Pendapatan MRVL ditargetkan tumbuh 10 kali lipat dalam lima tahun, AMD menikmati kebangkitan kedua CPU

Sekarang seluruh arsitektur perangkat keras pusat data AI sedang didesain ulang, dan CPU, chip khusus, interkoneksi optik, switch, kartu jaringan, antarmuka memori, dan pengontrol penyimpanan semuanya mulai masuk ke dalam gelombang baru permintaan bersama dengan GPU.

Pada 6 Oktober, Marvell (MRVL) secara tiba-tiba menaikkan target jangka panjang secara signifikan pada Hari Investor, perusahaan memperkirakan pendapatan tahun fiskal 2028 mencapai sekitar 20 miliar dolar AS, dan pada tahun fiskal 2031 lebih lanjut meningkat menjadi 70 hingga 90 miliar dolar AS, dengan nilai tengah sekitar 80 miliar dolar AS.

Sebagai perbandingan, pendapatan Marvell untuk tahun fiskal 2026 hanya sekitar 8,2 miliar dolar AS, artinya perusahaan sebenarnya memberi tahu Wall Street: dalam lima tahun ke depan, Marvell berpeluang tumbuh dari perusahaan chip dengan pendapatan tahunan lebih dari 8 miliar dolar AS menjadi raksasa infrastruktur AI dengan skala pendapatan mendekati 80 miliar dolar AS.

Di sisi lain, Citi secara langsung meningkatkan potensi pasar CPU global pada tahun 2030 menjadi 300 miliar dolar AS, dibandingkan sekitar 29 miliar dolar AS pada 2025, yang berarti tumbuh lebih dari 10 kali lipat dalam lima tahun, dan secara signifikan menaikkan target harga AMD dari 575 dolar AS menjadi 800 dolar AS.

Sekilas, satu membicarakan Marvell, satu lagi tentang AMD, tetapi alasan di baliknya persis sama: AI sedang bergerak dari tahap pertama “melatih model” ke tahap kedua “membuat AI benar-benar mulai bekerja”.

Perbedaan antara keduanya akan menentukan kemana uang pada rantai industri AI selanjutnya akan mengalir.

Tiga tahun terakhir, logika termudah untuk menghasilkan uang dari industri AI adalah membeli GPU. OpenAI, Meta, Google, Microsoft melatih model yang semakin besar, membutuhkan GPU Nvidia yang makin banyak, sehingga GPU menjadi hambatan terbesar di seluruh industri AI.

Namun, di era Agentic AI, yakni fase AI cerdas, situasinya mulai berubah.

Chatbot tradisional model ChatGPT, sebagian besar waktu sebenarnya menganggur. Anda bertanya satu kali, ia menjalankan model sekali lalu berhenti; jika Anda tidak bertanya, hampir tidak memakai sumber daya inferensi baru.

Tetapi AI personal seperti Meta Muse generasi baru benar-benar berbeda. Ia memiliki mesin virtual sendiri, browser sendiri, bisa membantu pengguna menjelajah web, mengisi formulir, menangani layanan pelanggan, memesan layanan, memanggil berbagai perangkat lunak, dan menjalankan tugas di latar belakang secara berkelanjutan.

Dengan kata lain, di masa depan, satu pengguna AI tidak hanya terkait dengan model besar yang kadang-kadang berjalan selama beberapa detik, tetapi mungkin terkait dengan ‘karyawan digital’ yang selalu online dalam jangka panjang.

Ini akan sangat mengubah cara komputasi di server AI.

Citi memberikan data yang sangat penting: pada tahap pelatihan AI tradisional, rasio jumlah CPU terhadap GPU sekitar 1 banding 8, namun pada tahap inferensi bisa meningkat menjadi 1 banding 4, dan pada tahap Agentic AI, rasio ini bahkan dapat mendekati 1 banding 1, atau bahkan lebih tinggi lagi.

Alasannya tidak sulit, karena GPU paling unggul dalam komputasi matriks skala besar, tetapi ketika AI cerdas benar-benar mulai bekerja, selain menjalankan model, ia juga harus terus melakukan penjadwalan tugas, browsing web, membaca database, memanggil API, mengatur hak akses keamanan, menjalankan sistem operasi, mengelola memori, mentransfer data, serta mengoordinasikan kerja antar model AI yang berbeda.

Banyak tugas itu sebenarnya bukan keahlian GPU, tapi membutuhkan CPU, jaringan, dan berbagai chip khusus lainnya.

