Broadcom vs. NVIDIA: Saham Chip AI Mana yang Lebih Baik?

Terakhir Diperbarui: Juni 2026 | Data mencerminkan kuartal fiskal terakhir yang dilaporkan untuk NVDA dan AVGO pada saat publikasi

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) dan Broadcom (NASDAQ: AVGO) adalah dua saham chip AI paling menarik yang tersedia bagi investor saat ini, tetapi keduanya bukanlah jenis investasi yang sama. Memilih di antara keduanya bergantung pada apa yang Anda inginkan dari alokasi sektor AI Anda: eksposur pertumbuhan maksimal atau cakupan infrastruktur yang terdiversifikasi beserta pendapatan. Tesis investasi mereka sangat berbeda dalam hal model bisnis, profil risiko, dan valuasi.

Analisis ini mencakup perbandingan Broadcom vs Nvidia di lima dimensi: model bisnis dan strategi AI, kinerja keuangan, valuasi, prospek pertumbuhan, dan risiko. Angka keuangan mencerminkan kuartal fiskal yang baru saja dilaporkan untuk setiap perusahaan.

Putusan Cepat NVIDIA menyajikan profil risiko/imbal hasil yang lebih kuat bagi investor berorientasi pertumbuhan yang menginginkan eksposur maksimum terhadap siklus chip pelatihan AI dan menerima risiko valuasi Premi. Broadcom menyajikan profil risiko/imbal hasil yang lebih kuat bagi investor yang menginginkan cakupan infrastruktur AI yang terdiversifikasi yang mencakup desain chip kustom, perangkat keras jaringan, dan perangkat lunak perusahaan, dengan dividen yang terus tumbuh yang memberikan pendapatan di samping apresiasi modal. Bagi investor yang menginginkan cakupan rantai nilai AI penuh, memiliki NVDA dan AVGO secara bersamaan merupakan strategi yang koheren dan saling melengkapi. Lompat ke putusan lengkap Broadcom vs. NVIDIA kami

Isi

• Apa Itu NVIDIA? Kisah Dominasi Chip AI
• Apa Itu Broadcom? Permainan Infrastruktur AI yang Kurang Dihargai
• Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Model Bisnis
• Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Kinerja Keuangan
• Benteng CUDA NVIDIA: Keunggulan Kompetitif Nyata atau Berlebihan?
• Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Valuasi
• Prospek Pertumbuhan: Saham Chip AI Mana yang Punya Potensi Lebih Besar?
• Risiko: Apa yang Bisa Salah untuk Setiap Saham?
• Peringkat Analis dan Target Harga: Apa Kata Wall Street
• Broadcom vs. NVIDIA: Mana Saham Chip AI yang Lebih Baik?
• Pertanyaan yang Sering Diajukan: Broadcom vs. NVIDIA

Apa Itu NVIDIA? Kisah Dominasi Chip AI

NVIDIA merancang dan memasarkan unit pemrosesan grafis (GPU) yang telah menjadi perangkat keras standar untuk pelatihan model AI skala besar di seluruh dunia. GPU adalah jenis chip yang awalnya dibuat untuk merender grafis video game, tetapi arsitektur paralelnya yang masif ternyata sangat cocok untuk beban kerja AI karena dapat mengeksekusi ribuan perhitungan simultan, persis seperti yang dibutuhkan oleh pelatihan jaringan saraf. Dalam konteks pusat data, GPU NVIDIA bukanlah chip gaming; mereka adalah akselerator AI yang dibuat khusus untuk mendukung model di balik ChatGPT, Google Gemini, dan hampir setiap model bahasa besar utama yang sedang diproduksi.

Di bawah pimpinan CEO Jensen Huang, NVIDIA telah memposisikan dirinya sebagai tulang punggung infrastruktur era AI. Segmen pusat datanya menghasilkan sebagian besar dari total pendapatan, yang hampir seluruhnya didorong oleh permintaan chip AI dari hyperscalers dan pelanggan korporat. Menurut laporan laba tahun fiskal 2025 NVIDIA, pendapatan pusat data melampaui $115 miliar untuk tahun fiskal penuh, mewakili pertumbuhan tahun-ke-tahun di atas 140%. Segmen tunggal tersebut kini menyumbang sekitar 88% dari total pendapatan perusahaan, sebuah konsentrasi yang mencerminkan besarnya skala permintaan AI sekaligus risiko konsentrasi yang harus dipertimbangkan oleh investor.

Kemajuan produk NVIDIA menceritakan kisah R&D dengan jelas. GPU H100 (berdasarkan arsitektur Hopper) menjadi tenaga bagi sebagian besar pelatihan model bahasa besar dari tahun 2022 hingga 2024. Pasokan secara konsisten tertinggal dari permintaan, memberikan NVIDIA kekuatan penetapan harga yang mendukung margin laba kotor di atas 70%. H200 hadir sebagai peningkatan kinerja inkremental, dan arsitektur GPU Blackwell NVIDIA, dengan produk seperti B100 dan B200, mewakili peluncuran generasi saat ini yang berkontribusi pada pendapatan pusat data seiring penyedia hyperscale menerapkan klaster berbasis Blackwell secara masif.

Posisi kompetitif NVIDIA tidak hanya bertumpu pada perangkat keras. Platform perangkat lunak CUDA miliknya, yang diperkenalkan pada tahun 2006, merupakan fondasi tempat hampir semua pengembangan AI serius saat ini berjalan. GPU MI300X AMD adalah kompetitor berbasis GPU NVIDIA yang paling kredibel, meskipun NVIDIA mempertahankan perkiraan 70 hingga 80% pangsa pasar akselerator AI (akselerator Gaudi Intel mewakili opsi ketiga tetapi belum mendapatkan traksi pasar yang signifikan). Kedalaman parit perangkat lunak NVIDIA dibahas secara lengkap dalam bagian analisis CUDA di bawah ini.

Apa Itu Broadcom? Investasi Infrastruktur AI yang Terabaikan

Broadcom (NASDAQ: AVGO) adalah saham AI, meskipun eksposur AI-nya tampak berbeda dari NVIDIA dan kurang terlihat bagi investor yang hanya berfokus pada pasar GPU. CEO Hock Tan telah membangun Broadcom melalui strategi akuisisi yang disiplin, yang terbaru dengan pembelian VMware senilai $69 miliar. Perusahaan ini beroperasi di dua segmen: solusi semikonduktor dan perangkat lunak infrastruktur. Keduanya menghasilkan pendapatan AI yang signifikan.

