Intel dan Nvidia Memulai Pertempuran Global Baru
Jum'at, 19 Juni 2026 - 18:19 WIB
loading...
Intel dan Nvidia Memulai Pertempuran Global Baru. Foto/ Dok SindoNews
A
A
A
BEIJING - Di Computex 2026, kisah baru yang diceritakan oleh pendiri Nvidia, Jensen Huang, tidak lagi hanya berputar di sekitar GPU.
Nvidia telah mengumumkan masuknya mereka ke pasar prosesor PC dengan RTX Spark. Diperkirakan akan diluncurkan pada musim gugur ini, lini chip baru ini akan bersaing langsung dengan Intel dan AMD.
Tak lama kemudian, Intel merespons dengan meluncurkan CPU pusat data Xeon 6+ 288-core, yang dibangun di atas proses 18A, dan GPU pusat data Crescent Island dengan VRAM 160 GB dan pendingin udara.
Sejak gelombang AI meledak, unit pemrosesan grafis (GPU) Nvidia telah menjadi fokus terbesar dunia teknologi terkait infrastruktur AI.
Namun, kali ini yang menarik perhatian dunia teknologi adalah Vera – lini CPU pusat data pertama yang dikembangkan sendiri oleh Nvidia, yang telah resmi diluncurkan.
CPU kustom pertama Nvidia yang dirancang khusus untuk mengatur AI Agentik, panggilan alat, dan manajemen konteks jangka panjang. Foto: Nvidia.
Berdiri di atas panggung, Jensen Huang mengumumkan, "Ini adalah pertama kalinya dalam 40 tahun lini produk PC didesain ulang sepenuhnya."
Di antara para hadirin, duduk para eksekutif senior global dari Microsoft, Dell, HP, Lenovo, dan Asus – perusahaan-perusahaan yang akan meluncurkan laptop yang dilengkapi dengan chip Nvidia RTX Spark pada musim gugur ini.
Sebagai raksasa GPU global, Nvidia tampaknya secara langsung menantang dominasi Intel di pasar CPU dan PC. Sebaliknya, Intel, raksasa CPUdunia, juga mengincar pangsa pasar komputasi AI milik Nvidia.
Langkah terbaru dari kedua raksasa ini langsung menjerumuskan pasar pusat data ke dalam kekacauan. Mengapa kedua raksasa ini memutuskan untuk melancarkan serangan langsung ke "wilayah kekuasaan" masing-masing?
Faktanya, di masa lalu, lebih dari 10 tahun yang lalu, Nvidia gagal dalam upayanya mengembangkan chip untuk perangkat seluler dan PC. Pada tahun 2011, perusahaan tersebut mengumumkan Project Denver di CES, menandai langkah publik pertama Jensen Huang ke bidang ini.
Pada tahun 2012, Microsoft meluncurkan Surface RT, yang dilengkapi dengan chip Nvidia Tegra 3, diikuti oleh Surface 2 dengan Tegra 4 pada tahun 2013. Ini adalah upaya pertama untuk membawa arsitektur SoC ARM Nvidia ke dalam ekosistem PC Windows.
Intel merespons dengan CPU pusat data Xeon 6+ 288-core, yang dibangun di atas proses 18A. Foto:Intel.
Namun, karena ekosistem Windows RT yang belum matang dan kompatibilitas aplikasi yang buruk, Nvidia akhirnya harus menerima kekalahan.
Sementara itu, CPU Intel (terutama arsitektur x86) tetap menjadi fondasi semua sistem komputasi hingga saat ini.
Ekosistem x86 telah terbukti tangguh selama beberapa dekade, menyediakan basis pelanggan yang besar dan sejumlah besar perangkat lunak perusahaan yang dioptimalkan untuk jajaran Xeon—keunggulan yang tidak dapat ditiru oleh AMD atau Nvidia dalam semalam.
Sebaliknya, setelah kembali ke pasar PC, raksasa GPU ini diperkirakan akan meraih kesuksesan besar berkat sumber daya yang dimilikinya.QQmengidentifikasi tiga alasan mengapa Nvidia harus kembali ke segmen PC.
Pertama, pasar GPU tampaknya telah mencapai puncaknya. Nvidia saat ini menguasai lebih dari 80% pangsa pasar GPU global dan lebih dari 90% pangsa pasar chip pelatihan AI.
Meskipun angka-angka ini menunjukkan kekuatan absolut, "batas atas" jelas terlihat. Ini berarti Nvidia tidak lagi memiliki banyak ruang untuk berkembang di bidang ini.
Selanjutnya, AI pada PC adalah gerbang baru yang sepenuhnya berbeda. Logika PC tradisional adalah CPU sebagai prosesor dual-core utama, GPU sebagai prosesor dual-core sekunder, dengan semua perangkat lunak dirancang untuk x86 dan CPU menangani koordinasi.
Intel mendefinisikan ekosistem ini, sementara Nvidia sebelumnya hanya dikenal sebagai "kartu grafis berperforma tinggi".
