcom (NASDAQ: AVGO ) disorot sebagai penerima manfaat Tier 1 utama lainnya dari meningkatnya kebutuhan komputasi dan jaringan.
Micron (NASDAQ: MU ) juga tercatat sebagai penerima manfaat periferal yang terkait dengan permintaan memori. Di antara produsen chip global, Taiwan Semiconductor Manufacturing (NYSE: TSM ) difavoritkan karena posisinya dalam rantai pasokan AI.
Dalam perangkat lunak, UBS lebih menyukai nama-nama yang berfokus pada infrastruktur dan data seperti Oracle dan Snowflake (NYSE: SNOW ) daripada perusahaan SaaS tradisional, meskipun ServiceNow (NYSE: NOW ) dipandang memiliki posisi yang lebih baik di antara rekan-rekan berkapitalisasi besar.
Di ruang internet AS, Meta diharapkan mendapat keuntungan dari alat yang berhadapan dengan konsumen seperti Meta AI dan platform pengiklanannya Advantage+.
Nama-nama perangkat keras seperti Arista Networks (NYSE: ANET ), Ciena (NYSE: CIEN ), Quanta Services Inc (NYSE: PWR ), dan Wistron Corp (TW: 3231 ) juga terlihat sangat terekspos terhadap siklus investasi AI yang sedang berlangsung.
Laporan UBS juga menyoroti bahwa intensitas komputasi terus meningkat di seluruh beban kerja AI. Bahkan saat biaya per juta token turun—turun dari $115 pada tahun 2023 menjadi $2 yang diharapkan pada tahun 2027—persyaratan untuk daya pemrosesan berkembang pesat karena model yang semakin kompleks dan jendela konteks yang lebih panjang.
Hasilnya adalah lonjakan yang diproyeksikan di pasar akselerator AI dari $125 miliar pada tahun 2024 menjadi lebih dari $300 miliar pada tahun 2027.
Sementara itu, inisiatif AI yang berdaulat dan kemitraan publik-swasta muncul sebagai katalis permintaan tambahan. Proyek-proyek seperti pabrik AI Stargate di Texas, pendekatan multi-cloud OpenAI, dan pembangunan infrastruktur yang diusulkan di Abu Dhabi semuanya mengarah pada dukungan struktural jangka panjang untuk belanja modal AI.
Sementara banyak perusahaan besar masih menghadapi kendala kesiapan dan integrasi data, UBS mencatat bahwa lebih dari 60% perusahaan yang disurvei memiliki setidaknya beberapa tingkat penerapan AI.
Namun, hanya 14% yang melaporkan menjalankan aplikasi AI dalam produksi berskala besar—angka yang tidak banyak berubah dalam beberapa kuartal terakhir.