Akselerator kustom. Broadcom merancang application-specific integrated circuits, atau ASIC, chip yang dibuat untuk satu tugas tertentu alih-alih komputasi tujuan umum, yang merupakan perbedaan utama dari model GPU NVIDIA. Istilah Broadcom untuk chip akselerator AI kustomnya adalah XPU. Berbeda dengan model merchant silicon NVIDIA (menjual chip standar yang sama kepada pembeli mana pun dengan harga pasar), Broadcom merancang chip yang disesuaikan dengan arsiteu AI hyperscaler tertentu. Hyperscaler, perusahaan yang mengoperasikan infrastruktur komputasi awan skala besar, khususnya Google/Alphabet, Microsoft/Azure, Amazon/AWS, dan Meta, memesan chip kustom ini untuk mengurangi ketergantungan mereka pada pemasok GPU eksternal dan menurunkan biaya komputasi per unit untuk beban kerja yang ditentukan dengan baik. Tensor Processing Unit (TPU) Google, yang dikembangkan dengan keahlian desain chip Broadcom, adalah contoh yang paling terkenal. Akselerator MTIA Meta mengikuti pola yang sama. Pendapatan semikonduktor AI Broadcom mencapai sekitar $12,2 miliar pada tahun fiskal 2024, dan manajemen telah memproyeksikan serviceable addressable market sebesar $60 hingga $90 miliar dalam basis pelanggan hyperscaler yang ada pada tahun fiskal 2027. Untuk proyeksi harga dari tahun ke tahun berdasarkan lintasan pertumbuhan ini, lihat perkiraan saham Broadcom 2025–2030.

Chip jaringan: sudut pandang yang hampir tidak dicakup oleh analisis kompetitor mana pun. Pusat data AI tidak hanya membutuhkan chip untuk komputasi; mereka membutuhkan jaringan berkecepatan tinggi untuk menghubungkan ribuan GPU sehingga GPU tersebut dapat berbagi data selama proses pelatihan. Broadcom mendominasi pasar ini dengan seri chip switching Ethernet berkecepatan tinggi Tomahawk. Ketika hyperscaler membangun kluster dari 10.000 GPU NVIDIA H100, chip Tomahawk dari Broadcom menangani fabric jaringan yang memungkinkan GPU tersebut berkomunikasi satu sama lain. Ini menciptakan eksposur "beli sekop dan beli beli cangkul" untuk AVGO: Broadcom mendapat untung dari pembangunan infrastruktur AI, terlepas dari apakah ASIC kustom mendapatkan pangsa pasar dari GPU NVIDIA. Bahkan jika NVIDIA mempertahankan dominasi GPU sepenuhnya, Broadcom tetap menang melalui lini bisnis chip jaringannya. Seri Jericho memperluas cakupan ini ke routing kelas operator.

Perangkat Lunak: di mana VMware memperbesar cerita AI. Akuisisi VMware senilai $69 miliar oleh Broadcom, yang selesai pada November 2023, mengubah profil keuangan perusahaan dari bisnis semikonduktor murni menjadi hibrida semikonduktor-plus-perangkat lunak infrastruktur. Platform cloud pribadi dan virtualisasi VMware adalah lapisan perangkat lunak tempat organisasi perusahaan menjalankan beban kerja AI secara internal. Perusahaan yang menerapkan model AI di pusat data mereka sendiri biasanya menjalankan model tersebut pada infrastruktur yang dikelola VMware. Ini berarti Broadcom menangkap pengeluaran AI baik di lapisan perangkat keras melalui chip maupun lapisan perangkat lunak melalui VMware, posisi penangkapan ganda yang tidak dimiliki oleh pesaing semikonduktor murni. Broadcom telah mengonversi pelanggan VMware ke model langganan, meningkatkan prediktabilitas pendapatan dan margin. Akuisisi tersebut juga menambah utang jangka panjang sekitar $37 miliar, risiko yang dibahas di bagian risiko.

Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Model Bisnis

NVIDIA dan Broadcom menerapkan strategi yang secara fundamental berbeda di pasar chip AI. NVIDIA menjual GPU tujuan umum melalui model merchant silicon: setiap pembeli dapat membeli chip yang sama pada harga pasar, baik pembeli tersebut adalah hyperscaler, penyedia layanan cloud, atau pelanggan korporat. Broadcom merancang akselerator kustom yang dibangun untuk arsitektur AI spesifik dari masing-masing klien hyperscaler dan mengoperasikan lini produk chip jaringan yang melayani seluruh pasar pusat data AI. Ini bukanlah substitusi langsung; keduanya melayani kebutuhan yang tumpang tindih namun berbeda.

Perbedaan struktural utama ini sangat penting bagi investor. Model bisnis NVIDIA memberikan volume dan kekuatan penetapan harga selama permintaan GPU melampaui pasokan, namun menciptakan risiko konsentrasi karena sekelompok kecil hyperscaler mendorong sebagian besar pendapatan pusat datanya. Model Broadcom menghasilkan pendapatan per klien yang lebih terprediksi karena desain chip khusus menciptakan siklus keterlibatan Long, tetapi membatasi pasar yang dapat dijangkau Broadcom hanya pada klien dengan sumber daya teknik untuk memesan silikon khusus. Bisnis chip jaringan terdiversifikasi lebih luas, melayani organisasi mana pun yang membangun infrastruktur AI.

Kedua perusahaan memiliki pelanggan utama yang sama. Google, Microsoft, Amazon, dan Meta semuanya membeli GPU NVIDIA untuk beban kerja AI umum dan juga menggunakan jasa Broadcom untuk desain akselerator kustom dan chip jaringan. Pantau tanggal laporan laba mendatang untuk AVGO dan NVDA di kalender Bybit StockEarningsSeason. Hubungan pelanggan ganda tersebut merupakan landasan faktual bagi argumen konstruksi portofolio: memiliki NVDA dan AVGO sekaligus memberikan eksposur ke siklus capex hyperscaler yang sama melalui dua mekanisme perolehan pendapatan yang berbeda.

CUDA, platform perangkat lunak komputasi paralel NVIDIA, merupakan alasan struktural mengapa model merchant silicon NVIDIA dapat dipertahankan. Karena pengembang AI menulis kode yang dioptimalkan untuk CUDA, beralih ke platform GPU alternatif memerlukan penulisan ulang kode tersebut dengan biaya yang signifikan. Hal ini dibahas secara lengkap dalam bagian parit CUDA (CUDA moat).

Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Kinerja Keuangan

Profil keuangan NVIDIA dan Broadcom mencerminkan strategi AI mereka yang berbeda: segmen pusat data NVIDIA mendorong konsentrasi pendapatan yang hampir seluruhnya pada AI, sementara pendapatan Broadcom terbagi antara solusi semikonduktor dan perangkat lunak infrastruktur.

Data per Juni 2025. Sumber: Rilis pendapatan perusahaan, estimasi konsensus Bloomberg. Angka bersifat perkiraan dan dapat berubah. Diperbarui setelah setiap rilis pendapatan kuartalan.

Pertumbuhan pendapatan. Total pendapatan NVIDIA tumbuh sekitar 114% year-over-year pada tahun fiskal 2025, didorong hampir seluruhnya oleh permintaan GPU pusat data. Angka pembanding Broadcom memerlukan pembedaan: total pendapatan yang dilaporkan tumbuh sekitar 44% year-over-year pada tahun fiskal 2024, tetapi angka tersebut secara substansial terdongkrak oleh akuisisi VMware yang diselesaikan di pertengahan tahun fiskal 2023. Pendapatan semikonduktor AI organik, metrik yang lebih relevan untuk mengevaluasi tesis AI Broadcom, tumbuh sekitar 220% year-over-year pada tahun fiskal 2024. Investor yang membandingkan keduanya harus menggunakan pertumbuhan pendapatan AI tingkat segmen alih-alih pertumbuhan total perusahaan untuk perbandingan yang bermakna.

Laba per saham. Pertumbuhan EPS NVIDIA sangat luar biasa, dengan EPS dilusian tumbuh dari sekitar $0,16 pada tahun fiskal 2023 menjadi sekitar $2,94 pada tahun fiskal 2025. Lintasan EPS Broadcom mencerminkan pertumbuhan solid dari percepatan semikonduktor AI ditambah pendapatan konversi langganan VMware, meskipun tidak secepat NVIDIA. Pendapatan kedua perusahaan didukung oleh arus kas bebas yang kuat, mengonfirmasi bahwa hasilnya berbasis kas daripada artefak akuntansi.

Arus kas bebas. NVIDIA menghasilkan sekitar $60 miliar dalam arus kas bebas selama dua belas bulan terakhir, yang mencerminkan model fabless yang hemat modal (baik NVIDIA maupun Broadcom merancang chip tetapi mensubkontrakkan manufakturnya ke pabrik pengecoran, terutama TSMC). Broadcom menghasilkan sekitar $19 miliar selama periode yang sama. Arus kas bebas Broadcom secara bersamaan melayani sekitar $37 miliar utang jangka panjang dari akuisisi VMware, mendanai dividen yang terus tumbuh, dan mendukung alokasi modal. Penghasilan tersebut cukup untuk menutupi ketiganya, tetapi Margin keamanannya lebih ketat daripada NVIDIA, yang memiliki utang minimal.

Dividen. Broadcom membayar dividen. Ini adalah pembeda yang menentukan bagi investor yang berorientasi pada pendapatan. Broadcom telah meningkatkan dividennya setiap tahun selama lebih dari 13 tahun berturut-turut, salah satu rekam jejak pertumbuhan dividen terkuat di sektor teknologi. Hingga tahun fiskal 2024, Broadcom membayar dividen tahunan sebesar $21,00 per saham, dengan imbal hasil (yield) sekitar 1,3% pada harga saat ini. Tingkat pertumbuhan tahunan majemuk dividen 5 tahunnya telah melampaui 25%. NVIDIA membayar dividen sebesar $0,04 per kuartal ($0,16 per tahun), dengan imbal hasil sekitar 0,03%, sebuah angka yang tidak memiliki signifikansi investasi bagi investor yang berfokus pada pendapatan. Bagi investor yang menginginkan eksposur sektor AI bersama dengan pendapatan yang berarti, Broadcom jelas merupakan pilihan yang lebih baik.

Kinerja saham historis. Selama dua belas bulan terakhir hingga Juni 2025, NVDA telah memberikan imbal hasil sekitar 35 hingga 40%, dibandingkan dengan AVGO yang sekitar 45 hingga 50%, dengan Broadcom mengungguli selama jendela waktu spesifik tersebut. Selama lima tahun terakhir, NVDA telah memberikan total imbal hasil melebihi 1.500% dibandingkan dengan AVGO yang sekitar 480%. Selama tiga tahun terakhir, AVGO telah memberikan imbal hasil yang kompetitif dengan NVDA. Perbandingan kinerja sangat sensitif terhadap titik awal yang dipilih. Baik imbal hasil masa lalu tidak menjamin hasil di masa depan.

Keunggulan CUDA NVIDIA: Keunggulan Kompetitif yang Nyata atau Terlalu Dibesar-besarkan?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform perangkat lunak komputasi paralel milik NVIDIA yang bersifat eksklusif, diluncurkan pada tahun 2006, yang memungkinkan pengembang untuk menulis kode yang berjalan pada GPU NVIDIA untuk tugas-tugas yang jauh melampaui rendering grafis, termasuk semua beban kerja pelatihan AI utama. Sebagian besar analisis pesaing menyebut CUDA sebagai benteng pertahanan (moat) NVIDIA dan berhenti di situ. Perlakuan tersebut melewatkan poin utamanya. Benteng pertahanannya bukanlah CUDA itu sendiri; benteng pertahanannya adalah ekosistem yang dibangun di atas CUDA selama hampir dua dekade investasi pengembang.

Mekanisme lock-in. Setiap kerangka kerja AI utama berjalan di atas CUDA. PyTorch, kerangka kerja pembelajaran mendalam yang dominan, dibangun di atas CUDA. TensorFlow dan JAX juga dioptimalkan untuknya. Ini berarti sebagian besar kode AI yang ditulis selama dekade terakhir ditulis untuk perangkat keras NVIDIA. Beralih ke platform GPU alternatif tidak hanya berarti membeli chip yang berbeda; ini berarti mengidentifikasi setiap panggilan spesifik CUDA dalam basis kode produksi, menulis ulang atau menggantinya, menguji ulang terhadap perilaku perangkat keras baru, dan melatih ulang tim teknik. Bagi hyperscaler yang menjalankan ribuan model AI, ini adalah proyek teknik bertahun-tahun dengan risiko biaya dan operasional yang signifikan. Kepemimpinan kinerja produk NVIDIA, yang berarti chipnya secara konsisten memberikan throughput pelatihan terbaik per dolar, menghilangkan insentif untuk menanggung biaya peralihan tersebut selama alternatif tidak menawarkan keuntungan kinerja yang menarik.