Itulah sebabnya Citi tiba-tiba memproyeksikan CPU TAM mencapai 300 miliar dolar AS.

Hal yang sebenarnya ingin diungkapkan bukan “CPU akan menggantikan GPU”, justru sebaliknya. Di masa depan, setiap pemasangan GPU, seluruh sistem mungkin juga memerlukan lebih banyak CPU, DRAM, jaringan yang lebih cepat, serta lebih banyak perangkat interkoneksi pusat data.

Maka industri AI tengah berubah dari sebelumnya yang sangat sederhana berupa “perlombaan senjata GPU”, menjadi perlombaan senjata seluruh arsitektur server.

Jika melihat angka yang diberikan di hari investor Marvell, akan sangat mudah memahami kenapa manajemen berani menaikkan target jangka panjang setinggi itu.

Marvell memperkirakan, pada tahun 2030, total skala pasar yang dapat mereka masuki akan mencapai sekitar 400 miliar dolar AS, sementara update sebelumnya angkanya kurang dari 100 miliar dolar AS, artinya dalam beberapa tahun saja telah naik empat kali lipat.

Di antaranya:

• Pasar chip khusus diproyeksikan mencapai sekitar 235 miliar dolar AS, ini merupakan pasar potensial terbesar bagi Marvell di masa depan.

• Pasar interkoneksi pusat data AI diperkirakan sekitar 65 miliar dolar AS, dan diperkirakan menjadi segmen dengan pertumbuhan tercepat.

• Pasar switch dan terkait penyimpanan diproyeksikan sekitar 85 miliar dolar AS.

• Komunikasi dan bisnis lainnya masih ada ruang pasar sekitar 15 miliar dolar AS.

Hal yang paling patut diperhatikan di balik angka-angka ini sebenarnya bukan angka 400 miliar dolar AS itu sendiri, tapi menurut Marvell, pertumbuhan tercepat pusat data AI di masa depan sudah mulai bergeser dari sekadar Compute, alias “komputasi”, ke Connectivity, yakni “koneksi”.

Banyak investor awam mudah keliru dengan beranggapan komponen paling mahal di pusat data AI adalah GPU.

Faktanya, ketika satu klaster AI berkembang dari beberapa ribu unit GPU menjadi puluhan bahkan ratusan ribu XPU, salah satu persoalan teknik terbesar justru adalah: bagaimana mengirim data antar chip-chip ini.

Sebesar apa pun daya komputasi GPU, kalau data tak bisa masuk, GPU tetap harus menunggu.

Maka, sistem AI terus menghadapi beberapa hambatan fisik yang makin serius, termasuk bandwidth yang kurang, latensi yang terlalu tinggi, konsumsi daya tembaga yang berlebihan, dan jarak transfer data yang makin jauh.

Inilah pasar yang paling ingin dikuasai Marvell.

Marvell memperkirakan, pada pendapatan tahun fiskal 2031 dengan nilai tengah 80 miliar dolar AS, sekitar 37,5 miliar dolar AS dari bisnis Interconnect interkoneksi, sekitar 30 miliar dolar AS dari Custom Silicon chip khusus, sekitar 10 miliar dolar AS dari switch dan penyimpanan, dan sekitar 2,5 miliar dolar AS sisanya berasal dari bisnis komunikasi tradisional dan lain-lain.

Dengan kata lain, bisnis terbesar Marvell di masa depan bahkan bukan chip komputasi AI itu sendiri, melainkan membuat seluruh chip di pusat data AI bisa terhubung satu sama lain dengan kecepatan tinggi.

Inilah bagian dari hari investor kali ini yang paling mudah diremehkan pasar.

Dulu, sebelum berinvestasi di semikonduktor AI, investor biasanya bertanya: “Siapa yang bisa menyaingi GPU Nvidia?”

Tetapi ke depan mungkin pertanyaannya berubah: “Untuk setiap tambahan satu GPU/XPU, berapa banyak chip lain yang harus ditambah di sampingnya?”

Jika jawabannya, setiap GPU juga membutuhkan CPU, NIC, chip switch, DSP optik, Retimer, pengontrol memori, pengontrol storage, serta aneka ASIC khusus, maka peluang pertumbuhan terbesar di rantai industri AI bukan hanya di GPU.

Inilah yang sedang dijadikan taruhan utama Marvell.

Saat ini, perusahaan telah memasok chip khusus ke empat besar Hyperscaler AS, dan proyek-proyek terbaru bukan lagi sekadar membuat satu XPU besar pengganti GPU Nvidia, melainkan XPU Attach, yaitu memperbanyak chip khusus di sekitar AI accelerator.

