Apa Maksud Pukulan Oracle–Broadcom Untuk Kilang Pintar

Bila Oracle dan Broadcom ‘Tersadung’, Apa Maknanya Untuk Kilang Pintar?

Dalam masa dua hari sahaja, saham Oracle jatuh sehingga kira‑kira 17% dan Broadcom merosot lebih 11% selepas kedua‑dua syarikat mengeluarkan kemas kini yang mengecewakan pelabur berkaitan pelaburan AI mereka. Pasaran Wall Street gelisah, indeks Nasdaq dan S&P 500 pun terikut turun.

Ramai baca berita ini dan terus terfikir: “Adakah gelembung AI dah mula pecah?” Tapi bagi saya, isyarat sebenar bukan tentang AI itu sendiri. Ia tentang bagaimana dunia mula menapis: pelaburan AI mana yang betul‑betul membawa pulangan, dan mana yang sekadar hype.

Untuk pemain pembuatan – terutama dalam rantaian E&E, elektronik pengguna, automotif dan semikonduktor di Malaysia – ini bukan drama pasaran saham semata‑mata. Ini petunjuk halus tentang masa depan kilang pintar, sistem automasi, dan infrastruktur AI yang anda sedang (atau bakal) laburkan jutaan ringgit.

Artikel ini kupas apa yang berlaku dengan Oracle dan Broadcom, kenapa pelabur masih optimis, dan yang paling penting – apa maknanya untuk kilang elektronik, automotif dan semikonduktor di Malaysia yang sedang mengejar agenda AI dalam pembuatan.

---

Apa Sebenarnya Berlaku Dengan Oracle dan Broadcom?

Isu asasnya mudah: kos AI naik, margin ditekan, dan pelabur mula bertanya, “Bila nak nampak duit masuk?”

Oracle: Modal capital expenditure (capex) AI melambung

Oracle, yang agresif membina infrastruktur awan dan pusat data AI, mengumumkan bahawa perbelanjaan modal untuk tahun fiskal 2026 dijangka US$15 bilion lebih tinggi berbanding anggaran mereka pada September lepas.

Beberapa poin penting:

• Oracle mengambil hutang untuk biayai projek AI berskala besar
• Termasuk pembangunan pusat data untuk OpenAI
• Laporan menyebut ada projek pusat data yang ditangguh siap daripada 2027 ke 2028

Reaksi pasaran: saham jatuh dua digit kerana pelabur bimbang tentang:

• Risiko hutang dan aliran tunai
• Timeline pulangan pelaburan (ROI) yang semakin panjang
• Ketidakpastian bila kapasiti pusat data ini mula menjana keuntungan stabil

Broadcom: Jualan AI naik, tapi margin terhimpit

Broadcom pula berkongsi bahawa permintaan untuk pemproses AI tersuai (custom AI processors) meningkat, tetapi produk ini ber-margin lebih rendah. Hasilnya:

• Jualan AI kukuh, namun
• Keuntungan setiap dolar jualan menurun

Pasaran membaca mesej ini sebagai: AI memang laku, tetapi tidak semestinya sangat menguntungkan jika model perniagaan tak betul‑betul dikira.

Isyarat ke pasaran: era “belanja AI, saham mesti naik” sudah berakhir

Sebelum ini, mana‑mana syarikat umumkan “kami tambah capex untuk AI”, harga saham selalunya melonjak. Kini, pelabur lebih cerewet:

Mereka bukan lagi membalas “berapa banyak anda belanja?”, tetapi “berapa cepat, dan setepat mana, pelaburan itu akan kembali?”

Ini turning point yang menarik untuk sektor pembuatan.

---

AI Tidak Mati – Pelabur Sebenarnya Sedang Jadi Lebih Bijak

Walaupun dua nama besar ini ‘tersadung’, majoriti pelabur institusi masih melihat AI sebagai tema jangka panjang yang kukuh.

Beberapa fakta penting daripada analisis pasaran:

• Permintaan pusat data AI masih belum terkejar – hyperscaler besar masih bergelut penuhi permintaan
• Posisi short (pertaruhan kejatuhan harga) terhadap saham AI gergasi masih rendah
• Skeptisisme lebih tertumpu kepada syarikat AI kecil dan pertengahan yang model bisnesnya kabur

Dalam bahasa mudah: ramai yang sangsi terhadap gelembung harga, tetapi masih yakin terhadap asas teknologi.