Parit bisnis NVIDIA memiliki empat dimensi di luar CUDA: kepemimpinan performa produk (GPU H100 dan H200, serta arsitektur Blackwell yang lebih baru, secara konsisten mengungguli alternatif pada berbagai tolok ukur AI utama); integrasi jaringan (interkoneksi NVLink dan jaringan InfiniBand NVIDIA tertanam secara mendalam dalam desain klaster GPU); mindshare pengembang (kelompok insinyur AI terlatih GPU terbesar secara otomatis menggunakan alat-alat NVIDIA); dan arsitektur referensi pusat data yang dibangun di sekitar perangkat keras NVIDIA.

Apakah CUDA merupakan keunggulan yang tahan lama? Ya, untuk jangka pendek hingga menengah, dengan peringatan penting untuk jangka panjang. Argumen pendukung: biaya beralih sangat tinggi bagi kebanyakan organisasi sementara NVIDIA mempertahankan kepemimpinan kinerja. Argumen penentang: alternatif sumber terbuka semakin membaik. Platform perangkat lunak ROCm milik AMD kini dapat menjalankan PyTorch dengan gesekan yang jauh lebih sedikit daripada sebelumnya. OpenXLA dari Google menyediakan lapisan kompilasi yang independen dari perangkat keras. Yang lebih signifikan, ASIC kustom sepenuhnya melewati CUDA; hyperscaler yang menjalankan TPU atau XPU sendiri sama sekali tidak memerlukan CUDA. CUDA mewakili keunggulan yang asli dan tahan lama dalam kurun waktu 2 hingga 5 tahun. Investor yang berasumsi bahwa CUDA tidak dapat ditembus secara permanen berarti mereka meremehkan kekuatan struktural yang bekerja melawannya dalam kurun waktu 5 hingga 10 tahun.

Broadcom vs. NVIDIA: Perbandingan Valuasi

NVIDIA diperdagangkan pada premi valuasi yang signifikan dibandingkan Broadcom pada sebagian besar metrik standar, dan apakah premi tersebut wajar bergantung pada apakah tingkat pertumbuhan EPS jangka pendeknya yang luar biasa dapat mempertahankan kelipatan tersebut.

Data per Juni 2025. Sumber: Estimasi konsensus Bloomberg. Semua angka memerlukan pembaruan kuartalan.

Perbandingan P/E historis mentah menyesatkan dan layak dibedah. P/E historis Broadcom sekitar 155x mencerminkan fakta bahwa laba bersih GAAP tertekan oleh biaya amortisasi dan integrasi terkait akuisisi VMware. P/E berjangka, yang menggunakan perkiraan laba konsensus analis untuk 12 bulan ke depan daripada laba yang dilaporkan secara historis, memberikan gambaran yang lebih akurat: kedua saham diperdagangkan sekitar 34 hingga 35 kali laba berjangka secara basis yang dinormalisasi.

Rasio PEG, P/E berjangka dibagi dengan tingkat pertumbuhan EPS (metrik valuasi yang disesuaikan pertumbuhan), menceritakan kisah yang lebih menarik. PEG NVIDIA sekitar 0,7x menunjukkan bahwa investor membayar lebih sedikit per unit pertumbuhan EPS yang diharapkan daripada PEG AVGO sekitar 1,2x. PEG di bawah 1,0 secara tradisional menunjukkan saham tersebut dinilai murah relatif terhadap pertumbuhannya, meskipun metrik ini dapat terdistorsi selama periode pertumbuhan yang sangat tinggi. Tingkat pertumbuhan EPS NVIDIA dalam jangka pendek cukup tinggi sehingga P/E-nya terlihat lebih masuk akal ketika disesuaikan dengan pertumbuhan.

Apakah saham Broadcom dinilai terlalu tinggi (overvalued)? Berdasarkan rasio P/E ke depan (forward P/E), AVGO diperdagangkan kurang lebih sejajar dengan NVDA, sedikit premi relatif terhadap sektor teknologi yang lebih luas, tetapi tidak secara berlebihan mengingat lintasan pertumbuhan pendapatan AI dan riwayat pertumbuhan dividennya. Valuasi tersebut dapat dipertahankan jika jalur (pipeline) ASIC kustom Broadcom meluas ke klien hyperscaler tambahan dan konversi langganan VMware terus berlanjut sesuai rencana.

Apakah NVIDIA dinilai terlalu tinggi? Forward P/E NVIDIA yang sekitar 35x tergolong tinggi dibandingkan kelipatan historis sektor teknologi, tetapi lebih rendah daripada saat puncak euforia AI pada tahun 2023 dan 2024. Argumen PEG menunjukkan bahwa kelipatannya tidak ekstrem mengingat estimasi pertumbuhan EPS saat ini. Risikonya adalah perlambatan signifikan dalam capex pusat data akan menekan kelipatan tersebut secara tajam mengingat besarnya Optimism yang sudah diperhitungkan dalam harga.

Prospek Pertumbuhan: Saham Chip AI Mana yang Memiliki Potensi Kenaikan Lebih Besar?

Pembangunan infrastruktur AI, yang didanai oleh belanja modal agregat hyperscaler yang melebihi $320 miliar pada tahun kalender 2025 menurut panduan pendapatan perusahaan dari Google, Microsoft, Amazon, dan Meta, menciptakan tren positif bagi NVIDIA maupun Broadcom. Masing-masing menangkap permintaan tersebut melalui eksposur produk yang berbeda. Ini bukanlah pasar zero-sum; pasar ini cukup besar bagi banyak perusahaan untuk menghasilkan pertumbuhan pendapatan yang luar biasa secara bersamaan.

Sumber: Estimasi konsensus Bloomberg per Juni 2025. Estimasi prospektif mengandung ketidakpastian dan dapat berubah sewaktu-waktu.

