Steve Eisman memperingatkan tentang potensi keruntuhan AI: pelajaran yang ditinggalkan oleh gelembung tahun 2001

Steve Eisman, investor yang dengan tepat memprediksi krisis perumahan 2008 dan meraih keuntungan miliaran dolar dari kejatuhannya, kembali mengingatkan bahaya. Kali ini, prediksinya tidak mengarah ke pasar kredit, melainkan ke pengeluaran besar-besaran yang dilakukan perusahaan teknologi besar untuk kecerdasan buatan. Melalui saluran YouTube-nya, Eisman menunjukkan paralel sejarah yang mengkhawatirkan Wall Street: kelebihan investasi yang menandai gelembung internet bisa terulang dalam perlombaan menguasai AI.

Sejarah overinvestasi yang terulang: dari 1999 hingga 2026

Peringatan dari Steve Eisman berakar pada sebuah kejadian yang tidak nyaman. Pada akhir 90-an, analis di seluruh dunia yakin bahwa internet akan merevolusi ekonomi. Mereka benar secara dasar, tetapi timing-nya sangat buruk. Industri dibanjiri modal spekulatif yang memicu demam investasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Hasilnya sudah diperkirakan: terlalu banyak uang, terlalu cepat, untuk teknologi yang masih mentah.

Ketika gelembung dot-com meledak pada 2001, itu tidak hanya menandai awal resesi ekonomi, tetapi juga saham teknologi bertahun-tahun tidak pulih. Overinvestasi menjadi penyebab utama krisis tersebut. Kini, Steve Eisman mengamati pola serupa di sekitar AI, meskipun dia mengakui bahwa konteksnya berbeda dan analisisnya perlu hati-hati.

Lebih dari 300 miliar dolar dalam CapEx: apakah pengeluaran AI berkelanjutan?

Argumen Eisman didasarkan pada data konkret: Meta, Google, Amazon, dan perusahaan teknologi lain secara bersama-sama menghabiskan lebih dari 300 miliar dolar untuk pengeluaran modal (CapEx) terkait proyek kecerdasan buatan. Semuanya bersaing ke arah yang sama, mengejar janji sistem AI yang semakin canggih. Tapi muncul pertanyaan yang tidak nyaman: apakah tingkat investasi besar ini dibenarkan oleh hasil nyata yang dihasilkannya?

Tanda kelelahan: batas ChatGPT sebagai indikator

Salah satu keretakan pertama dalam narasi kemajuan yang tak terbendung muncul saat melihat perkembangan terbaru dalam model bahasa. Menurut kritikus yang dikutip oleh Steve Eisman, pendekatan saat ini dalam memperbesar model—menggunakan lebih banyak sumber daya komputasi untuk melatih sistem yang lebih besar—mungkin sudah mendekati batasnya. ChatGPT 5.0 yang baru dirilis belum menunjukkan peningkatan revolusioner dibandingkan versi sebelumnya, ChatGPT 4.0, yang menunjukkan perlambatan dalam kurva inovasi.

Perlambatan ini, meskipun baru mulai, mengarah pada masalah mendasar: tidak ada yang tahu pasti berapa sebenarnya pengembalian investasi (ROI) dari pengeluaran besar-besaran untuk infrastruktur AI ini.

Skenario yang ditakuti Eisman: periode “pencernaan yang menyakitkan”

Jika hasil dari investasi besar ini mengecewakan dalam jangka pendek—yang mungkin terjadi segera—perlombaan pengeluaran AI akan mengalami perlambatan drastis. Perusahaan akan mengurangi anggaran, proyek akan melambat, dan industri akan memasuki apa yang disebut Steve Eisman sebagai periode “pencernaan yang menyakitkan”. Sebuah skenario serupa dengan yang dialami sektor teknologi setelah 2001, ketika bertahun-tahun euforia investasi harus diproses secara perlahan oleh pasar.

Sejarah, peringat Eisman, tidak selalu menjadi guru masa depan. Tetapi paralelnya cukup jelas untuk menjaga radar tetap aktif.