CES 2026
CEO Nvidia Jensen Huang: 'Kami Bukan Lagi Sekadar Perusahaan Chip'

[비즈한국] “Kami dikenal sebagai perusahaan pembuat chip, namun kini Nvidia membangun seluruh sistem. Selain itu, AI bukan lagi sekadar fungsi tunggal, melainkan struktur yang mencakup seluruh tingkatan (full-stack).”

Pada tanggal 5 Januari (waktu setempat), di konferensi Nvidia CES 2026 yang diselenggarakan di Hotel Fontainebleau, Las Vegas, AS, CEO Jensen Huang mendefinisikan kondisi Nvidia saat ini dan masa depan AI dengan pernyataan tersebut. Panggung hari ini merupakan ajang yang menunjukkan dengan jelas bagaimana transformasi Nvidia menjadi perusahaan di era di mana AI telah menjadi sebuah platform. CEO Huang mempertegas pesan bahwa kompetisi di era AI bukan lagi pertarungan menciptakan chip yang lebih cepat, melainkan persoalan tentang siapa yang merancang keseluruhan struktur tempat AI beroperasi.

Industri Komputasi, Sekali Lagi Berdiri di Ambang ‘Transisi Platform’

CEO Jensen Huang memulai pidatonya dengan menjelaskan perubahan dalam industri komputasi menggunakan kata kunci ‘transisi platform’. Seperti aliran dari mainframe ke PC, dari PC ke internet, dan dari internet ke cloud dan seluler, ia mendiagnosis bahwa saat ini kita pun telah mencapai titik balik lainnya.

Hal yang ditekankannya adalah sifat dari transisi kali ini. Ia menekankan bahwa ini bukan sekadar peningkatan performa, melainkan perubahan cara aplikasi dibuat dan dijalankan. Pertama, aplikasi di masa depan akan dibangun di atas AI. Dengan demikian, AI bukan lagi sekadar fitur, melainkan fondasi dari semua layanan. Kedua, cara pengembangan perangkat lunak pun telah berubah. Kita beranjak dari era membuat program dengan menulis kode, menjadi era membuat perangkat lunak dengan melatih data, dan pusatnya pun telah berpindah dari CPU ke GPU.

CEO Huang menjelaskan bahwa perubahan ini menyebabkan infrastruktur komputasi yang sangat besar dan anggaran penelitian dan pengembangan (R&D) perusahaan yang telah dibangun selama 10 tahun terakhir kini disusun ulang agar berpusat pada AI. Ia membuka pembahasan dengan menyatakan bahwa AI kini bukan lagi teknologi untuk industri tertentu, melainkan target investasi utama bagi hampir seluruh industri.

AI, Berevolusi dari ‘Pemberi Jawaban’ menjadi ‘Pekerja’

Di bagian tengah pidatonya, CEO Huang menyebut ‘penalaran’ (reasoning) dan ‘AI agen’ (agentic AI) sebagai inti dari evolusi AI belakangan ini. Ia menjelaskan bahwa AI bukan lagi alat yang memberikan jawaban instan atas pertanyaan, melainkan entitas yang mencari informasi, menggunakan alat, serta merencanakan dan mengeksekusi tugas.

Perubahan ini memperluas cakupan penggunaan AI secara signifikan. Dalam pengembangan perangkat lunak, analisis dokumen, dan penjelajahan data, AI kini bukan sekadar sarana pendukung, tetapi menjadi subjek yang melakukan pekerjaan nyata. Penyebaran model AI sumber terbuka (open-source) semakin mempercepat tren ini.

Pada titik ini, presentasi CEO Huang berlanjut ke ‘AI Fisik’. Ia menjelaskan bahwa panggung AI selanjutnya bukan lagi percakapan di layar, melainkan dunia nyata. Mobil otonom, robot, dan otomatisasi pabrik adalah contoh utamanya. Masalahnya, dunia nyata terlalu kompleks. Hukum fisika yang dianggap masuk akal bagi manusia, seperti gravitasi, gesekan, dan inersia, merupakan area yang belum dipelajari oleh AI.

Solusi yang diajukan CEO Huang adalah simulasi. Ini adalah metode melatih AI dengan terlebih dahulu menciptakan banyak situasi yang mungkin terjadi di dunia nyata dalam ruang virtual. Untuk tujuan ini, ia menjelaskan dibutuhkannya tiga jenis komputer: komputer untuk melatih AI, komputer untuk melakukan penalaran di lapangan, dan komputer simulasi untuk mereplikasi realitas.

