Ketika semua orang sedang menjual saham perangkat lunak, HSBC mengatakan kalian salah

Pasar yang panik adalah sebuah kesalahan penilaian.

Tulisan: Uchu Bō Minoru, Deep Tide TechFlow

Februari 2026, pasar saham teknologi sedang mengalami sebuah keruntuhan sistemik yang oleh beberapa media disebut sebagai “SaaSpocalypse” (kiamat SaaS).

Harga saham Salesforce turun hampir 40% dari puncaknya tahun 2025; laporan keuangan kuartal ServiceNow setelah dirilis langsung anjlok lebih dari 11% dalam satu hari, alasannya hanya karena manajemen menyebutkan dalam konferensi telepon bahwa “AI cerdas sedang membuat visibilitas pertumbuhan posisi menjadi lebih kompleks”; Workday turun lebih dari 22%; indeks perangkat lunak dan layanan S&P 500 dalam enam minggu awal tahun 2026 menguap hampir 1 triliun dolar nilai pasar.

Logika pasar sangat sederhana: Agen AI (Agent) sudah mampu menggantikan banyak operasi manual, perusahaan menggunakan AI menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan 100 orang, otomatis mereka tidak lagi membutuhkan 100 posisi perangkat lunak. Model bisnis SaaS yang mengenakan biaya per posisi dianggap telah mencapai akhir sejarahnya.

Ketika kepanikan ini menyapu seluruh industri, Stephen Bersey, kepala riset teknologi di HSBC Amerika Serikat, merilis sebuah laporan penelitian yang sangat provokatif berjudul: “Perangkat Lunak Akan Menelan AI” (Software Will Eat AI).

Inti pendapatnya dirangkum dalam satu kalimat: Pasar yang panik adalah sebuah kesalahan penilaian.

Laporan yang Melawan Arus

“Kekhawatiran pasar bahwa AI akan menggantikan perangkat lunak perusahaan adalah salah.”

Dia menulis di awal laporan. Menurutnya, AI tidak akan memusnahkan perangkat lunak, melainkan akan diserap oleh perangkat lunak, menjadi lapisan kemampuan yang terintegrasi dalam platform perangkat lunak perusahaan. Perangkat lunak bukan lawan AI, perangkat lunak adalah media yang membawa AI ke dunia nyata.

Logika ini membalikkan seluruh narasi pasar saat ini. Ketakutan pasar adalah “AI menggantikan perangkat lunak”, sementara Bersey berpendapat “perangkat lunak akan menaklukkan AI”.

Dia mengutip analogi dari era internet: saat internet meledak, nilai awalnya terkonsentrasi pada infrastruktur fisik, server, kabel serat optik, pusat data. Banyak modal mengalir ke infrastruktur perangkat keras, sementara perusahaan internet awal yang berjuang keras justru adalah pihak yang akhirnya mendapatkan nilai jangka panjang. Perangkat lunak adalah titik akhir dari nilai internet.

Menurut Bersey, evolusi AI sedang mengulangi skenario yang sama. 2024 dan 2025 adalah masa pembangunan infrastruktur, komputasi, model, integrasi kode—semua ini adalah jalan menuju ledakan lapisan perangkat lunak. Dan 2026 adalah tahun mesin benar-benar dinyalakan.

“Perangkat lunak akan menjadi mekanisme utama penyebaran AI di perusahaan terbesar di dunia. Kami percaya 2026 adalah tahun peluncuran monetisasi perangkat lunak.”

Mengapa Model Dasar Tidak Bisa Menggantikan Perangkat Lunak Perusahaan?

Argumen paling kuat dalam laporan ini adalah pembongkaran bertahap terhadap logika “AI secara langsung menggantikan perangkat lunak”.

Para kritikus tampak sangat meyakinkan: model bahasa besar sudah mampu menulis kode, vibe coding (menghasilkan perangkat lunak langsung dari deskripsi bahasa alami) sedang berkembang, perusahaan model AI sudah mencoba berbagai aplikasi tingkat atas, lalu mengapa perusahaan masih membutuhkan Oracle, SAP, Salesforce—perangkat lunak tradisional yang biaya pengembangannya sangat besar?