Namun, mengintegrasikan AI ke dalam PC akan menjadi cerita yang berbeda. Komputer kemudian akan menjadi perangkat yang menjalankan AI secara lokal, dan di situlah kekuatan komputasi paralel GPU menjadi kunci.
Nvidia memiliki ekosistem CUDA, teknologi GPU paling canggih dan juga perangkat yang paling dikenal oleh para pemrogram AI. Para pemrogram tidak perlu membangun ekosistem dari awal; mereka cukup mengemas kemampuan AI yang sudah ada ke dalam bentuk yang sesuai untuk PC.
Terakhir, ada pelajaran dari Apple M-Series. Apple telah membuktikan bahwa memiliki kekuatan untuk menentukan perangkat keras dan perangkat lunak menciptakan pengalaman yang tidak dapat ditiru oleh para pesaing.
Nvidia mengikuti model ini dengan tiga jajaran PC, laptop, dan workstation yang kompatibel dengan Windows, CUDA, dan Tensor Core.
Menurut Nvidia, Microsoft akan mendesain ulang antarmuka taskbar Windows untuk optimasi. Sementara itu, ratusan pengembang perangkat lunak dan game telah setuju untuk mengimplementasikan varian kustom baru dengan arsitektur ARM, sedangkan Adobe sedang "merombak" Photoshop dan Premiere dari awal agar kompatibel dengan RTX Spark.
Pasar chip pusat data pada tahun 2026 menghadirkan gambaran yang belum pernah terjadi sebelumnya. Nvidia bertransformasi dari pemain dominan GPU menjadi penyedia platform komputasi tingkat sistem, sebuah ambisi yang telah ditunjukkan melalui CPU RTX Spark dan Vera.
Intel juga melakukan serangan balik secara agresif dengan Xeon 6+ dan Crescent Island, berupaya mencapai terobosan dalam arsitektur dan proses.
Agar tidak kalah saing dengan dua pesaing langsungnya, AMD terus membuat kemajuan yang stabil baik di bidang CPU maupun GPU, menggunakan ekosistem Helios dan ROCm untuk menciptakan jalur baru dibandingkan dengan Intel dan Nvidia.
Ini adalah pertarungan untuk menentukan dominasiekonomidigital selama dekade berikutnya. Siapa pun yang menguasai infrastruktur komputasi di era agen AI akan menduduki posisi sentral di era komputasi selanjutnya.
Namun, variabel-variabel tersebut tetap ada. Inflasi chip mendorong kenaikan biaya di seluruh industri, dan ketegangan rantai pasokan kemungkinan tidak akan mereda dalam jangka pendek.
Persaingan arsitektur antara Arm dan x86 masih jauh dari selesai, diperparah oleh perubahan kebijakan dan kebangkitan produsen chip domestik Tiongkok.
Nvidia telah mengumumkan masuknya mereka ke pasar prosesor PC dengan RTX Spark. Diperkirakan akan diluncurkan pada musim gugur ini, lini chip baru ini akan bersaing langsung dengan Intel dan AMD.
Tak lama kemudian, Intel merespons dengan meluncurkan CPU pusat data Xeon 6+ 288-core, yang dibangun di atas proses 18A, dan GPU pusat data Crescent Island dengan VRAM 160 GB dan pendingin udara.
Sejak gelombang AI meledak, unit pemrosesan grafis (GPU) Nvidia telah menjadi fokus terbesar dunia teknologi terkait infrastruktur AI.
Namun, kali ini yang menarik perhatian dunia teknologi adalah Vera – lini CPU pusat data pertama yang dikembangkan sendiri oleh Nvidia, yang telah resmi diluncurkan.
CPU kustom pertama Nvidia yang dirancang khusus untuk mengatur AI Agentik, panggilan alat, dan manajemen konteks jangka panjang. Foto: Nvidia.
Berdiri di atas panggung, Jensen Huang mengumumkan, "Ini adalah pertama kalinya dalam 40 tahun lini produk PC didesain ulang sepenuhnya."
Di antara para hadirin, duduk para eksekutif senior global dari Microsoft, Dell, HP, Lenovo, dan Asus – perusahaan-perusahaan yang akan meluncurkan laptop yang dilengkapi dengan chip Nvidia RTX Spark pada musim gugur ini.
Sebagai raksasa GPU global, Nvidia tampaknya secara langsung menantang dominasi Intel di pasar CPU dan PC. Sebaliknya, Intel, raksasa CPUdunia, juga mengincar pangsa pasar komputasi AI milik Nvidia.
Langkah terbaru dari kedua raksasa ini langsung menjerumuskan pasar pusat data ke dalam kekacauan. Mengapa kedua raksasa ini memutuskan untuk melancarkan serangan langsung ke "wilayah kekuasaan" masing-masing?
Faktanya, di masa lalu, lebih dari 10 tahun yang lalu, Nvidia gagal dalam upayanya mengembangkan chip untuk perangkat seluler dan PC. Pada tahun 2011, perusahaan tersebut mengumumkan Project Denver di CES, menandai langkah publik pertama Jensen Huang ke bidang ini.
