Courtesy of YahooFinance

Risiko Besar Nvidia Hadapi Pergeseran Chip AI seperti di Cryptocurrency

Menginformasikan risiko dominasi Nvidia di pasar chip AI akibat perkembangan ASIC khusus dan perubahan kebutuhan pasar AI yang dapat mempengaruhi pertumbuhan dan posisi Nvidia di masa depan.

27 Sep 2025, 16.15 WIB

76 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Nvidia menghadapi risiko dari pengembangan ASIC yang khusus untuk beban kerja AI.
Pergeseran ke inferensi dalam AI dapat mempengaruhi dominasi Nvidia di pasar chip.
Investasi strategis Nvidia dalam kemitraan dengan OpenAI menunjukkan upaya mereka untuk menjaga pelanggan tetap menggunakan produk mereka.

Pasar global, Amerika Serikat - Nvidia saat ini dikenal sebagai pemimpin dalam chip AI karena GPU mereka yang sangat kuat dan dukungan ekosistem perangkat lunak CUDA yang luas. Hal ini membuat pendapatan dari pusat data Nvidia meningkat pesat. Namun, seperti yang terjadi di dunia cryptocurrency, dominasi Nvidia ini berisiko menghadapi perubahan besar akibat munculnya chip ASIC khusus yang lebih efisien.

Dalam dunia cryptocurrency, awalnya GPU digunakan untuk menambang Bitcoin dan aset kripto lainnya, tetapi saat ASIC yang hanya melakukan satu tugas lebih cepat dan lebih murah muncul, GPU menjadi usang di sektor tersebut. Nah, kondisi serupa mulai terjadi di industri AI, terutama untuk tugas inferensi yang lebih murah dan tidak terlalu kompleks dibandingkan proses pelatihan model AI.

Beberapa perusahaan besar seperti Alphabet dengan TPU mereka, Amazon dengan Trainium dan Inferentia, serta Meta dan OpenAI yang bekerja sama dengan Broadcom,, mulai mengembangkan chip AI khusus. Bahkan Microsoft juga berusaha membuat chip AI sendiri. Langkah-langkah ini menunjukkan motivasi mereka untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia dan memangkas biaya operasional.

Meskipun ada ancaman, GPU masih lebih fleksibel dibanding ASIC dan dapat menangani berbagai teknik AI baru yang terus berkembang seperti multimodal AI dan reasoning. Namun dengan semakin besarnya porsi pekerjaan inferensi AI yang lebih mudah dan membutuhkan efisiensi biaya, chip khusus berpotensi mengambil pangsa pasar yang signifikan dari Nvidia.

Nvidia sendiri sadar akan risiko ini dan menjalin kemitraan besar dengan OpenAI senilai 100 miliar dolar untuk menjaga penggunaan GPU Nvidia. Investor pun diingatkan untuk tidak terlalu yakin akan pertumbuhan Nvidia yang berkelanjutan tanpa memperhatikan tantangan ini. Pasar AI masih besar dan bisa jadi akan ada banyak pemenang baru.

Referensi:
[1] https://finance.yahoo.com/news/history-says-1-biggest-risks-091500398.html

Analisis Ahli

Geoffrey Seiler

"Mengingat sejarah di cryptocurrency, Nvidia perlu waspada terhadap pergeseran teknologi di AI yang dapat menggeser permintaan GPU secara drastis seperti yang terjadi pada mining dulu."

Analisis Kami

"Nvidia memang menghadapi ancaman serius dari pengembangan chip khusus yang mengincar beban kerja inferensi AI, area dengan pertumbuhan besar dan kebutuhan biaya rendah. Namun, keunggulan fleksibilitas GPU dan ekosistem CUDA yang matang masih menjadi keunggulan kompetitif yang sulit disaingi dalam jangka pendek hingga menengah."

Prediksi Kami

Dominasi Nvidia di pasar chip AI bisa tergerus perlahan oleh chip ASIC custom yang dibuat oleh para hyperscaler, sehingga Nvidia harus berinovasi terus dan memperkuat ekosistemnya untuk menjaga posisi pasar.

Pertanyaan Terkait

Apa risiko utama yang dihadapi Nvidia dalam pasar chip AI?

Risiko utama yang dihadapi Nvidia adalah potensi pergeseran ke penggunaan ASICs untuk beban kerja AI, yang dapat mengurangi permintaan untuk GPU mereka.

Mengapa ASICs dianggap sebagai ancaman bagi GPU Nvidia?

ASICs dianggap sebagai ancaman karena mereka dapat melakukan tugas tertentu lebih cepat dan lebih efisien dibandingkan GPU, yang dapat menyebabkan penurunan penggunaan GPU dalam beberapa aplikasi.

Apa peran OpenAI dalam hubungan dengan Nvidia?

OpenAI berperan sebagai salah satu pengguna terbesar GPU Nvidia dan juga sedang mengembangkan ASIC mereka sendiri, yang dapat mempengaruhi permintaan untuk produk Nvidia di masa depan.

Apa yang membedakan beban kerja inferensi dari pelatihan dalam konteks AI?

Beban kerja inferensi lebih fokus pada pemahaman dan eksekusi pertanyaan berdasarkan model yang dilatih, sedangkan pelatihan adalah proses yang lebih intensif dan teknis.

Mengapa ada insentif bagi hyperscalers untuk mengembangkan chip AI mereka sendiri?

Hyperscalers memiliki motivasi untuk mengembangkan chip AI mereka sendiri karena mereka ingin menurunkan biaya dan mengurangi ketergantungan pada penyedia chip seperti Nvidia.