Selamat datang di Eye on AI! Di edisi ini… Nvidia akan untung besar, baik jika pusat data AI melejit atau gagal… OpenAI mengatakan akan membuat perubahan ke ChatGPT setelah gugatan dari orang tua remaja yang meninggal karena bunuh diri… Pustakawan membantu menguji AI mana yang memberikan jawaban terbaik tanpa mengada-ada… China berusaha melipatgandakan produksi chip AI dalam persaingan dengan AS.
Semua orang membicarakan pendapatan kuartal kedua Nvidia kemarin. Tidak mengejutkan, fokus utama adalah pada chip GPU yang canggih dan kuat yang membuat perusahaan ini menjadi simbol boom AI senilai $4 triliun.
Tapi taruhan besar perusahaan pada AI bukan cuma tentang chip; ini tentang pusat data senilai miliaran dolar yang dibangun untuk menampungnya. Pendapatan pusat data menyumbang hampir 88% dari total penjualan Nvidia—yang mencakup chip GPU, peralatan jaringan, sistem, platform, perangkat lunak, dan layanan yang berjalan di dalam pusat data AI.
Saya memikirkan sesuatu yang disebut CEO Jensen Huang selama panggilan pendapatan dengan analis dan investor—sesuatu yang terkait langsung dengan ketertarikan saya pada fasilitas besar yang dibangun untuk menampung puluhan ribu GPU, yang mengonsumsi energi sangat besar, dan yang digunakan untuk melatih model-model besar di balik AI generatif. Fasilitas-fasilitas ini seperti kampus berbahan bakar gas Meta yang direncanakan di Louisiana utara—yang dipromosikan Presiden Trump kemarin dengan foto yang menunjukkan ukurannya sebesar Manhattan—atau Proyek Stargate OpenAI senilai lebih dari $100 miliar.
Dalam panggilan itu, Huang mempromosikan produk Nvidia bernama Spectrum-XGS—sebuah paket perangkat keras dan lunak yang memungkinkan pusat data terpisah berfungsi seperti satu. Anggap saja sebagai pipa dan pengatur lalu lintas yang memindahkan data antar pusat data dengan cepat dan dapat diprediksi.
Tunggu—saya tahu kamu mungkin sudah bosan, tapi dengar dulu. Salah satu pertanyaan saya yang terus-menerus adalah: Bagaimana jika miliaran dolar yang dipertaruhkan pada pusat data AI raksasa ini akhirnya gagal?
Spectrum-XGS dibangun untuk kluster AI raksasa yang telah lama diprediksi Huang. Tapi itu juga memungkinkan mereka yang tidak bisa membangun satu fasilitas mega karena masalah perizinan atau pendanaan, untuk menyatukan banyak pusat data menjadi "pabrik AI" yang bersatu.
Sampai sekarang, hanya ada dua opsi untuk menemukan lebih banyak daya komputasi: menambah lebih banyak chip ke rak GPU tunggal, atau memasukkan lebih banyak rak ke satu fasilitas raksasa. Spectrum-XGS memperkenalkan opsi ketiga: menghubungkan banyak situs agar mereka bekerja bersama seperti satu supercomputer kolosal. Perusahaan cloud AI CoreWeave, yang menyewakan akses ke GPU, sedang menggunakan teknologi ini untuk menghubungkan pusat datanya sendiri.
Dalam panggilan pendapatan, Huang menyoroti Spectrum-XGS, mengatakan itu akan membantu "mempersiapkan pabrik super AI ini dengan banyak gigawatt komputasi yang semua terhubung bersama." Itulah cerita pertumbuhan yang telah diceritakan Huang kepada investor selama bertahun-tahun.
Tapi apa yang terjadi jika tidak berjalan seperti itu? Ada beberapa skenario lain: Yang paling buruk, tentu saja, adalah "musim dingin AI" yang sebenarnya, di mana gelembung AI pecah dan permintaan AI dari bisnis dan konsumen anjlok. Dalam kasus itu, permintaan untuk pusat data yang dioptimalkan untuk AI—baik di kampus mega atau di pusat data yang lebih kecil dan tersebar—akan hilang dan Nvidia harus mencari sumber pendapatan lain. Kemungkinan lain adalah model AI menjadi jauh lebih kecil dan sebagian besar digunakan di laptop dan perangkat mobile untuk "inferensi," atau mengeluarkan hasil. Dalam kasus itu, permintaan untuk pusat data juga bisa turun dan Nvidia perlu berjaga-jaga terhadap hal itu.
