(Business Lounge – Global News) Amazon kini melangkah agresif ke ranah chip AI dengan meluncurkan generasi terbaru dari chip kustomnya, Trainium3. Chip ini dirancang untuk pusat data dan beban kerja pelatihan model kecerdasan buatan besar, dan menarik perhatian banyak pelaku industri. Keputusan Amazon untuk menjual Trainium3 ke pelanggan eksternal menunjukkan ambisi perusahaan untuk menjauh dari ketergantungan pada hardware pihak ketiga — termasuk GPU mahal dari Nvidia — serta membangun tumpukan infrastruktur AI miliknya sendiri. Dengan demikian, Amazon tidak lagi sekadar menjadi penyedia layanan cloud, melainkan juga penyedia infrastruktur inti AI, sebuah posisi strategis di tengah ledakan adopsi AI global.
Dari segi teknis dan biaya, Trainium3 menawarkan proposisi menarik. Server-AI baru bertenaga chip ini diklaim memiliki rasio harga-kinerja yang kompetitif — memungkinkan pelatihan dan inferensi model AI besar dengan biaya lebih efisien. Bagi banyak perusahaan dan startup yang ingin menjalankan model besar tanpa harus menanggung biaya GPU tinggi, pilihan chip kustom ini bisa menghemat biaya operasional secara signifikan. Selain itu, efisiensi energi dan optimasi beban kerja yang dirancang khusus membuat Trainium menjadi alternatif menarik bagi mereka yang fokus pada skala dan biaya. Dan dalam ekosistem cloud yang dikuasai Amazon, integrasi hardware-software-end-to-end menjadi keunggulan tersendiri yang sulit disaingi.
Namun, keberhasilan chip kustom Amazon tidak otomatis melumpuhkan posisi Nvidia. Banyak startup serta perusahaan pengguna GPU melaporkan bahwa dalam beberapa beban kerja — terutama yang memerlukan fleksibilitas tinggi, kompatibilitas luas, atau model AI sangat kompleks — GPU Nvidia masih unggul. Beberapa pengguna melaporkan bahwa chip Amazon “kurang kompetitif” dibanding GPU dalam hal latensi dan kecepatan tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun chip kustom bisa efisien dalam kondisi tertentu, mereka belum menggantikan secara keseluruhan fungsi GPU umum, terutama pada aplikasi dengan kebutuhan khusus atau intensif.
Persaingan ini membuka dinamika baru di industri hardware AI. Nvidia kemungkinan harus memperkuat keunggulan arsitektur, ekosistem software, dan inovasi untuk mempertahankan pangsa pasar. Sementara itu, Amazon dan penyedia layanan cloud lain — serta perusahaan besar teknologi — bisa memanfaatkan fleksibilitas yang ditawarkan chip kustom untuk menekan biaya dan memperluas adopsi AI secara lebih masif. Dalam skenario jangka panjang, kombinasi antara penyedia cloud, hardware in-house, dan layanan AI end-to-end bisa merevolusi cara perusahaan menggunakan dan mengembangkan AI — membuat akses ke komputasi besar tidak hanya milik raksasa teknologi saja, tetapi juga startup dan institusi dengan anggaran lebih terbatas.
Munculnya chip seperti Trainium3 mengubah lanskap persaingan hardware AI. Bukan lagi soal siapa memiliki GPU terkuat saja, melainkan siapa bisa menawarkan kombinasi terbaik: performa, efisiensi biaya, integrasi, dan fleksibilitas. Bagi Amazon, ini bisa menjadi langkah kunci untuk mendominasi infrastruktur cloud-AI global; bagi Nvidia, ini peringatan bahwa dominasi tidak abadi — dan inovasi terus diperlukan.