Gavin Baker tiga taruhan melawan tren pasar: TSMC dalam menyelamatkan pasar, Trainium diremehkan, dan kekuatan komputasi luar angkasa akan terungkap dalam dua tahun

Para investor teknologi besar Gavin Baker dalam Sohn Conference dengan berani meramalkan: Trainium dari Amazon adalah chip AI yang paling diremehkan tahun ini; "Orang tua keras kepala" dari TSMC sedang menggunakan batas fisik untuk menahan gelembung; daya komputasi orbit luar angkasa akan membuktikan kelayakannya dalam dua tahun, mengguncang rantai pasokan pusat data darat.
(Prakata: Amazon meningkatkan investasi sebesar 25 miliar dolar untuk Anthropic: yang dibeli bukan model AI, melainkan parit daya komputasi)
(Latar belakang tambahan: Amazon dikabarkan menginvestasikan ratusan juta dolar ke OpenAI, mendorong chip buatan sendiri Trainium untuk menantang dominasi Nvidia)

Daftar isi artikel

Toggle

• Harta karun yang diremehkan: Mengapa Trainium adalah TPU tahun 2026
• "Orang tua keras kepala" dari TSMC sedang menggunakan batas fisik untuk menahan gelembung
• Daya komputasi luar angkasa akan membuktikan dalam dua tahun: yang paling berisiko adalah penyedia perangkat darat
• Operasi siklus memori melawan tren: kali ini mungkin seperti pertengahan 1990-an
• Penetapan harga AI beralih ke "berbasis penggunaan": pendapatan akan melebihi ekspektasi

Ketika perhatian pasar sepenuhnya tertuju pada GPU Nvidia dan TPU Google, Gavin Baker dalam Sohn Conference menyoroti sebuah kata kunci yang sangat diabaikan—Trainium dari Amazon. Mantan manajer investasi teknologi yang mengelola dana sebesar 17 miliar dolar di Fidelity ini, dalam sebuah wawancara eksklusif, menyatakan bahwa perusahaan chip AI yang paling diremehkan saat ini adalah Trainium, dan memprediksi bahwa setelah Trainium 3 diproduksi massal pada paruh kedua tahun ini, skenario ledakan TPU tahun 2025 akan terulang. Tidak hanya itu, dia bahkan berani menantang konsensus: manajemen TSMC sedang menggunakan strategi ekspansi konservatif untuk menyelamatkan pasar semua orang, menghindari pengulangan gelembung AI.

Tingkat undervaluasi Trainium jauh melebihi yang lain. Signifikansi Trainium untuk tahun 2026, terutama setelah Trainium 3 benar-benar meluncur volume besar di paruh kedua tahun ini, sama seperti TPU untuk tahun 2025. Jika ada yang sangat optimis tentang TPU hari ini, tidak ada salahnya melihat posisi mereka di 13F—apakah mereka memegang saham Lumentum atau Celestica—itu adalah dua target terbaik untuk investasi TPU. Saya memegang salah satu dari keduanya, jadi saya merasa yakin dengan apa yang saya katakan ini.

Dia juga mengatakan bahwa TSMC tidak mau mempercepat ekspansi seperti yang diharapkan Jensen Huang. "Jensen pergi ke TSMC setiap tiga bulan, mereka kira-kira menambah kapasitas 5%. Jensen ingin mereka melipatgandakan atau bahkan tripling kapasitas. Jika kapasitas benar-benar melipatgandakan atau tripling, Nvidia kemungkinan akan menjual chip senilai sekitar 1,5 triliun dolar tahun depan—saya serius."

Mengenai siklus memori, Baker menyatakan bahwa dari 25 tahun terakhir setiap siklus memori, saat ini adalah waktu yang tepat untuk menjual memori 100%.

Saya sebenarnya adalah analis Micron pada tahun 2000, ingat mengikuti hari analis mereka di Silicon Valley, saya telah mengalami banyak siklus memori, dan berdasarkan pola sejarah, saat ini memang saatnya menjual.

Namun, ada satu siklus yang seharusnya tidak pernah dijual—yaitu pertengahan 1990-an, yang saya anggap sebagai siklus kapasitas nyata terakhir dalam arti sesungguhnya. Mengacu pada siklus itu, kita mungkin masih berada di tahap awal saat ini.

Mengenai pendapatan dari AI, Baker menyatakan bahwa struktur tenaga kerja perusahaan S&P 500 akan mengalami "penyesuaian besar", tetapi model penetapan harga AI yang beralih dari "berlangganan bulanan" ke "berbasis penggunaan" akan membuat pendapatan tumbuh lebih cepat dari yang diperkirakan—dia membandingkannya dengan model keuntungan industri panggilan seluler saat itu, "dikenakan biaya per menit di luar paket."

