Telah mengikuti panggilan pendapatan terbaru Nvidia dan Jensen Huang baru saja mengungkapkan sesuatu yang cukup signifikan yang mungkin sebagian besar orang lewatkan. Pria itu pada dasarnya memberi tahu investor bahwa peluang pengeluaran infrastruktur AI jauh lebih besar daripada yang kita kira.

Inilah yang menarik perhatian saya: Jensen Huang menunjukkan bahwa secara historis, dunia menghabiskan sekitar $400 miliar setiap tahun untuk infrastruktur komputasi klasik. Tapi kemudian dia membuat klaim yang gila - kapasitas komputasi yang dibutuhkan untuk beban kerja AI adalah seribu kali lebih tinggi. Biarkan itu terserap. Itu bukan hanya pertumbuhan bertahap, itu adalah skala permintaan yang benar-benar berbeda.

Tahun lalu dia mengemukakan ide bahwa pengeluaran infrastruktur pusat data AI bisa mencapai $4 triliun setiap tahun pada tahun 2030. Saat itu terdengar ambisius, tetapi jika dia benar tentang besarnya kebutuhan komputasi, ini mulai terlihat lebih realistis. Apalagi sekarang mereka benar-benar menurunkan biaya inferensi.

Yang membawa saya ke platform Vera Rubin. Ini bukan sekadar penyegaran GPU lainnya. Menurut Nvidia, model dapat dilatih menggunakan 75% GPU lebih sedikit dibandingkan Blackwell, dan biaya token inferensi turun sebesar 90%. Itulah efisiensi yang mengubah ekonomi bagi setiap perusahaan AI di luar sana. Ketika Anda bisa memangkas biaya secara dramatis, penggunaan akan melonjak. Lebih banyak penggunaan berarti lebih banyak pendapatan bagi perusahaan yang membangun model ini, yang berarti mereka akan terus membeli lebih banyak chip. Ini adalah siklus umpan balik yang cukup bersih.

Mereka sedang mengirimkan sampel sekarang dan meningkatkan ke produksi massal di paruh kedua tahun ini. CFO secara harfiah mengatakan mereka mengharapkan setiap penyedia cloud utama untuk mengimplementasikan Vera Rubin. Itu bukan tebakan - itu kepercayaan diri.

Melihat angka-angkanya, Nvidia meraup pendapatan sebesar $215,9 miliar untuk tahun fiskal 2026, naik 65% dari tahun ke tahun. Data center menyumbang $193,7 miliar dari jumlah itu, naik 68%. Dan manajemen memandu untuk $78 miliar di Q1 tahun fiskal 2027, yang akan menjadi lonjakan 77%. Ini bukan melambat - mereka justru mempercepat.

Yang menarik lagi adalah - saham ini sebenarnya terlihat murah dari segi valuasi saat ini. Diperdagangkan dengan P/E 36,1, yang merupakan diskon 41% dari rata-rata 10 tahun sebesar 61,6. Konsensus Wall Street untuk laba tahun fiskal 2027 adalah $8,23 per saham, memberikan P/E ke depan hanya 21,5. Indeks S&P 500 saat ini diperdagangkan di angka 24,7, jadi Nvidia secara harfiah bisa lebih murah daripada indeks pasar luas jika tidak banyak bergerak selama setahun ke depan.

Saya tidak mencoba membuat prediksi gila, tetapi jika estimasi laba terpenuhi, perhitungannya mengatakan bahwa saham ini harus melonjak 186% hanya untuk diperdagangkan pada valuasi rata-rata historisnya. Dan itu dengan asumsi kita tidak meremehkan peluangnya.

Inti dari komentar Jensen Huang pada dasarnya adalah ini: kita masih di babak awal pengeluaran infrastruktur AI. Permintaan yang mereka lihat sekarang bukan puncaknya - ini baru permulaan. Mereka secara harfiah bersaing dengan diri mereka sendiri karena mereka tidak bisa membuat chip cukup cepat untuk memenuhi permintaan. Kompetitor berusaha mengejar, tetapi roadmap Nvidia sudah terkunci hingga 2026 dan seterusnya.

Ketika seorang CEO mengatakan bahwa pasar jauh lebih besar seribu kali lipat dari apa yang secara historis kita habiskan untuk infrastruktur komputasi, dan perusahaan benar-benar mengeksekusi visi itu dengan produk yang mengurangi biaya sebesar 90%, itu patut diperhatikan. Apakah Anda ingin membangun posisi atau hanya mengamati ruang ini, setup ini cukup menarik.