Bagi saya, ini sihat. Setiap kitaran teknologi besar – internet, mobile, cloud – akan ada fasa:

1. Hype dan pelaburan besar
2. Penapisan – pelaburan buruk gugur, projek serius kekal
3. Konsolidasi – yang kukuh jadi standard industri

AI sedang bergerak dari fasa (1) ke (2). Dan di sinilah sektor pembuatan bijak boleh menang besar, jika mereka fokus kepada penggunaan AI yang betul‑betul membawa OEE lebih tinggi, scrap lebih rendah, dan throughput lebih stabil.

---

Apa Kaitan Oracle–Broadcom Dengan Kilang Elektronik & Semikonduktor Malaysia?

Ramai pengurus kilang rasa isu Oracle–Broadcom ini jauh, “cerita Amerika”. Realitinya, infrastruktur AI global yang dibina oleh syarikat seperti inilah yang jadi tulang belakang banyak inisiatif kilang pintar di rantau kita.

1. Infrastruktur AI yang anda guna mungkin duduk atas ‘stack’ mereka

Banyak solusi kilang pintar yang digunakan di Malaysia – sama ada untuk:

• visi komputer untuk pemeriksaan kualiti (AOI, AXI lebih pintar)
• sistem perancangan pengeluaran berasaskan AI
• predictive maintenance di line SMT, die attach atau molding
• analitik rantaian bekalan hujung ke hujung

…sebenarnya bergantung kepada:

• pusat data awan yang dihoskan oleh penyedia global
• rangkaian cip AI (GPU, ASIC, custom accelerators) daripada syarikat seperti Broadcom, Nvidia dan lain‑lain

Bila Oracle menangguh projek pusat data AI atau Broadcom ubah strategi produk, kesannya ialah:

• kapasiti komput AI mungkin tidak berkembang secepat dijangka
• harga perkhidmatan awan AI mungkin lebih volatile
• vendor MES/SCADA/IIoT yang anda guna mungkin perlu ubah cara mereka mengoptimumkan kos infra

2. Pelabur makin teliti – vendor kilang pintar pun tak boleh sekadar ‘jual nama AI’

Meta, Oracle, Broadcom semuanya mendapat reaksi negatif bila umum capex AI besar tanpa naratif pulangan yang jelas. Corak yang sama akan menitis ke bawah:

• HQ global MNC di US/Eropah akan menyoal lebih ketat semua proposal projek AI kilang
• Budget untuk "AI pilot" yang kabur akan susut
• Projek yang lulus ialah yang boleh tunjuk angka: contohnya, “yield naik 1.5 mata peratus dalam 6 bulan” atau “downtime tak berjadual turun 30%”

Untuk kilang E&E di Malaysia, maksudnya:

Era POC AI yang hanya cantik atas slide sudah semakin singkat hayatnya. Projek AI perlu rapat dengan KPI operasi.

3. Permintaan automasi masih memuncak – terutama dalam semikonduktor & automotif

Walaupun pelabur bising pasal valuasi, satu perkara belum berubah: kekurangan tenaga kerja mahir dan tekanan kos global.

Dalam konteks Malaysia:

• Syarikat semikonduktor di Penang & Kulim terus tambah kapasiti untuk produk berasaskan EV, 5G, dan AI sendiri
• OEM automotif dan Tier‑1 di ASEAN perlukan traceability dan kualiti yang lebih ketat
• Kilang elektronik pengguna berdepan margin tipis, memaksa mereka cari cara baru tingkat produktiviti

Semua ini menghala ke satu jawapan: automasi dan AI dalam pembuatan bukan pilihan mewah, tapi keperluan.

Oracle–Broadcom hanya mengingatkan kita: buat automasi & AI secara strategik, bukan ikut trend.

---

Cara Praktikal Menilai Pelaburan AI di Kilang Anda

Di sinilah ramai syarikat pembuatan tersasar: mereka ikut naratif besar pelabur global, tetapi tidak susun framework penilaian di peringkat kilang.

Berikut pendekatan yang lebih membumi untuk elektronik, automotif dan semikonduktor.

