25 November 2025 · Laporan AI 24 Jam: Meta Bertaruh pada Google TPU, Kolaborasi Mendalam Intel–Alibaba Cloud, TPU v7 Memasuki Produksi Massal
Dalam 24 jam terakhir, lanskap infrastruktur AI global mengalami perubahan signifikan: Meta menggelontorkan dana miliaran dolar untuk Google TPU, Intel dan Alibaba Cloud memperkuat sinergi CPU–OS, dan Google TPU v7 resmi memasuki tahap produksi massal. Ekosistem komputasi AI kini bergerak menuju era multi-arsitektur. Berikut rangkuman lengkapnya.
1. Meta Menginvestasikan Miliaran Dolar untuk Google TPU demi Mengurangi Ketergantungan pada NVIDIA
Meta Platforms membeli chip TPU Google senilai miliaran dolar untuk mendiversifikasi pemasok hardware AI dan mengurangi ketergantungan jangka panjang pada ekosistem GPU NVIDIA.
Commentary:
Langkah Meta menandai pergeseran strategis dari “dunia yang hanya bergantung pada GPU” menuju komputasi heterogen.
Dominasi NVIDIA—didorong oleh CUDA dan performa GPU yang unggul—telah lama menjadi fondasi pelatihan model besar. Namun, konsekuensinya tidak kecil: antrean panjang, harga tinggi, pasokan terbatas, dan ketergantungan pada ritme produksi NVIDIA.
Pembelian TPU bukan hanya soal “membeli chip”—tetapi juga membeli kemandirian komputasi, posisi tawar, dan fleksibilitas dalam memilih arsitektur masa depan.
Ini juga menunjukkan bahwa Google mulai memosisikan TPU sebagai infrastruktur industri, bukan sekadar alat internal.
Pelatihan AI berskala besar tidak akan lagi berjalan di jalur tunggal “tinggal beli NVIDIA.” Bagi perusahaan sebesar Meta, diversifikasi komputasi adalah kebutuhan strategis.
2. Intel dan Alibaba Cloud Memperdalam Sinergi antara Xeon Generasi Keenam dan Anolis OS
Intel dan Alibaba Cloud meningkatkan optimalisasi penuh antara prosesor Xeon generasi keenam dengan Anolis OS untuk meningkatkan performa end-to-end, penjadwalan multi-core, dan keamanan data di era AI.
Commentary:
Ini adalah strategi optimasi klasik di “era pasca-GPU”:
ketika GPU tidak bisa ditingkatkan tanpa batas, performa harus dimaksimalkan melalui sinergi software–hardware yang mendalam pada CPU.
Intel mencari jalur non-GPU untuk mempertahankan posisinya di pasar AI inference dan cloud, sementara Alibaba Cloud ingin membangun fondasi cloud domestik yang lebih mandiri, aman, dan berkinerja tinggi.
Kolaborasi ini bukan sekadar teknis—ini adalah langkah strategis dalam konteks kompetisi teknologi AS–Tiongkok.
CPU kini muncul sebagai kurva pertumbuhan kedua untuk beban kerja AI, melengkapi skenario yang tidak dapat sepenuhnya ditangani GPU.
3. Google TPU v7 Memasuki Produksi Massal, Menguntungkan Rantai Pasok Taiwan
Google TPU v7 memasuki masa produksi volume tinggi, dan permintaan pada 2026 diperkirakan meningkat pesat. Produsen PCB, modul pendingin, dan komponen server di Taiwan diprediksi menjadi pihak yang paling diuntungkan.
Commentary:
Ini menandai transisi Google dari penggunaan TPU internal ke siklus baru infrastruktur AI berskala besar.
TPU selalu unggul dalam efisiensi, namun ekosistemnya yang tertutup menghambat adopsi lebih luas. Dengan v7 memasuki produksi massal, industri kini bergerak menuju ekosistem ganda GPU + ASIC.
Siklus pertumbuhan hardware AI juga akan meluas dari ketergantungan NVIDIA menuju fase multi-arsitektur yang lebih beragam.
Seberapa Besar Gap antara Google TPU dan NVIDIA GPU?
Kesenjangan terbesar kini bukan pada performa hardware, tetapi pada ekosistem.
NVIDIA memiliki keunggulan besar berkat CUDA dan TensorRT, tetapi TPU telah menunjukkan efisiensi tinggi dalam pelatihan berskala sangat besar, konsumsi daya, dan biaya. Seiring Google membuka ekosistem TPU lebih jauh, jarak keduanya semakin mengecil dengan cepat.
Peristiwa AI Terpenting dalam 72 Jam Terakhir
Berikut dua laporan penting yang mungkin Anda lewatkan:
Penutup
Menjelang akhir 2025, infrastruktur AI global bergerak dari era GPU tunggal menuju ekosistem multi-arsitektur di mana GPU, CPU, dan ASIC hidup berdampingan sekaligus bersaing. Pihak yang mampu menguasai jalur komputasi multi-arsitektur akan memimpin fase berikutnya dalam skala performa, optimalisasi biaya, ketahanan rantai pasok, dan perkembangan AI global secara keseluruhan.