Namun, ada skenario lain di mana tidak banyak kampus mega yang dibangun tetapi teknologi seperti Spectrum-XGS tetap membantu Nvidia. Jika model kampus mega gagal—karena kekurangan daya, kendala pendanaan, atau penolakan lokal—Nvidia masih bisa menang jika cukup permintaan tetap ada dari pelanggan. Dengan teknologi seperti Spectrum-XGS, fasilitas yang lebih kecil atau kurang sentral menjadi lebih bisa digunakan jika permintaan beralih dari kampus mega ke yang terdistribusi.
Dengan kata lain, Nvidia telah memposisikan dirinya sehingga apakah industri terus membangun hub besar baru atau beralih ke menghubungkan situs-situs kecil yang tersebar, pelanggan masih akan membutuhkan perangkat keras dan lunak Nvidia—serta chip AI-nya, tentu saja.
Tentu saja, lindung nilai Nvidia tidak berarti komunitas lokal terlindungi jika pusat data besar yang dibangun di halaman belakang mereka berakhir menjadi proyek gagal. Kota-kota yang mengandalkan pekerjaan dan pendapatan pajak masih bisa ditinggalkan dengan kampus hantu dan cangkang beton besar. Dan semua ini tergantung pada Spectrum-XGS yang bekerja seperti yang dijanjikan dan pemain besar yang bergabung. Pelanggan belum mengujinya secara besar-besaran di dunia nyata, dan jaringan—besar atau kecil—selalu berantakan.
Tetap, apakah boom pusat data AI mega terus mengaum atau redup, Nvidia memposisikan dirinya untuk menguasai infrastruktur tak terlihat yang mendukung sistem masa depan apa pun yang muncul. Nvidia mungkin paling dikenal karena menjual "sekop dan pacul" AI—GPU-nya—tetapi "pipa" jaringannya bisa membantu memastikan perusahaan menang bagaimanapun juga.
Berbicara tentang pemimpin industri, saya harap Anda akan memeriksa Titans and Disrupters of Industry, podcast baru yang dipandu oleh Pemimpin Redaksi Fortune, Alyson Shontell, yang mendalam dengan pemikir-pemikir berpengaruh yang membentuk dunia bisnis dan cara kita hidup. Dalam wawancara eksklusif ini, Julie Sweet dari Accenture membahas perubahan strategis perusahaan dan dampak AI, tarif, dan perubahan geopolitik pada bisnis.
Juga: Dalam kurang dari sebulan, saya akan pergi ke Park City, Utah, untuk berpartisipasi dalam konferensi Brainstorm Tech tahunan kami di Montage Deer Valley! Tempat terbatas, jadi jika Anda tertarik untuk bergabung, daftar di sini. Saya sangat merekomendasikan: Ada susunan pembicara yang fantastis, termasuk Ashley Kramer, chief revenue officer OpenAI; John Furner, presiden dan CEO Walmart AS; Tony Xu, pendiri dan CEO DoorDash; dan banyak lagi!
Dengan itu, inilah berita AI lainnya.
