Dari infrastruktur AI, platform chip, AI perusahaan, hingga Bot dan digital twin... Lao Huang menggambarkan sebuah era baru pabrik AI (AI Factory) yang sedang bangkit.
Penulis: Zhang Yaqi
Sumber: Wall Street Journal
Pada 19 Mei 2025, pendiri dan CEO NVIDIA, Jensen Huang, memberikan pidato utama berdurasi dua jam di acara Computex 2025.
Dari infrastruktur AI, platform chip, AI perusahaan, hingga Bot dan kembar digital... Lao Huang menggambarkan sebuah era baru pabrik AI (AI Factory) yang sedang muncul.
Dulu, pusat data melayani aplikasi tradisional; sementara pusat data AI hari ini, tidak lagi sekadar "pusat data", tetapi merupakan pabrik AI (AI Factory): sebuah pabrik cerdas baru yang menggunakan listrik sebagai input dan "Token" sebagai output.
"NVIDIA bukan lagi sekadar perusahaan teknologi, kami sekarang adalah perusahaan infrastruktur AI."
Dia menekankan bahwa ini adalah revolusi infrastruktur ketiga setelah listrik dan internet - infrastruktur cerdas.
Peluncuran Chip Berat: Grace Blackwell GB200 dan Arsitektur NVLink
Jensen Huang memperlihatkan NVLink Spine—sebuah modul interkoneksi inti seberat 70 pon, dengan kabel sepanjang dua mil dan bandwidth 130 TB/s. Ia menyatakan: "Throughput data sistem ini lebih besar daripada seluruh internet!"
GB200 Grace Blackwell chip super chip menggunakan kemasan dual-chip, dan menghubungkan 72 GPU, lebih mirip dengan "chip raksasa virtual". Ini dibangun di atas arsitektur NVLink Spine terbaru, dengan satu node setara dengan kinerja superkomputer Sierra 2018.
Huang Renxun menyatakan:
"Ini bukan server, ini adalah pabrik AI. Anda memberikan energi kepadanya, dan ia akan memberikan Anda Token."
Selain itu, konferensi peluncuran ini juga menyambut peningkatan sistem GB200. Nvidia berencana untuk meluncurkan GB300 pada Q3, chip ini meningkatkan kinerja inferensi sebesar 1,5 kali, meningkatkan memori HBM sebesar 1,5 kali, meningkatkan bandwidth jaringan sebesar 2 kali, dan mempertahankan kompatibilitas fisik dengan generasi sebelumnya, mencapai pendinginan cair 100%.
Arsitektur NVLink Fusion dapat menghubungkan CPU / ASIC / TPU dari vendor lain dengan GPU NVIDIA secara seamless. Teknologi ini menyediakan NVLink Chiplet & antarmuka IP, memungkinkan "infrastruktur semi-kustom" untuk dikombinasikan secara bebas.
Secara sederhana, pelanggan dapat memilih untuk menggunakan CPU mereka dengan chip AI Nvidia, atau menggunakan CPU Nvidia dengan akselerator AI dari penyedia lain.
Ada analisis yang menyatakan bahwa NVLink, sebagai salah satu teknologi kunci Nvidia untuk memastikan dominasi dalam beban kerja AI, mengatasi masalah kecepatan komunikasi antara GPU dan CPU dalam server AI, yang merupakan salah satu hambatan terbesar untuk skalabilitas, dan secara langsung mempengaruhi kinerja puncak dan efisiensi energi. Dibandingkan dengan antarmuka PCIe standar, NVLink menawarkan bandwidth yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah, dengan keuntungan bandwidth hingga 14 kali lipat.
NVLink Fusion memungkinkan Fujitsu dan Qualcomm untuk menggunakan antarmuka ini untuk CPU mereka sendiri, fungsi NVLink terintegrasi di chipset di samping kemasan komputasi. Nvidia juga menarik akselerator silikon kustom dari desainer seperti MediaTek, Marvell, dan Alchip, mendukung jenis akselerator AI kustom lainnya untuk bekerja sama dengan CPU Grace milik Nvidia.
Jensen Huang dengan humor berkata:
"Tentu saja, kamu menggunakan semua yang terbaik dari Nvidia, itu akan membuatku sangat senang. Tapi jika kamu hanya menggunakan sedikit barang dari Nvidia, aku juga akan senang."