Harta karun yang diremehkan: Mengapa Trainium adalah TPU tahun 2026

Dia juga menekankan bahwa membaca sangat penting secara mutlak, dan menegaskan bahwa dirinya hampir tidak lagi secara aktif bertemu manajemen perusahaan publik—yang mereka katakan sangat terlatih, dan apa yang mereka katakan tidak akan pernah keluar dari panggilan laporan keuangan atau dokumen 10-Q.

Jas Khaira, mitra senior Blackstone, bertanya saat wawancara dengan Baker: di antara pesaing Nvidia—Google TPU, Amazon Trainium, Intel Gaudi—yang paling diremehkan di pasar? Baker menjawab: "Trainium, tanpa keraguan."

Dia memberikan logika teknis yang spesifik. Model AI canggih saat ini semuanya menggunakan arsitektur yang disebut "Model Ahli Campuran" (Mixture of Experts, MoE). Untuk menjalankan model ini, diperlukan infrastruktur yang disebut "Jaringan Perluasan Switch" (Switched Scaleup Network).

Baker berkata: "Saat ini hanya ada dua perusahaan yang menjalankan jaringan perluasan switch—satu adalah yang menggerakkan GPU Nvidia, yang lain adalah Amazon Trainium."

Ini adalah batasan teknologi yang sangat mudah diabaikan. TPU Google tidak memiliki kemampuan yang sama—Baker langsung menunjukkan sebuah detail: "Google menciptakan standar pengujian ML Perf, tetapi mereka tidak pernah mengirimkan hasil TPU mereka ke standar tersebut, dan ini membuat Jensen (Jensen Huang) frustrasi."

Baker juga memperkirakan bahwa setelah Trainium 3 diproduksi massal pada paruh kedua tahun ini, posisi Trainium di tahun 2026 akan setara dengan TPU di tahun 2025. "Saya pernah berinvestasi di perusahaan seperti Celestica yang memasok TPU, jadi saya merasa berhak mengatakan ini."

Dia menambahkan: "Saya tidak akan pernah short Google, juga tidak short Broadcom, tetapi saya benar-benar percaya bahwa Trainium saat ini sangat diremehkan."

"Orang tua keras kepala" dari TSMC sedang menggunakan batas fisik untuk menahan gelembung

Dalam percakapan ini, topik lain yang menarik perhatian adalah "Daya komputasi orbit"—yaitu gagasan menempatkan pusat data ke luar angkasa.

Khaira bertanya kepada Baker: kapan hal ini benar-benar akan komersial?

Jawaban Baker memberikan titik waktu yang jelas: "Saya percaya dalam dua tahun ke depan, kelayakan dan ekonomi dari ini akan teruji. Pada akhir dekade ini, ini akan mulai menguasai pangsa pasar yang berarti."

Logikanya adalah, pusat data darat menghadapi dua batasan keras: listrik dan pendinginan. Di luar angkasa, listrik berasal dari matahari, pendinginan berasal dari sisi bayangan satelit.

Baker menggambarkan desain satelit dari salah satu calon penyedia daya komputasi orbit: radiator sepanjang tiga hingga empat ratus kaki, badan satelit adalah sebuah rangka—tinggi 8 kaki, lebar 2,5 kaki, kedalaman 4 kaki—beberapa rangka terhubung laser membentuk pusat data virtual. Radiator ditempatkan di belakang bayangan rangka.

Dia menunjukkan bahwa jika jalur ini berhasil, dampaknya akan paling besar bagi penyedia perangkat pusat data darat: "Perusahaan industri yang melakukan ekspansi besar-besaran untuk mendukung pembangunan pusat data mungkin akan menghadapi permintaan yang tiba-tiba berhenti."

Dia juga menegaskan bahwa pusat data darat yang sudah dibangun tetap memiliki nilai, pelatihan dan pembelajaran penguatan akan tetap dilakukan di darat, "Saya tidak bisa membayangkan dalam tujuh tahun ke depan kita tidak akan membangun lagi pusat data darat," tetapi tren permintaan tambahan sedang didefinisikan ulang.

Daya komputasi luar angkasa akan membuktikan dalam dua tahun: yang paling berisiko adalah penyedia perangkat darat

Ada masalah umum di pasar: apakah investasi AI akan menjadi versi lain dari gelembung internet?

Jawaban Baker: mungkin berbeda kali ini, dan alasannya mengejutkan—yaitu konservatisme manajemen TSMC.

Dia mengatakan, setiap kali muncul teknologi baru besar—dari rel kereta, kanal, PC, internet, hingga AI—hampir semuanya mengalami gelembung. Investor antusias, konsensus pasar terbentuk, gelembung terbentuk, dan akhirnya dana gelembung digunakan untuk membangun infrastruktur—itu jalur yang dilalui internet.

"Kami tidak ingin gelembung. Geliung sangat buruk, pengalaman gelembung sangat menyakitkan, dan setelah gelembung pecah, rasa sakitnya jauh lebih besar."