Platform digital twin milik Nvidia, ‘Omniverse’, dan model dasar dunia ‘Cosmos’ berperan dalam simulasi tersebut. Strateginya adalah membuat AI mempelajari berbagai situasi pengecualian yang sulit dialami di dunia nyata sebelumnya melalui struktur yang mengubah komputasi menjadi data.

Dalam alur ini, swakemudi disajikan sebagai pasar massal pertama untuk AI Fisik. AI swakemudi yang diluncurkan Nvidia, ‘Alpamayo’, bukan sekadar model untuk mengendalikan kendaraan, melainkan ditujukan untuk menjadi AI yang mampu menjelaskan mengapa keputusan tersebut diambil. Pendekatannya adalah bahwa meskipun tidak semua situasi berkendara dapat dialami sebelumnya, AI dapat merespons dengan memecah situasi menjadi unit-unit logika sederhana untuk melakukan penalaran. Alpamayo dilatih berdasarkan struktur end-to-end yang mempelajari input kamera hingga kemudi, akselerasi, dan pengereman sebagai satu model, dengan menggabungkan data pengemudi manusia dan data sintetis berkendara yang sangat luas yang dihasilkan oleh Cosmos.

Kuncinya adalah tujuan untuk menciptakan ‘swakemudi yang dapat menalar’, yang tidak hanya mengendalikan kendaraan, tetapi juga mampu menjelaskan tindakan yang dipilih, alasannya, hingga lintasan mengemudi. CEO Huang mengungkapkan bahwa mereka telah memastikan keamanan dengan mengoperasikan tumpukan swakemudi berbasis Alpamayo dan tumpukan AV tradisional secara ganda, serta menyatakan bahwa kendaraan Mercedes-Benz yang menggunakan sistem ini telah memperoleh sertifikasi keamanan tingkat tertinggi dan dijadwalkan untuk diproduksi massal serta dirilis per wilayah mulai tahun 2026. Hal ini sangat berarti karena menandai kasus pertama di mana Nvidia tidak hanya menjadi pemasok chip, tetapi juga menghadirkan struktur AI swakemudi yang lengkap ke jalan raya, mencakup model, perangkat lunak, hingga sistem.

Solusi Ledakan Komputasi AI, Melampaui ‘Chip’ menuju ‘Full-Stack’

Di bagian akhir pidato, CEO Huang kembali ke masalah mendasar komputasi. Model AI menjadi lebih besar setiap tahun, dan jumlah token yang dihasilkan selama proses penalaran meningkat secara eksponensial. Di sisi lain, harga token turun dengan cepat. Ini berarti sulit untuk bertahan dalam kompetisi jika efisiensi komputasi tidak ditingkatkan secara dramatis. Pada titik ini, ia menekankan, “Peningkatan performa satu chip saja tidak akan cukup untuk menembus batas ini.”

Arsitektur AI generasi berikutnya dari Nvidia, ‘Vera Rubin’, berangkat dari kesadaran akan masalah ini. Vera (CPU) dan Rubin (GPU) adalah arsitektur sistem AI terintegrasi yang dirancang ulang sebagai satu struktur tunggal, melampaui peningkatan performa GPU individual, dengan menyatukan CPU, GPU, jaringan, memori, penyimpanan, dan keamanan. CEO Huang menyebutnya sebagai ‘desain untuk Pabrik AI (AI Factory)’. Ini adalah arsitektur AI pertama yang memiliki struktur full-stack melampaui sekadar chip tunggal.

Indikator performa menunjukkan perubahan tersebut dengan jelas. Arsitektur Vera Rubin meningkatkan performa pembelajaran model AI sekitar 3,5 kali lipat dan performa penalaran hingga 5 kali lipat dibandingkan generasi sebelumnya, Blackwell. Di sisi lain, biaya pembuatan token turun menjadi sekitar sepersepuluh. CEO Huang menjelaskan bahwa peningkatan performa ini bukan sekadar peningkatan daya komputasi, melainkan hasil dari peningkatan dramatis dalam throughput per daya.

Pesan yang ia tekankan sepanjang pidato tetap konsisten. Esensi dari kompetisi AI berubah dari siapa yang merilis chip lebih cepat menjadi persoalan siapa yang merancang struktur keseluruhan agar AI dapat beroperasi di dunia nyata. AI kini telah menjadi platform, berkembang dari sekadar percakapan di layar menuju jalan raya, pabrik, robot, dan lokasi industri. Dalam perubahan ini, Nvidia mendefinisikan ulang dirinya dari pemasok chip menjadi ‘perusahaan AI full-stack’ yang mencakup sistem, infrastruktur, simulasi, hingga model.