Pada 25 Agustus, pendiri SemiAnalysis Dylan Patel memberikan sejumlah proyeksi dalam podcast Dwarkesh Patel: pada akhir 2028, Anthropic dan OpenAI akan menguasai sebagian besar kapasitas komputasi AI yang bisa digunakan di dunia.
"By the time you're towards the end of 2028 — if this trend continues, and I see nothing that's stopping it — you've got them just controlling most of the usable flops in the world on their own."
(Menjelang akhir 2028 — jika tren ini berlanjut, dan saya tidak melihat ada yang bisa menghentikannya — kedua perusahaan ini akan menguasai sendiri sebagian besar kapasitas komputasi yang bisa digunakan di dunia.)
Begini rinciannya. Kapasitas listrik masing-masing perusahaan: sekitar 2GW pada akhir 2025, lebih dari 5GW pada akhir 2026, sekitar 18GW pada akhir 2027, dan sekitar 54GW pada akhir 2028. Pangsa mereka dari komputasi baru secara global: sekitar 30% tahun ini, 40-50% tahun depan, sekitar separuh dari kapasitas baru pada Desember 2027, naik ke 70-80% pada 2028. Di sisi global, penambahan kapasitas mencapai 30GW pada 2026, 50GW pada 2027, 70GW pada 2028, dan 90-100GW pada 2029, dengan total global pada 2028 berada di kisaran 200GW.
Berapa Pendapatan per Megawatt
Patel menilai dorongan menuju sentralisasi tersembunyi dalam pendapatan per unit. Biaya infrastruktur saat ini sekitar 10-15 juta dolar AS per megawatt, sementara pendapatan Anthropic per megawatt sempat melonjak hingga 50 juta dolar. Ia memperkirakan pada akhir 2027, pendapatan per megawatt di lab-lab papan atas akan melewati 50 juta dolar, bahkan bisa menyentuh 70-80 juta dolar. Siapa pun yang meraup pendapatan per megawatt lebih tinggi, bisa menawar lebih mahal saat memperebutkan rak server.
"To get to that 100 gigawatts in 2028, you have to believe that the labs can outpay for compute...Does compute now get to $25 million a megawatt? Does it get to $40 million a megawatt?"
(Untuk mencapai 100 gigawatt pada 2028, Anda harus percaya bahwa lab-lab ini bisa membayar lebih mahal untuk komputasi dibanding yang lain... Apakah harga komputasi sekarang akan mencapai 25 juta dolar per megawatt? Apakah bisa sampai 40 juta dolar?)
Ia merangkum tiga mekanisme dalam satu kalimat — "Every force is screeching towards centralization." (Setiap kekuatan sedang melaju kencang menuju sentralisasi.) Skala ekonomi di tahap pelatihan, pendapatan per megawatt yang lebih tinggi bagi yang terdepan, serta daya tawar yang dihasilkan dari itu, saling mengunci dan makin mengetat.
Dari Mana Uangnya Berasal
Struktur modal adalah bagian terberat dari proyeksi ini. Antara 2024 dan 2029, belanja modal seluruh ekosistem diperkirakan sekitar 11 triliun dolar AS, dengan 6 triliun dibayar tunai dan 5 triliun bergantung pada utang, sehingga membutuhkan penerbitan kredit baru lebih dari 5 triliun dolar. Soal suku bunga, biaya pendanaan Meta saat ini berada di 5-6%, dan Patel menilai tidak ada alasan angka itu tidak akan naik ke 8%; kenaikan 250 basis poin ini akan menjalar melalui pasar kredit ke seluruh perekonomian.
Untuk bagian China, ia memberikan tiga penilaian: pada 2028, komputasi AI China akan berada di kisaran 30GW atau kurang; saat ini pangsa China dalam penggelaran komputasi AI pusat data global kurang dari 10%; dan sebuah konversi — "that 50 gigawatts is really worth as much as 20 gigawatts from American chips" (nilai riil dari 50 gigawatt tersebut kurang lebih setara dengan 20 gigawatt dari chip buatan Amerika). Faktor konversi ini adalah estimasi Patel sendiri, metodenya tidak diungkap ke publik, sehingga berbahaya bila dijadikan kesimpulan.
Di mana letak kerapuhan proyeksi ini? Proyeksi ini mengikat tiga kurva menjadi satu: skala komputasi, pendapatan per megawatt, dan pasokan kredit. Dua yang pertama saling menyebabkan satu sama lain — pendapatan tinggi memungkinkan pembelian komputasi lebih banyak, pembelian itu memungkinkan pembuatan model generasi berikutnya, model yang lebih kuat mendorong pendapatan lebih tinggi lagi — begitu lingkaran ini bergerak, ia bisa benar-benar mempercepat dirinya sendiri. Faktor ketiga bersifat eksternal. Dengan perhitungan kasar, jika biaya pendanaan 8% itu benar, bunga saja dari utang 5 triliun dolar akan mencapai 400 miliar dolar per tahun, angka yang mengharuskan pendapatan terkait AI mencapai level yang sangat tinggi pada periode yang sama. Patel sendiri membiarkan bagian ini sebagai pertanyaan terbuka: ia bertanya apakah lab-lab ini bisa terus menawar lebih tinggi, tanpa menjawab apa yang terjadi jika mereka tidak sanggup lagi.
Bagi pemain lain di industri ini, kurva rasio itu lebih relevan dibanding angka absolutnya. Jika 70-80% komputasi baru mengalir ke dua perusahaan ini, sisa 20-30% harus dibagi di antara semua lab lain, penyedia cloud, pembangunan internal perusahaan, dan proyek milik negara. Total global terus naik, tapi porsi yang tersisa untuk dibagi terus menyusut.
Sumber: Dwarkesh Podcast, CocoLoop, SemiAnalysis — perlu diverifikasi lebih lanjut: kisaran proyeksi gigawatt kedua lab, metodologi di balik angka pendapatan per megawatt, serta rasio pembagian tunai dan utang dalam total belanja modal 11 triliun dolar.