(Business Lounge Journal – Global News)
Peningkatan dramatis DeepSeek mengungkap risiko terbesar yang dihadapi Nvidia: permintaan yang tinggi terhadap chip canggihnya dapat berkurang. Keberhasilan Nvidia sebagai dealer senjata komputasional untuk ledakan kecerdasan buatan telah menjadikannya target bagi sejumlah pesaing yang berusaha mengurangi dominasinya. Daftar tersebut mencakup pembuat chip dan pelanggan lain yang mengembangkan chip AI mereka sendiri untuk mengurangi pengeluaran mereka. Namun, hanya sedikit di dunia teknologi yang melihat model AI Tiongkok yang gesit sebagai risiko bagi bisnis Nvidia, meskipun dampak akhirnya tidak jelas.
Nvidia mungkin merupakan penerima manfaat terbesar dari ledakan AI dengan laba melebihi $63 miliar dalam empat kuartal terakhir. Sahamnya telah melonjak delapan kali lipat sejak akhir tahun 2022. Dengan munculnya kegembiraan seputar DeepSeek, saham Nvidia anjlok sekitar 17% pada hari Senin. Saham tersebut stabil pada hari Selasa, ditutup naik 8,9% menjadi $128,99. Nvidia menilai goncangan dari DeepSeek secara positif. Dalam sebuah pernyataan pada hari Senin minggu lalu, disebutkan bahwa kemajuan DeepSeek merupakan ilustrasi yang sangat baik tentang cara-cara baru dalam mengoperasikan model AI. Melakukan pekerjaan menyajikan model AI tersebut kepada pengguna—sebuah proses yang disebut “inferensi”—memerlukan sejumlah besar chip Nvidia, katanya.
Kekhawatiran bagi para investor adalah bahwa cara DeepSeek yang lebih efisien dalam mengembangkan AI dapat menjungkirbalikkan status quo di mana model AI yang paling canggih memerlukan jumlah chip AI Nvidia yang paling banyak untuk dilatih. Pengembangan AI sejauh ini telah menyebabkan permintaan yang tak terpuaskan dan kekurangan pasokan untuk chip-chipnya yang paling canggih karena perusahaan teknologi besar menggelontorkan uang tunai ke pusat-pusat data AI. Beberapa pelanggan terbesarnya, termasuk Amazon.com, Google milik Alphabet, dan Microsoft, juga telah mengembangkan desain chip internal mereka sendiri untuk mendukung platform AI mereka. Para pesaing Intel dan Advanced Micro Devices mendorong chip khusus AI mereka sendiri untuk menantang Nvidia. Model AI berbiaya rendah DeepSeek konon dilatih dengan chip Nvidia yang jauh lebih sedikit. Kekhawatiran tentang kemajuannya bergema di Wall Street dan di Washington, di mana hal itu dipandang sebagai ancaman bagi keunggulan teknologi AS atas Tiongkok.
DeepSeek dapat diterjemahkan menjadi pengawasan baru atas penjualan chip AI Nvidia ke Tiongkok. AS dalam beberapa tahun terakhir telah memperketat pembatasan pengiriman chip ke Tiongkok, yang bertujuan untuk membatasi pengembangan perangkat AI paling canggih oleh pesaingnya. Nvidia menanggapi dengan memproduksi chip yang kurang bertenaga untuk pasar Tiongkok yang memenuhi pembatasan Washington, beberapa di antaranya menurut DeepSeek digunakan untuk mengembangkan model “R1” terbarunya. Analis Morgan Stanley memperkirakan pada hari Selasa bahwa Nvidia menjual lebih dari $10 miliar chip khusus Tiongkok selama 12 bulan terakhir dan menyebut kontrol ekspor yang lebih ketat sebagai salah satu konsekuensi potensial dari kemunculan DeepSeek.
Namun, kontrol sebelumnya tidak menghalangi Tiongkok untuk memproduksi model AI, kata mereka, dan lebih banyak kontrol dapat lebih memacu pengembangan chip Tiongkok. Beberapa eksekutif industri chip percaya bahwa kemajuan DeepSeek dapat berakhir menjadi lebih banyak manfaat daripada kutukan bagi Nvidia karena industri AI mengadopsi pendekatan yang lebih efisien. Jonathan Ross, kepala eksekutif perusahaan rintisan chip AI Groq, mengatakan bahwa ketika mengoperasikan model dengan biaya lebih rendah, kemampuan AI yang lebih besar akan ditingkatkan. “Jika biaya inferensi terlalu tinggi, orang tidak akan menggunakannya sebanyak itu,” katanya, tetapi penggunaan yang lebih tinggi mendorong pengembang untuk berinvestasi dalam pelatihan model yang lebih baik. “Jadi ada siklus yang baik antara pelatihan dan inferensi.” Orang dalam industri teknologi juga mengutip paradoks Jevons, gagasan dalam ekonomi bahwa kemajuan teknologi yang membuat sumber daya lebih efisien untuk digunakan sering kali menyebabkan konsumsi sumber daya tersebut lebih besar. “Ada permintaan laten untuk kemampuan AI di sejumlah domain tetapi tugas-tugas tersebut tidak sepadan dengan biaya inferensi yang dibebankan oleh lab AI terkemuka,” kata Akash Bajwa, seorang kepala di Earlybird Venture Capital di London. Harga yang lebih rendah dari DeepSeek dapat membantu mewujudkan permintaan itu, katanya.
Cara kerja model DeepSeek mungkin juga menunjukkan kebutuhan berkelanjutan akan sejumlah besar chip Nvidia, kata para analis. Model R1 perusahaan tersebut menggunakan trik rekayasa yang memerlukan daya komputasi yang signifikan karena menghasilkan jawaban multi langkah untuk pertanyaan pengguna. Nvidia mengatakan dalam sebuah pernyataan bahwa kemajuan DeepSeek adalah ilustrasi yang sangat baik dari hal ini, menggarisbawahi bahwa inferensi memerlukan sejumlah besar chipnya. Ada juga skeptisisme seputar klaim DeepSeek, dan beberapa pemimpin industri AI AS mengatakan peneliti Tiongkok mungkin telah menimbun chip Nvidia terdepan sebelum pembatasan AS, atau menggunakan solusi seperti mengakses daya komputasi yang mendukung Nvidia dari negara-negara di luar AS dan Tiongkok.
Pemerintahan Biden di hari-hari terakhirnya menerapkan aturan baru untuk mengatasi blind spot tersebut. Sementara itu, AI telah mulai mengalihkan fokus dari pelatihan model besar ke penerapannya untuk digunakan: Nvidia mengatakan tahun lalu bahwa lebih dari 40% pendapatan pusat datanya berasal dari inferensi. Agar dapat menyajikan model AI populer dengan lancar kepada basis pengguna di seluruh dunia—sesuatu yang sulit dilakukan DeepSeek saat aplikasinya meroket ke puncak tangga lagu—diperlukan banyak daya komputasi tersendiri.