Gotrade News - Google (GOOGL) meningkatkan tantangannya terhadap Nvidia (NVDA) di pasar chip AI dengan strategi multi-cabang yang mencakup silikon kustom, kluster GPU masif, dan chip khusus untuk beban kerja training maupun inference. Langkah infrastruktur terbaru perusahaan, diumumkan 22 April 2026, termasuk platform A5X yang mampu diskalakan hingga 960.000 GPU Nvidia Rubin di seluruh pusat data.
TPU generasi ketujuh Google, berkode nama Ironwood, menjadi pusat strategi inference-nya. Chip ini memberikan performa 10 kali lipat dari pendahulunya, TPU v5p, dan kini tersedia secara umum untuk pelanggan Google Cloud.
Key Takeaways
Spesifikasi Ironwood sangat mengesankan: memori HBM3E 192 gigabyte per chip dengan bandwidth 7,2 terabyte per detik. Satu superpod berisi 9.216 chip Ironwood berpendingin cairan menghasilkan 42,5 FP8 exaflops, menjadikannya salah satu kluster inference paling kuat yang tersedia secara komersial.
Strategi generasi berikutnya Google memisahkan lini produk TPU secara eksplisit menjadi varian khusus. Broadcom merancang chip training TPU v8, berkode nama Sunfish, sementara MediaTek membangun varian inference yang dioptimalkan biaya, berkode nama Zebrafish, keduanya menargetkan proses node 2 nanometer TSMC untuk akhir 2027.
Rantai pasokan chip empat mitra dengan Broadcom, MediaTek, Marvell, dan Google merupakan tantangan langsung terhadap pendekatan terintegrasi vertikal Nvidia. Dengan memisahkan training dan inference ke chip khusus, Google bertujuan mengoptimalkan efisiensi biaya untuk setiap jenis beban kerja.
Adopsi pelanggan memvalidasi strategi ini. Meta (META) menandatangani kesepakatan bernilai miliaran dolar pada Februari 2026 untuk infrastruktur AI berbasis TPU, menandai kemenangan signifikan melawan dominasi Nvidia di beban kerja AI media sosial.
Komitmen Anthropic bahkan lebih besar, dengan akses ke sekitar satu juta chip TPU dan sekitar 3,5 gigawatt komputasi generasi berikutnya mulai 2027. Kesepakatan ini menunjukkan bahwa hardware AI cloud Google mendapat traksi di antara perusahaan AI paling intensif komputasi di dunia.
CEO ASML Christophe Fouquet menambahkan konteks pada perlombaan ekspansi chip, menyatakan perusahaannya "akan menghindari dengan segala cara" menjadi hambatan bagi ekspansi semikonduktor berbasis AI. Kapasitas pembuat peralatan litografi ini krusial bagi roadmap Google dan Nvidia.
Bagi investor, ofensif chip Google merupakan ancaman kompetitif terhadap dominasi GPU Nvidia sekaligus katalis pertumbuhan untuk divisi cloud Alphabet. Pertanyaannya adalah apakah chip inference TPU khusus dapat merebut pangsa signifikan dari ekosistem CUDA Nvidia yang tertanam dalam di alur kerja AI perusahaan.
Sumber: Seeking Alpha, Data Center Frontier, The Next Web, SemiAnalysis
