Saham perangkat lunak baru saja catatkan kinerja terburuk relatif terhadap S&P 500 dalam sejarah sektor ini. ETF iShares Expanded Tech-Software Sector (IGV) jatuh lebih dari 24% di kuartal I 2026, penurunan triwulanan terdalam sejak Q4 2008. Salesforce, Adobe, Oracle, bahkan Microsoft sekarang berada di wilayah koreksi.
Ketakutan utama investor adalah ancaman agen kecerdasan buatan (AI) yang bisa gantikan platform perangkat lunak tradisional. Volume short-selling mencapai level tertinggi sejak 2016 menurut catatan Goldman Sachs, tanda kapitulasi sebenarnya.
Tapi salah satu tim riset terkuat di Wall Street, Goldman Sachs, menentang kepanikan ini. Mereka merilis kerangka analisis, keranjang saham khusus, dan empat rekomendasi beli yang dianggap dihukum terlalu berlebihan.
Analis Goldman Sachs Research, Matthew Martino, menerbitkan laporan di Februari 2026 yang membingkai ulang debat AI vs perangkat lunak. Penjualan besar-besaran ini lebih mencerminkan perubahan sentimen investor, bukan kemunduran fundamental bisnis.
Timnya menciptakan “AI Impact Framework” yang mengevaluasi perusahaan perangkat lunak dari enam dimensi penentu ketahanan terhadap AI.
“Kami akui inovasi AI yang cepat menciptakan ketidakpastian… Meski begitu, kami percaya repricing telah diterapkan secara luas, bukan selektif,” tulis Martino.
Keenam dimensi itu mencakup risiko orkestrasi, eksposur monetisasi, kepemilikan sistem pencatatan, parit integrasi data, eksekusi AI, dan keselarasan anggaran. Tujuannya untuk membedakan saham yang benar-benar terancam dengan yang terjual secara membabi buta.
Repricing menjadi jelas saat lihat ekspektasi pertumbuhan pendapatan. Di puncaknya, valuasi perangkat lunak mengimplikasikan pertumbuhan pendapatan 15-20% hingga 2028. Sekarang, hanya 5-10%, penurunan keyakinan investor yang dramatis.
Relatif terhadap ETF S&P 500 (SPY), sektor perangkat lunak underperform 21% tahun ini. Angka ini lebih buruk daripada saat dot-com bust, krisis keuangan 2008, dan shock 2022.
Rasio harga terhadap laba (P/E) maju ETF perangkat lunak sekarang di bawah S&P 500 untuk pertama kalinya dalam waktu lama. Goldman mengakui inovasi AI menciptakan ketidakpastian yang wajar.
“Repricing diterapkan secara luas, bukan selektif, menciptakan peluang di mana fundamental tetap kuat,” tulis Martino. Bagi investor jangka panjang, membedakan ketakutan luas dengan risiko selektif adalah kunci.
Goldman menerapkan framework-nya pada empat perusahaan perangkat lunak mid-cap dan pertahankan rekomendasi beli pada MongoDB (MDB), Rubrik (RBRK), Procore Technologies (PCOR), dan Nutanix (NTNX) dengan target harga baru.
Setiap perusahaan dapat nilai bagus dalam penilaian enam faktor Goldman, menunjukkan bisnis intinya lebih tahan lama daripada yang dipercaya pasar. Model harga berbasis konsumsi MongoDB sejalan dengan skala beban kerja AI.
Rubrik, yang turun ~33% year-to-date, dapat manfaat langsung dari proliferasi data driven AI. Procore, turun ~30%, punya posisi sistem pencatatan kuat di manajemen konstruksi.
Nutanix (NTNX) turun paling dalam, ~47% dalam 6 bulan terakhir. Tapi Goldman lihat posisi infrastruktur hybrid multi-cloud-nya strategis, dengan permintaan yang mungkin naik seiring kompleksitas AI.
Ketakutan terbesar adalah agen AI akan jadi antarmuka utama pekerjaan perusahaan, memotong platform perangkat lunak. Tim riset Goldman akui kekhawatiran ini, tapi argumen bahwa dampaknya tidak merata di semua lapisan software.