Contohnya kartu jaringan berkecepatan tinggi, antarmuka memori, pengontrol storage, chip manajemen infrastruktur AI, dan chip akselerator inferensi.

Bahkan manajemen Marvell memaparkan cara menghitung yang sangat praktis: setiap XPU di masa depan mungkin terhubung dengan satu hingga dua chip khusus tambahan, dan beberapa produknya bisa bernilai sekitar 1000 dolar AS per unit.

Saat perusahaan cloud setiap tahun memasang jutaan chip AI, maka “chip kecil di samping XPU” yang terkesan sepele, akhirnya bisa jadi pasar bernilai miliaran dolar AS.

Itulah sebabnya Marvell mengerek target bisnis Custom tahun fiskal 2029 dari lebih 10 miliar dolar AS menjadi lebih dari 12 miliar dolar AS, serta memperkirakan tahun fiskal 2031 mencapai sekitar 30 miliar dolar AS.

Yang lebih penting, Marvell sekarang bukan hanya membuat satu chip untuk satu pelanggan saja.

Perusahaan menegaskan bahwa bisnis chip khususnya telah mencakup empat besar Hyperscaler AS, dan pendapatan di masa depan akan semakin tersebar di antara berbagai pelanggan, beragam XPU, serta berbagai produk XPU Attach.

Kerja sama dengan Google yang ditandatangani Marvell tahun ini adalah contoh sangat khas.

Ruang lingkup kerja samanya bukan hanya pada satu chip AI, tetapi mencakup beberapa produk seperti akselerator inferensi AI, pengontrol storage, pengontrol antarmuka jaringan, pengontrol antarmuka memori, serta Near-Memory Compute.

Menurut perjanjian desain, jika pembelian produk terkait di masa depan mencapai syarat kinerja, total potensi pembelian dari kerja sama ini bisa mencapai sekitar 120 miliar dolar AS.

Penting dicatat, angka 120 miliar dolar AS ini bukan order wajib yang telah ditandatangani hari ini, sehingga tidak bisa langsung dianggap sebagai pesanan backlog Marvell saat ini.

Namun, informasi yang diungkapkan tetap sangat penting, karena kesediaan Google melakukan kerja sama jangka panjang berpotensi sebesar itu dengan Marvell, sudah membuktikan perusahaan cloud raksasa tidak hanya butuh satu ASIC, melainkan seluruh platform chip yang dirancang mengelilingi infrastruktur AI.

Menurut Investasi Saham AS, inilah perbedaan terbesar Marvell dibanding masa lalu.

Dulu, pertanyaan terbesar pasar untuk Marvell adalah, apakah perusahaan ini benar-benar platform dengan kemampuan pertumbuhan AI jangka panjang, atau hanya sekadar mendapat manfaat sementara dari proyek ASIC beberapa klien besar saat puncak belanja modal AI.

Pada hari investor kali ini, perusahaan jelas telah memberikan jawabannya.

Pendapatan tahun fiskal 2026 sekitar 8,2 miliar dolar AS, tahun fiskal 2028 sekitar 20 miliar dolar AS, target tahun fiskal 2031 antara 70 sampai 90 miliar dolar AS, nilai tengah 80 miliar dolar AS; jika tercapai, berarti lima tahun pendapatan tumbuh hampir 10 kali lipat, dengan pertumbuhan tahunan gabungan sekitar 58%.

Perusahaan juga menargetkan Non-GAAP EPS lebih dari 30 dolar AS pada tahun fiskal 2031, sedangkan tahun fiskal 2026 hanya 2,84 dolar AS.

Ini bukan lagi skenario pertumbuhan normal perusahaan semikonduktor tradisional, tetapi bertaruh pada ekspansi pesat pasar infrastruktur AI selama lima tahun ke depan.

Jadi, pertanyaan yang benar-benar harus diperhatikan pun muncul: Apakah target Marvell ini realistis?

Jawabannya, arahnya sangat jelas, tetapi angka-angkanya tetap harus disikapi hati-hati oleh investor.

Risiko terbesar pertama berasal dari belanja modal Hyperscaler.

Seluruh model jangka panjang Marvell didasarkan pada asumsi belanja modal pusat data global terus tumbuh pesat; perusahaan memperkirakan sampai 2030, total belanja modal pusat data dunia hampir 3 triliun dolar AS, dan proporsi investasi global dari sepuluh besar Hyperscaler terus meningkat.

