Sejak Huida (Nvidia) berubah dari pemasok GPU gaming menjadi penyedia teknologi inti komputasi AI global, Huida telah berhasil mendapatkan pijakan di industri AI global. Raksasa teknologi besar dunia seperti Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta, dan Musk (Elon Musk) mengikutinya dan meningkatkan investasinya dalam infrastruktur AI.
Pada saat yang sama, miliaran dolar dihabiskan untuk membangun "pusat data hyperscale" dan jutaan chip AI dibeli untuk memenuhi permintaan besar akan daya komputasi model AI. Namun, dalam menghadapi dominasi kuat Huida, apakah lawan seperti AMD, Intel (Intel), Google TPU, dan Amazon (Tranium) memiliki kesempatan untuk menerobos, apakah pengembangan AI akan menghadapi kemacetan daya komputasi di masa depan, dan bagaimana perang AI ini akan berkembang.
"Skala" menjadi kunci, dan raksasa teknologi terus membangun infrastruktur AI
Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan akan model AI telah berkembang pesat, dan raksasa teknologi telah berinvestasi dalam membangun pusat data besar untuk memperluas kemampuan komputasi AI, termasuk:
Meta membangun data center (2GW) 2 gigawatt di Louisiana, AS.
Amazon AWS dan Microsoft Azure juga memperluas beberapa gigawatt (Gigawatt) pusat data di seluruh dunia.
Google menghabiskan miliaran dolar untuk jaringan serat optik dan memperkuat tautan pusat data di seluruh dunia.
xAI Musk berencana untuk menyebarkan 200.000 GPU untuk membangun klaster superkomputer AI.
Investasi raksasa teknologi ini menunjukkan bahwa "skala" masih menjadi kuncinya, dan kemudian menghubungkan pusat data global melalui jaringan optik untuk meningkatkan pelatihan AI dan kinerja komputasi, secara langsung membantah klaim bahwa "skala komputasi AI telah mencapai batasnya".
Huida masih menempati posisi terdepan, mengandalkannya untuk lebih dari 70% daya komputasi AI dunia
Di pasar chip AI, Huida masih menjadi pemimpin pasar dengan pangsa pasar 70%, terutama di bidang pelatihan AI, dengan pangsa pasar mendekati 98%. Meskipun Google memiliki chip Unit( pemrosesan TPU )Tensor sendiri, Google tetap menjadi salah satu pembeli GPU Huida.
( Catatan: TPU adalah chip aplikasi khusus yang dirancang oleh Google untuk mempercepat pembelajaran mesin dan beban kerja AI. )
Mengapa Huida mampu mempertahankan dominasinya
Keunggulan perangkat lunak: Selain perangkat keras, Huida adalah salah satu dari sedikit perusahaan semikonduktor yang sangat pandai dalam perangkat lunak AI, terutama ekosistem CUDA-nya sendiri sulit diganti.
Proses lanjutan: Teknologi baru selalu dapat diperkenalkan lebih cepat daripada pesaing, memastikan kinerja chip terkemuka.
Teknologi Jaringan: Memperkuat (NVLink) teknologi interkoneksi yang efisien antar GPU dengan akuisisi Mellanox.
Faktor-faktor ini menjadikan NVIDIA sebagai pemimpin dalam chip AI, dan bahkan jika AMD, Google, Amazon, dan pesaing lainnya secara aktif berinvestasi dalam pengembangan chip AI, Huida masih memegang posisi dominan di pasar. Namun, pasar masih sangat kompetitif, dan banyak pemain teknologi mencari alternatif untuk mengurangi ketergantungan mereka pada Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium dapat menantang Huida
Meskipun Huida masih mendominasi pasar, beberapa pesaing utama seperti Google, AMD dan Amazon masih berusaha merebut pasar daya komputasi AI. Meskipun TPU Google terutama digunakan untuk layanan internal seperti pencarian, iklan, dan pemrosesan video YouTube, mereka masih memiliki pangsa pasar yang besar di pasar pelatihan AI.
Kelebihan dan kekurangan Google TPU
Bermitra dengan Broadcom dengan teknologi interkoneksi yang kuat.
Integrasikan ke dalam layanan internal Google untuk mengoptimalkan algoritme AI pencarian dan periklanan.
Ini adalah yang kedua setelah NVIDIA di bidang pelatihan AI.
