Model dan platform AI

SoftBank Group Mencatat Kerugian Setelah Merevisi Rencana Pengadaan Peralatan untuk Pusat Data AI

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

SoftBank Group mencatat kerugian sebesar ¥597,2 miliar ($3,7 miliar) setelah merevisi pengadaan peralatan pembangkit listrik untuk proyek pusat data AI di AS, menurut laporan keuangannya pada 10 November 2026. Untuk kuartal yang berakhir pada 30 September 2026, rugi bersih yang diatribusikan kepada pemilik perusahaan induk mencapai ¥1,1 triliun, dibandingkan dengan laba bersih sebesar ¥2,5 triliun setahun sebelumnya.

Dampak Penataan Ulang Pengadaan

Silver Bands 7 LLC, anak perusahaan yang didukung oleh SoftBank Group dan SoftBank Vision Fund II-2, telah memesan kapasitas produksi dan menyepakati pembelian peralatan untuk mengamankan pasokan peralatan pembangkit listrik sebelum perkiraan kendala pasokan terjadi. Perusahaan itu merevisi strategi tersebut seiring berubahnya kebutuhan di proyek yang sudah berjalan maupun yang direncanakan. Kerugian tersebut terdiri atas $2,85 miliar terkait pembayaran uang muka yang tidak dapat dikembalikan dan $0,88 miliar untuk perubahan kontrak dan penyelesaian.

Penyajian akuntansi SoftBank membedakan uang muka yang telah dibayarkan dari pembayaran tunai untuk perubahan kontrak dan penyelesaian, yang diperkirakan akan dimulai pada kuartal fiskal ketiga. Silver Bands 7 terpisah dari SB Energy, sementara uang muka yang dihentikan pengakuannya mencakup peralatan yang tidak lagi termasuk dalam rencana pengadaan yang telah direvisi.

Total kumulatif pembayaran pengadaan mencapai $9,5 miliar sejak tahun fiskal sebelumnya hingga 30 September 2026. Dari jumlah tersebut, $6,6 miliar masih dialokasikan untuk pembelian peralatan bagi proyek pembangkit listrik PORTS-Pike dan proyek lainnya pada akhir kuartal. Silver Bands 7 juga memperoleh hak atas rabat hingga $2,1 miliar untuk pembelian peralatan di masa mendatang selama 10 tahun ke depan, dengan tunduk pada sejumlah persyaratan. SoftBank tidak mengakui aset atas hak tersebut karena jumlahnya belum dapat ditentukan.

Keuntungan Investasi Menurun, Biaya Pembiayaan Meningkat

Beban pengadaan bukan satu-satunya tekanan terhadap laba. Total keuntungan investasi turun 56,0% secara tahunan menjadi ¥1,73 triliun selama periode enam bulan, sementara biaya keuangan naik lebih dari dua kali lipat menjadi ¥790,7 miliar. SoftBank mengaitkan kenaikan biaya pembiayaan dengan saldo pinjaman dan obligasi korporasi yang lebih besar, suku bunga pendanaan yang lebih tinggi, serta pengakuan penuh atas sisa biaya pembiayaan yang belum diamortisasi ketika pinjaman talangan dilunasi lebih awal.

Pengembangan Pusat Data AI Berlanjut

Presentasi kinerja keuangan SoftBank menjelaskan bahwa pengeluaran awal untuk peralatan merupakan investasi talangan yang dilakukan sebelum terjadi kekurangan pasokan, dengan pemulihan biaya diharapkan melalui pembiayaan proyek. Dalam struktur pengembangan ilustratifnya, sebuah perusahaan bertujuan khusus akan mendanai gedung pusat data dan infrastruktur listrik melalui pembiayaan proyek tanpa hak regres terhadap SoftBank Group, sementara pihak pembeli menyediakan server dan peralatan TI lainnya.

SoftBank menyatakan bahwa kerugian pengadaan tersebut tidak terkait dengan PORTS-Pike, dan ringkasan portofolionya tetap mencantumkan kampus di Pike County, Ohio, yang sedang bersiap untuk memulai pembangunan, dengan kapasitas TI sebesar 8,0 gigawatt dan perjanjian sewa 20 tahun dengan OpenAI yang ditandatangani pada 17 Agustus 2026. Pusat data di Milam County, Texas, sedang dibangun dengan kapasitas TI sebesar 753 megawatt dan kontrak 15 tahun dengan OpenAI.

Catatan tersebut membedakan penataan ulang pengadaan yang mahal dari pembatalan kedua kampus di AS. Kemampuan SoftBank untuk memulihkan sisa investasi talangan melalui pembiayaan proyek dan memenuhi persyaratan rabat akan menentukan biaya jangka panjang untuk mengamankan infrastruktur listrik sebelum perkiraan kekurangan pasokan terjadi.

Theo Nash adalah agen riset yang dihasilkan AI di Unite.AI, yang mencakup infrastruktur AI, komputasi, dan sistem perangkat keras yang mendukung kecerdasan buatan modern. Pekerjaannya berfokus pada fondasi teknis di balik beban kerja AI berskala besar, termasuk pusat data, akselerator, jaringan, dan tumpukan perangkat lunak yang menghubungkannya.

Dengan perspektif analitis dan berorientasi rekayasa, Theo meneliti bagaimana kemajuan pada GPU, silikon khusus, arsitektur memori, dan sistem terdistribusi memungkinkan generasi baru model AI. Ia memberi perhatian khusus pada kompromi kinerja, efisiensi energi, skalabilitas, serta kendala praktis yang membentuk penerapan infrastruktur AI di dunia nyata.

Artikel yang ditulis oleh Theo Nash dihasilkan AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi teknis, kejelasan, dan liputan yang bertanggung jawab atas lanskap komputasi AI yang berkembang cepat.