Ang pamumuhunan sa AI ay pumapasok sa "lambak ng pagkadismaya", ang susunod na 18 buwan ay magiging malaking pagsusulit ng buhay at kamatayan!

Bawat yugto ng malakihang pamumuhunan sa infrastructure ng kompyutasyon ay sa huli ay nauuwi sa parehong sangandaan—nagsisimulang magduda ang merkado sa pagbabalik nito.

Ipinunto sa ulat ng Goldman Sachs noong Nobyembre 10 na ang kasalukuyang pamumuhunan sa AI ay nasa "pinakababa ng pagkadismaya" (trough of disillusionment). Ang recent na pag-ugoy ng equity at credit markets, mas kumplikadong cyclic financing structures, at ang bagong regulatory uncertainty matapos ang midterm elections sa Estados Unidos, ay magkakasamang nagtutulak sa merkado na magtanong kung patuloy nga bang makakabuo ng returns ang AI capital expenditures.

Direktang sinabi ng chief analyst ng US internet stock research ng bangko, si Eric Sheridan: "Bawat cycle ng kompyutasyon na inanalisa ko ay may parehong arc—ang excitement sa simula ng produkto, ang paglawak ng pamumuhunan, at pagkatapos ay ang pagsuri sa return."

Binibigyang-diin niya na hindi ito ang unang beses na nagkaroon ng ganitong damdamin sa cycle na ito. Sa nakalipas na 12 hanggang 18 buwan, tatlong beses nang nagkaroon ng market correction ukol sa tema ng AI: noong nakaraang autumn at winter, ngayong summer, at sa kasalukuyan. Pero inamin din niya: "Mas mataas na ang pusta dahil mas malayo na tayo sa cycle at mas marami nang pondo ang nailaan."

Diretso ring sinabi ni Chamath Palihapitiya, founder at CEO ng Social Capital, sa ulat: "Ang nakikita ko ay matinding mismatch sa pagitan ng itinakdang kapasidad ng data center, aktuwal na kapasidad, at return." Babala niya, ang susunod na 18 buwan ay magiging isang "clearing"—unti-unting matutukoy ng merkado kung alin sa mga AI business models at infrastructure commitments ang sustainable at hindi.

Ang mortal na kahinaan ng bagong cloud computing providers

Detalya ang pagsusuri ni Chamath Palihapitiya sa labis na presyon sa kasalukuyang sektor—ang mga bagong cloud computing providers (Neoclouds).

"Nakikita ko ang mismatch sa kapasidad na ipinangako ng data center, aktuwal na kapasidad, at return," aniya, "Partikular na mahalaga ito para sa bagong cloud computing providers, na malaki ang commitments sa GPU, kuryente, at kapasidad ng data center, ngunit ang demand na susuporta rito ay depende kung makakakuha ang end customer ng makabuluhang returns mula sa gastusin sa AI."

Ginamit ni Palihapitiya ang industriya ng aviation bilang halimbawa: GPU ang makina, data center ang katawan ng eroplano, ang lupang may kuryente ay ang paliparan, at ang computing power ay parang upuan na binebenta kada oras—at ang isang oras ng computing power na hindi nabenta ay tulad ng walang laman na upuan, na kailanman ay mawawala. Ang break-even utilization rate ng Neoclouds ay nasa 70-75%, at kailangang lampasan ito para talagang makapaghain ng kita.

Dagdag niya, ang pangunahing problema ay nasa demand side: mahirap ipatupad ang mga AI projects ng mga kumpanya, tumututol ang mid-level employees, at ang productivity gains ay madalas lumilihis sa ibang bahagi ng value chain. "Ngayon, ang mga kumpanyang kayang i-attribute sa AI ang kanilang profitability o profit growth ay halos wala."

18 buwan, panahon ng clearing

Malinaw ang pagtataya ni Palihapitiya sa time window: "Ang susunod na 18 buwan ay kritikal. Hindi natin makukuha ang final na sagot noon, pero malalagay natin ang pundasyon ng clearing process para mapaghiwalay ang sustainable at hindi sustainable na AI business models at infrastructure commitments."

Paliwanag niya, ang key sa window na ito ay: mas maraming pangunahing kumpanya sa AI value chain ang malalagay sa radar ng open market, kaya mas malinaw na makikita ng investors kung sustainable ang expansion ng kanilang business models.