Kerugian TPU
Bisnis cloud Google lemah, dan TPU tidak sekompetitif Huida di pasar eksternal.
Ekosistem perangkat lunak tertutup dan sulit digunakan oleh pengembang eksternal.
AMD MI300 adalah pesaing terbesar Huida, tetapi perangkat lunaknya masih menjadi kekurangan
AMD telah secara aktif menyebarkan pasar chip AI dalam beberapa tahun terakhir, dan GPU MI300X telah mendapat manfaat dari kontrol ekspor Amerika Serikat ke China, yang relatif populer di pasar China. Selain itu, Microsoft dan Meta juga aktif menggunakan chip AMD untuk mengurangi ketergantungan pada Huida.
Meskipun AMD melakukannya dengan baik, itu tidak akan meledak seperti yang diharapkan pasar. Karena platform ROCm AMD belum cukup matang dalam hal ekosistem perangkat lunak AI, masih ada ruang untuk peningkatan stabilitas dan kemudahan penggunaan dibandingkan dengan CUDA Huida.
Misalnya, ketika pengembang menggunakan ROCm untuk melatih model AI, mereka sering menghadapi masalah seperti debugging (debug) kesulitan, dan bahkan pengalaman dasar "out of the box" tidak mulus. Model kerangka kerja AI arus utama seperti menjalankan PyTorch secara langsung dengan ROCm mungkin menghadapi situasi yang tidak dapat berjalan dengan lancar, dan penyesuaian atau modifikasi tambahan diperlukan, sehingga kurang nyaman bagi pengembang untuk menggunakannya.
Amazon Tranium 2 berfokus pada efektivitas biaya
Tranium 2 Amazon secara bercanda dikenal sebagai TPU Amazon, yang terutama digunakan untuk pelatihan AI internal, menekankan biaya rendah dan bandwidth memori tinggi. Berikut adalah tiga aspek efektivitas biaya Amazon:
Rasio harga-performa yang ditingkatkan: AWS mengklaim bahwa instans Trn2 menawarkan keunggulan performa harga 30-40% dibandingkan instans EC2 berbasis GPU generasi saat ini (P5e, P5en, dan menggunakan Huida H200).
Peningkatan efisiensi energi: Trainium 2 menggunakan energi hingga 3 kali lebih banyak daripada Trainium (Trn1) generasi pertama dan mengkonsumsi lebih sedikit energi per satuan perhitungan.
Mengurangi biaya pelatihan: Trainium 2 memungkinkan pelatihan terdistribusi yang efisien, dipasangkan dengan Elastic Fabric Adapter (EFA) untuk menyediakan bandwidth jaringan hingga 12,8 Tbps, mengurangi waktu yang diperlukan untuk melatih model AI besar.
Bagi pelanggan AWS, tidak hanya mengurangi biaya sewa dan listrik, tetapi juga mengurangi biaya overhead melalui integrasi ekosistem, terutama dalam konteks lonjakan permintaan chip AI, ini adalah strategi utama untuk menantang Huida.
Huida masih di depan, tetapi bisakah hiruk-pikuk modal daya komputasi AI terus berlanjut?
Saat ini, Huida masih memegang supremasi chip AI, tetapi 2025 dan 2026 akan menjadi titik balik di pasar. Jika kinerja model AI terus menembus, permintaan akan daya komputasi akan terus meningkat, dan raksasa teknologi besar akan terus menginvestasikan modal untuk mempromosikan pengembangan industri.
Namun, pasar masih perlu memperhatikan apakah model bisnis AI benar-benar dapat membawa keuntungan yang stabil, jika tidak, pasar AI mungkin akan "menggelembung", dan kemudian akan mengantarkan gelombang konsolidasi, dan hanya perusahaan dengan keunggulan teknologi nyata yang dapat bertahan.
(64,000 Chip Huida AI siap masuk! Proyek Stargate telah menghancurkan miliaran magnesium, dan pusat data super Texas akan segera diluncurkan )
Artikel ini Mengapa NVIDIA tegas menjadi pemimpin AI? Musk, Microsoft, AMD dan Amazon mengikuti, dan 2025 dan 2026 menjadi titik balik di pasar dan pertama kali muncul di berita berantai ABMedia.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Mengapa NVIDIA menjadi pemimpin AI? Musk, Microsoft, AMD, dan Amazon mengikuti, dan 2025 dan 2026 menjadi titik balik di pasar
Sejak Huida (Nvidia) berubah dari pemasok GPU gaming menjadi penyedia teknologi inti komputasi AI global, Huida telah berhasil mendapatkan pijakan di industri AI global. Raksasa teknologi besar dunia seperti Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta, dan Musk (Elon Musk) mengikutinya dan meningkatkan investasinya dalam infrastruktur AI.