Jawaban Bersey dibagi dalam tiga lapisan.

Pertama, Model Dasar memiliki “cacat bawaan”.

Laporan secara tegas menyebutkan bahwa model dasar “mengandung cacat intrinsik”, tidak mampu melakukan “penggantian menyeluruh” terhadap platform inti perusahaan yang besar. Mereka tampil baik dalam skenario sempit, seperti pembuatan gambar, pengembangan aplikasi kecil, pengolahan teks, tetapi untuk platform inti perusahaan yang membutuhkan tingkat keakuratan tinggi, ini “tidak realistis”.

Alasan utamanya adalah keterbatasan data pelatihan. LLM dilatih dari data internet terbuka, sedangkan pengetahuan arsitektur privat, logika bisnis, dan standar operasional yang dikumpulkan selama puluhan tahun oleh sistem perangkat lunak perusahaan—pengetahuan inti ini tidak ada di internet umum, AI tidak bisa belajar atau menyalin. Sistem Oracle dan SAP bukanlah benteng yang bisa ditembus hanya dengan menulis kode, melainkan hasil akumulasi waktu dan skenario bisnis.

Kedua, Batas kemampuan Vibe Coding sangat dilebih-lebihkan.

Laporan secara langsung menyoroti kelemahan fatal dari Vibe Coding: ia menempatkan tanggung jawab dan beban desain sepenuhnya pada pengembang. Kamu memberi AI instruksi “Saya ingin sebuah sistem yang mengelola rantai pasokan global”, AI bisa menghasilkan kode, tetapi “bagaimana mendefinisikan arsitektur sistem ini, menangani pengecualian, memastikan tidak crash di tekanan ekstrem”—semua penilaian ini tetap membutuhkan manusia.

Lebih penting lagi, Bersey menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan utama pengembang model AI “hampir tidak memiliki pengalaman dalam menciptakan perangkat lunak tingkat perusahaan”. Mereka memulai dari nol memasuki lingkungan yang sangat kompleks. Sedangkan perangkat lunak perusahaan telah berevolusi selama puluhan tahun menjadi “standar operasional hampir tanpa kesalahan, dengan throughput tinggi dan keandalan tinggi”—ini adalah tolok ukur yang tidak bisa dicapai oleh pendatang baru AI dalam waktu singkat.

Ketiga, biaya beralih bagi perusahaan adalah tembok tinggi yang nyata.

Bahkan jika AI benar mampu menulis kode setara, biaya penggantian sistem inti perusahaan tetap sangat tinggi, risiko gangguan pendapatan, kehilangan produktivitas, masalah kompatibilitas sistem di berbagai lingkungan TI, kepercayaan terhadap merek dan layanan pemasok… semua ini adalah biaya nyata yang tidak hilang hanya karena AI bisa menulis kode.

Perangkat lunak tingkat perusahaan membutuhkan kepercayaan yang dibangun selama bertahun-tahun: 99,999% uptime, berjalan tanpa kesalahan di berbagai lingkungan TI yang kompleks. Kepercayaan ini didapatkan dari waktu, bukan dari tumpukan kode.

Siapa yang Akan Benar-benar Mendapat Manfaat dari Monetisasi AI?

Kalau bagian sebelumnya bersifat defensif, maka bagian akhir laporan ini adalah strategi ofensif.

Pendapat utama Bersey adalah: bagian terbesar dari nilai rantai AI akhirnya akan mengalir ke lapisan perangkat lunak, bukan ke perangkat keras dan chip.

“Kami percaya AI adalah sumber utama penciptaan nilai dalam tumpukan perangkat lunak, dan nilai jangka panjang terbesar akan dimiliki oleh perangkat lunak, bukan perangkat keras.”

Dia juga menunjukkan bahwa kelangkaan perangkat keras, kekurangan GPU, keterbatasan listrik, hambatan pusat data—semua ini akan terus berlangsung dalam beberapa tahun ke depan. Kelangkaan ini justru memperkuat posisi strategis platform perangkat lunak: hanya platform perangkat lunak yang mampu mengubah kemampuan AI menjadi nilai bisnis yang dapat diskalakan dan diulang.