Pada tahun 2012, Microsoft meluncurkan Surface RT, yang dilengkapi dengan chip Nvidia Tegra 3, diikuti oleh Surface 2 dengan Tegra 4 pada tahun 2013. Ini adalah upaya pertama untuk membawa arsitektur SoC ARM Nvidia ke dalam ekosistem PC Windows.
Intel merespons dengan CPU pusat data Xeon 6+ 288-core, yang dibangun di atas proses 18A. Foto:Intel.
Namun, karena ekosistem Windows RT yang belum matang dan kompatibilitas aplikasi yang buruk, Nvidia akhirnya harus menerima kekalahan.
Sementara itu, CPU Intel (terutama arsitektur x86) tetap menjadi fondasi semua sistem komputasi hingga saat ini.
Ekosistem x86 telah terbukti tangguh selama beberapa dekade, menyediakan basis pelanggan yang besar dan sejumlah besar perangkat lunak perusahaan yang dioptimalkan untuk jajaran Xeon—keunggulan yang tidak dapat ditiru oleh AMD atau Nvidia dalam semalam.
Sebaliknya, setelah kembali ke pasar PC, raksasa GPU ini diperkirakan akan meraih kesuksesan besar berkat sumber daya yang dimilikinya.QQmengidentifikasi tiga alasan mengapa Nvidia harus kembali ke segmen PC.
Pertama, pasar GPU tampaknya telah mencapai puncaknya. Nvidia saat ini menguasai lebih dari 80% pangsa pasar GPU global dan lebih dari 90% pangsa pasar chip pelatihan AI.
Meskipun angka-angka ini menunjukkan kekuatan absolut, "batas atas" jelas terlihat. Ini berarti Nvidia tidak lagi memiliki banyak ruang untuk berkembang di bidang ini.
Selanjutnya, AI pada PC adalah gerbang baru yang sepenuhnya berbeda. Logika PC tradisional adalah CPU sebagai prosesor dual-core utama, GPU sebagai prosesor dual-core sekunder, dengan semua perangkat lunak dirancang untuk x86 dan CPU menangani koordinasi.
Intel mendefinisikan ekosistem ini, sementara Nvidia sebelumnya hanya dikenal sebagai "kartu grafis berperforma tinggi".
Namun, mengintegrasikan AI ke dalam PC akan menjadi cerita yang berbeda. Komputer kemudian akan menjadi perangkat yang menjalankan AI secara lokal, dan di situlah kekuatan komputasi paralel GPU menjadi kunci.
Nvidia memiliki ekosistem CUDA, teknologi GPU paling canggih dan juga perangkat yang paling dikenal oleh para pemrogram AI. Para pemrogram tidak perlu membangun ekosistem dari awal; mereka cukup mengemas kemampuan AI yang sudah ada ke dalam bentuk yang sesuai untuk PC.
Terakhir, ada pelajaran dari Apple M-Series. Apple telah membuktikan bahwa memiliki kekuatan untuk menentukan perangkat keras dan perangkat lunak menciptakan pengalaman yang tidak dapat ditiru oleh para pesaing.
Nvidia mengikuti model ini dengan tiga jajaran PC, laptop, dan workstation yang kompatibel dengan Windows, CUDA, dan Tensor Core.
Menurut Nvidia, Microsoft akan mendesain ulang antarmuka taskbar Windows untuk optimasi. Sementara itu, ratusan pengembang perangkat lunak dan game telah setuju untuk mengimplementasikan varian kustom baru dengan arsitektur ARM, sedangkan Adobe sedang "merombak" Photoshop dan Premiere dari awal agar kompatibel dengan RTX Spark.
Pasar chip pusat data pada tahun 2026 menghadirkan gambaran yang belum pernah terjadi sebelumnya. Nvidia bertransformasi dari pemain dominan GPU menjadi penyedia platform komputasi tingkat sistem, sebuah ambisi yang telah ditunjukkan melalui CPU RTX Spark dan Vera.
Intel juga melakukan serangan balik secara agresif dengan Xeon 6+ dan Crescent Island, berupaya mencapai terobosan dalam arsitektur dan proses.
Agar tidak kalah saing dengan dua pesaing langsungnya, AMD terus membuat kemajuan yang stabil baik di bidang CPU maupun GPU, menggunakan ekosistem Helios dan ROCm untuk menciptakan jalur baru dibandingkan dengan Intel dan Nvidia.
Ini adalah pertarungan untuk menentukan dominasiekonomidigital selama dekade berikutnya. Siapa pun yang menguasai infrastruktur komputasi di era agen AI akan menduduki posisi sentral di era komputasi selanjutnya.
Namun, variabel-variabel tersebut tetap ada. Inflasi chip mendorong kenaikan biaya di seluruh industri, dan ketegangan rantai pasokan kemungkinan tidak akan mereda dalam jangka pendek.
Persaingan arsitektur antara Arm dan x86 masih jauh dari selesai, diperparah oleh perubahan kebijakan dan kebangkitan produsen chip domestik Tiongkok.
(wbs)
Lihat Juga :