Isang metric na dapat bantayan: Ang structure ng kita ng pangunahing model providers—magpapatuloy ba silang nakabase sa "token consumption," o lilipat na sa "result-based pricing"? "Ang subscription model ay hindi katumbas ng result-based pricing, pero mas malapit ang direksyon," ani niya.

Hyperscalers: maaari pa bang makamit ang returns na higit sa 15%?

Kahit may matinding presyon, mas optimistiko ang tingin ng Goldman Sachs sa hyperscalers.

Sabi ni Sheridan: "Kahit ganoon, tinataya namin na ang anim na pangunahing US hyperscalers ay kayang makamit ang returns on invested capital (ROIC) na higit sa 15% nang walang kahirap-hirap." Kasama dito ang Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, at SpaceX, na binibilang sa pinagsamang kita mula 2028 hanggang 2030 na humigit-kumulang $1.42 trilyon.

Hanggang sa Q3 ng 2026, ang pinagsamang backlog revenue ng AWS, Azure, at Google Cloud ay umabot na sa $1.8 trilyon, na 140% ang year-on-year growth. May ilang hyperscalers na nagsiwalat na aabot sa 50% ng backlog orders ay malilikha bilang kita sa susunod na dalawang taon.

"Ang visibility ay hindi kasing bilis ng gusto ng investors," sabi ni Sheridan, "pero totoong may substantial progress na ang mga kumpanya."

Capital markets: nagsimula nang magpakita ng bitak

Ang mga pressure signal sa capital markets ay hindi rin dapat balewalain.

Ipinunto ni Miriam Wheeler, Global Head ng Leverage Finance sa Goldman Sachs, na ang trading pace ng AI-related deals sa high-yield bond market ay bumagal nang malaki. Noong summer, inaasahan ng merkado na may $60 bilyon na new issuance sa autumn, kaya lumawak ang spreads. Sa nakalipas na buwan, halos walang bagong deal sa non-investment grade market.

"Ang differentiation ay malamang na manatiling dominant theme sa high-yield market," ani Wheeler, "at ito ay sumasalamin sa dynamics ng mas malawak na market landscape." Sa tingin niya, ang top developers at projects ay magkakaroon pa rin ng mas madaling access sa financing, habang mas mahihirapan ang iba pang players.

Ang datos mula kay Amanda Lynam, Chief Credit Strategist ng Goldman Sachs, ay nagpapakita ng mas malalim na problema: hindi ang cost of funding kundi ang market saturation ang pangunahing limiting factor. Hanggang unang bahagi ng Nobyembre 2026, limang pangunahing hyperscalers ay nakapag-issue na ng $296 bilyon na utang, lagpas sa hula ni Goldman Sachs na $250 bilyon para sa buong taon. Bukod dito, may $1.7 trilyon pa silang lease commitments (75% ay hindi pa nag-e-effect) at $1.9 trilyon na iba pang procurement commitments—sa huling ito, $685 bilyon ay due bago matapos ang 2027.

"Ang rating agencies ay naging mas maingat," sulat ni Lynam. Noong Setyembre 2026, sinabi ng Moody's na ang kabuuang financial commitments ng hyperscalers ay walong beses ang itinaas mula 2023; noong Oktubre, sabi ng S&P, "ang margin for error sa AI funding ecosystem ay paliit nang paliit."

Kung hindi matupad ang demand

Tinaya rin ni Palihapitiya ang worst-case scenario, pero hindi niya inaasahan na mauulit ang crash na kagaya ng 1999.

"Mas malamang na magkakaroon ng panahon ng rationalization," aniya. Maaring tumanggi ang end customers sa dagdag na gastos; kapag nawalan ng kumpiyansa ang debt market sa utilization assumptions, tataas ang funding costs—"ang pinakamahinang creditors ay puwedeng magkaroon ng malapit sa 20% na cost of borrowing, ang CDS spreads ay pwedeng umabot sa 1000 bps, at kahit ang investment-grade borrowers ay puwedeng humarap sa halos double-digit na financing cost."

Naniniwala siya na asset redistribution ang mas malamang na resulta, hindi pagbagsak. Ang hyperscalers, dahil sa malakas nilang balance sheet at core business, ang pinakamalapit na buyers ng assets.

Nagkakasundo si Sheridan, at dinagdag ang tatlong posibleng trigger para bumagal ang cycle: "Kung disappointing ang demand, nabawasan ang access sa kapital, o nakadiskubre ng kakulangan sa power ang AI ecosystem—ang kasalukuyang trough of disillusionment ay pwedeng magsanhi ng mas matagal na contraction."