Seiring Muse mendorong infrastruktur AI, para investor fokus pada kinerja Micron (MU.US)! Kontrak jangka panjang senilai ratusan miliar dolar akan menambah kegembiraan terhadap kekuatan komputasi AI?

Menurut aplikasi keuangan Zhihui, ketika Meta Muse dan OpenAI Astra mendorong perluasan aplikasi AI global menuju alur kerja agen pintar yang berkelanjutan dan kolaboratif dalam beberapa langkah, permintaan daya komputasi AI secara global diperkirakan akan mengalami lonjakan ekspansi baru yang eksplosif. Hal ini juga merupakan alasan utama mengapa pasar saham global beberapa hari terakhir mempercepat adopsi aplikasi agen AI yang melebihi ekspektasi, yang telah diubah menjadi ekspektasi pertumbuhan bagi para pemimpin rantai industri daya komputasi AI dan pemasok utama daya komputasi seperti SK海力士, Samsung, Micron, Nvidia, AMD, TSMC, dan lainnya.

Saat ini pasar tengah mengevaluasi kembali kebutuhan CPU, memori, dan penyimpanan yang mendukung aplikasi tersebut, laporan keuangan yang akan segera diumumkan oleh Micron (MU.US)—salah satu dari tiga produsen chip penyimpanan terbesar—minggu depan pun menjadi jendela penting untuk menguji siklus super penyimpanan dan kemajuan infrastruktur AI yang belum pernah terjadi sebelumnya ini.

Penyusupan AI agen dan model AI terdepan secara cepat ke berbagai industri global menghadirkan permintaan hardware inti infrastruktur AI seperti GPU/TPU AI, CPU pusat data, sistem interkoneksi optik, dan chip penyimpanan pusat data yang terus berkembang pesat. Selain itu, hal ini mulai diterjemahkan menjadi data kinerja rekor yang berkelanjutan serta prospek melebihi ekspektasi pasar untuk tiga produsen chip penyimpanan utama: SK海力士, Samsung, dan Micron Technology. Sementara apakah valuasi tahap berikutnya bisa terus meningkat, akan lebih banyak bergantung pada kesinambungan pertumbuhan laba dan perluasan prospek kinerja.

Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, pertumbuhan pendapatan Micron semakin cepat, menonjolkan percepatan peralihan permintaan chip penyimpanan menjadi pencapaian kinerja. Micron akan mengumumkan kinerja kuartal keempat tahun fiskal 2026 pada 30 September; pendapatan kuartal lalu mencapai 41,456 miliar dolar AS, naik sekitar 346% year-on-year, laba per saham yang disesuaikan sebesar 25,11 dolar AS. Perusahaan sebelumnya memproyeksikan pedoman kuartal keempat dengan pendapatan 50 miliar dolar AS, fluktuasi 1 miliar, margin kotor sekitar 86%, dan laba per saham yang disesuaikan 31 dolar AS, fluktuasi 1 dolar. Lebih penting lagi, Micron sebelumnya mengungkapkan bahwa dari 16 perjanjian pelanggan strategis yang telah ditandatangani, 14 di antaranya dihitung berdasarkan harga minimum kontrak, dengan pendapatan kumulatif sekitar 100 miliar dolar AS selama sisa periode kontrak, yang membantu meningkatkan visibilitas pendapatan dan laba di masa depan.

Namun perlu dicatat bahwa standar kinerja dan ambang harapan analis Wall Street yang sangat kuat dan ketat baru-baru ini, membuat pasar tak hanya fokus pada apakah kuartal ini bisa melampaui ekspektasi, tetapi juga lebih menyoroti apakah harga, volume pengiriman, dan pesanan jangka panjang pada tahun fiskal 2027 bisa terus mendukung revisi naik proyeksi laba.

Kunci dari penilaian bullish didukung oleh fakta bahwa pengadaan infrastruktur AI kini mencakup sistem komputasi yang lebih lengkap. Laporan riset S&P Global per 22 September yang merangkum ekspektasi analis Wall Street memperlihatkan, Meta, Alphabet, Amazon, dan Microsoft sebagai empat raksasa teknologi diharapkan memiliki belanja modal sebesar 2,8 triliun dolar AS pada 2026—2028; menurut pengukuran Visible Alpha, ekspektasi laba per saham Micron untuk tahun fiskal 2027 telah naik drastis dari sekitar 90 dolar AS pada Maret menjadi sekitar 156 dolar AS.