Dan alat monetisasi spesifiknya, laporan ini menunjuk pada agen AI (agentic AI).

Bersey memprediksi, tahun 2026 akan menyaksikan adopsi besar-besaran agen AI yang berorientasi pada tugas dan terintegrasi dalam alur kerja di perusahaan Fortune 2000 dan UKM. Tapi dia memiliki pandangan berbeda dari narasi utama pasar tentang agen ini: dia tidak menganggap agen sebagai pengganti perangkat lunak yang revolusioner, melainkan sebagai bagian yang harus beroperasi dalam parameter dan hak akses yang didefinisikan oleh perangkat lunak. “Agen yang memiliki batasan ini” adalah kunci agar perusahaan dapat mengelola risiko AI.

Dengan kata lain, perusahaan tidak membutuhkan AI yang tak terbatas dan bebas berjalan, melainkan AI yang dapat dikendalikan, diaudit, dan beroperasi dalam kerangka kepatuhan. Dan ini hanya bisa dilakukan oleh agen yang terintegrasi secara mendalam ke dalam sistem perangkat lunak perusahaan.

“Perangkat lunak adalah jalur utama perusahaan untuk mengendalikan penggunaan AI.” Ini adalah pernyataan utama dalam laporan ini.

Selain itu, laporan ini memprediksi bahwa kebutuhan inferensi (inference) akan secara bertahap melebihi kebutuhan pelatihan, menjadi pendorong utama pertumbuhan konsumsi komputasi, yang berarti dengan menyebarnya agen AI, konsumsi daya komputasi tidak akan berkurang, malah akan terus meningkat, mendukung ekosistem perangkat lunak dan infrastruktur secara keseluruhan.

Kesempatan atau Jerat?

Saat laporan ini dirilis, valuasi sektor perangkat lunak sudah mencapai posisi terendah secara historis. Pendapat Bersey adalah: Penilaian rendah ini, ditambah dengan tahun monetisasi yang akan datang, adalah peluang masuk, bukan sinyal keluar.

“Valuasi perangkat lunak berada di posisi terendah dalam sejarah, meskipun industri ini berada di ambang ekspansi besar-besaran.”

Dalam rekomendasi spesifik, HSBC sangat jelas: perusahaan perangkat lunak yang sudah membangun keunggulan data yang mendalam, mampu mengintegrasikan agen AI, dan tidak bergantung pada model biaya per kepala, akan menjadi penerima manfaat terbesar dari gelombang monetisasi AI ini. Daftar saham yang direkomendasikan termasuk Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, dan lain-lain, hampir mencakup semua pemain utama di perangkat lunak perusahaan.

Perlu dicatat bahwa HSBC juga menurunkan peringkat IBM dan Asana, serta memasukkan Palo Alto Networks ke dalam kategori “cut loss”, menunjukkan bahwa tidak semua perusahaan perangkat lunak mampu melewati gelombang ini dengan aman—yang penting adalah apakah mereka mampu menjadi infrastruktur yang mendukung agen AI, bukan sekadar antarmuka manusia yang bisa dilompati oleh agen.

Logika laporan Bersey sangat ketat, waktunya tepat, dan sikap melawan arus ini sendiri memiliki efek penyebaran yang sangat kuat.

Namun ada satu pertanyaan yang tidak dijawab secara langsung: jika agen AI benar-benar mampu beroperasi secara efisien dalam kerangka perangkat lunak perusahaan, akankah kebutuhan perusahaan terhadap “posisi” perangkat lunak tetap diam-diam menyusut? Nilai perangkat lunak sebagai media AI mungkin benar, tetapi apakah model bisnis biaya per kepala dapat mendukung valuasi saat ini, tetap menjadi pertanyaan besar yang menggantung.

Perangkat lunak yang menelan AI, atau AI yang menelan perangkat lunak—perdebatan ini, setiap laporan keuangan tahun 2026 akan menjadi bukti baru.