Siklus Subprime dalam Komputasi AI: Ketika Leverage Penambang Menutupi Badai Keuangan yang Membangun

Krisis subprime secara diam-diam sedang membangun dalam sektor infrastruktur AI, yang dipantau oleh analis kredit jauh lebih hati-hati daripada yang disadari oleh para teknolog. Bahayanya tidak terletak pada potensi teknologi AI—yang tetap asli—tetapi pada ketidaksesuaian mendasar antara cara pasar membiayai kekuatan komputasi dan apa sebenarnya kekuatan komputasi sebagai aset. Sementara investor teknologi menyambut baik pembangunan pusat data dan pengiriman GPU, pedagang obligasi memandang ke neraca keuangan dan mengajukan pertanyaan yang tidak nyaman tentang industri yang menerapkan model pembiayaan properti ke perangkat keras yang menurun nilainya seperti ponsel pintar.

Matematika Brutal di Balik Hukum Moore: Kekuatan Komputasi sebagai Aset Deflasi

Dasar dari setiap model pinjaman infrastruktur bergantung pada Rasio Cakupan Layanan Utang (DSCR)—ide bahwa sebuah aset akan menghasilkan arus kas yang stabil untuk melayani utang. Selama dekade, ini berhasil untuk jalan raya, pembangkit listrik, dan jaringan serat optik. Tetapi kekuatan komputasi AI secara fundamental melanggar asumsi ini.

Menurut data pelacakan Q4 2025 dari SemiAnalysis dan Epoch AI, biaya menjalankan inferensi AI telah turun 20–40% dari tahun ke tahun. Ini bukan penurunan sementara; ini mencerminkan peningkatan struktural dalam teknik kompresi model, arsitektur chip khusus (ASICS), dan efisiensi algoritmik. Ketika Anda dapat melakukan komputasi yang sama dengan biaya 30% lebih rendah, pendapatan sewa yang seharusnya membayar utang GPU menguap. Operator pusat data yang membeli chip H100 pada harga puncak 2024 untuk $25 juta dolar sekarang bersaing dengan operator yang membeli H200 generasi berikutnya sementara nilai jual kembali H100 tersebut merosot.

Bagi kreditur, ini adalah mimpi buruk jaminan. Aset yang menjamin pinjaman menurun nilainya bukan secara bertahap, tetapi sesuai dengan kalender teknologi yang semakin cepat. Operator sedang duduk di atas peralatan yang dibiayai berdasarkan metrik kinerja kemarin tetapi dihargai dalam siklus usang di masa depan. Inilah sebabnya pedagang kredit kehilangan tidur: Anda menggunakan kerangka hipotek 30 tahun pada perangkat keras yang memiliki umur simpan 18 bulan.

Perpindahan Pembiayaan: Ketika Risiko Venture Menyamar sebagai Keamanan Infrastruktur

Di sinilah elemen subprime benar-benar mengkristal. Secara historis, perusahaan AI mengumpulkan modal ventura—jika gagal, investor menulisnya sebagai kerugian ekuitas. Tetapi sesuatu berubah pada 2024-2025. Menurut penyelidikan Reuters dan Bloomberg akhir 2025, total pembiayaan utang untuk pusat data AI melonjak 112% menjadi sekitar $25 miliar dalam komitmen tahunan. Ini bukan pertumbuhan organik; ini adalah penyesuaian harga risiko secara sadar.

Perusahaan seperti CoreWeave dan Crusoe beralih secara agresif ke pinjaman berbasis aset (ABL) dan pembiayaan proyek—struktur pembiayaan yang dirancang untuk utilitas. Pasar pada dasarnya bertanya: “Bagaimana jika kita menerapkan model pinjaman infrastruktur ke aset teknologi?” Jawabannya, ternyata, adalah kesalahan kategori dalam skala historis.

