Sebuah kesepakatan akan membantu menetapkan TPUs sebagai alternatif bagi chip Nvidia, standar emas bagi perusahaan teknologi besar dan startup seperti Meta hingga OpenAI yang membutuhkan daya komputasi untuk mengembangkan dan menjalankan platform kecerdasan buatan.
Saham Nvidia sudah menghadapi tantangan karena investor khawatir akan bubble AI yang lebih luas. Michael Burry, yang terkenal dalam film The Big Short karena taruhannya melawan pasar perumahan selama krisis keuangan 2008, telah mengkritisi produsen chip tersebut terkait kesepakatan AI yang berulang, depresiasi hardware, dan pengakuan pendapatan.
Usai kesepakatan Google dengan Anthropic diumumkan, analis Seaport Jay Goldberg menyebutnya sebagai “validasi yang sangat kuat” untuk TPUs. “Banyak orang sudah memikirkan hal ini, dan kemungkinan besar lebih banyak orang memikirkannya sekarang,” katanya.
“Google Cloud mengalami permintaan yang semakin meningkat untuk TPUs kustom kami dan GPU NVIDIA; kami berkomitmen untuk mendukung keduanya, seperti yang telah kami lakukan selama bertahun-tahun,” kata juru bicara Google.
Perwakilan Meta menolak berkomentar.
Mandeep Singh dan Robert Biggar dari Bloomberg Intelligence memaparkan bahwa perangkat TPU memberi pandangan bahwa penyedia model bahasa besar (LLM) kemungkinan akan memanfaatkan Google sebagai pemasok sekunder chip akselerator untuk inferensi dalam waktu dekat.
“Capex Meta sebesar setidaknya US$100 miliar untuk 2026 menunjukkan bahwa mereka akan menghabiskan setidaknya US$40 hingga US$50 miliar untuk kapasitas chip inferensi tahun depan, menurut perhitungan kami,” terang keduanya.
“Pertumbuhan konsumsi dan backlog Google Cloud mungkin akan meningkat dibandingkan dengan hyperscaler lain dan pesaing neo-cloud lainnya karena permintaan dari pelanggan korporat yang ingin menggunakan TPUs dan Gemini LLMs di Google Cloud.”
Saham-saham Asia yang terkait dengan Alphabet melonjak tajam pada perdagangan awal Selasa di Asia. Di Korea Selatan, saham IsuPetasys Co., yang memasok papan multilayer ke Alphabet, melonjak 18% ke rekor intraday baru. Di Taiwan, saham MediaTek Inc. naik hampir 5%.
Kesepakatan dengan Meta — salah satu pengeluaran terbesar secara global untuk pusat data dan pengembangan AI — akan menjadi kemenangan bagi Google. Namun, banyak hal bergantung pada apakah chip tensor dapat membuktikan efisiensi daya dan daya komputasi yang diperlukan untuk menjadi opsi yang layak dalam jangka panjang.
Chip tensor — yang pertama kali dikembangkan lebih dari 10 tahun lalu khusus untuk tugas AI — kini semakin populer di luar perusahaan asalnya sebagai cara untuk melatih dan menjalankan model AI yang kompleks. Daya tariknya sebagai alternatif semakin meningkat di tengah kekhawatiran perusahaan-perusahaan di seluruh dunia tentang ketergantungan berlebihan pada Nvidia, di pasar di mana bahkan Advanced Micro Devices Inc. (AMD) hanya menjadi pesaing jauh di belakang.
Unit pemrosesan grafis (GPU), perangkat yang membuat Nvidia dominan dalam beberapa tahun ini, awalnya diciptakan untuk mempercepat rendering grafis — terutama dalam permainan video dan aplikasi efek visual lainnya — tetapi ternyata sangat cocok untuk melatih model AI karena mampu menangani jumlah data dan perhitungan yang besar.
TPU, di sisi lain, adalah jenis produk khusus yang dikenal sebagai sirkuit terpadu khusus aplikasi (application-specific integrated circuits), atau mikrochip yang dirancang untuk tujuan tertentu.
Chip tensor juga diadaptasi sebagai akselerator untuk tugas AI dan pembelajaran mesin (machine learning) dalam aplikasi Google sendiri. Karena Google dan unit DeepMind-nya mengembangkan model AI terdepan seperti Gemini, perusahaan tersebut dapat mengambil pelajaran dari tim-tim tersebut dan menerapkannya kembali pada desainer chip. Pada saat yang sama, kemampuan untuk menyesuaikan chip tersebut telah memberikan manfaat bagi tim AI.
(bbn)