Pada saat yang sama, miliaran dolar dihabiskan untuk membangun "pusat data hyperscale" dan jutaan chip AI dibeli untuk memenuhi permintaan besar akan daya komputasi model AI. Namun, dalam menghadapi dominasi kuat Huida, apakah lawan seperti AMD, Intel (Intel), Google TPU, dan Amazon (Tranium) memiliki kesempatan untuk menerobos, apakah pengembangan AI akan menghadapi kemacetan daya komputasi di masa depan, dan bagaimana perang AI ini akan berkembang.
"Skala" menjadi kunci, dan raksasa teknologi terus membangun infrastruktur AI
Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan akan model AI telah berkembang pesat, dan raksasa teknologi telah berinvestasi dalam membangun pusat data besar untuk memperluas kemampuan komputasi AI, termasuk:
Meta membangun data center (2GW) 2 gigawatt di Louisiana, AS.
Amazon AWS dan Microsoft Azure juga memperluas beberapa gigawatt (Gigawatt) pusat data di seluruh dunia.
Google menghabiskan miliaran dolar untuk jaringan serat optik dan memperkuat tautan pusat data di seluruh dunia.
xAI Musk berencana untuk menyebarkan 200.000 GPU untuk membangun klaster superkomputer AI.
Investasi raksasa teknologi ini menunjukkan bahwa "skala" masih menjadi kuncinya, dan kemudian menghubungkan pusat data global melalui jaringan optik untuk meningkatkan pelatihan AI dan kinerja komputasi, secara langsung membantah klaim bahwa "skala komputasi AI telah mencapai batasnya".
Huida masih menempati posisi terdepan, mengandalkannya untuk lebih dari 70% daya komputasi AI dunia
Di pasar chip AI, Huida masih menjadi pemimpin pasar dengan pangsa pasar 70%, terutama di bidang pelatihan AI, dengan pangsa pasar mendekati 98%. Meskipun Google memiliki chip Unit( pemrosesan TPU )Tensor sendiri, Google tetap menjadi salah satu pembeli GPU Huida.
( Catatan: TPU adalah chip aplikasi khusus yang dirancang oleh Google untuk mempercepat pembelajaran mesin dan beban kerja AI. )
Mengapa Huida mampu mempertahankan dominasinya
Keunggulan perangkat lunak: Selain perangkat keras, Huida adalah salah satu dari sedikit perusahaan semikonduktor yang sangat pandai dalam perangkat lunak AI, terutama ekosistem CUDA-nya sendiri sulit diganti.
Proses lanjutan: Teknologi baru selalu dapat diperkenalkan lebih cepat daripada pesaing, memastikan kinerja chip terkemuka.
Teknologi Jaringan: Memperkuat (NVLink) teknologi interkoneksi yang efisien antar GPU dengan akuisisi Mellanox.
Faktor-faktor ini menjadikan NVIDIA sebagai pemimpin dalam chip AI, dan bahkan jika AMD, Google, Amazon, dan pesaing lainnya secara aktif berinvestasi dalam pengembangan chip AI, Huida masih memegang posisi dominan di pasar. Namun, pasar masih sangat kompetitif, dan banyak pemain teknologi mencari alternatif untuk mengurangi ketergantungan mereka pada Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium dapat menantang Huida
Meskipun Huida masih mendominasi pasar, beberapa pesaing utama seperti Google, AMD dan Amazon masih berusaha merebut pasar daya komputasi AI. Meskipun TPU Google terutama digunakan untuk layanan internal seperti pencarian, iklan, dan pemrosesan video YouTube, mereka masih memiliki pangsa pasar yang besar di pasar pelatihan AI.
Kelebihan dan kekurangan Google TPU
Bermitra dengan Broadcom dengan teknologi interkoneksi yang kuat.
Integrasikan ke dalam layanan internal Google untuk mengoptimalkan algoritme AI pencarian dan periklanan.
