Selama hampir empat Tahun, AI jadi satu-satunya investasi yang dianggap penting. Nvidia. Pusat data. Pembangungan infrastruktur. Gelombang besar belanja modal yang bikin banyak orang kaya dan mengubah S&P 500. Kalo Anda beli semua saham AI, Anda dianggap jenius.
Ben Silver sama David Tykocinski pikir bagian yang mudah mungkin udah mau habis.
“Ada resiko,” kata Tykocinski, salah satu kepala investasi dana publik Maverick Capital, bahwa bakal ada “kantong udara” di celah antara pembangunan infrastruktur dan hasil produktivitas yang nyata. Bahkan untuk orang yang sangat percaya sama AI, katanya, celah itu justru tempat lahirnya ketidakstabilan pasar.
Silver dan Tykocinski adalah co-CIO dari Maverick Capital, perusahaan hedge fund yang berbasis di Dallas dan New York. Didirikan tahun 1993 oleh Lee Ainslie, salah satu “Tiger Cubs” awal — generasi investor yang dididik oleh legenda hedge fund Julian Robertson di Tiger Management. Ainslie membangun Maverick jadi salah satu perusahaan saham long/short paling dihormati di wall street selama tiga dasawarasa. Silver dan Tykocinski adalah orang yang dia pilih untuk melanjutkannya.
Mereka, dengan kata lain, adalah generasi berikutnya dari Tiger Cubs. Dan seperti yang mereka bilang di podcast Goldman Sachs, mereka melihat pasar yang kebanyakan investor masih anggap sebagai AI one-way trade, dan melihat sesuatu yang jauh lebih rumit.
### Ikuti Bottleneck
Buat ngerti pendapat mereka, Anda harus ngerti gimana cara mereka pikir tentang di mana nilai bergerak dalam siklus teknologi besar.
Bloomberg tahun 2025 ngelaporin bahwa Maverick ngumpulin dana buat dana semikonduktor baru. Hedge fund tertua mereka udah balikin lebih dari 70% dari awal 2021 sampe pertengahan 2025, mengalahkan kinerja dari rekan-rekan Tiger Cubs lainnya.
Ciri khas perdagangan AI sejauh ini, kata Tykocinski, adalah kebalikan dari 20 tahun sebelumnya. Dulu, nilai ada di software — Salesforce, Google, Meta yang deket sama pengguna. AI membalikan itu. Tiba-tiba hardware lah yang Untung besar — GPU Nvidia, pusat data, pembangkit listrik mereka.
Kuncinya, katanya, adalah mengikuti bottleneck ke arah hulu.
“Di awal, saat permintaan masih dalam kapasitas produksi yang ada, hasil fisik kayak GPU punya keuntungan terbesar,” jelasnya. “Begitu lewat batas itu — yang kita udah lewati — bottleneck pindah ke tingkat fabrikasi, ke alat buat membuatnya, bahkan ke bahan langka yang terdaftar di bursa Jepang.”
Tapi Tykocinski bilang sekarang dia percaya migrasi itu bakal balik lagi.
“Kami pikir migrasi itu akan mulai balik ke arah sebaliknya,” katanya — balik lagi ke hilir, ke infrastruktur dan aplikasi. Di mana AI nggak lagi jadi yang perusahaan bagun, tapi jadi cara yang merubah cara manusia bekerja.
Alasannya adalah perubahan mendasar dalam cara AI sebenarnya digunakan di perusahaan. Setahun dua tahun lalu, orang kira model bahasa besar akan ganti sistem perusahaan sekarang. Tapi kenyataanya hampir kebalikan.
“Di dunia agen AI, ini lebih tentang integrasi LLM ke dalam sistem bisnis yang udah ada,” kata Tykocinski. AI nggak ganti perusahaan — AI terintegrasi ke dalamnya.
Itu merubah segalanya. Tiba-tiba CPU penting lagih. Database penting. Tepian or the edge penting.
“Perubahan lalu lintas data itu bikin lebih banyak nilai pindah dekat dengan pengguna akhir,” katanya.
sembilan Tidak Kesimpulandisana. intipt. HeBat.