Era Superkomputer Pribadi: DGX Spark dan DGX Station
Jensen Huang menyatakan bahwa komputer AI pribadi Project DIGITS, DGX Spark, yang disebutkan sebelumnya di CES, telah sepenuhnya diproduksi dan akan segera diluncurkan dalam beberapa minggu ke depan.
DGX Spark ditujukan untuk para peneliti AI yang ingin memiliki superkomputer mereka sendiri, setiap perusahaan akan menetapkan harga mereka sendiri. Huang Renxun menyatakan: "Setiap orang dapat memiliki satu pada Hari Natal."
"Hari ini, setiap orang dapat memiliki superkomputer AI mereka sendiri, dan... dapat dicolokkan ke soket dapur."
AI Perusahaan yang Direkonstruksi: Dari Perangkat Keras ke Agentic AI
Huang Renxun juga meluncurkan server AI perusahaan RTX Pro: mendukung beban kerja TI tradisional x86, Hypervisor, Windows, dll. Sementara itu, dapat menjalankan agen AI grafis (AI Agents), bahkan permainan Crysis pun dapat dijalankan.
Jensen Huang menyatakan bahwa Agentic AI adalah "karyawan digital" masa depan. Layanan pelanggan digital, manajer pemasaran digital, insinyur digital, dan lainnya akan menjadi bagian dari tenaga kerja perusahaan. Nvidia akan menerapkan dukungan penuh AI Ops dan bekerja sama dengan CrowdStrike, Red Hat, DataRobot, dan lainnya untuk mendorong penerapan AI di perusahaan.
"Kami akan membutuhkan HR baru untuk mengelola karyawan AI ini."
Jensen Huang mengatakan, AI tidak lagi hanya membaca SQL, ia perlu memahami semantik data tidak terstruktur, sistem penyimpanan di masa depan akan dilengkapi GPU untuk pencarian, pengurutan, penyematan, dan pengindeksan.
NVIDIA juga akan menerapkan Nemo + NeMo Retriever + IQ, kerangka kerja pencarian semantik AI sumber terbuka, dan bekerja sama dengan Dell, Hitachi, IBM, NetApp, dan VAST untuk menerapkan platform tingkat perusahaan.
Bot akan menjadi "industri triliun dolar" berikutnya
Jensen Huang menyatakan bahwa mereka sedang mengembangkan sistem robot yang beriringan dengan industri otomotif, menggunakan platform Isaac Groot, yang didorong oleh prosesor baru yang disebut Jetson Thor, dirancang khusus untuk aplikasi robot, yang cocok untuk mulai dari kendaraan otonom hingga sistem manusia-mesin. Sistem operasi Isaac dari NVIDIA mengelola semua pemrosesan jaringan saraf, pemrosesan sensor, dan saluran data, memanfaatkan model pra-latih yang dikembangkan oleh tim robot profesional untuk meningkatkan kemampuan sistem.
"Di era AI, untuk melatih Bot... Anda harus terlebih dahulu menggunakan AI untuk mengajarkan AI."
Jensen Huang juga menyatakan bahwa mereka sedang menerapkan model AI mereka pada mobil otonom, meluncurkan armada secara global bersama Mercedes, menggunakan teknologi mengemudi otonom end-to-end dari NVIDIA, yang dapat terwujud tahun ini.
Dia percaya bahwa Bot akan menjadi industri bernilai triliunan dolar berikutnya, tetapi ini memerlukan banyak usaha. Divisi Bot Nvidia mampu melakukan ini, dan itu hanya karena skalabilitas.
Meluncurkan Mesin AI Fisik Newton
Jensen Huang menyatakan bahwa mereka telah bekerja sama dengan DeepMind dan Penelitian Disney untuk mengembangkan mesin fisika paling canggih di dunia, Newton, yang direncanakan akan dirilis sebagai sumber terbuka pada bulan Juli.
Menurut informasi, Newton sepenuhnya mendukung akselerasi GPU, memiliki diferensiasi tinggi dan kemampuan operasi super real-time, mampu mencapai pembelajaran yang efektif melalui pengalaman. NVIDIA sedang mengintegrasikan mesin fisika ini ke dalam simulator ISAAC milik NVIDIA, integrasi ini memungkinkan kita untuk "menghidupkan" robot-robot ini dengan cara yang nyata.
