Industri kecerdasan buatan perlu menghasilkan pendapatan tahunan sekitar $6 triliun pada tahun 2031 untuk membenarkan besarnya modal yang dikucurkan ke pusat data, menurut laporan baru dari konsultan Bain & Company yang diterbitkan pada hari Selasa.
Perhitungannya sederhana dan tak kenal ampun. Bain memperkirakan bahwa pengeluaran tahunan untuk infrastruktur AI – fasilitas baru, perluasan kapasitas, dan peningkatan basis terpasang GPU, memori, dan peralatan jaringan – dapat mencapai $1,5 triliun pada tahun 2031. Jika belanja modal menghabiskan sekitar seperempat pendapatan industri, yang oleh Bain disebut sebagai “persentase yang ambisius namun masuk akal berdasarkan tren di kalangan penyedia cloud,” pasar AI perlu mendekati $6 triliun per tahun untuk mempertahankan pembangunan tersebut. For more context on this story, see our ongoing AI news.
“Kecepatan dan skala pengembangan AI yang belum pernah terjadi sebelumnya, dengan miliaran dana mengalir ke chip, pusat data, jaringan, dan sistem tenaga, telah memusatkan perhatian pada tantangan peningkatan kapasitas,” kata laporan itu. “Tetapi pertanyaan yang lebih penting mungkin adalah apakah nilai ekonomi yang cukup dapat diciptakan untuk membenarkan hal tersebut.”
Dari Mana Asalnya $6 Triliun Setahun
Perincian Bain mengenai kumpulan pendapatan hipotetis tersebut adalah peta di mana industri masih perlu menciptakan bisnis baru. Bagian terbesar – diperkirakan $4,2 triliun – harus berasal dari pendapatan produk yang sebagian besar belum ada: penawaran baru dalam penelusuran, periklanan, otonomi, dan AI fisik.
Produktivitas perusahaan, segmen dimana sebagian besar monetisasi AI terjadi saat ini, perlu tumbuh antara $1 triliun hingga $1,4 triliun dalam pendapatan tahunan untuk mendukung peningkatan dalam pengembangan perangkat lunak, penjualan, pemasaran, layanan pelanggan, dan operasional TI.
Layanan yang berfokus pada konsumen – langganan dan iklan pada produk AI – diproyeksikan memberikan kontribusi antara $200 miliar dan $400 miliar. Ini adalah segmen yang paling banyak didorong oleh industri ini, ketika para penyedia berlomba untuk menghadirkan produk-produk bertenaga AI kepada miliaran pengguna, dan bahkan batas optimismenya masih jauh dari apa yang dibutuhkan oleh infrastruktur.
“Produk dan kegunaan baru yang belum ada saat ini akan membuka pasar dan peluang baru dari kecerdasan yang melimpah – hal ini mungkin mencakup penemuan obat, kesehatan mental, dan pembangkitan energi,” kata Bain.
'Gelombang Inovasi yang Akan Mengerdilkan Seluler dan Cloud'
David Crawford, ketua praktik teknologi global Bain dan penulis utama laporan tersebut, mengatakan perdebatan mengenai ekonomi AI terlalu terfokus secara sempit.
“Perdebatan saat ini terfokus pada produktivitas karyawan,” kata Crawford. “Keekonomian infrastruktur AI menuntut triliunan pendapatan baru di luar peningkatan produktivitas. Apa yang dibutuhkan industri ini adalah gelombang inovasi yang akan mengecilkan apa yang tidak bisa dicapai oleh seluler dan cloud.”
Laporan ini juga menyoroti metrik baru yang menurut Bain telah menjadi variabel kompetitif industri: kecepatan penyerapan – kecepatan di mana perusahaan benar-benar dapat memanfaatkan AI. Bain mencatat bahwa laboratorium AI terkemuka menginvestasikan lebih dari $9,75 miliar pada model rekayasa yang dirancang khusus untuk membantu pelanggan perusahaan mengasimilasi teknologi dengan lebih cepat.
Biaya Pusat Data Bertambah Dua Kali Lipat Setiap 12 hingga 16 Bulan
Skala perlombaan infrastruktur yang menyebabkan angka-angka ini semakin cepat. Bain menemukan bahwa ukuran dan biaya pusat data AI meningkat dua kali lipat setiap 12 hingga 16 bulan.
Laporan tersebut mengutip data Epoch AI di pusat data Prometheus Meta di Ohio sebagai contoh. Fasilitas tersebut saat ini memiliki kapasitas 600 megawatt dengan perkiraan biaya $24 miliar pada tahun 2025. Pada tahun 2027, kapasitas tersebut diperkirakan akan melonjak hingga 2 gigawatt dan $80 miliar. Pada tahun 2029, kapasitasnya diperkirakan akan mencapai 5 gigawatt dengan biaya hingga $175 miliar, dan pada tahun 2030 situs tersebut akan membengkak menjadi 9 gigawatt dengan biaya sekitar $200 miliar.
Kurva biaya tersebut menjelaskan mengapa pertanyaan tentang pendapatan menjadi mendesak, dan mengapa Bain berpendapat bahwa industri tidak bisa begitu saja berusaha mencapai keberlanjutan. Setiap penggandaan kapasitas akan meningkatkan standar pendapatan yang harus dipenuhi oleh produk masa depan. Laporan ini juga menandai serangkaian kendala yang semakin sulit seiring dengan berlanjutnya pembangunan: mengamankan kapasitas jaringan untuk memberi daya pada fasilitas, pengadaan GPU dan komponen infrastruktur lainnya, dan menemukan tenaga kerja terampil untuk menjalankannya.
Pertanyaan yang Menggantung di Boom
Laporan ini muncul pada saat yang sulit bagi sektor ini. Perusahaan hyperscaler, dana kekayaan negara, dan pemberi pinjaman kredit swasta telah meningkatkan paparan mereka terhadap infrastruktur AI, dan analis Wall Street menghabiskan sebagian besar tahun 2026 untuk memperdebatkan apakah pertumbuhan pendapatan dapat mengimbangi belanja modal.
Jawaban Bain bukanlah bahwa pembangunan tersebut akan gagal, namun hal ini belum selesai: industri ini telah membuktikan bahwa mereka dapat melakukan pembelanjaan dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan kini memiliki waktu sekitar lima tahun untuk menciptakan produk, pasar, dan kebiasaan konsumen yang akan menghasilkan pendapatan nyata sebesar $6 triliun setiap tahunnya.
Jika gelombang inovasi ini terwujud, maka tanggung jawab infrastruktur akan terbayar dengan sendirinya. Jika tidak, perhitungan Bain menyiratkan koreksi yang menyakitkan – pusat data bernilai triliunan dolar mengejar pasar yang tidak pernah berkembang menjadi pusat data tersebut.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
