Upaya tanpa henti untuk mewujudkan kecerdasan buatan yang lebih cepat bukan sekadar memberikan lebih banyak daya komputasi untuk mengatasi masalah tersebut. Ini tentang memecahkan hambatan dan mengubah arsitektur—seperti membangun piramida: apa yang tampak mulus dari jauh sebenarnya adalah serangkaian balok bergerigi. Selama beberapa dekade, industri teknologi mengikuti Hukum Moore, namun pertumbuhannya masih stagnan. Sekarang, gelombang kemajuan AI berikutnya bergantung pada latensi, bukan hanya kekerasan.
Dataran Tinggi Perhitungan Mentah
Masa-masa awal komputasi memperlihatkan peningkatan eksponensial dalam kepadatan transistor, sehingga mendorong kinerja CPU. Namun hal itu melambat, dan fokus beralih ke GPU, yang diperjuangkan oleh Jensen Huang dari Nvidia. Namun, kekuatan GPU pun ada batasnya. Model AI generatif saat ini mengalami kegagalan. Pertumbuhannya tidak berhenti; itu berubah. Seperti yang dikatakan Dario Amodei dari Anthropic, “Eksponensial terus berlanjut hingga akhirnya berhenti.”
Kuncinya sekarang bukan hanya lebih banyak komputasi, namun bagaimana komputasi digunakan. Nvidia menyadari hal ini: rilis Rubin baru-baru ini menyoroti pentingnya teknik MoE (Mixture of Experts), yang memungkinkan inferensi model lebih murah dan efisien.
Krisis Latensi dan Solusi Groq
Tantangan terbesar saat ini bukanlah melatih model berukuran besar, melainkan inferensi —kecepatan AI dalam memproses informasi dan memberikan jawaban. Pengguna tidak ingin menunggu AI untuk “berpikir”. Di sinilah Groq berperan. Arsitektur Unit Pemrosesan Bahasa (LPU) mereka dirancang untuk inferensi secepat kilat, menghilangkan hambatan bandwidth memori yang mengganggu GPU saat menangani tugas penalaran yang kompleks.
Bayangkan seorang agen AI yang perlu memverifikasi pekerjaannya sendiri dengan menghasilkan 10.000 “token pemikiran” internal sebelum merespons. Pada GPU standar, ini membutuhkan waktu 20–40 detik. Di Groq, ini terjadi dalam waktu kurang dari 2 detik. Kecepatan ini membuka kemampuan penalaran secara real-time.
Langkah Nvidia Selanjutnya: Akuisisi atau Integrasi?
Bagi Nvidia, memperoleh atau mengintegrasikan secara mendalam dengan Groq bukan hanya tentang chip yang lebih cepat. Ini tentang memecahkan masalah “menunggu robot untuk berpikir” dan menciptakan ekosistem perangkat lunak yang dominan. GPU telah menjadi alat universal untuk AI, namun inferensi memerlukan pendekatan yang berbeda.
Nvidia sudah menguasai ekosistem CUDA, aset terbesarnya. Dengan menggabungkan hal tersebut pada perangkat keras Groq, mereka akan secara efektif mengunci pesaing dan menawarkan satu-satunya platform end-to-end yang sebenarnya untuk pelatihan dan menjalankan AI. Ditambah dengan model sumber terbuka generasi berikutnya (seperti DeepSeek 4), hal ini akan menciptakan penawaran yang menyaingi model terdepan saat ini dalam hal biaya, kinerja, dan kecepatan.
Tangga Kemajuan
Pertumbuhan AI bukanlah kurva yang mulus. Ini adalah serangkaian terobosan yang mengatasi hambatan tertentu. Pertama, kami membutuhkan penghitungan (GPU) yang lebih cepat. Kemudian, pelatihan lebih dalam (arsitektur transformator). Sekarang, kita memerlukan penalaran yang lebih cepat (LPU Groq).
Jensen Huang telah terbukti bersedia mengubah lini produknya sendiri agar tetap menjadi yang terdepan. Dengan menggunakan Groq, Nvidia tidak hanya membeli sebuah chip; mereka akan mengamankan masa depan intelijen real-time. Perlombaan bukan lagi tentang kekuatan mentah: ini tentang efisiensi, arsitektur, dan kemampuan untuk memberikan jawaban sekarang.
