Boom AI global telah memperkuat perekonomian di seluruh Asia. Ini menguntungkan pembuat chip Korea, operator pusat data di Asia Tenggara, startup AI China, dan juga pembuat komponen Jepang.
Bahkan konflik terburuk di Timur Tengah dalam beberapa dekade tidak memperlambat ini. Pekan ini, Microsoft janji akan investasi $5,5 miliar untuk infrastruktur cloud dan AI di Singapura, dan tambahan $1 miliar ke Thailand dalam beberapa tahun ke depan.
Tapi perang Iran mungkin akhirnya memaksa Asia untuk memikirkan ulang strategi AI-nya. Ini karena harga energi melonjak dan ada kekurangan bahan penting untuk membangun infrastruktur AI.
“Hukum skala yang mendorong boom AI pada dasarnya adalah konsep masa damai. Itu ditemukan di era energi melimpah dan pasokan chip yang berkembang, dan berasumsi bahwa elastisitas energi itu tidak terbatas,” jelas Wei Lu, profesor di College of Computing and Data Science di Nanyang Technological University (NTU) Singapura. Ini menyebabkan apa yang dia sebut “estetika kekuatan kasar,” di mana model yang lebih besar dan lebih canggih dikembangkan meskipun energi per unit komputasi terus naik.
Itu bisa ditoleransi saat kondisi baik; tapi tidak begitu saat pasokan terbatas. “Konflik saat ini mengubah harga taruhan itu,” kata Lu.
Boom AI di Asia
Asia telah menjadi pusat boom AI dunia. Nomura memperkirakan wilayah ini menyumbang hampir dua pertiga dari pertumbuhan perdagangan AI global di paruh pertama 2025.
Wilayah berbeda mengkhususkan diri di bagian berbeda dari perdagangan AI. Ekonomi Asia Timur seperti Korea Selatan dan Taiwan menang besar karena manufaktur semikonduktor mereka, memasok boom pengeluaran modal AI di pasar seperti AS. Di Asia Tenggara, investasi lebih fokus pada perakitan, manufaktur presisi, dan penyimpanan data.
Tapi dengan harga minyak, LNG, dan helium melonjak setelah perang Iran, para ahli memperingatkan operasi AI di wilayah ini bisa menjadi lebih mahal.
“Dampak utama pada boom AI Asia adalah biaya lebih tinggi untuk pengembangan infrastruktur AI,” kata Bo An, profesor ilmu komputer dari NTU. “Pembuat chip mungkin menghadapi biaya energi, bahan baku, pengiriman, dan asuransi yang lebih tinggi. Operator pusat data bisa menghadapi biaya listrik dan pendingin yang lebih tinggi.”
Dia juga memperkirakan bahwa biaya lebih tinggi dan gangguan pasokan di Asia pasti akan mempengaruhi perusahaan teknologi di tempat lain, mengingat peran sentral wilayah ini dalam rantai pasokan chip global.
TSMC, contohnya, adalah pemasok utama chip canggih untuk raksasa seperti Nvidia dan Apple. Tapi basis TSMC di Taiwan bergantung pada impor energi untuk banyak pasokan listriknya. Ini mungkin menciptakan pilihan sulit untuk pemerintah pulau itu jika krisis Iran berlanjut. Oxford Economics memperkirakan produksi industri Taiwan mungkin turun 0,7% di bawah baseline jika kekurangan berlanjut selama enam bulan.
“Kami sudah melihat pengadaan panik dan kelumpuhan logistik,” kata Lu dari NTU. Dia mencatat bahwa rantai pasokan global sekarang adalah “serangkaian titik kegagalan tunggal.”
Desain efisiensi-dulu
Dalam jangka pendek, perdagangan AI cukup kuat untuk mengatasi kekhawatiran atas konflik Iran. Ekspor chip Korea Selatan mencapai rekor tertinggi $32,8 miliar pada Maret, melonjak lebih dari 150% dibandingkan tahun lalu, menurut data pemerintah 1 April.
“Kami tidak mengharapkan guncangan energi secara material mengganggu jalur pertumbuhan yang dipimpin AI Korea Selatan tahun ini, terutama karena siklus [semikonduktor] saat ini tampak lebih kuat dari perkiraan sebelumnya,” catat analis Bank of America dalam catatan riset 2 April.
Bahkan mungkin ada keuntungan untuk Asia dalam jangka panjang. Iran telah menyerang pusat data di Timur Tengah, menyoroti bagaimana rak server sekarang menjadi target militer yang mungkin.
Setelah berinvestasi besar di Timur Tengah, “perusahaan AI mulai melihat Asia Tenggara dan India,” kata Sandeep Sethi, yang menangani bisnis pusat data APAC untuk perusahaan real estate JLL, kepada Fortune.
Tapi untuk Asia Timur, operator pusat data mungkin menghadapi tantangan jangka panjang ketersediaan listrik terbatas. Terutama di tempat seperti Jepang, di mana butuh sampai 10 tahun untuk menghubungkan pusat data baru ke jaringan listrik.
Lu berargumen bahwa bisnis AI perlu mulai mengejar desain “efisiensi-dulu,” mengurangi energi dan bahan baku yang dibutuhkan untuk mengembangkan kecerdasan buatan.
“Bentuk kecerdasan yang paling berharga adalah jenis yang tahu bagaimana melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit.”