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Satu artikel untuk memahami pidato ComputeX oleh Lao Huang: Ini bukan peluncuran produk, ini adalah "Seruan Mobilisasi Revolusi Industri AI"
Penulis: Zhang Yaqi
Sumber: Wall Street Journal
Pada 19 Mei 2025, pendiri dan CEO NVIDIA, Jensen Huang, memberikan pidato utama berdurasi dua jam di acara Computex 2025.
Dari infrastruktur AI, platform chip, AI perusahaan, hingga Bot dan kembar digital... Lao Huang menggambarkan sebuah era baru pabrik AI (AI Factory) yang sedang muncul.
Dulu, pusat data melayani aplikasi tradisional; sementara pusat data AI hari ini, tidak lagi sekadar "pusat data", tetapi merupakan pabrik AI (AI Factory): sebuah pabrik cerdas baru yang menggunakan listrik sebagai input dan "Token" sebagai output.
"NVIDIA bukan lagi sekadar perusahaan teknologi, kami sekarang adalah perusahaan infrastruktur AI."
Dia menekankan bahwa ini adalah revolusi infrastruktur ketiga setelah listrik dan internet - infrastruktur cerdas.
Peluncuran Chip Berat: Grace Blackwell GB200 dan Arsitektur NVLink
Jensen Huang memperlihatkan NVLink Spine—sebuah modul interkoneksi inti seberat 70 pon, dengan kabel sepanjang dua mil dan bandwidth 130 TB/s. Ia menyatakan: "Throughput data sistem ini lebih besar daripada seluruh internet!"
GB200 Grace Blackwell chip super chip menggunakan kemasan dual-chip, dan menghubungkan 72 GPU, lebih mirip dengan "chip raksasa virtual". Ini dibangun di atas arsitektur NVLink Spine terbaru, dengan satu node setara dengan kinerja superkomputer Sierra 2018.
Huang Renxun menyatakan:
"Ini bukan server, ini adalah pabrik AI. Anda memberikan energi kepadanya, dan ia akan memberikan Anda Token."
Selain itu, konferensi peluncuran ini juga menyambut peningkatan sistem GB200. Nvidia berencana untuk meluncurkan GB300 pada Q3, chip ini meningkatkan kinerja inferensi sebesar 1,5 kali, meningkatkan memori HBM sebesar 1,5 kali, meningkatkan bandwidth jaringan sebesar 2 kali, dan mempertahankan kompatibilitas fisik dengan generasi sebelumnya, mencapai pendinginan cair 100%.
NVLink Fusion: Ekosistem Keterhubungan Chip Terbuka
Yang paling menarik adalah rencana NVLink Fusion.
Arsitektur NVLink Fusion dapat menghubungkan CPU / ASIC / TPU dari vendor lain dengan GPU NVIDIA secara seamless. Teknologi ini menyediakan NVLink Chiplet & antarmuka IP, memungkinkan "infrastruktur semi-kustom" untuk dikombinasikan secara bebas.
Secara sederhana, pelanggan dapat memilih untuk menggunakan CPU mereka dengan chip AI Nvidia, atau menggunakan CPU Nvidia dengan akselerator AI dari penyedia lain.
Ada analisis yang menyatakan bahwa NVLink, sebagai salah satu teknologi kunci Nvidia untuk memastikan dominasi dalam beban kerja AI, mengatasi masalah kecepatan komunikasi antara GPU dan CPU dalam server AI, yang merupakan salah satu hambatan terbesar untuk skalabilitas, dan secara langsung mempengaruhi kinerja puncak dan efisiensi energi. Dibandingkan dengan antarmuka PCIe standar, NVLink menawarkan bandwidth yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah, dengan keuntungan bandwidth hingga 14 kali lipat.
NVLink Fusion memungkinkan Fujitsu dan Qualcomm untuk menggunakan antarmuka ini untuk CPU mereka sendiri, fungsi NVLink terintegrasi di chipset di samping kemasan komputasi. Nvidia juga menarik akselerator silikon kustom dari desainer seperti MediaTek, Marvell, dan Alchip, mendukung jenis akselerator AI kustom lainnya untuk bekerja sama dengan CPU Grace milik Nvidia.
Jensen Huang dengan humor berkata:
"Tentu saja, kamu menggunakan semua yang terbaik dari Nvidia, itu akan membuatku sangat senang. Tapi jika kamu hanya menggunakan sedikit barang dari Nvidia, aku juga akan senang."
