CEO OpenAI, Sam Altman, melontarkan rencana ambisius: membangun “pabrik AI” yang mampu memproduksi infrastruktur senilai satu gigawatt baru tiap minggu. Projek ini bagian dari inisiatif Stargate—investasi US$500 miliar untuk kapasitas komputasi 10 GW—yang kini sudah mencapai hampir 7 GW dengan pembangunan lima pusat data baru. Namun, tantangan menyala mulai dari energi, chip, hingga pendanaan memunculkan pertanyaan: seberapa realistis visi ini?
Fokus Utama:
1. Visi ekstrim: 1 GW per minggu – Altman dan OpenAI menetapkan target produksi infrastruktur AI sedahsyat itu.
2. Stargate melesat ke 7 GW – Penambahan lima pusat data baru mempercepat jalur menuju kapasitas total 10 GW.
3. Hambatan di jalan besar – Dari energi hingga chip dan model bisnis, banyak variabel kritis harus ditaklukkan agar rencana ini tak sekadar mimpi.
Sam Altman punya misi gila: membangun “pabrik AI” yang memproduksi 1 GW infrastruktur baru tiap minggu. Proyek ini bagian dari usaha OpenAI memperluas kapasitas komputasi global lewat investasi US$500 miliar di Stargate. Tapi energi, chip, dan model bisnis jadi batu sandungan utama.
Di tengah sorotan global pada AI, Sam Altman kini menapak di permukaan janji ambisiusnya, yakni membangun “pabrik AI” yang sanggup menghasilkan 1 gigawatt infrastruktur AI baru setiap minggu. Dia menyebut pelaksanaannya akan “sangat sulit” dan memerlukan inovasi menyeluruh—mulai chip, energi, bangunan, hingga robotika.
“Visi kami sederhana: kami ingin menciptakan pabrik yang bisa memproduksi 1 GW infrastruktur AI tiap minggu,” tulis Altman dalam blog pribadinya. “Eksekusinya akan sulit dan butuh waktu bertahun-tahun.”
Rencana ini tak muncul dari udara kosong: Altman membangun pijakan lewat proyek ambisius Stargate—usaha investasi US$500 miliar dalam infrastruktur AI melalui kemitraan OpenAI, Oracle, SoftBank, dan pihak-pihak lain.
Baru-baru ini diumumkan lima situs pusat data baru di AS (Texas, New Mexico, Ohio, dan lokasi Midwest) yang meningkatkan kapasitas Stargate mendekati 7 GW. Dengan ini, Stargate berada di jalur untuk memenuhi target 10 GW pada akhir 2025.
Di sisi lain, OpenAI juga menjalin kerjasama strategis dengan NVIDIA, dengan rencana penerapan minimal 10 GW sistem NVIDIA. NVIDIA bahkan akan menginvestasikan hingga US$100 miliar secara bertahap seiring setiap gigawatt diluncurkan.
Alasan strategi ini jelas: infrastruktur komputasi masa depan bukan sekadar pelengkap, melainkan inti ekonomi digital. Altman menegaskan: “Compute adalah basis ekonomi masa depan.”
Visi besar ini datang bersama hambatan teknis dan praktis:
- Energi dan konsumsi daya: Menurut kajian Empirical Measurements of AI Training Power Demand, satu node GPU pelatihan bisa menarik daya hingga ~8,4 kW per beban penuh. Jika industrinya berkembang, tuntutan energi akan melesat.
- Kapasitas chip: Dengan kemitraan NVIDIA, OpenAI mencoba mengamankan pasokan GPU, namun pasar chip global sedang mengalami tekanan besar terkait rantai pasok, kekurangan wafer, dan biaya tinggi.
- Model pembiayaan: OpenAI tengah menjelajahi opsi pendanaan melalui utang dan penyewaan chip (leasing), karena skala proyek membutuhkan modal di luar kekuatan internal.
- Efisiensi bangunan dan desain data center: Konstruksi pusat data skala besar memerlukan optimasi pendinginan, desain modular, dan penggunaan energi ramah lingkungan agar proyek berkelanjutan secara operasional.
Meskipun demikian, Altman optimis. Dia menggambarkan proyek ini sebagai “salah satu infrastruktur terpenting yang pernah dibuat.”
Visi OpenAI bukan hanya soal kilau teknologi, tetapi implikasi global. Pengembangan infrastruktur AI yang melekat pada negara-negara maju berpotensi memperlebar kesenjangan teknologi.
Bagi pasar seperti Indonesia, yang tengah memacu adopsi digital dan AI lokal, rencana semacam ini sekaligus tantangan: bagaimana agar negara berkembang tidak hanya jadi pengguna, tetapi juga produsen kemampuan infrastruktur teknologi besar?
Digionary:
● Compute / Komputasi: Kapasitas pemrosesan yang dibutuhkan untuk menjalankan model AI (pelatihan, inferensi).
● Data Center: Fasilitas fisik yang menampung server, sistem pendingin, dan perangkat jaringan untuk pengolahan data skala besar.
● Gigawatt (GW): Satuan daya listrik, sama dengan 1 miliar watt.
● Inference: Proses menggunakan model AI yang sudah dilatih untuk menghasilkan output berdasarkan input baru.
● Leasing Chip: Skema menyewa chip sehingga entitas tidak perlu membeli langsung—opsi pendanaan dalam proyek besar.
● NVIDIA Systems: Perangkat keras GPU dan sistem terkait milik NVIDIA yang digunakan dalam pelatihan dan inferensi AI.
● Pusat Data Modular: Desain data center yang dibangun menggunakan modul prefabrikasi agar cepat ditambah atau diubah skala.
● Stargate: Inisiatif investasi infrastruktur AI senilai US$500 miliar oleh OpenAI, Oracle, SoftBank, dan mitra lainnya.
● Visi “AI Factory”: Konsep produksi massal infrastruktur AI secara teratur dan skala besar.
● Workflow Stack: Kumpulan lapisan teknologi dalam pengembangan AI: dari hardware, algoritma, software, hingga aplikasi pengguna.
#OpenAI #SamAltman #InfrastrukturAI #StargateProject #DataCenter #AIKomputasi #NVIDIA #TeknologiMasaDepan #InvestasiAI #InovasiTeknologi #AIGlobal #AIinfrastruktur #TeknologiKomputasi #EkonomiDigital #AI2025 #VisiTeknologi #SkalaAI #Energi #ChipAI #PertumbuhanDigital