Pinjaman infrastruktur mengasumsikan:

• Arus kas yang stabil dan dapat diprediksi
• Umur ekonomi panjang (20-30 tahun)
• Risiko displacement teknologi minimal
• Pasar sekunder yang likuid untuk jaminan

Kekuatan komputasi AI tidak menawarkan salah satu dari ini. Namun pemberi pinjaman mengemas risiko skala ventura ke dalam struktur utang berstandar infrastruktur. Inilah inti dari krisis subprime yang muncul dalam pembiayaan kekuatan komputasi—bukan karena pinjaman terjadi, tetapi karena pinjaman itu terjadi berdasarkan asumsi yang secara mendasar tidak cocok.

Perangkap Penambang: Deleveraging Palsu, Akumulasi Leverage Nyata

Penambang kripto yang beralih ke layanan komputasi AI memperkenalkan diri sebagai de-risking. Narasi media merayakan “pergeseran”—perusahaan penambangan dikatakan berpindah dari pasar kripto yang sangat volatil ke pengembalian infrastruktur yang “stabil”. Ini adalah cerita yang menarik. Dan sebagian besar fiksi.

Data dari pengungkapan perusahaan penambangan menunjukkan rasio utang bersih dari penambang besar yang terdaftar pada 2025 tetap sebanding dengan level puncak 2021. Beberapa pemain agresif bahkan meningkatkan utang hingga 500%. Bagaimana? Mereka melakukan trik keuangan:

Sisi aset: Memegang posisi BTC/ETH yang volatil + mencatat pendapatan komputasi masa depan sebagai jaminan implisit
Sisi kewajiban: Mengeluarkan catatan konversi dan obligasi hasil tinggi yang didenominasikan dalam USD untuk membeli H100/H200

Ini bukan deleveraging; ini adalah perkalian leverage. Penambang kini terpapar risiko penurunan yang berkorelasi di dua sumbu risiko sekaligus—jika harga kripto jatuh DAN tarif sewa GPU menyusut (yang akan mereka lakukan, mengingat Hukum Moore), kedua sisi neraca akan runtuh sekaligus. Dalam keuangan terstruktur, konvergensi korelasi ini yang memicu default berantai.

Penambang yang menyebut diri mereka “operator infrastruktur” sebenarnya menjalankan permainan leverage ganda: menggunakan volatilitas kripto yang tidak terkait sebagai jaminan untuk bertaruh pada ekonomi komputasi yang secara struktural melemah. Ini bukan mitigasi risiko. Ini adalah penggandaan risiko yang dibungkus sebagai evolusi bisnis.

Ilusi Likuiditas: Mengapa Jaminan di Kertas Tidak Sama dengan Jaminan di Realitas

Inilah yang benar-benar membangunkan analis kredit di tengah malam: ketiadaan pasar sekunder yang berfungsi untuk jaminan GPU.

Jika seorang penambang besar atau operator komputasi gagal bayar, pemberi pinjaman dapat menyita 10.000 kartu grafis H100. Lalu apa? Ini bukan komoditas yang bisa diperdagangkan di bursa. Mereka membutuhkan:

• Infrastruktur fisik: Rak pendingin cair khusus, kepadatan daya 30-50kW per rak, sistem kabel khusus
• Kedaluwarsa cepat: Pengumuman arsitektur generasi berikutnya dari NVIDIA seperti Blackwell dan Rubin berarti kartu generasi terakhir kehilangan nilai non-linear hampir semalam
• Ketiadaan pembeli terakhir: Ketika penjualan distress sistematis terjadi, tidak ada pembuat pasar, tidak ada bank sentral yang setara, tidak ada pembeli yang bersedia menyerap miliaran tekanan penjualan untuk perangkat keras teknologi yang menurun nilainya

Rasio LTV (Loan-to-Value) yang tercantum pada transaksi ini mungkin terlihat hati-hati di spreadsheet. Tetapi pasar repo sekunder yang akan memvalidasi angka-angka tersebut dalam skenario likuidasi sangat tidak ada. Ini adalah dinding jaminan bernilai $25 miliar yang didukung oleh likuiditas phantom.

Penetapan harga kredit mengasumsikan penurunan yang tertib dalam skenario distressed. Pasar GPU menawarkan penjualan cepat kepada siapa saja, dalam pasar yang secara bersamaan menyusut dan terbelah berdasarkan generasi perangkat keras.