Krisis Subprime Sedang Membangun dalam Infrastruktur AI: Bagaimana Aset yang Mengempis Bertabrakan dengan Struktur Utang yang Kaku

Departemen kredit Wall Street sedang mengalami pendinginan yang sepenuhnya terlewatkan oleh siklus berita teknologi. Sementara headline 2025 merayakan percepatan investasi AI dan penambang yang “bangkit dari siklus” dengan layanan daya komputasi yang stabil, analis kredit justru memandangi spreadsheet dengan alarm yang semakin meningkat: model pinjaman canggih yang dirancang untuk proyek infrastruktur 10 tahun sedang diterapkan pada perangkat keras dengan masa simpan 18 bulan. Ketidaksesuaian struktural ini antara aset daya komputasi yang cepat mengalami depresiasi dan kewajiban utang yang kaku menciptakan apa yang sekarang diakui banyak profesional kredit sebagai skenario subprime yang muncul di sektor infrastruktur AI—di mana risiko gagal bayar secara fundamental salah harga.

Gelombang laporan Reuters dan Bloomberg di akhir 2025 hanya mengungkap permukaan dari krisis ini. Masalah yang lebih dalam terletak pada ketidaksesuaian keuangan sistematis: ketika aset komputasi deflasi, jaminan penambangan yang volatil, dan pembiayaan infrastruktur yang kaku dipaksa bersama, mekanisme transmisi tersembunyi untuk kegagalan berantai telah terbentuk.

Perangkap Deflasi: Hukum Moore sebagai Penghancur Jaminan

Dasar analisis kredit obligasi berlandaskan pada Rasio Cakupan Arus Kas Terdistribusi (DSCR)—asumsi bahwa arus kas masa depan akan secara andal melayani utang. Selama 18 bulan terakhir, pasar beroperasi berdasarkan asumsi yang salah: bahwa biaya sewa daya komputasi AI akan berperilaku seperti sewa infrastruktur yang stabil, melindungi diri dari tekanan depresiasi.

Data telah membuktikan ini sangat salah.

Menurut data pelacakan akhir tahun 2025 dari SemiAnalysis dan Epoch AI, biaya inferensi AI per unit telah runtuh sebesar 20–40% dari tahun ke tahun. Deflasi ini berasal dari beberapa faktor yang saling memperkuat: adopsi luas teknik kuantisasi dan distilasi model, peningkatan efisiensi dalam sirkuit terintegrasi khusus aplikasi (ASIC), dan percepatan optimisasi di seluruh tumpukan perangkat lunak. Apa artinya dalam istilah kredit adalah brutal: hasil sewa daya komputasi yang disebut “hasil sewa daya komputasi” memiliki sifat deflasi bawaan—kepastian matematis bahwa pendapatan hari ini akan menjadi kewajiban di masa depan.

Di sinilah ketidaksesuaian durasi mendasar: operator membeli GPU pada harga puncak 2024 (mengunci CapEx besar-besaran), namun secara bersamaan mengunci kurva hasil sewa yang ditakdirkan merosot sepanjang 2025 dan seterusnya. Seorang investor ekuitas menyebut ini kemajuan teknologi. Seorang kreditur menyebut ini kerusakan jaminan secara real-time.

Pembalikan Pembiayaan: Risiko Venture Menyamar sebagai Keamanan Infrastruktur

Jika hasil dari aset sedang menyusut, manajemen kewajiban yang rasional akan menuntut pembiayaan yang lebih konservatif. Pasar justru melakukan sebaliknya.

Total pembiayaan utang untuk pusat data AI dan infrastruktur terkait melonjak 112% menjadi sekitar $25 miliar selama 2025, menurut The Economic Times dan Reuters. Ledakan ini terutama didorong oleh vendor cloud baru seperti CoreWeave dan Crusoe, bersama perusahaan penambangan kripto yang menjalani “transformasi” mereka—entitas yang sangat bergantung pada pinjaman berbasis aset (ABL) dan struktur pembiayaan proyek. Ini mewakili inversi struktural yang berbahaya:

Secara historis: AI adalah domain modal ventura; kegagalan berarti kerugian ekuitas.

Saat ini: AI telah menjadi permainan infrastruktur; kegagalan sekarang berarti gagal bayar utang di seluruh portofolio.

Pasar telah melakukan kesalahan kategorikal: mengambil aset teknologi berisiko tinggi yang cepat mengalami depresiasi yang seharusnya masuk ke model pembiayaan tingkat ventura, lalu mengemasnya kembali ke dalam struktur leverage tingkat utilitas berisiko rendah yang dirancang untuk jalan raya dan fasilitas hidroelektrik. Ini bukan sekadar pembiayaan agresif—ini penipuan kategori kredit fundamental.

Fatamorgana Penambang: Transformasi Menyembunyikan Leverage yang Meningkat

Mungkin tidak ada narasi yang lebih menggambarkan krisis ini selain klaim transisi penambang kripto ke layanan komputasi AI. Liputan media merayakan ini sebagai “mitigasi risiko.” Analisis neraca menunjukkan sesuatu yang jauh lebih gelap: akumulasi leverage yang dibungkus dalam bahasa diversifikasi.