Selama Microsoft, Google, Meta, Amazon, dan raksasa AI lainnya terus meningkatkan belanja modal tiap tahun, pasar Marvell akan tumbuh pula; tetapi jika dua-tiga tahun ke depan imbal hasil investasi AI mulai turun, lalu Hyperscaler tiba-tiba memperlambat pembangunan pusat data, angka target Marvell pada 2031 bisa terkena dampak signifikan.

Risiko kedua adalah persaingan.

Di segmen ASIC khusus, pesaing terbesar masih termasuk Broadcom (AVGO), sedangkan di pasar jaringan AI harus bersaing dengan produk jaringan NVIDIA sendiri serta vendor interkoneksi berkecepatan tinggi lainnya.

TAM 400 miliar dolar AS tidak serta merta berarti Marvell pasti akan mendapatkan 400 miliar, pada akhirnya profitabilitas sangat ditentukan oleh pangsa pasar.

Risiko ketiga berasal dari valuasi.

Saat pasar mulai memproyeksikan pendapatan tahun 2030 atau 2031 jauh lebih awal, pertumbuhan harga saham sangat mudah melebihi pertumbuhan profit. Sebagus apa pun narasi masa depan lima tahun sebuah perusahaan, jika valuasi hari ini sudah memperhitungkan sebagian besar pertumbuhan masa depan, saham tersebut tetap bisa berfluktuasi hebat.

Maka, menurut Investasi Saham AS, hal yang paling patut investor pahami dari gelombang AI saat ini bukan semata-mata “mencari Nvidia berikutnya”.

Perubahan terbesar sesungguhnya: AI sedang memasuki era Agent dari era pelatihan model, dimana era Agent butuh lebih dari sekadar lebih banyak GPU, tapi satu pusat data yang jauh lebih kompleks.

GPU menangani komputasi, CPU mengorganisasi dan mengatur, DRAM menyimpan data, jaringan mengangkut data, modul optik dan DSP menembus batas jarak dan bandwidth, chip switch memungkinkan ribuan hingga puluhan ribu XPU dapat berkomunikasi, sedangkan ASIC khusus melaksanakan beragam tugas dengan efisiensi lebih tinggi dan konsumsi daya lebih rendah.

Ketika AI berubah dari jendela chat yang sesekali Anda buka, menjadi karyawan digital yang bekerja 24 jam untuk Anda, konsumsi perangkat keras di belakang setiap pengguna AI akan berubah total.

Inilah kenapa Citi berani memproyeksikan pasar CPU tahun 2030 mencapai 300 miliar dolar AS, dan Marvell berani menargetkan pendapatan tahun 2031 dari 8,2 miliar dolar AS hari ini hingga 70-90 miliar dolar AS.

Jika siklus investasi AI kali ini benar-benar bisa berlanjut hingga sekitar tahun 2030, maka fase selanjutnya yang layak diteliti, bukan lagi “siapa yang bisa dibeli selain Nvidia”.

Melainkan berapa dolar tambahan setiap investasi GPU, yang bisa mengalir ke CPU, chip kustom, komunikasi optik, jaringan, memori, dan penyimpanan.

Inilah yang kemungkinan besar jadi momen pembagian kekayaan terbesar berikutnya dalam industri AI.

Masukkan kode saham Amerika yang Anda pantau untuk membuat pool pemantauan saham Anda sendiri. Sistem AI kuantitatif kami akan terus memantau:

Berita, rating analis, transaksi internal, rasio short-selling, opsi yang bergerak aneh, transaksi dark pool, transaksi blok besar, prediksi laporan keuangan, volatilitas harga tajam, dan dinamika penting lainnya.

Misalnya Anda pantau NVDA, hari ini keluar berapa berita, ada opsi yang bergerak mencurigakan atau tidak, ada perubahan pada dark pool dan blok besar tidak, tinggal klik langsung bisa lihat.

Yang paling penting, setelah mengaktifkan notifikasi aplikasi, setiap kali saham yang dipantau ada dinamika baru, notifikasi bisa langsung dikirimkan kepada Anda.

Dulu Anda harus mencari informasi sendiri ke mana-mana, sekarang saham yang ingin Anda ikuti bisa diserahkan pada sistem, memantau Anda 7x24 jam.

Bagi investor jangka panjang, ini adalah sistem peringatan dini saham individual;

Bagi trader swing dan opsi, ini adalah radar deteksi volatilitas real-time.

Masukkan kode, jangan lewatkan perubahan penting lagi.

Klik tautan asli untuk mengunduh aplikasi