Namun, kali ini dia "optimis" kita bisa menghindari gelembung, alasannya adalah adanya batas fisik nyata di dunia nyata—yaitu kekurangan watt (listrik) dan wafer (keping chip).

Kekurangan wafer adalah kunci dari sikap TSMC. Baker berkata: "TSMC dikelola oleh orang tua keras kepala berusia 70-an." (Dia segera bercanda, 70 tahun adalah usia baru 50-an, dan dia sendiri berusia 50-an)

Kelompok ini telah melewati masa di mana Taiwan Semiconductor dari kejar-kejaran dengan Intel dianggap sebagai "mimpi yang tidak akan pernah tercapai," dan mereka telah mencapainya dengan seluruh hidup mereka. Mereka sangat memahami apa arti gelembung dan kejatuhan bagi TSMC.

Operasi siklus memori melawan tren: kali ini mungkin seperti pertengahan 1990-an

Jadi, mereka tidak mau mempercepat ekspansi seperti yang diharapkan Jensen Huang.

"Jensen pergi ke TSMC setiap tiga bulan, mereka kira-kira menambah kapasitas 5%. Jensen ingin mereka melipatgandakan atau bahkan tripling kapasitas. Jika kapasitas benar-benar melipatgandakan atau tripling, Nvidia kemungkinan akan menjual chip senilai sekitar 1,5 triliun dolar tahun depan—saya serius. Tapi di sisi lain, hal ini bisa sangat menyakitkan bagi semua orang."

Kesimpulan Baker: "Orang tua keras kepala ini, melalui penerapan batas fisik nyata di dunia nyata, secara objektif membantu semua orang menghindari gelembung—dan batasan ini, dalam setiap revolusi teknologi sebelumnya, tidak pernah muncul."

Dalam percakapan, Baker juga menyebutkan dua penilaian penting lainnya.

Mengenai siklus memori: harga memori telah naik 60-70% tahun ini, margin laba Micron mungkin mencapai lebih dari 60%, jauh di atas rata-rata historis sekitar 16%.

Baker mengakui, berdasarkan pola siklus memori selama 25 tahun terakhir, "sekarang saatnya menjual saham memori 100%." Tapi dia juga berpendapat bahwa kali ini mungkin seperti siklus kapasitas nyata di pertengahan 1990-an, "kita mungkin masih di tahap awal," dan jangan terlalu menggeneralisasi dari pola sejarah.

Mengenai skala pendapatan AI: Baker memperkirakan bahwa waktu ketika pendapatan gabungan OpenAI dan Anthropic mencapai 200 miliar dolar tidak lagi jauh.

Penetapan harga AI beralih ke "berbasis penggunaan": pendapatan akan melebihi ekspektasi

Dia mengutip pernyataan Jensen Huang: Jensen berharap bahwa setidaknya separuh dari pengeluaran terbaik insinyurnya untuk token AI akan berasal dari gaji mereka.

Pendapat Baker adalah, tren ini akan menyebabkan struktur tenaga kerja perusahaan S&P 500 mengalami "penyesuaian besar," tetapi model penetapan harga AI yang beralih dari "berlangganan bulanan" ke "berbasis penggunaan" akan membuat pendapatan tumbuh lebih cepat dari yang diperkirakan—dia membandingkannya dengan model keuntungan industri panggilan seluler saat itu, "dikenakan biaya per menit di luar paket."

Dalam wawancara, Khaira juga bertanya kepada Baker: dari mana keunggulan investasinya berasal?

Jawaban Baker singkat: "Baca buku, itu yang paling penting." Dia mengatakan hampir tidak lagi secara aktif bertemu manajemen perusahaan publik—"Mereka sangat terlatih, dan apa yang mereka katakan tidak akan pernah keluar dari panggilan laporan keuangan atau dokumen 10-Q, dan saya membaca lebih cepat dari mereka berbicara."

Dia mengakui salah satu pelajaran terberat dalam kariernya adalah pernah menulis surat ke dewan direksi sebuah perusahaan meminta buyback saham, dan hasilnya perusahaan tersebut bangkrut 18 bulan kemudian. "Ini pelajaran permanen tentang leverage—kadang-kadang, tidak semua hal berjalan sesuai rencana."

Baker menyebutkan, sepanjang kariernya, dia berusaha keras mengatasi pepatah Peter Lynch—menghapus gulma, menyiram bunga—yaitu menjual yang kalah, memegang yang menang. Tapi entah kenapa, ini sangat sulit baginya.

Baker sangat sensitif terhadap valuasi, secara fundamental adalah investor kontra, dan titik terendah 52 minggu adalah tempat paling nyaman baginya. Dia mengaku selalu memegang saham memori dengan erat. Tapi ini adalah perjalanan seumur hidup, dan dia berusaha memperbaiki diri setiap tahun sedikit demi sedikit.