Data dari VanEck dan TheMinerMag mengungkapkan kenyataan yang kontradiktif: rasio utang bersih perusahaan penambang yang terdaftar secara publik pada 2025 tidak secara material menurun dari puncak gelembung 2021. Beberapa operator agresif melihat utang mereka melonjak hingga 500%. Bagaimana mereka mencapai pencapaian yang tampak ini?

Sisi aset: Penambang mempertahankan kepemilikan besar BTC/ETH yang volatil sambil secara bersamaan menjaminkan pendapatan sewa GPU masa depan sebagai jaminan implisit.

Sisi kewajiban: Mereka menerbitkan surat konversi dan obligasi hasil tinggi yang denominasi dalam dolar AS, menggunakan hasilnya untuk membeli kluster GPU H100 dan H200.

Ini bukan pengurangan leverage—ini rollover yang disamarkan sebagai transformasi. Penambang menjalankan strategi leverage ganda: menggunakan volatilitas inheren kripto sebagai jaminan untuk membiayai taruhan spekulatif pada arus kas GPU. Dalam kondisi makro yang menguntungkan, persamaan ini tampak menguntungkan. Tapi dalam lingkungan yang mengencang—ketika harga Bitcoin menyusut DAN tarif sewa GPU juga menurun secara bersamaan—kedua komponen leverage ini menghadapi kegagalan yang berkorelasi. Model kredit mengidentifikasi konvergensi korelasi ini sebagai salah satu mode kegagalan paling berbahaya dari keuangan terstruktur.

Ilusi Jaminan: Di Mana Pasar Sekunder Tidak Benar-Benar Ada

Apa yang benar-benar membangunkan manajer risiko kredit pukul 3 pagi bukanlah skenario gagal bayar itu sendiri, tetapi dampak likuidasi setelahnya. Selama krisis keuangan 2008, bank setidaknya bisa melelang properti yang disita. Tapi bayangkan skenario ini: seorang penambang besar gagal bayar, dan kreditur berusaha melikuidasi 10.000 kartu grafis H100 dari kolam jaminan. Kepada siapa mereka akan menjualnya?

Di sinilah asumsi matematis yang tertanam dalam rasio loan-to-value (LTV) bertabrakan dengan realitas fisik:

Ketergantungan Integrasi Fisik: GPU tingkat perusahaan tidak bisa berfungsi sebagai komponen mandiri. Mereka memerlukan rak pendingin cair khusus, konfigurasi densitas daya yang tepat (30-50kW per rak), dan arsitektur pusat data yang terintegrasi secara ketat. H100 yang disita di luar ekosistem ini hanyalah limbah elektronik yang mahal.

Percepatan Obsolescence Hardware: Rilis arsitektur Blackwell dari NVIDIA—dengan generasi Rubin yang terlihat di horizon—memicu kurva depresiasi non-linier untuk kartu generasi sebelumnya. Apa yang dulu bernilai sebagai jaminan hari ini menjadi warisan teknologi hari ini.

Likuiditas Pembeli yang Menghilang: Ketika terjadi peristiwa likuidasi sistemik, pasar sekunder untuk perangkat keras komputasi khusus mengalami kekakuan mendadak. Tidak ada mekanisme “pemberi pinjaman terakhir” yang bersedia menyerap volume penjualan besar-besaran dari peralatan yang sebagian sudah usang. Struktur pasar ini benar-benar tidak mampu menampung tekanan penjualan.

Ini mengungkap ilusi inti yang tertanam dalam penetapan harga kredit saat ini: angka LTV yang muncul di dokumen pinjaman tampak secara matematis aman, tetapi pasar sekunder yang mampu menyerap miliaran dalam tekanan likuidasi tidak ada pada harga yang berarti. Jaminan secara teori bernilai tetapi secara praktis tidak likuid—sebuah perbedaan yang berubah selama skenario stres.

Mengapa Ini Menjadi Krisis Subprime, Bukan Sekadar Penurunan Siklus

Secara tepat: analisis ini tidak menentang prospek teknologi jangka panjang AI, maupun mempertanyakan permintaan yang sah untuk kapasitas komputasi. Apa yang diungkapkan adalah kegagalan mendasar dalam struktur keuangan dan mekanisme penetapan harga kredit.

Pasar telah melakukan kesalahan kategorikal: menilai aset teknologi yang cepat mengalami depresiasi (didorong oleh kemajuan tanpa henti Hukum Moore) seolah-olah mereka adalah properti yang melindungi dari inflasi. Pada saat yang sama, mereka membiayai operasi penambangan yang sebenarnya tidak pernah melakukan pengurangan leverage seperti yang dilakukan operator infrastruktur berkualitas tinggi. Secara agregat, pasar sedang melakukan eksperimen kredit yang risiko sebenarnya tetap sangat underpriced.

Precedent historis menawarkan pola yang menyedihkan: siklus kredit secara konsisten mencapai puncaknya jauh sebelum siklus teknologi. Bagi para ahli strategi makro dan trader kredit yang memasuki 2026, tugas analisis utama mungkin bukan memprediksi model AI mana yang akan mendominasi, tetapi menyesuaikan spread kredit yang sebenarnya tertanam dalam kombinasi “Infrastruktur AI + Leverage Penambang Kripto.” Angka-angka yang tertanam dalam spread tersebut kemungkinan besar belum mencerminkan risiko struktural yang kini mulai mengkristal di dalam sektor.