Belanja modal hyperscaler tersebut mengalir ke pembelian GPU (menguntungkan NVIDIA), program chip kustom (menguntungkan Broadcom), infrastruktur jaringan (menguntungkan franchise Tomahawk Broadcom), dan perangkat lunak serta virtualisasi (menguntungkan segmen VMware Broadcom). Kompleksitas model AI dan pertumbuhan beban kerja inferensi terus mendorong permintaan akan kapasitas komputasi yang lebih besar.

Pendorong pertumbuhan NVIDIA. Ramp-up arsitektur GPU Blackwell adalah katalis jangka pendek yang utama. Sistem berbasis Blackwell memberikan densitas komputasi dan efisiensi energi yang jauh lebih tinggi dibandingkan sistem generasi Hopper, dan para hyperscaler memperbarui klaster mereka sesuai dengan hal tersebut. Selain pelatihan, pasar inferensi yang sedang berkembang mewakili lapisan permintaan tambahan: seiring model AI beralih ke penerapan produksi, beban kerja inferensi memerlukan komputasi yang dipercepat pada skala besar. NVIDIA juga memperluas pendapatan perangkat lunaknya melalui NVIDIA AI Enterprise, mengambil lebih banyak bagian dari stack nilai AI di luar perangkat keras. Untuk pandangan jangka panjang mengenai trajektori laba NVIDIA, lihat prediksi harga saham NVIDIA 2030.

Pendorong Pertumbuhan Broadcom. Katalis pertumbuhan terdekat Broadcom yang paling signifikan adalah perluasan saluran klien ASIC kustomnya. Manajemen telah memperkirakan pasar yang dapat dialamati (SAM) sebesar $60 hingga $90 miliar dari klien hyperscaler saat ini pada tahun fiskal 2027. Perangkat keras chip jaringan Tomahawk mendapat manfaat dari setiap kluster GPU tambahan yang dipasang, terlepas dari merek GPU. Konversi langganan VMware menambahkan pendapatan perangkat lunak dengan margin yang lebih baik dibandingkan lisensi perpetual lama. Pengumuman klien ASIC hyperscaler tambahan yang potensial akan menjadi katalis kenaikan yang saat ini tidak termasuk dalam perkiraan konsensus.

Saham mana yang memiliki potensi kenaikan lebih besar terhadap target harga analis? Berdasarkan konsensus Bloomberg per Juni 2025, NVIDIA memiliki target konsensus 12 bulan yang menyiratkan potensi kenaikan (upside) sekitar 15 hingga 20% dari level saat ini. Broadcom memiliki target konsensus yang menyiratkan potensi kenaikan (upside) sekitar 10 hingga 15%. Kerangka kerja kinerja unggul bersyarat: AVGO berkinerja lebih baik jika adopsi ASIC kustom dipercepat melebihi panduan saat ini dan konversi VMware melampaui ekspektasi; NVDA berkinerja lebih baik jika siklus Blackwell mendorong pertumbuhan pendapatan pusat data di atas perkiraan saat ini dan benteng (moat) CUDA tetap kokoh.

Risiko: Potensi Masalah untuk Setiap Saham?

Baik NVIDIA maupun Broadcom memiliki risiko investasi yang signifikan, meskipun sifat dari risiko tersebut berbeda: eksposur utama NVIDIA adalah valuasi dan konsentrasi, sementara fokus Broadcom terletak pada eksekusi integrasi dan pembayaran utang.

Risiko Utama NVIDIA

1. Risiko konsentrasi valuasi. NVIDIA diperdagangkan pada forward P/E sekitar 35x dan kapitalisasi pasar di atas $3 triliun. Setiap kegagalan mencapai target laba yang berarti, pemangkasan panduan, atau perlambatan capex pusat data dapat memicu kompresi kelipatan yang tajam. Saham ini pada dasarnya tidak memiliki Margin keamanan terhadap titik data negatif yang tidak terduga. Sanggahan bull: tingkat pertumbuhan EPS yang luar biasa mengompresi kelipatan valuasi seiring waktu, dan rasio PEG tetap di bawah 1,0x.

2. Risiko konsentrasi pelanggan. Sejumlah kecil hyperscaler menyumbang porsi yang tidak proporsional dari pendapatan pusat data. Perkiraan industri menunjukkan empat hyperscaler teratas mewakili lebih dari 40% pendapatan pusat data, artinya pergeseran apa pun dalam prioritas belanja modal AI mereka berdampak langsung pada pendapatan kotor NVIDIA. Sanggahan bullish: komitmen belanja modal AI hyperscaler meningkat, dan penerapan AI perusahaan menciptakan lapisan permintaan kedua di luar pelanggan besar ini.

3. Ancaman Kompetitif ASIC Kustom (Analisis Linimasa). Risiko ini membutuhkan linimasa yang terstruktur daripada penilaian biner.

• Jangka Pendek (1 hingga 2 tahun): ASIC kustom terus berkembang tetapi belum menggantikan GPU NVIDIA dalam skala besar. Ketergantungan pada ekosistem CUDA tetap utuh. Hyperscaler terus membeli GPU NVIDIA dalam volume besar meskipun mereka menerapkan chip kustom untuk beban kerja spesifik yang terdefinisi dengan baik. Keduanya sebagian besar saling melengkapi pada tahap ini.
• Jangka Menengah (3 hingga 5 tahun): Program ASIC kustom Hyperscaler, termasuk seri TPU Google, akselerator MTIA Meta, dan chip Trainium Amazon, berkembang secara signifikan. Chip ini menangani sebagian besar beban kerja AI internal setiap hyperscaler, terutama inferensi, mengurangi pembelian GPU tambahan per unit komputasi AI. Ini merupakan hambatan nyata bagi tingkat pertumbuhan pendapatan pusat data NVIDIA.
• Long-term (5+ tahun): Pergeseran struktural dimungkinkan jika beban kerja AI terkonsolidasi di sekitar arsitektur spesifik yang dapat dilayani secara efisien oleh silikon yang dibuat khusus. ASIC kustom memiliki keunggulan efisiensi inheren untuk beban kerja tetap. Poin kontra dari kalangan optimis: GPU serba guna tetap diperlukan untuk riset model dan berbagai macam beban kerja inferensi yang tidak sesuai dengan chip yang dibuat khusus. Pasar NVIDIA lebih luas daripada beban kerja internal hyperscaler.

