Technologue.id, Jakarta - Nvidia sering kali dianggap sebagai pilihan terbaik dalam pasar chip kecerdasan buatan (AI) dan graphics processing unit (GPU). Teknologi mereka, seperti platform Nvidia CUDA dan Nvidia TensorRT, telah mendukung perkembangan aplikasi AI dari mulai pelatihan hingga inferensi.
Laporan terbaru CB Insights menunjukkan bahwa Nvidia menguasai sekitar 95% pasar GPU untuk pembelajaran mesin. Selain itu, bisnis AI mereka menghasilkan pendapatan sekitar $15 miliar (£12 miliar) tahun lalu, melampaui game sebagai sumber pendapatan utama mereka dengan pertumbuhan sekitar 40%.
Menanggapi melonjaknya permintaan, perusahaan mengumumkan peningkatan produksi chip untuk memenuhi kebutuhan pasar. Sementara chip AI mereka, juga dijual dalam sistem pusat data, masing-masing dihargai sekitar $ 10.000 (£ 8.000), versi terbaru dan paling kuat memerintahkan biaya yang lebih tinggi.
Lantas, mengapa Nvidia menjadi tokoh sentral dalam revolusi AI? Berikut pendekatan Nvidia dalam menggabungkan grafik komputer, fisika, dan AI yang membedakannya dari perusahaan teknologi lainnya:
Pemimpin dalam GPU
Nvidia telah lama menjadi pemimpin pasar dalam desain dan produksi GPU, yang merupakan komponen kunci dalam komputasi AI dan grafis yang intensif. GPU Nvidia, seperti seri GeForce dan Quadro, terkenal akan kinerja tinggi dan efisiensi dalam pengolahan paralel yang diperlukan untuk AI.
Baca Juga:
Sederet Inovasi yang Dikembangkan Nvidia, GPU hingga Ray Tracing
Fokus pada platform terpadu
Meskipun perusahaan lain mungkin mencoba bidang ini secara terpisah, Nvidia memprioritaskan platform terpadu. GPU mereka dirancang khusus untuk menangani, tidak hanya rendering grafis tetapi juga simulasi fisika kompleks dan komputasi AI. Hal ini memungkinkan integrasi teknologi ini dengan lebih lancar dan efisien.
Dukungan Ekosistem
Nvidia tidak hanya menyediakan hardware, tetapi juga mendukung ekosistem luas pengembang dan peneliti AI dengan perangkat lunak, SDK (Software Development Kit), dan alat bantu lainnya. Hal ini memudahkan integrasi dan pengembangan aplikasi AI menggunakan teknologi Nvidia.
Teknologi RTX
Contoh utamanya adalah teknologi RTX Nvidia, yang menggabungkan penelusuran ray tracing secara real-time (teknik simulasi pencahayaan) dengan AI untuk menciptakan grafik yang sangat realistis dan imersif dalam game dan aplikasi lainnya. Hal ini tidak akan mungkin terjadi tanpa landasan perangkat keras yang kuat dan perangkat lunak yang dirancang untuk bekerja sama.
Baca Juga:
Sejarah Berdirinya NVIDIA dari Awal Hingga Masuk Era AI
Platform Omniverse
Contoh lainnya adalah platform Omniverse Nvidia, lingkungan kreasi dan simulasi 3D kolaboratif. Teknologi ini memanfaatkan AI, simulasi fisika, dan grafik real-time untuk memungkinkan aplikasi di berbagai industri seperti arsitektur, desain produk, dan bahkan pengembangan mobil tanpa pengemudi. Pendekatan terpadu ini memungkinkan simulasi dan visualisasi yang kompleks dalam satu platform.
Kemitraan dan Kehadiran Global
Nvidia memiliki kemitraan dengan banyak perusahaan besar di berbagai sektor, termasuk operator seluler, otomotif, kesehatan, dan IoT (Internet of Things). Kehadiran global mereka memungkinkan mereka untuk menyesuaikan solusi AI mereka dengan kebutuhan lokal, termasuk pasar yang signifikan seperti Indonesia.
Dalam konteks di Indonesia, Nvidia telah aktif dalam pasar ini dengan berbagai inisiatif, termasuk kemitraan strategis dengan perusahaan Indonesia untuk mengembangkan solusi AI yang disesuaikan dengan kebutuhan lokal salah satunya dengan Indosat Ooredoo Hutachison dan GoTo Group dalam meluncurkan Sahabat-AI. Ini mungkin menjelaskan mengapa Nvidia sering kali dipandang sebagai pilihan terbaik dalam konteks pengembangan AI di tanah air.