Hyperscale AI Infrastructure Spending Triggers Investor Concern Over Credit Quality

Model bisnis mendasar yang mendorong Silicon Valley mendominasi pasar saat ini sedang mengalami transformasi drastis. Secara historis, para pemimpin teknologi berkembang pesat dalam struktur aset-ringan, dengan fokus pada perangkat lunak dengan margin tinggi dan layanan cloud terukur yang memerlukan pengeluaran modal yang relatif kecil. Namun, AI generatif memerlukan jejak fisik yang sangat besar, sehingga memerlukan pusat data yang besar, chip khusus, dan konsumsi daya yang tinggi. Menurut penelitian dari Moody’s Ratings, peralihan ke model yang banyak asetnya memerlukan tingkat investasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan-perusahaan hyperscaler seperti Alphabet dan Microsoft, yang sebelumnya dipandang sebagai benteng modal, kini semakin terpaksa bersandar pada utang, penjualan ekuitas, dan pembiayaan off-balance-sheet untuk mempertahankan pertumbuhan mereka. Alphabet, misalnya, baru-baru ini memperbarui pedoman belanja modal tahun 2026, menaikkannya sebesar $15 miliar pada titik tengah untuk mencapai kisaran antara $190 miliar dan $205 miliar, sambil mengakui bahwa belanja fiskal tahun 2027 akan semakin meningkat. Perubahan ini menimbulkan ketidaknyamanan di kalangan investor, yang mulai memprioritaskan jalur monetisasi yang jelas untuk pengeluaran infrastruktur yang besar ini dibandingkan janji pertumbuhan jangka panjang.

Upaya agresif dalam memanfaatkan kapasitas AI menciptakan ketegangan yang nyata di pasar kredit. Meskipun raksasa seperti Amazon, Meta, dan Microsoft masih mempertahankan neraca keuangan yang kuat, besarnya pengeluaran yang diperlukan telah menyebabkan lembaga pemeringkat mengeluarkan peringatan mengenai potensi risiko terhadap kualitas kredit. Moody’s mencatat bahwa meskipun utang tradisional masih menjadi kekhawatiran, banyak perusahaan memilih pembiayaan off-balance-sheet untuk menghindari kenaikan tingkat utang yang dilaporkan. Secara khusus, komitmen sewa untuk pusat data telah membengkak hingga mencapai $1,2 triliun di seluruh industri, dengan lebih dari $820 miliar di antaranya merupakan fasilitas yang masih dalam tahap pembangunan. Kewajiban masa depan ini secara efektif bertindak sebagai kewajiban setara utang, yang mengikat perusahaan terhadap pembayaran sewa yang signifikan di tahun-tahun mendatang. Di pasar obligasi, para investor menuntut imbal hasil yang lebih tinggi untuk memberikan pinjaman kepada perusahaan-perusahaan ini, dengan selisih kredit yang melebar bagi para pemain terbesar ketika para investor obligasi dan ekuitas memperdebatkan realitas laba atas investasi untuk proyek-proyek bernilai miliaran dolar ini.

Risiko yang terkait dengan pembangunan AI tidak didistribusikan secara merata ke seluruh sektor. Entitas yang lebih kecil atau lebih terspesialisasi menghadapi tekanan langsung yang paling signifikan. Oracle, misalnya, mengalami credit default swaps yang diperdagangkan pada level tertinggi dalam beberapa tahun terakhir, dan perusahaan tersebut baru-baru ini diturunkan peringkatnya oleh S&P Global menjadi BBB-, hanya satu tingkat di atas status junk. Demikian pula, CoreWeave beroperasi di pasar dengan imbal hasil tinggi dengan peringkat Ba3, mengandalkan struktur utang swasta yang kompleks untuk mendanai armada GPU-nya. Moody’s juga mengidentifikasi risiko 'ekosistem melingkar' di mana para hyperscaler menginvestasikan miliaran dolar ke laboratorium AI pra-IPO seperti OpenAI dan Anthropic, yang pada gilirannya menghabiskan dana yang sama untuk layanan komputasi awan hyperscaler. Hal ini menciptakan jaringan ketergantungan yang saling berhubungan di mana para pelaku industri pada dasarnya bertaruh pada asumsi yang sama mengenai permintaan. Meskipun hubungan ini dirancang untuk mengamankan kontrak jangka panjang dan memvalidasi permintaan cloud, hubungan ini meningkatkan risiko sistemik jika permintaan perusahaan terhadap AI tidak terwujud seperti yang diharapkan.

Musim laporan pendapatan telah menjadi ujian besar bagi keberlanjutan tingkat pengeluaran AI saat ini. Laporan terbaru Alphabet menjadi contoh utama, pertumbuhan pendapatan Google Cloud sebesar 82% dari tahun ke tahun yang mengesankan dibayangi oleh arus kas bebas kuartalan negatif perusahaan sebesar $5,8 miliar—yang pertama dalam sejarahnya. Reaksi ini menyoroti semakin besarnya perbedaan sentimen: meskipun dunia usaha terus menunjukkan permintaan yang kuat terhadap infrastruktur AI, para investor semakin skeptis terhadap harga yang harus dibayar untuk ekspansi tersebut. Meta Platforms menghadapi pengawasan serupa ketika mereka meningkatkan infrastrukturnya sendiri dan bergerak menuju peluncuran layanan cloud publik. Sementara itu, perusahaan seperti Microsoft berada di bawah tekanan tambahan karena fokus mereka pada perangkat lunak perusahaan. Kekhawatiran bahwa kecerdasan buatan dapat mengganggu alur kerja perangkat lunak tradisional, ditambah dengan pendinginan stok perangkat lunak, telah membuat beberapa investor waspada terhadap jalur investasi agresif perusahaan, meskipun ada penilaian positif terhadap asisten Copilot-nya.