4. Risiko geopolitik dan kontrol ekspor. Pembatasan ekspor AS atas chip canggih ke Tiongkok telah mengurangi total pasar yang dapat dijangkau (addressable market) NVIDIA di Tiongkok secara material. Pembatasan lebih lanjut merupakan risiko penurunan. Argumen bantahan bull: NVIDIA telah merancang varian chip yang patuh terhadap aturan Tiongkok, dan pasar domestik AS serta pasar sekutu lebih dari sekadar mengompensasi hilangnya pendapatan dari Tiongkok.

5. Tekanan persaingan AMD. GPU MI300X AMD telah mendapatkan sebagian pangsa pasar dari pelanggan yang sensitif terhadap biaya. Pandangan balasan (bull): keunggulan ekosistem perangkat lunak NVIDIA berarti AMD menang terutama pada harga; pelanggan dengan basis kode yang dioptimalkan untuk CUDA menghadapi gesekan perpindahan yang membatasi keuntungan AMD.

Baik NVIDIA maupun Broadcom mengandalkan TSMC di Taiwan untuk memproduksi chip tercanggih mereka, sehingga menciptakan risiko rantai pasok geopolitik bersama. Setiap eskalasi ketegangan Tiongkok-Taiwan atau gangguan pada kapasitas manufaktur TSMC akan memengaruhi kedua perusahaan secara bersamaan.

Risiko Utama Broadcom

1. Risiko eksekusi integrasi VMware. Mengonversi basis pelanggan VMware yang besar dari lisensi perpetual ke model langganan Broadcom secara operasional bersifat kompleks. Beberapa pelanggan telah mengalami kenaikan harga dan sedang mengevaluasi alternatif. Churn pelanggan dalam basis VMware dapat memperlambat pertumbuhan pendapatan segmen perangkat lunak yang mendasari kelipatan laba (earnings multiple) Broadcom. Argumen tandingan bull: biaya peralihan perusahaan untuk infrastruktur virtualisasi tinggi; sebagian besar pelanggan VMware menghadapi gangguan signifikan jika mereka bermigrasi ke alternatif.

2. Beban utang pasca-VMware. Akuisisi VMware menambahkan sekitar $37 miliar utang Long-term ke neraca Broadcom. Pada rasio utang-terhadap-EBITDA sekitar 2,5 hingga 3,0x, tingkat pinjaman tersebut dapat dikelola tetapi mengurangi fleksibilitas keuangan. Setiap kekurangan pendapatan yang tidak terduga akan menekan Arus Kas bebas yang tersedia untuk pembayaran utang dan dividen, menyisakan lebih sedikit ruang untuk alokasi modal diskresioner. Sanggahan Bull: Penghasilan Arus Kas bebas Broadcom secara historis telah memadai untuk melunasi utang akuisisi dengan cepat; perusahaan mengurangi utang pasca-akuisisi CA Technologies lebih awal dari jadwal.

3. Konsentrasi Pelanggan ASIC Kustom. Pendapatan chip AI Broadcom terkonsentrasi pada segelintir klien hyperscaler, terutama Google dan Meta. Kehilangan program desain chip generasi berikutnya dari salah satu klien tersebut akan secara material mengurangi pertumbuhan semikonduktor AI Broadcom. Poin sanggahan bull: siklus keterlibatan desain multi-tahun dan kompleksitas teknis desain chip kustom menciptakan keterikatan yang berarti dalam hubungan ini.

4. Laju pertumbuhan pendapatan AI yang lebih lambat dibandingkan NVIDIA. Pendapatan semikonduktor AI Broadcom, meskipun tumbuh pesat, tetap lebih kecil secara absolut dan tumbuh dari basis yang lebih kecil dibandingkan segmen pusat data NVIDIA. Investor yang menginginkan eksposur maksimum terhadap akselerasi permintaan chip AI akan mendapati profil keuangan NVIDIA lebih responsif terhadap skenario tersebut. Argumen tandingan bullish: Basis pendapatan Broadcom yang lebih terdiversifikasi mengurangi risiko penurunan jika pertumbuhan belanja modal (capex) AI melambat.

5. Tekanan keberlanjutan dividen. Dividen Broadcom, meskipun saat ini didukung dengan baik oleh arus kas bebas, akan menghadapi tekanan jika persyaratan pembayaran utang meningkat karena suku bunga yang lebih tinggi atau kekurangan pendapatan. Poin sanggahan bull: Imbal hasil FCF Broadcom jauh melampaui rasio pembayaran dividennya; dividen tidak berisiko kecuali jika FCF menurun secara signifikan.

Pemetaan Pelanggan Hyperscaler. Google menggunakan GPU NVIDIA untuk layanan GPU cloud eksternalnya dan TPU yang dirancang Broadcom untuk beban kerja AI internalnya. Meta menggunakan GPU NVIDIA untuk pelatihan umum dan akselerator MTIA yang dirancang Broadcom untuk inferensi internal. Ini bukanlah hubungan eksklusif, dan kedua perusahaan memasok pelanggan hyperscaler yang sama, yang merupakan dasar faktual untuk argumen konstruksi portofolio "memiliki keduanya".

Peringkat Analis dan Target Harga: Apa Kata Wall Street

Konsensus analis untuk NVIDIA dan Broadcom secara umum positif, meskipun potensi kenaikan yang tersirat pada target harga 12 bulan dan tingkat perbedaan pendapat antara analis bullish dan bearish berbeda untuk kedua saham tersebut.

Sumber: Konsensus Bloomberg per Juni 2025. Target harga analis bukan merupakan jaminan kinerja di masa mendatang.

Kedua saham memiliki peringkat beli yang sangat kuat. Perbedaannya terletak pada dispersi target harga. Target skenario bear NVIDIA, yang berfokus pada skenario yang melibatkan perlambatan belanja modal (capex) pusat data atau pengikisan pangsa pasar ASIC kustom, mewakili potensi penurunan sekitar 40 hingga 45% dari harga saat ini. Dispersi tersebut mencerminkan ketidakpastian nyata mengenai apakah valuasi premi NVIDIA berkelanjutan. Target skenario bear Broadcom menunjukkan dispersi yang lebih rendah, konsisten dengan basis pendapatannya yang lebih terdiversifikasi.