Sharon Goldman
[email protected]
@sharongoldman
FORTUNE ON AI
- Pengacara untuk orang tua yang mengklaim ChatGPT mendorong putra mereka untuk bunuh diri mengatakan mereka akan membuktikan OpenAI terburu-buru meluncurkan chatbotnya untuk mengantongi miliaran – oleh Muskaan Arshad
- Penyelesaian Anthropic dengan penulis mungkin menjadi ‘domino pertama yang jatuh’ dalam pertempuran hak cipta AI – oleh Beatrice Nolan
- Mobil self-driving Tesla sedang diuji di terowongan Boring Co. di Las Vegas, tetapi otonomi penuh ‘masih jauh,’ kata eksekutif pusat konvensi – oleh Jessica Matthews
AI IN THE NEWS
OpenAI mengatakan perubahan akan dibuat ke ChatGPT setelah orang tua remaja yang meninggal karena bunuh diri menggugat. Menurut CBS News, OpenAI mengatakan akan memperkuat pengamanan ChatGPT untuk pengguna rentan—termasuk perlindungan baru untuk remaja—setelah orang tua Adam Raine yang berusia 16 tahun mengajukan gugatan yang menuduh chatbot itu mendorongnya untuk mengambil nyawanya sendiri. Keluhan, diajukan di San Francisco, mengklaim ChatGPT membahas metode bunuh diri dengan Raine lebih dari 1.200 kali dan mendesaknya untuk merahasiakan rencananya, sementara OpenAI diduga mengabaikan peringatan bahwa fitur "keterikatan emosional" teknologinya dapat membahayakan pengguna muda. Kasus ini telah menyalakan kembali kekhawatiran bahwa perusahaan AI memprioritaskan dominasi pasar—valuasi OpenAI melonjak dari $86 miliar menjadi $300 miliar setelah meluncurkan GPT-4—daripada keamanan. OpenAI menyampaikan belasungkawa kepada keluarga dan mengatakan sedang meninjau gugatan tersebut, sambil berjanji untuk menambahkan kontrol orang tua, perlindungan khusus remaja, dan opsi bagi remaja untuk menunjuk kontak darurat.Pustakawan membantu menguji AI mana yang memberikan jawaban terbaik tanpa mengada-ada. Washington Post melakukan tes menarik pada alat pencari AI, untuk menentukan mana yang paling mungkin memberikan jawaban yang benar. Mereka meminta bantuan pustakawan yang menilai kompetisi antara sembilan alat pencari AI, meminta setiap AI untuk menjawab 30 pertanyaan sulit. Mereka memberi skor 900 jawaban dari versi gratis default Bing Copilot, ChatGPT, Claude, Grok, Meta AI dan Perplexity, serta ringkasan AI Google, mode AI barunya dan hasil pencarian web tradisionalnya. Pertanyaan-pertanyaan itu dirancang untuk menguji lima kategori kelemahan AI yang umum. Pemenangnya mengejutkan? Mode AI Google, yang bertingkah seperti chatbot dan ditambahkan pada Mei di sudut kiri atas hasil pencarian. Ternyata Google masih menguasai pencarian, dengan AI atau tidak.
China berusaha melipatgandakan output chip AI dalam perlombaan dengan AS. Menurut Financial Times, China bergerak agresif untuk memperluas produksi chip AI domestiknya, dengan pabrik fabrikasi baru yang terkait dengan Huawei diperkirakan akan beroperasi pada awal tahun depan yang dapat melipatgandakan total output prosesor AI negara itu. SMIC, foundry terkemuka China dan pemasok chip terbesar Huawei, juga berencana untuk menggandakan kapasitas produksi 7nm-nya, yang akan membebaskan pasokan untuk pemain yang lebih kecil seperti Cambricon, MetaX, dan Biren—membantu mengisi kekosongan yang ditinggalkan Nvidia setelah larangan ekspor AS. Pada saat yang sama, startup AI terkemuka DeepSeek mendorong standar format data FP8 baru yang dirancang untuk selaras dengan generasi chip China berikutnya. Gelombang ekspansi kapasitas telah memicu lonjakan saham semikonduktor China dan menegaskan betapa sentralnya pembuatan chip dalam perlombaan AS-China atas AI.
AI CALENDAR
- 8-10 Sept: Fortune Brainstorm Tech, Park City, Utah. Lamar untuk hadir di sini.
- 6-10 Okt: World AI Week, Amsterdam
- 21-22 Okt: TedAI San Francisco. Lamar untuk hadir di sini.
- 2-7 Des: NeurIPS, San Diego
- 8-9 Des: Fortune Brainstorm AI San Francisco. Lamar untuk hadir di sini.
EYE ON AI NUMBERS
40%Menurut laporan baru Forrester Research, itulah berapa banyak aplikasi perusahaan yang akan menanamkan agen AI spesifik tugas pada tahun 2026—yaitu yang dirancang untuk menguasai seperangkat tanggung jawab sempit seperti secara otomatis memilah tiket help-desk TI, menandai risiko regulator untuk alur kerja kepatuhan, atau merekonsiliasi akun untuk tim keuangan. Angka itu naik dari kurang dari 5% hari ini. Pergeseran itu, kata para peneliti, dapat membebaskan pekerja dari tugas-tugas berulang sambil memperkenalkan risiko operasional dan keamanan baru.
"Karena agen AI mulai bertindak secara independen dan menangani tugas-tugas mulai dari pengembangan rutin hingga tanggapan insiden kompleks tanpa keterlibatan manusia, para pemimpin harus memastikan keamanan dan tata kelola yang kuat," kata direktur senior dan analis Gartner Anushree Verma dalam siaran pers.