Amaran Chris Wood: Mengapa Salah Pelaburan (Malinvestment) Boleh Menamatkan Lonjakan AI

Era kecerdasan buatan telah mencetuskan kitaran perbelanjaan modal (capex) yang paling dramatik dalam sejarah, namun risiko struktur yang ketara sedang menghampiri. Ketua Strategi Ekuiti Global Jefferies, Chris Wood, memberi amaran bahawa perdagangan AI mungkin tidak berakhir disebabkan oleh kekurangan cip atau lambakan bekalan, sebaliknya disebabkan oleh kesedaran bahawa pelaburan besar-besaran tersebut gagal menjana pulangan yang mencukupi.

Bayangan Salah Pelaburan (Malinvestment)

Berbeza dengan kitaran semikonduktor tradisional yang berakhir apabila lambakan inventori melanda pasaran, Wood berhujah bahawa lonjakan AI semasa menghadapi ancaman unik: salah pelaburan (malinvestment). Beliau mencadangkan bahawa "permainan akhir" (endgame) bagi perdagangan AI akan dicetuskan apabila penyedia hyperscaler dan makmal AI terkemuka gagal memperoleh pulangan yang memuaskan daripada capex astronomi yang sedang mereka laksanakan sekarang.

Satu kebimbangan khusus adalah kewujudan gelung pembiayaan berpusing (circular funding loops). Wood menunjukkan senario di mana pemain utama, seperti Nvidia, menyediakan pembiayaan kepada syarikat seperti OpenAI, yang kemudiannya menggunakan dana tersebut untuk membeli lebih banyak cip Nvidia. Walaupun ini mewujudkan gelung pertumbuhan jangka pendek yang kuat, ia sangat bergantung kepada andaian monetisasi yang optimistik yang boleh terbatal jika pelabur hilang keyakinan terhadap keterlihatan pendapatan jangka panjang.

Capex Besar-besaran dan Lonjakan Taiwan

Skala pelaburan yang dilihat dalam sektor ini sekarang adalah belum pernah berlaku sebelum ini. Wood menyifatkan pembinaan yang sedang berlangsung sebagai kitaran capex paling dramatik yang pernah beliau saksikan. Contoh utama ialah TSMC, yang telah meningkatkan unjuran (guidance) secara ketara, dengan unjuran untuk tahun 2027 mencecah sehingga AS$65–70 bilion.

Perbelanjaan yang tertumpu ini memacu peralihan makroekonomi yang besar, terutamanya di Taiwan. Wilayah tersebut mencatatkan pertumbuhan KDNK sebenar sebanyak 14.55% tahun ke tahun pada S1 2026, didorong oleh lonjakan pesanan eksport sebanyak 53.4%. Pada masa ini, permintaan berkaitan AI dianggarkan merangkumi kira-kira 31% daripada jumlah hasil TSMC untuk tahun 2026, menunjukkan betapa mendalamnya ekonomi global kini terikat kepada infrastruktur AI.

Komoditisasi dan Kebangkitan Model Murah

Satu lagi lapisan risiko ialah komoditisasi pantas Model Bahasa Besar (LLM). Apabila kos bagi setiap token menurun, kelebihan daya saing penyedia premium Barat mula dicabar. Wood menyatakan bahawa model baharu, seperti GLM-5.2 daripada Z.ai yang disenaraikan di Hong Kong, dilaporkan menghampiri prestasi model tahap tinggi seperti Anthropic tetapi pada hanya satu perempat daripada kosnya.

Data daripada OpenRouter menonjolkan peralihan ini: pada akhir Jun, model AI terkemuka China memproses 21.37 trilion token, satu lonjakan besar daripada 4.37 trilion pada bulan April. Jumlah ini jauh mengatasi 5.76 trilion token yang diproses oleh model terkemuka AS, menandakan landskap yang sangat kompetitif dan semakin mengalami komoditisasi.

Peralihan Strategi: Fokus kepada Memori dan Perkakasan

Walaupun terdapat amaran ini, Wood tidak meramalkan keruntuhan serta-merta. Sebaliknya, beliau sedang menyusun semula portfolio ke arah "picks and shovels" (peralatan asas) industri tersebut—khususnya pembekal DRAM dan memori. Disebabkan Paradoks Jevons, apabila pengkomputeran menjadi lebih cekap dan murah, jumlah penggunaan sebenarnya meningkat, yang memberi manfaat kepada penyedia perkakasan.

Pengeluar memori utama seperti Micron sudah pun mengunci kestabilan jangka panjang, dengan Micron menandatangani perjanjian strategik yang merangkumi 20% daripada volum DRAMnya. Akibatnya, Wood meningkatkan pendedahan kepada nama perkakasan teknologi seperti SK Hynix, Kioxia, dan Samsung Electronics, dengan bertaruh bahawa mereka akan kekal sebagai penerima manfaat walaupun lapisan perisian dan perkhidmatan AI yang lebih luas bergelut dengan disiplin modal.

Ringkasan Utama

  • Risiko Utama: Perdagangan AI lebih berkemungkinan berakhir disebabkan oleh "salah pelaburan" (malinvestment) dan kekurangan ROI bagi penyedia hyperscaler berbanding lambakan bekalan semikonduktor tradisional.
  • Ancaman Komoditisasi: Model AI China yang berkembang pesat dan lebih murah meletakkan tekanan harga yang sengit terhadap penyedia AI premium Barat.
  • Peralihan Strategik: Minat pelaburan sedang beralih kepada pemain memori dan perkakasan (DRAM) yang memegang kuasa penetapan harga yang signifikan dan kontrak pelanggan jangka panjang.