Muse dari Meta dan Astra dari OpenAI memperkuat kemampuan pekerjaan komputer yang sangat profesional, pemrograman, serta alur kerja multi-langkah. Ini berarti, perluasan aplikasi AI yang dipercepat juga meningkatkan investasi infrastruktur dasar yang diperlukan untuk “pemikiran model” dan “pekerjaan eksekusi nyata”. Maka dari itu, seiring kemajuan komersialisasi AI yang membaik secara signifikan, tim analis senior UBS telah secara besar-besaran menaikkan estimasi arus kas operasional gabungan perusahaan cloud hyperscale global dan perusahaan cloud jenis baru untuk 2027 sebesar 30%. Di saat yang sama, raksasa keuangan Wall Street Morgan Stanley memperkirakan belanja modal data center komprehensif empat perusahaan cloud super Amerika Utara dan pemain AI lain seperti Oracle akan meningkat dari 917 miliar dolar AS pada 2026 menjadi 1,47 triliun dolar AS pada 2027 dan 1,64 triliun dolar pada 2028, dengan kapasitas yang dikerahkan diperkirakan naik dari 35 GW pada 2025 menjadi 145 GW pada 2028.

Semakin “cerdas” AI, mengapa CPU dan chip penyimpanan makin tak tergantikan?

Transformasi paling mendalam dari permintaan daya komputasi agent adalah, satu instruksi pengguna dapat memicu rantai kerja yang berjalan terus menerus. Penelitian, pengkodean, atau tugas kantor perusahaan biasanya membutuhkan perencanaan, pencarian, browsing web, membaca file, mengeksekusi kode, memeriksa hasil, dan memperbaiki kesalahan—beberapa tahapan akan kembali memanggil model dan terus menghasilkan konteks baru. Meta secara resmi mengungkapkan, Muse dijalankan di mesin virtual cloud aman dengan browser independen, dan pengguna dapat melanjutkan tugas meski aplikasi telah ditutup; sementara OpenAI menonjolkan peningkatan Astra dalam operasi komputer, penggunaan browser, dan alur kerja profesional lintas software. Dari sudut pandang teknisi, ketika jenis tugas ini diekspansi dari segelintir pengguna aktif menjadi proses harian perusahaan, permintaan infrastruktur dipicu oleh skala pengguna, frekuensi tugas, durasi tugas, dan puncak keterpaduan tugas.

Hal inilah yang menjelaskan mengapa pasar mulai meningkatkan perhatian pada CPU data center AMD, Intel, dan ARM architecture. GPU dan ASIC bertugas untuk perhitungan jaringan syaraf skala besar, sementara CPU bertanggung jawab atas mesin virtual, browser, sandbox kode, penjadwalan tugas, pra-pemrosesan data, dan eksekusi alat. Efektivitas agent dalam menyelesaikan tugas bergantung pada kelancaran koneksi antara inferensi model dan eksekusi nyata; jika terjadi penantian pada CPU, database, atau input/output, penggunaan akselerator mahal bisa berkurang. Solusi PACE AMD sudah jelas mengadopsi cara kerja terkoordinasi yang mengandung pengaturan CPU dan eksekusi inferensi berat oleh GPU, ARM juga mengklasifikasikan sandbox agent dan eksekusi alat sebagai beban kerja utama CPU cloud. Ini menyediakan dasar engineering nyata untuk ekspansi kebutuhan CPU, dan menjadikan server DRAM, penyimpanan, dan jaringan sebagai bagian penting dalam rantai permintaan yang sama.

Dari sisi internal inferensi model besar, tahap prefill membutuhkan penanganan konteks input, tahap decoding secara terus-menerus menghasilkan output; bobot model dan cache kunci-nilai atau KV Cache, mengonsumsi kapasitas dan bandwidth memori. Dengan strategi model dan cache yang mirip, konteks lebih panjang, keterpaduan lebih tinggi, dan lebih banyak tugas paralel akan meningkatkan besarnya status yang perlu dipertahankan sistem secara bersamaan. Maka muncullah pembagian kerja penyimpanan yang jelas: HBM mendukung akses bandwidth tinggi pada akselerator, DRAM server menjalankan CPU dan beberapa cache, SSD enterprise menyimpan file, status aplikasi, dan sebagian konteks inferensi pada sistem cache bertingkat. Solusi CMX Nvidia telah menyisipkan lapisan flash berbasis Ethernet antara memori GPU dan penyimpanan bersama, memungkinkan konteks disimpan, dipindahkan, dan digunakan ulang antar node; kapasitas penyimpanan, kecepatan akses, dan bandwidth jaringan saling memengaruhi throughput layanan inferensi.

