Chip Tensor Google Mengguncang Nvidia Saat Meta Menjelajahi Kemitraan Strategis

Lanskap kompetitif di perangkat keras AI sedang bergeser secara nyata saat Google membuat langkah strategis di pasar yang lama didominasi oleh Nvidia. Meta Platforms dilaporkan sedang dalam pembicaraan dengan Google untuk mengadopsi unit pemrosesan tensor (TPUs)-nya untuk digunakan di seluruh pusat data mulai tahun 2027, dengan akses awal melalui Google Cloud secepat tahun depan. Perkembangan ini menandai tren yang lebih luas: perusahaan teknologi besar secara aktif mendiversifikasi pemasok chip AI mereka daripada bergantung sepenuhnya pada penawaran Nvidia.

Pasar langsung mencerminkan pergerakan kompetitif ini. Saham Nvidia turun 2,7% dalam perdagangan setelah jam kerja pada hari Selasa, sementara Alphabet—perusahaan induk Google—naik 2,7%, memanfaatkan optimisme yang berkembang seputar model AI Gemini dan peningkatan kemampuan perangkat kerasnya. Pemasok Asia yang terkait dengan Google juga mendapatkan manfaat, dengan IsuPetasys dari Korea Selatan—penyedia utama papan multilayer—melonjak 18%, dan MediaTek dari Taiwan naik hampir 5%.

Potensi adopsi TPUs Google oleh Meta akan mengikuti trajektori serupa yang sudah dibangun oleh Anthropic. Google mengamankan kesepakatan untuk memasok hingga 1 juta chip ke startup AI tersebut, sebuah tonggak yang dikatakan analis Jay Goldberg dari Seaport sebagai “validasi yang sangat kuat” terhadap teknologi Google. Validasi ini telah menyebar ke seluruh industri, mendorong perusahaan lain untuk mengevaluasi TPUs sebagai alternatif yang sah terhadap GPU Nvidia (GPUs).

Memahami posisi kompetitif memerlukan pemeriksaan bagaimana teknologi ini berbeda. GPU Nvidia berkembang dari aplikasi permainan dan grafis asli mereka dan telah menjadi pilihan utama untuk beban kerja pelatihan AI, menguasai pangsa pasar dominan di seluruh sektor. Sebaliknya, TPUs Google mewakili filosofi desain yang khusus—sirkuit terintegrasi khusus aplikasi (ASICs) yang dibangun dari awal untuk tugas AI dan pembelajaran mesin. Lebih dari satu dekade penyempurnaan melalui penerapan dalam produk dan model Google sendiri seperti Gemini telah memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan perangkat keras dan perangkat lunak secara bersamaan, menciptakan umpan balik yang memperkuat posisi kompetitifnya.

Secara khusus, ekonomi Meta sangat menarik. Perusahaan diperkirakan akan menghabiskan setidaknya $100 miliar dolar AS dalam pengeluaran modal pada tahun 2026, dengan analis di Bloomberg Intelligence memperkirakan bahwa $40–50 miliar dapat dialokasikan untuk kapasitas chip inferensi. Jika Meta melanjutkan adopsi GPU bersamaan dengan pembelian Nvidia yang berkelanjutan, pola pengeluaran ini dapat secara signifikan mempercepat pertumbuhan bisnis infrastruktur Google Cloud.

Analis Bloomberg, Mandeep Singh dan Robert Biggar, memandang negosiasi Meta sebagai bagian dari pergeseran industri yang lebih luas: penyedia AI pihak ketiga semakin memperlakukan Google sebagai pemasok sekunder yang kredibel untuk chip inferensi daripada memandang Nvidia sebagai satu-satunya pilihan mereka. Sentimen ini mencerminkan kepercayaan yang meningkat terhadap kinerja dan keandalan TPU.

Baik Meta maupun Google secara resmi belum mengonfirmasi diskusi kemitraan ini. Namun, eksplorasi Meta terhadap opsi ini—dipadukan dengan komitmennya terhadap investasi infrastruktur AI yang besar—menegaskan bagaimana operator AI terbesar di dunia secara aktif mengelola risiko konsentrasi pemasok chip. Keberhasilan jangka panjang dari strategi TPU Google pada akhirnya akan bergantung pada apakah chip tersebut dapat memberikan kinerja kompetitif dan efisiensi daya secara skala besar, tetapi sambutan awal industri menunjukkan bahwa Google telah berhasil memposisikan dirinya sebagai kekuatan yang sedang naik dalam perlombaan perangkat keras AI yang semakin cepat.