Analis memproyeksikan EPS NVIDIA akan tumbuh sekitar 50% pada tahun fiskal 2026 (berakhir Januari 2026), melambat menuju 25% dalam jangka waktu 3 tahun seiring normalisasi efek basis dari lonjakan chip AI. Proyeksi pertumbuhan EPS Broadcom sebesar sekitar 28% pada fiskal 2025, yang melambat menjadi sekitar 20% selama tiga tahun, mencerminkan profil pertumbuhan majemuk yang lebih terukur. Estimasi konsensus kedua perusahaan secara historis telah direvisi ke atas karena belanja modal (capex) AI melampaui prakiraan awal.

Dengan posisi Wall Street yang telah ditetapkan, berikut adalah cara kami menilai perbandingan Broadcom vs Nvidia untuk setiap tipe investor.

--- ## Broadcom vs. NVIDIA: Mana Saham Chip AI yang Lebih Baik?

Putusan Kami: Broadcom vs. NVIDIA

NVIDIA (NVDA) adalah pilihan yang lebih kuat bagi investor yang mencari eksposur maksimum terhadap siklus cip pelatihan AI dan dapat menoleransi valuasi premi serta risiko konsentrasi yang lebih tinggi; Broadcom (AVGO) adalah pilihan yang lebih kuat bagi investor yang menginginkan eksposur infrastruktur AI yang terdiversifikasi di seluruh cip kustom, perangkat keras jaringan, dan perangkat lunak perusahaan, dipadukan dengan dividen yang terus tumbuh. Kedua saham tersebut tidak ada yang secara universal "lebih baik" karena keduanya melayani tujuan investasi yang berbeda dalam sektor AI. Bagi investor dengan modal dan toleransi risiko yang cukup untuk memiliki keduanya, NVDA dan AVGO memberikan cakupan rantai nilai AI yang saling melengkapi tanpa tumpang tindih yang material.

Tesis investasi untuk setiap saham melayani tujuan portofolio yang berbeda, itulah sebabnya perbandingan tersebut tidak menghasilkan pemenang universal. Berikut adalah kerangka kerja terstruktur:

Tinjauan NVIDIA selengkapnya. Bagi investor dengan cakrawala pertumbuhan 3 hingga 5 tahun dan toleransi risiko untuk memegang saham yang diperdagangkan di atas kapitalisasi pasar $3 triliun dengan valuasi 35 kali pendapatan ke depan, NVIDIA menghadirkan pilihan investasi infrastruktur AI paling langsung yang tersedia di pasar publik. Pertumbuhan pendapatan pusat datanya, kedalaman 'moat' CUDA, dan siklus produk Blackwell memberikannya tingkat pertumbuhan laba tertinggi di antara saham teknologi berkapitalisasi besar. Risiko utama adalah sensitivitas valuasi terhadap setiap ketidaksesuaian laba dan hambatan struktural jangka menengah dari program ASIC kustom 'hyperscaler'. Investor yang meyakini pengeluaran infrastruktur AI akan terus tumbuh pada tingkat saat ini selama 3 hingga 5 tahun akan menganggap rasio risiko/imbalan NVIDIA menarik.

Kesimpulan lengkap Broadcom. Bagi investor yang menginginkan eksposur sektor AI dengan risiko konsentrasi yang lebih rendah, komponen pendapatan, dan berbagai posisi rantai nilai AI secara bersamaan, Broadcom menawarkan profil yang lebih seimbang. Tiga vektor AI miliknya (akselerator khusus, chip jaringan, perangkat lunak VMware) berarti Broadcom mendapatkan keuntungan dari pembangunan infrastruktur AI terlepas dari arsitektur GPU mana yang pada akhirnya mendominasi. Rekam jejak pertumbuhan dividen, yang dikombinasikan dengan akselerasi pendapatan AI, menjadikan AVGO kombinasi langka antara pertumbuhan dan pendapatan di sektor teknologi. Risiko utamanya adalah eksekusi integrasi VMware dan beban utang dari akuisisi tersebut.

Mengapa Tidak Keduanya? Argumen untuk Memiliki NVDA dan AVGO Bersama

Pembingkaian 'pilih salah satu' melewatkan wawasan konstruksi portofolio yang sesungguhnya. NVDA dan AVGO memberikan eksposur rantai nilai AI yang berbeda dengan tumpang tindih minimal. NVIDIA menangkap permintaan komputasi AI melalui penjualan GPU; Broadcom menangkap infrastruktur jaringan AI melalui chip Tomahawk dan infrastruktur perangkat lunak AI melalui VMware, selain bisnis akselerator kustomnya sendiri. Memiliki keduanya memberikan investor cakupan sektor AI 'full-stack': perangkat keras komputasi (NVDA), perangkat keras jaringan (AVGO), dan perangkat lunak infrastruktur AI (AVGO). Kedua posisi tersebut bertumbuh secara berbeda di berbagai skenario adopsi AI. Investor yang memegang keduanya secara proporsional dengan toleransi risiko mereka mendapatkan eksposur terhadap pembangunan AI melalui berbagai mekanisme, mengurangi konsentrasi saham tunggal sambil mempertahankan partisipasi sektor penuh.

Jika Anda Baru dalam Investasi AI

Jika ini adalah salah satu investasi sektor AI pertama Anda, pilihannya menjadi sesederhana ini: NVIDIA adalah taruhan chip AI yang lebih langsung, dengan rasio risiko/imbalan yang lebih tinggi dan harga premi yang mencerminkan optimism signifikan yang sudah diperhitungkan. Broadcom adalah titik masuk yang lebih terdiversifikasi, membayar dividen yang terus tumbuh, dan cenderung kurang volatil berdasarkan perbandingan pendapatan ke pendapatan. "Terlalu lambat" bukanlah pertanyaan yang tepat; pertanyaan yang tepat adalah apakah tesis pembangunan infrastruktur AI tetap utuh. Jika perusahaan teknologi besar terus menghabiskan ratusan miliar setiap tahun untuk pusat data AI, kedua saham tersebut memiliki jalur menuju pendapatan yang lebih tinggi. Untuk analisis valuasi NVIDIA pada level saat ini, lihat Prediksi harga saham NVIDIA dan AI: panduan pemula tentang apa yang nyata.

Pertanyaan Umum (FAQ): Broadcom vs. NVIDIA

Apakah Broadcom merupakan saham AI?