Perluasan kebutuhan ini sudah ada contoh dari sistem produksi berskala besar. OpenAI mengungkap pada 11 September bahwa platform penyimpanan daring Habitat mereka menangani lebih dari 70 juta permintaan per detik, melayani volume data lebih dari 500PB, serta menangani tugas routing, kompresi, enkripsi, dan pengecekan. Ini adalah data platform terintegrasi yang mencakup berbagai produk OpenAI, menunjukkan beban aplikasi dan penyimpanan besar dibalik layanan AI. Ketika lebih banyak agent masuk ke lingkungan produksi, penambahan node eksekusi, akses database, dan pertukaran data antar node akan lebih meningkatkan kebutuhan server, memori, SSD enterprise, dan interkoneksi berkinerja tinggi; dengan bertambahnya skala klaster dan daya rak, permintaan pembelian akan menjalar ke optik interkoneksi, pasokan listrik, dan sistem pendingin. Namun peningkatan aktual di setiap bagian tetap bergantung pada mode deployment dan utilisasi.

Peningkatan efisiensi berkat model yang lebih canggih juga dapat memperluas ruang lingkup tugas yang dapat dikomersialkan. Meta menyatakan, dalam pengujian insinyur mereka, Spark Muse 1.3 mengurangi pemanggilan alat sekitar 20% dan penggunaan token sekitar 25% dibandingkan versi 1.2. Artinya, biaya sumber daya untuk menyelesaikan tugas serupa cenderung turun, sehingga perusahaan lebih mudah menyerahkan proses yang sebelumnya terlalu mahal atau terlalu lambat ke AI. Inti dari prospek bullish permintaan daya komputasi adalah bahwa setelah biaya turun, ekspansi pengguna baru dan beban tugas dapat melampaui penurunan konsumsi sumber daya per tugas. Sebagai contoh, jika jumlah token per tugas turun 25%, namun beban tugas tumbuh di atas 33,3%, total penggunaan masih akan meningkat; hal ini menunjukkan perbaikan efisiensi dan ekspansi infrastruktur dapat terjadi bersamaan, dan elastisitas permintaan adalah kunci untuk menilai apakah “Efek Jevons” benar-benar terjadi.

Kontrak jangka panjang ratusan miliar bangun landasan, bagaimana pasar menilai ulang siklus super penyimpanan?

Bagi raksasa chip penyimpanan asal Amerika Serikat Micron, keunggulannya selain merangkul HBM, DRAM server, dan penyimpanan NAND sehingga bisa terlibat dalam peningkatan infrastruktur agent di berbagai tingkatan, jika dibandingkan dengan SK海力士 dan Samsung yang juga merupakan dua raksasa memory dunia, keunggulan terbesar adalah Micron tidak perlu khawatir akan tekanan politik besar dari pemerintah AS terkait “repatriasi manufaktur chip ke Amerika Serikat” yang bisa menyebabkan tekanan operasi besar ataupun ketidakpastian kebijakan tarif pemerintahan Trump yang bisa berubah sewaktu-waktu.

Pendapatan bisnis memori cloud kuartal lalu mencapai 13,769 miliar dolar AS, naik sekitar 78% quarter-on-quarter; pendapatan inti bisnis pusat data mencapai 11,524 miliar dolar, naik sekitar 103% quarter-on-quarter. Perusahaan juga mengungkap, pendapatan SSD pusat data melebihi 5 miliar dolar, tumbuh lebih dari dua kali lipat secara kuartalan. Satu lagi raksasa NAND yang mendapat perhatian besar di pasar, Sandisk (SNDK.US), fokus bisnis intinya pada memori NAND dan SSD. Oleh karena itu, laporan keuangan Micron memiliki signifikansi referensi untuk Sandisk dari sisi permintaan penyimpanan perusahaan, harga NAND, dan prospek permintaan-penawaran. Keduanya sama-sama terlibat dalam pembangunan AI kali ini, tetapi struktur produk menentukan elastisitas laba yang berbeda.

Kecepatan penyesuaian suplai merupakan penyangga penting ekspansi laba pada siklus penyimpanan kali ini. Pendirian pabrik wafer baru membutuhkan pembangunan, instalasi peralatan, peningkatan proses, dan sertifikasi pelanggan; HBM membutuhkan penumpukan multi-layer, advanced packaging, dan verifikasi sistem, input wafer tambahan memerlukan waktu untuk menjadi produk yang dapat dikirim. Manajemen Micron sebelumnya memperkirakan ketidaksetimbangan suplai-permintaan DRAM dan NAND mungkin berlanjut hingga setelah 2027, dan perbaikan suplai industri baru terjadi secara bertahap pada 2028, namun belum dapat dipastikan kapan suplai benar-benar bisa mengejar permintaan. Perluasan suplai HBM4 Samsung patut diamati, namun peningkatan kapasitas basis logika 4nm perlu dikaji bersama dengan die DRAM, yield packaging, dan sertifikasi pelanggan untuk menilai jumlah akhir suplai HBM yang dapat dikirimkan. Dari sudut pandang investasi, yang lebih penting untuk diamati adalah selisih antara suplai efektif baru dan pertumbuhan permintaan pengadaan AI, bukan sekadar angka perluasan pabrik.

