Berita

Kurangi Ketergantungan pada Nvidia dan Huawei, DeepSeek Kembangkan Chip AI Sendiri

122
×

Kurangi Ketergantungan pada Nvidia dan Huawei, DeepSeek Kembangkan Chip AI Sendiri

Sebarkan artikel ini
tak-mau-bergantung-huawei-nvidia,-deepseek-bikin-chip-ai-sendiri
tak mau bergantung huawei nvidia, deepseek bikin chip ai sendiri

Jakarta – Perusahaan rintisan kecerdasan buatan (AI) asal China, DeepSeek, dikabarkan tengah menginisiasi pengembangan chip AI secara mandiri. Langkah ini diambil sebagai upaya strategis untuk mengurangi ketergantungan perusahaan terhadap pasokan perangkat keras dari Nvidia maupun Huawei yang selama ini menopang operasional model AI mereka.

Tiga pihak yang mengetahui rencana tersebut mengungkapkan bahwa pengembangan chip tersebut dikhususkan untuk proses inference.

Proses ini merupakan tahapan komputasi saat model AI yang telah terlatih menghasilkan respons atau jawaban bagi pengguna, bukan untuk melatih model baru, jelas mereka.

Jika proyek ini berjalan sukses, langkah DeepSeek masuk ke sektor semikonduktor akan menjadi pergeseran strategi yang signifikan. Hal tersebut diprediksi dapat meningkatkan tensi persaingan di pasar teknologi domestik China serta menantang dominasi Huawei.

DeepSeek sendiri mencuri perhatian global dalam satu tahun terakhir melalui peluncuran dua model AI yang dikenal sangat efisien. Inovasi tersebut bahkan sempat mengejutkan berbagai pihak di Washington dan Silicon Valley. Perusahaan yang berbasis di Hangzhou ini sebelumnya lebih memprioritaskan pengembangan inovasi model AI dibandingkan fokus pada sisi komersialisasi teknologi.

Saat ini, Huawei menjadi pemasok kunci chip AI bagi DeepSeek dan sejumlah raksasa teknologi China lainnya. Meskipun performa chip Huawei dinilai masih di bawah teknologi tercanggih Nvidia, sanksi blokade ekspor dari Amerika Serikat justru menjadi keuntungan bagi mereka. Huawei kini berhasil menguasai hampir separuh pasar chip AI domestik China yang bernilai US$50 miliar.

Namun, posisi dominan Huawei mulai mendapatkan tantangan. Kompetitor lokal lainnya, seperti Baidu dan Alibaba, kini juga tengah bergerak mengembangkan chip AI mandiri untuk mengamankan pangsa pasar masing-masing.

Proyek pengembangan chip di perusahaan milik Liang Wenfeng tersebut saat ini masih dalam tahap awal. Sejak setahun lalu, DeepSeek dilaporkan telah menjajaki diskusi dengan sejumlah produsen memori serta perusahaan desain chip untuk mencari mitra eksternal.

Selain itu, perusahaan ini secara agresif mulai merekrut personel insinyur desain chip dalam beberapa bulan terakhir. Proses rekrutmen tersebut dilakukan secara tertutup tanpa adanya pengumuman lowongan kerja di platform publik.

Melalui pengembangan chip mandiri, DeepSeek mengikuti jejak para pengembang AI global yang berupaya mengambil kendali penuh atas infrastruktur perangkat keras mereka. Langkah ini sekaligus bertujuan memangkas ketergantungan pada Nvidia.

Strategi serupa juga telah dilakukan oleh OpenAI yang bulan lalu memperkenalkan Jalapeno, sebuah chip inference khusus hasil kolaborasi dengan Broadcom. Adapun Anthropic dikabarkan tengah mempertimbangkan untuk menempuh langkah serupa.

Bagi DeepSeek, upaya ini memiliki dimensi strategis yang krusial. Aturan kontrol ekspor dari Amerika Serikat telah menutup akses perusahaan China terhadap chip tercanggih Nvidia, sementara pemerintah Beijing terus mendorong korporasi teknologi dalam negeri untuk menciptakan solusi alternatif.

Sebelumnya, DeepSeek mengandalkan kombinasi chip dari Nvidia dan Huawei. Model dasar yang menyokong R1, sebuah model penalaran berbiaya murah yang sempat mengguncang saham teknologi AS pada Januari 2025, diketahui dilatih menggunakan Nvidia H800. Chip tersebut merupakan prosesor yang awalnya dirancang khusus untuk pasar China sebelum akhirnya dilarang oleh Washington pada akhir 2023.

Sejak saat itu, DeepSeek semakin mengintensifkan penggunaan produk Huawei. Pada April lalu, perusahaan merilis model V4 yang telah dioptimalkan untuk chip Huawei Ascend, di mana pihak Huawei juga telah mengonfirmasi bahwa prosesor mereka digunakan dalam proses pelatihan V4-Flash.