1. Fokus use case yang dekat dengan bottom line

Daripada cuba AI di semua tempat, saya biasanya cadangkan kilang mula dengan 3 kluster utama:

1. Kualiti & yield

   • Vision AI untuk detect defect halus pada PCB, wafer, die, atau komponen mekanikal
   • Analitik corak scrap mengikut mesin, shift atau supplier bahan mentah

2. Kebolehpercayaan aset (asset reliability)

   • Model predictive maintenance untuk mesin kritikal (reflow oven, wire bonder, injection molding)
   • Pemantauan keadaan (vibration, temperature, current) dengan edge AI

1. Rantaian bekalan & perancangan
   • AI forecasting untuk demand yang volatile
   • Optimasi jadual produksi merentas beberapa line dan produk

Jika satu projek tidak boleh dikaitkan dengan salah satu kluster ini, biasanya ROI akan lebih kabur.

2. Tiru disiplin pelabur: minta ‘AI ROI story’ yang jelas

Sama seperti pelabur Wall Street yang kini menyoal Oracle dan Broadcom, pengurus kilang patut menyoal vendor AI:

• Berapa % OEE yang realistik boleh dicapai dalam 6–12 bulan?
• Berapa banyak data sejarah diperlukan dan siapa akan bersihkan data itu?
• Adakah model dijalankan di awan, on‑premises, atau di edge? Apa implikasi kos bulan‑ke‑bulan?
• Bagaimana jika kita tambah line baru atau tukar mesin? Model perlu dilatih semula atau tidak?

Jika vendor tidak boleh menjawab dengan angka dan senario yang konkrit, itu red flag.

3. Seimbangkan pelaburan ‘infra besar’ dan ‘projek kecil bernilai tinggi’

Oracle memberi contoh risiko bila terlalu banyak wang dikunci dalam infra besar sebelum revenue jelas. Di peringkat kilang, risiko sama wujud bila anda:

• Terus mahu bina data lake/IIoT platform mega
• Tapi belum jelas use case apa yang akan guna platform itu

Pendekatan lebih sihat:

• Mulakan beberapa projek AI berskala kecil–sederhana di line sedia ada
• Guna pelajaran teknikal dan operasi projek ini untuk reka pelan infra jangka panjang
• Bina platform secara modular, bukan "big bang"

---

Apa Langkah Seterusnya Untuk Kilang Elektronik & Semikonduktor Malaysia?

Kalau disaring daripada bunyi bising pasaran saham, mesej Oracle–Broadcom sebenarnya jelas: AI akan terus berkembang, tetapi duit hanya mengalir kepada projek yang berdisiplin dan berasaskan nilai sebenar.

Untuk pemain pembuatan di Malaysia, khususnya dalam siri AI dalam Pembuatan (Elektronik, Automotif, Semikonduktor), ada tiga langkah praktikal:

1. Audit kesiapan data dan automasi
   Kenal pasti line di mana data sudah agak kemas (MES, SCADA, sensor) dan jadikan ia tapak pertama projek AI.

2. Pilih 2–3 use case AI yang boleh ‘nampak angka’ dalam 12 bulan
   Contoh: reject rate menurun, WIP days berkurang, MTBF mesin meningkat. Letak KPI yang boleh diukur.

3. Bina pelan infrastruktur AI yang realistik, bukan mewah
   Gabungkan awan, on‑prem dan edge mengikut sensitiviti data, latensi dan kos. Jangan terlalu bergantung kepada satu model hosting sahaja.

Saya percaya, walaupun harga saham Oracle dan Broadcom goyah, hala tuju besar tidak berubah: lebih banyak komponen, mesin, dan sistem di lantai produksi akan ‘berfikir’ menggunakan AI. Soalnya bukan lagi "perlu atau tidak", tetapi bagaimana nak buat dengan cekap, terkawal dan berbaloi.

Sebelum anda meluluskan bajet projek AI yang seterusnya, tanya soalan yang sama seperti pelabur global:

“Jika kita belanja X juta tahun ini, bila dan bagaimana ia kembali dalam bentuk yield lebih baik, downtime lebih rendah dan pelanggan lebih puas?”

Kalau jawapannya jelas, anda berada di landasan yang betul – tidak kira apa yang berlaku di Wall Street.