Era Superkomputer Pribadi: DGX Spark dan DGX Station
Jensen Huang menyatakan bahwa komputer AI pribadi Project DIGITS, DGX Spark, yang disebutkan sebelumnya di CES, telah sepenuhnya diproduksi dan akan segera diluncurkan dalam beberapa minggu ke depan.
DGX Spark ditujukan untuk para peneliti AI yang ingin memiliki superkomputer mereka sendiri, setiap perusahaan akan menetapkan harga mereka sendiri. Huang Renxun menyatakan: "Setiap orang dapat memiliki satu pada Hari Natal."
"Hari ini, setiap orang dapat memiliki superkomputer AI mereka sendiri, dan... dapat dicolokkan ke soket dapur."
AI Perusahaan yang Direkonstruksi: Dari Perangkat Keras ke Agentic AI
Huang Renxun juga meluncurkan server AI perusahaan RTX Pro: mendukung beban kerja TI tradisional x86, Hypervisor, Windows, dll. Sementara itu, dapat menjalankan agen AI grafis (AI Agents), bahkan permainan Crysis pun dapat dijalankan.
Jensen Huang menyatakan bahwa Agentic AI adalah "karyawan digital" masa depan. Layanan pelanggan digital, manajer pemasaran digital, insinyur digital, dan lainnya akan menjadi bagian dari tenaga kerja perusahaan. Nvidia akan menerapkan dukungan penuh AI Ops dan bekerja sama dengan CrowdStrike, Red Hat, DataRobot, dan lainnya untuk mendorong penerapan AI di perusahaan.
"Kami akan membutuhkan HR baru untuk mengelola karyawan AI ini."
Arsitektur Penyimpanan AI Baru: NVIDIA AIQ + Nemo + Frontend Penyimpanan GPU
Jensen Huang mengatakan, AI tidak lagi hanya membaca SQL, ia perlu memahami semantik data tidak terstruktur, sistem penyimpanan di masa depan akan dilengkapi GPU untuk pencarian, pengurutan, penyematan, dan pengindeksan.
NVIDIA juga akan menerapkan Nemo + NeMo Retriever + IQ, kerangka kerja pencarian semantik AI sumber terbuka, dan bekerja sama dengan Dell, Hitachi, IBM, NetApp, dan VAST untuk menerapkan platform tingkat perusahaan.
Bot akan menjadi "industri triliun dolar" berikutnya
Jensen Huang menyatakan bahwa mereka sedang mengembangkan sistem robot yang beriringan dengan industri otomotif, menggunakan platform Isaac Groot, yang didorong oleh prosesor baru yang disebut Jetson Thor, dirancang khusus untuk aplikasi robot, yang cocok untuk mulai dari kendaraan otonom hingga sistem manusia-mesin. Sistem operasi Isaac dari NVIDIA mengelola semua pemrosesan jaringan saraf, pemrosesan sensor, dan saluran data, memanfaatkan model pra-latih yang dikembangkan oleh tim robot profesional untuk meningkatkan kemampuan sistem.
"Di era AI, untuk melatih Bot... Anda harus terlebih dahulu menggunakan AI untuk mengajarkan AI."
Jensen Huang juga menyatakan bahwa mereka sedang menerapkan model AI mereka pada mobil otonom, meluncurkan armada secara global bersama Mercedes, menggunakan teknologi mengemudi otonom end-to-end dari NVIDIA, yang dapat terwujud tahun ini.
Dia percaya bahwa Bot akan menjadi industri bernilai triliunan dolar berikutnya, tetapi ini memerlukan banyak usaha. Divisi Bot Nvidia mampu melakukan ini, dan itu hanya karena skalabilitas.
Meluncurkan Mesin AI Fisik Newton
Jensen Huang menyatakan bahwa mereka telah bekerja sama dengan DeepMind dan Penelitian Disney untuk mengembangkan mesin fisika paling canggih di dunia, Newton, yang direncanakan akan dirilis sebagai sumber terbuka pada bulan Juli.
Menurut informasi, Newton sepenuhnya mendukung akselerasi GPU, memiliki diferensiasi tinggi dan kemampuan operasi super real-time, mampu mencapai pembelajaran yang efektif melalui pengalaman. NVIDIA sedang mengintegrasikan mesin fisika ini ke dalam simulator ISAAC milik NVIDIA, integrasi ini memungkinkan kita untuk "menghidupkan" robot-robot ini dengan cara yang nyata.