Ini adalah yang kedua setelah NVIDIA di bidang pelatihan AI.
Kerugian TPU
Bisnis cloud Google lemah, dan TPU tidak sekompetitif Huida di pasar eksternal.
Ekosistem perangkat lunak tertutup dan sulit digunakan oleh pengembang eksternal.
AMD MI300 adalah pesaing terbesar Huida, tetapi perangkat lunaknya masih menjadi kekurangan
AMD telah secara aktif menyebarkan pasar chip AI dalam beberapa tahun terakhir, dan GPU MI300X telah mendapat manfaat dari kontrol ekspor Amerika Serikat ke China, yang relatif populer di pasar China. Selain itu, Microsoft dan Meta juga aktif menggunakan chip AMD untuk mengurangi ketergantungan pada Huida.
Meskipun AMD melakukannya dengan baik, itu tidak akan meledak seperti yang diharapkan pasar. Karena platform ROCm AMD belum cukup matang dalam hal ekosistem perangkat lunak AI, masih ada ruang untuk peningkatan stabilitas dan kemudahan penggunaan dibandingkan dengan CUDA Huida.
Misalnya, ketika pengembang menggunakan ROCm untuk melatih model AI, mereka sering menghadapi masalah seperti debugging (debug) kesulitan, dan bahkan pengalaman dasar "out of the box" tidak mulus. Model kerangka kerja AI arus utama seperti menjalankan PyTorch secara langsung dengan ROCm mungkin menghadapi situasi yang tidak dapat berjalan dengan lancar, dan penyesuaian atau modifikasi tambahan diperlukan, sehingga kurang nyaman bagi pengembang untuk menggunakannya.
Amazon Tranium 2 berfokus pada efektivitas biaya
Tranium 2 Amazon secara bercanda dikenal sebagai TPU Amazon, yang terutama digunakan untuk pelatihan AI internal, menekankan biaya rendah dan bandwidth memori tinggi. Berikut adalah tiga aspek efektivitas biaya Amazon:
Rasio harga-performa yang ditingkatkan: AWS mengklaim bahwa instans Trn2 menawarkan keunggulan performa harga 30-40% dibandingkan instans EC2 berbasis GPU generasi saat ini (P5e, P5en, dan menggunakan Huida H200).
Peningkatan efisiensi energi: Trainium 2 menggunakan energi hingga 3 kali lebih banyak daripada Trainium (Trn1) generasi pertama dan mengkonsumsi lebih sedikit energi per satuan perhitungan.
Mengurangi biaya pelatihan: Trainium 2 memungkinkan pelatihan terdistribusi yang efisien, dipasangkan dengan Elastic Fabric Adapter (EFA) untuk menyediakan bandwidth jaringan hingga 12,8 Tbps, mengurangi waktu yang diperlukan untuk melatih model AI besar.
Bagi pelanggan AWS, tidak hanya mengurangi biaya sewa dan listrik, tetapi juga mengurangi biaya overhead melalui integrasi ekosistem, terutama dalam konteks lonjakan permintaan chip AI, ini adalah strategi utama untuk menantang Huida.
Huida masih di depan, tetapi bisakah hiruk-pikuk modal daya komputasi AI terus berlanjut?
Saat ini, Huida masih memegang supremasi chip AI, tetapi 2025 dan 2026 akan menjadi titik balik di pasar. Jika kinerja model AI terus menembus, permintaan akan daya komputasi akan terus meningkat, dan raksasa teknologi besar akan terus menginvestasikan modal untuk mempromosikan pengembangan industri.
Namun, pasar masih perlu memperhatikan apakah model bisnis AI benar-benar dapat membawa keuntungan yang stabil, jika tidak, pasar AI mungkin akan "menggelembung", dan kemudian akan mengantarkan gelombang konsolidasi, dan hanya perusahaan dengan keunggulan teknologi nyata yang dapat bertahan.
(64,000 Chip Huida AI siap masuk! Proyek Stargate telah menghancurkan miliaran magnesium, dan pusat data super Texas akan segera diluncurkan )
Artikel ini Mengapa NVIDIA tegas menjadi pemimpin AI? Musk, Microsoft, AMD dan Amazon mengikuti, dan 2025 dan 2026 menjadi titik balik di pasar dan pertama kali muncul di berita berantai ABMedia.