Pada hari perdagangan terakhir akhir pekan ini sebelum memasuki pasar berikutnya, saham Taiwan turun lebih dari 6%, saham Jepang turun 4%, indeks semikonduktor Philadelphia mundur 20% dari puncak Juni—masuk fase bear teknikal, minggu terburuk sejak badai tarif pada April 2025; nilai pasar Nvidia sempat jatuh menembus 4,85 triliun dolar AS, sehingga peringkat nomor satu global jatuh ke tangan Apple.

Dan pemicu dari semuanya, konon, ternyata adalah sebuah perusahaan model besar buatan dalam negeri: Moonshot.

Dini hari 17 Juli, beberapa jam sebelum pembukaan Konferensi Dunia Kecerdasan Buatan, Moonshot merilis Kimi K3.

Di papan peringkat kode front-end hasil blind test Arena, K3 meraih puncak dengan 1679 poin, mengungguli Claude Fable 5 (1631) dan GPT-5.6 Sol (1618)—awal bulan, peringkat teratas masih Fable. Dari 14 benchmark yang diumumkan sendiri oleh Moonshot, K3 menang atas Fable 5 dalam enam kategori; sebagian besar terkonsentrasi pada pemrograman jarak jauh dan tugas Agent.

Banyak lembaga menempatkannya di peringkat ketiga dunia, tepat di bawah Fable 5 dan GPT-5.6 Sol.

Lebih parah lagi adalah soal harga: input Kimi K3 tiap jutaan token 3 dolar, output 15 dolar—hanya sepertiga harga Fable 5 (10/50 dolar). Input yang terkena cache bahkan lebih rendah, hanya 0,3 dolar.

Kinerjanya menempel di jajaran teratas, harganya tinggal sepertiga, dan bobotnya juga dibuka sumbernya.

Kenapa model Kimi K3 dari Moonshot bisa membuat saham AS ambruk?

Logika penilaian untuk rantai industri AI Amerika adalah sebuah lingkaran tertutup: kemampuan mutakhir yang langka → lisensi sumber tertutup dipungut per token → pendapatan API menopang belanja modal (capex) → belanja modal mendukung pesanan chip → pesanan chip menyangga valuasi pasar Nvidia yang nyaris 5 triliun dolar AS.

Menurut perhitungan Goldman Sachs, pada 2026 belanja modal penyedia cloud skala ultra-besar di AS sekitar 770 miliar dolar, kira-kira sama dengan 100% arus kas operasional mereka.

Artinya, perusahaan teknologi AS sedang menaruh kembali setiap sen yang mereka hasilkan untuk membangun infrastruktur AI; rasio depresiasi-amortisasi terhadap pendapatan yang pada 2022 sebesar 7% akan naik menjadi sekitar 12% pada 2027, dan makin bergantung pada pendanaan lewat penerbitan utang maupun penerbitan saham tambahan.

Satu-satunya cara agar pembukuan ini bisa seimbang adalah jika token bisa terus ditagih secara terus-menerus dan dengan harga tinggi.

Namun, syarat dari harga tinggi adalah adanya “kelangkaan”.

Serangan model open-source tepat menargetkan premis ini. Tahun lalu DeepSeek membuktikan bahwa “murah pun bisa mendekati yang terdepan”, kali ini K3 melangkah lebih jauh—bukan sekadar pengganti murah, melainkan di sebagian medan perang berhasil menang secara langsung atas model sumber tertutup yang paling mahal.

Jika AI yang punya kemampuan justru sedang berubah menjadi gratis, belanja modal perusahaan-perusahaan AS bisa jadi tidak akan tertutup lagi, dan risikonya sedemikian besar hingga mampu menyeret keseluruhan perekonomian.

Enam bulan lalu, “menaikkan capex” berarti permintaan meledak—itu kabar baik; sekarang, “menaikkan capex” berarti membakar uang lebih parah—itu kabar buruk.

Setelah laporan keuangan Q2 TSMC keluar, meski kinerjanya melampaui ekspektasi, saham justru terseret jual-beli karena panduan belanja modal sepanjang tahun dinaikkan menjadi 60–64 miliar dolar.

Menurut statistik, dalam 12 bulan terakhir belanja modal empat raksasa penyedia cloud di Tiongkok sekitar 4,5 miliar dolar, sementara rekan-rekan mereka di AS sekitar 291 miliar dolar—selisihnya 6,5 kali.

Saat ini semua nilai K3 berasal dari laporan mandiri pihak Moonshot atau dari pengujian via API; sebelum bobot dirilis, tidak ada cara untuk memverifikasi secara independen.

Begitu dirilis, apa pun hasilnya, akan memberi dampak besar pada logika penilaian saham AS (US).

Yang terdampak lebih besar justru Nvidia $NVDA.US ; bila pada akhirnya terbukti K3 dilatih menggunakan chip non-Nvidia (misalnya Huawei), yang goyah bukan hanya keyakinan “AI bisa dipungut sewanya”, melainkan juga keyakinan itu sendiri: “untuk melatih model terdepan, harus membeli Nvidia”.

Separuh dari nilai pasar Nvidia yang hampir 5 triliun dolar AS dibangun di atas keyakinan itu.