Analis Citrine: Elastisitas Permintaan AI Mungkin Akan Mengubah Siklus Penyimpanan, Perluasan Kapasitas Tidak Selalu Menyebabkan Penurunan Laba

BlockBeats News, 18 Juli, analis Citrini Jukan memposting artikel yang menyatakan bahwa analisis pasar terbaru menyebutkan bahwa koreksi baru-baru ini pada saham chip penyimpanan tidak hanya dipengaruhi oleh faktor deleveraging, tetapi pasar juga mulai mengantisipasi ekspansi pasokan pada tahun 2028 lebih awal. Meskipun secara umum industri memperkirakan situasi pasokan-permintaan yang ketat pada penyimpanan kelas atas seperti HBM akan berlanjut hingga 2027, lembaga riset dan analis sisi penjual umumnya percaya bahwa dengan ekspansi produksi berskala besar dari perusahaan seperti Samsung Electronics dan SK Hynix, kesenjangan pasokan-permintaan diperkirakan mulai mereda pada 2028. Pengalaman tradisional menunjukkan bahwa saham penyimpanan biasanya mencapai puncaknya sekitar dua kuartal sebelum harga penyimpanan, namun analisis ini mengajukan bahwa pasar tidak selalu harus terpaku pada aturan tersebut dan dapat merefleksikan ekspektasi kenaikan pasokan lebih awal.

Namun, semua ekspektasi pesimistis didasarkan pada asumsi yang sama—bahwa kapasitas baru akan dirilis secara terkonsentrasi pada tahun 2028, yang menyebabkan penurunan signifikan pada harga penyimpanan. Melihat ke belakang, sejak 1980-an, hampir semua penurunan harga yang tajam di industri penyimpanan berasal dari ekspansi pasokan yang cepat dan bukan penurunan permintaan. Permintaan di era PC, smartphone, dan cloud computing sebenarnya selalu mengalami pertumbuhan. Siklus AI kali ini mungkin berbeda secara fundamental dari masa lalu: aplikasi AI memiliki elastisitas permintaan harga yang lebih tinggi terhadap daya komputasi dan penyimpanan. Saat harga turun, laju pertumbuhan permintaan mungkin melampaui dampak penurunan harga tersebut, sehingga melemahkan efek siklus tradisional di industri penyimpanan.

Analisis tersebut mengutip makalah berjudul "The Economics of Digital Intelligence Capital" oleh Zhang dan Zhang pada 2026, yang menyatakan bahwa elastisitas harga permintaan untuk Token AI sekitar 1,42, artinya setiap penurunan harga 1%, volume permintaan dapat meningkat sekitar 1,42%. Makalah tersebut berpendapat bahwa ketika harga API turun secara signifikan, pengembang tidak hanya akan meningkatkan volume pemanggilan API, tetapi juga mengadopsi arsitektur inference yang lebih intensif komputasi, sehingga konsumsi Token menunjukkan pertumbuhan cembung. Mengambil contoh DRAM, jika harga jual turun 30%, pada siklus tradisional pendapatan dan laba sering menyusut secara signifikan, dengan Samsung Electronics mencatat penurunan laba operasional sebesar 52,8% secara tahunan pada 2019. Namun, dalam lingkungan permintaan baru yang didorong oleh AI, jika volume penjualan meningkat sekitar 42% dan peningkatan proses mendorong pengurangan biaya sekitar 15%, pendapatan industri dapat tetap relatif stabil dan penurunan laba diperkirakan menyempit menjadi sekitar 15%. Analisis tersebut menyebutkan bahwa perbedaan ini mungkin menentukan apakah produsen penyimpanan masih harus dinilai berdasarkan rasio P/E siklus tradisional sebesar 5 hingga 6 kali di masa depan.