Di lapisan aplikasi, agen AI bisa menggeser keterlibatan dan penangkapan nilai, terutama untuk produk yang monetisasinya melalui lisensi per seat.
Tapi di lapisan platform dan infrastruktur, dinamikanya berbeda karena agen AI justru meningkatkan permintaan akan layanan data inti. Manajemen data, orkestrasi beban kerja, keamanan, dan kemampuan pemulihan tidak bisa mudah digantikan oleh alat AI.
Perangkat lunak yang monetisasi per pengguna hadapi risiko penggantian lebih tinggi. Platform yang terkait dengan aset data, kepatuhan, dan eksekusi berfungsi sebagai sistem pencatatan yang tetap dibutuhkan agen AI untuk beroperasi efektif.
Perusahaan dengan parit integrasi data kuat dan eksekusi produk AI aktif akan dapat manfaat dari adopsi AI perusahaan yang lebih luas. Keselarasan anggaran dengan prioritas keamanan dan cloud hybrid berikan insulasi tambahan.
Selain rekomendasi saham, meja perdagangan Goldman luncurkan keranjang pair-trade khusus di Februari 2026 untuk tema disrupsi AI ini. Keranjang ini long perusahaan yang bisnisnya butuh eksekusi fisik, regulasi kuat, atau akuntabilitas manusia yang tidak mudah diganti AI.
Secara simultan, mereka short perusahaan yang alur kerja intinya hadapi risiko otomatisasi internal atau replikasi oleh AI tertinggi, menurut Bloomberg. CEO Goldman David Solomon tegaskan pandangan ini di konferensi UBS, katakan narasi sell-off terlalu luas.
“Akan ada pemenang dan pecundang yang jelas di antara perusahaan perangkat lunak, bukan keruntuhan seluruh sektor,” tekannya. Jual semua posisi perangkat lunak bisa kunci kerugian pada perusahaan yang Goldman perkirakan akan pulih.
Goldman Sachs Research perkirakan pasar aplikasi perangkat lunak bisa tumbuh jadi $780 miliar pada 2030. Bagian yang didorong agen AI mungkin akun lebih dari 60% dari total pasar pada titik itu.
Kolam profit bergeser ke arah agen, tapi pasar perangkat lunak keseluruhan mengembang, bukan menyusut, di bawah pengaruh AI. Ini berarti total peluang di perangkat lunak bisa jauh lebih besar dalam lima tahun, bahkan di tengah disrupsi.
Jika Anda pegang saham perangkat lunak yang dihukum tahun ini, laporan Goldman berikan cara terstruktur untuk evaluasi posisi mana yang pantas dapat kesabaran. Framework enam faktor berikan metode berulang untuk menilai kepemilikan individu.
Tinjau setiap kepemilikan perangkat lunak terhadap enam dimensi Goldman untuk identifikasi eksposur spesifik portofolio Anda terhadap risiko penggantian AI.
Tentukan apakah pendapatan perusahaan berasal dari lisensi per seat atau dari data dan infrastruktur, karena perbedaan itu yang mendorong kerentanan.
Evaluasi apakah nama seperti MongoDB atau Nutanix cocok dengan toleransi risiko dan horizon investasi Anda sebelum tambah eksposur baru ke sektor ini.
Pantau laporan laba rugi mendatang untuk sinyal kontribusi pendapatan terkait AI, karena penggantian penuh oleh agen AI paling cepat baru terjadi setelah 2028.
Tidak ada laporan analis tunggal yang jamin titik terendah telah tercapai, jadi menyesuaikan ukuran posisi tetap kritis. Framework Goldman gantikan kepanikan dengan analisis terstruktur, tapi Anda harus tetap verifikasi fundamental setiap perusahaan.
Kisah disrupsi AI nyata, tapi pasar mungkin memasukkan skenario terburuk untuk perusahaan yang sebenarnya dibangun untuk dapat manfaat dari transisi ini.