Kontrak jangka panjang menawarkan Micron dukungan tambahan bagi kesinambungan labanya. Pada saat publikasi kinerja Juni, perusahaan mengumumkan telah menandatangani 16 perjanjian strategis pelanggan, mencakup sekitar 20% volume penjualan DRAM dan sepertiga volume penjualan NAND selama masa kontrak; dari 14 kesepakatan tersebut, bila dihitung berdasarkan harga minimum, akan menghasilkan pendapatan kumulatif sekitar 100 miliar dolar selama sisa periode. Perjanjian ini menetapkan pengadaan dengan mekanisme “take-or-pay”, sementara beberapa perjanjian besar memiliki kisaran harga tersendiri.

Kontrak jangka panjang perusahaan besar chip penyimpanan ini penting bagi tema investasi daya komputasi AI karena pelanggan memperoleh jaminan pasokan lewat komitmen jangka panjang, Micron mendapat perencanaan kapasitas dan visibilitas pendapatan yang lebih jelas, serta membantu mengurangi sensitivitas terhadap volatilitas harga pasar jangka pendek di beberapa lini bisnis. Perlu dicatat bahwa “sekitar setengah atau lebih pendapatan akan tercakup kontrak” seperti yang diklaim pihak Micron, adalah estimasi jika seluruh kontrak yang direncanakan tercapai, dan tidak serta merta bermakna sudah terealisasi saat ini.

Manajemen Micron baru-baru ini juga memperkirakan bahwa perjanjian tersebut akan mendatangkan sekitar 22 miliar dolar AS dalam jaminan kas dan komitmen keuangan, termasuk sekitar 18 miliar dolar AS jaminan kas. Ini menunjukkan niat pelanggan mengunci pasokan jangka panjang, serta mendukung ekspansi kapasitas; secara akuntansi, jaminan kas ini dihitung dalam aktivitas pendanaan dan akan dikembalikan secara bertahap pada paruh kedua kontrak. Oleh karena itu, hal yang lebih layak diperhatikan dari laporan keuangan adalah perjanjian baru, cakupan kontrak, struktur produk dan kemajuan pengiriman nyata, serta bagaimana perubahan ini meningkatkan prediktabilitas arus kas operasional di masa mendatang.

Selain itu, “satu minggu ekstra” di kuartal keempat tahun fiskal Micron akan berdampak langsung pada interpretasi kecepatan pertumbuhan pasar. Kuartal ini ada 14 minggu, sedangkan kuartal sebelumnya 13 minggu: berdasarkan nilai tengah pedoman pendapatan 50 miliar dolar AS, pertumbuhan quarter-on-quarter secara nominal sekitar 20,6%, dan secara rata-rata mingguan sekitar 12%. Jika melakukan simulasi mekanis lebih lanjut, setelah kuartal depan kembali ke 13 minggu, meskipun pendapatan rata-rata mingguan tetap sama, pendapatan kuartal akan sekitar 46,43 miliar dolar. Ini menunjukkan bahwa saat menilai pedoman tahun fiskal baru, perlu memeriksa jumlah minggu, harga, volume, dan komposisi produk sekaligus; perubahan total kuartalan saja tidak cukup mewakili titik balik permintaan. Pernyataan manajemen sebelumnya mengenai pelambatan kenaikan harga juga perlu dianalisis bersama dengan tingkat harga absolut dan pertumbuhan pengiriman.

Informasi paling berharga untuk investasi pada laporan keuangan Micron yang akan diumumkan 30 September waktu setempat di AS beserta conference call kinerja akan berfokus pada keberlanjutan pesanan HBM dan penyimpanan enterprise, tren harga DRAM dan NAND, pertumbuhan kapasitas efektif tahun fiskal 2027, serta apakah kontrak jangka panjang bisa terus diperluas. Kompilasi TIPRANKS dari rata-rata prediksi analis Wall Street memberi target harga konsensus untuk Micron sekitar 1.550 dolar AS dalam 12 bulan ke depan, yang dibandingkan dengan harga penutupan 1.071,88 dolar AS pada 23 September, berarti masih berpotensi naik lebih dari 40%.