Ya. Broadcom memenuhi syarat sebagai saham AI karena tiga alasan utama: perusahaan ini merancang chip akselerator AI kustom (XPU) untuk raksasa hiperskala termasuk Google dan Meta; perusahaan ini mendominasi pasar chip peralihan Ethernet berkecepatan tinggi melalui seri Tomahawk-nya, yang menyediakan struktur jaringan untuk pusat data AI; dan platform perangkat lunak VMware-nya menjalankan beban kerja AI perusahaan pada infrastruktur cloud privat. Pendapatan AI Broadcom tumbuh lebih cepat daripada total pendapatan perusahaannya.

Apakah Broadcom bersaing dengan NVIDIA?

Secara tidak langsung, dan dalam beberapa hal keduanya bersifat saling melengkapi daripada bersaing secara langsung. NVIDIA menjual GPU tujuan umum kepada pembeli mana pun; Broadcom merancang akselerator khusus untuk klien hyperscaler tertentu dan menyediakan cip jaringan yang menghubungkan klaster GPU. Dalam jangka Short, hyperscaler membeli GPU NVIDIA dan cip khusus Broadcom, yang membuat hubungan tersebut saling melengkapi. Dalam cakrawala 3 hingga 5 tahun ke depan, seiring dengan skala program ASIC khusus hyperscaler yang menangani lebih banyak beban kerja AI internal, pertumbuhan silikon khusus Broadcom dapat mengurangi pembelian GPU NVIDIA tambahan pada pelanggan tersebut, sehingga menciptakan dinamika persaingan tidak langsung.

Apakah CUDA benar-benar menjadi parit pertahanan bagi NVIDIA?

Ya, CUDA adalah moat yang nyata untuk jangka pendek hingga menengah, meskipun menghadapi pengikisan bertahap dalam jangka waktu yang lebih panjang. Mekanisme moat tersebut adalah penguncian ekosistem pengembang: 15 tahun lebih framework AI, library yang dioptimalkan, dan teknisi terlatih dibangun di sekitar CUDA. Beralih darinya memerlukan penulisan ulang infrastruktur perangkat lunak dengan biaya yang signifikan. Moat ini menghadapi tekanan jangka panjang dari platform ROCm AMD, OpenXLA Google, dan ASIC kustom yang melewati CUDA sepenuhnya. Kuat selama 2 hingga 5 tahun; melambat selama 5 hingga 10 tahun.

Apakah Broadcom membayar dividen?

Ya. Broadcom adalah salah satu saham pertumbuhan dividen terkuat di sektor teknologi, dengan lebih dari 13 tahun berturut-turut kenaikan dividen tahunan dan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan dividen 5 tahun di atas 25%. Dividen tahunan saat ini adalah sekitar $21,00 per saham, memberikan imbal hasil sekitar 1,3% pada harga terbaru. NVIDIA membayar sekitar $0,16 per tahun, dengan imbal hasil sekitar 0,03%. Bagi investor yang berorientasi pada pendapatan, Broadcom adalah pilihan yang jelas di antara keduanya. Untuk rincian lengkap riwayat pembayaran dan pertumbuhan imbal hasil AVGO, lihat panduan dividen AVGO).

Haruskah saya membeli NVDA dan AVGO?

Ya, memiliki keduanya merupakan strategi sektor AI yang sah dan konsisten secara internal. Untuk analisis lebih mendalam mengenai kasus investasi Broadcom secara khusus, lihat Apakah Broadcom Saham yang Layak Dibeli?. NVIDIA memberikan eksposur maksimal terhadap permintaan chip pelatihan AI dengan potensi pertumbuhan dan volatilitas yang lebih tinggi. Broadcom menyediakan cakupan infrastruktur AI yang terdiversifikasi melalui chip jaringan, akselerator kustom, dan perangkat lunak perusahaan, ditambah dengan dividen yang terus meningkat. Bersama-sama, keduanya mencakup berbagai bagian dari rantai nilai AI tanpa tumpang tindih yang signifikan. Pendekatan "memiliki keduanya" mengurangi risiko konsentrasi pada satu perusahaan sambil tetap mempertahankan eksposur penuh terhadap pengeluaran infrastruktur AI.

Saham semikonduktor mana yang lebih baik untuk tahun 2025?

Jawabannya bergantung pada cakrawala investasi Anda dan katalis jangka pendek yang paling Anda prioritaskan. Khusus untuk tahun 2025, peningkatan arsitektur GPU Blackwell NVIDIA adalah katalis pendapatan yang paling jelas terlihat, dengan sistem Blackwell yang sudah dalam penerapan hyperscaler aktif. Untuk Broadcom, hal-hal yang perlu diperhatikan pada tahun 2025 adalah progres konversi langganan VMware dan setiap Pengumuman mengenai kemenangan desain XPU hyperscaler baru. Kedua saham menghadapi risiko makro yang sama: setiap penarikan signifikan dalam panduan capex AI hyperscaler akan menekan keduanya secara bersamaan. Investor dapat memperdagangkan AVGO dan NVDA di Bybit bersama aset keuangan tradisional lainnya.

Bacaan Terkait

• Prakiraan Saham Broadcom (AVGO): Prediksi Harga 2025–2030
• Apakah Broadcom Saham yang Bagus untuk Dibeli? Analisis Investasi 2025
• Dividen AVGO: Imbal Hasil, Riwayat Pembayaran, dan Pertumbuhan Dijelaskan
• Target Harga Saham Broadcom (AVGO): Prakiraan Analis 2025
• Prediksi Saham Broadcom 2030: Pandangan Jangka Long
• Prediksi Harga Saham NVIDIA 2026
• Prediksi Harga Saham NVIDIA 2030

Penafian Investasi

Konten ini hanya untuk tujuan informasi dan bukan merupakan nasihat keuangan, nasihat investasi, nasihat perdagangan, atau jenis nasihat lainnya. Kinerja masa lalu bukan merupakan indikasi hasil di masa depan. Informasi yang disajikan di sini tidak mempertimbangkan situasi keuangan individu, tujuan investasi, atau toleransi risiko Anda. Semua angka keuangan dalam artikel ini adalah perkiraan berdasarkan rilis pendapatan yang tersedia secara publik, laporan SEC, dan estimasi konsensus Bloomberg per Juni 2025; angka-angka tersebut dapat berubah dan mungkin tidak mencerminkan kondisi pasar saat ini pada saat dibaca. Sebelum membuat keputusan investasi apa pun, lakukan riset Anda sendiri dan berkonsultasilah dengan penasihat keuangan yang berkualifikasi dan berlisensi. Penulis tidak memiliki posisi di NVDA atau AVGO pada saat publikasi.