AMD MI350 dan lanskap persaingan GPU

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: OpenAI mengambil hingga 10% saham di AMD untuk mengamankan pasokan GPU hingga 6GW. MI350 dikirimkan dengan 288GB HBM3e (dibandingkan 180GB milik Blackwell), bandwidth 8TB/s. Microsoft Azure menjalankan beban kerja produksi Copilot pada MI300X. Oracle menerapkan supercluster MI300X dengan 16.384 GPU. Stack perangkat lunak ROCm AMD mencapai kematangan enterprise saat alternatif NVIDIA semakin dipercaya.

OpenAI mengumumkan kemitraan dengan AMD yang mencakup pengambilan hingga 10% saham di perusahaan untuk mengamankan pasokan hingga enam gigawatt GPU.¹ AMD menandatangani kesepakatan pada Oktober 2025 untuk memasok chip AI ke Oracle untuk infrastruktur cloud-nya.² Microsoft Azure kini menjalankan model proprietary dan open-source dalam produksi menggunakan AMD Instinct MI300X.³ Meskipun NVIDIA mempertahankan 80% hingga 95% pasar GPU AI, AMD memantapkan diri sebagai alternatif kredibel yang semakin dipertimbangkan enterprise untuk beban kerja inference dan optimalisasi biaya.⁴

Seri MI350 diluncurkan pada Q3 2025 dengan spesifikasi yang menantang Blackwell NVIDIA di atas kertas: 288 gigabyte memori HBM3e, bandwidth 8 terabyte per detik, dan klaim performa AI 2,2x lebih tinggi dari akselerator kompetitor.⁵ Pertanyaan bagi perencana infrastruktur enterprise adalah apakah keunggulan hardware AMD dan stack perangkat lunak yang terus membaik membenarkan perpindahan dari ekosistem NVIDIA yang sudah mapan.

Spesifikasi dan posisi MI350

Seri AMD Instinct MI350 memiliki 185 miliar transistor dan 288 gigabyte memori HBM3e.⁶ Dibangun di atas arsitektur AMD CDNA generasi ke-4, seri MI350 memberikan dukungan datatype yang diperluas termasuk MXFP6 dan MXFP4 untuk beban kerja AI inference, training, dan HPC.⁷ Platform unggulan MI355X memberikan performa teoritis puncak hingga 4x dibandingkan generasi sebelumnya MI300X.⁸

Kapasitas memori memberikan keunggulan hardware paling jelas bagi AMD. 288 gigabyte HBM3e milik MI355X melebihi NVIDIA Hopper H200 yang 141 gigabyte dan Blackwell B200 yang 180 gigabyte.⁹ Bandwidth memori mencapai 8 terabyte per detik dibandingkan 4,8 terabyte per detik H200 dan 7,7 terabyte per detik B200.¹⁰

Konsumsi daya mencapai 1.400 watt untuk MI355X, menyamai kebutuhan Blackwell Ultra.¹¹ Profil daya yang serupa berarti kebutuhan infrastruktur tidak berbeda secara substansial antar vendor pada tier performa ini.

AMD menguji MI355X terhadap platform NVIDIA B200 dan GB200, mengukur throughput training untuk fine-tuning Llama2-70B dan throughput inference pada Llama 3.1-405B.¹² Benchmark menunjukkan performa yang kompetitif, meskipun hasil dunia nyata sangat bergantung pada optimalisasi perangkat lunak.

MI350 dikirimkan ke mitra dan pusat data hyperscale pada Q3 2025.¹³ Siklus refresh akselerator tahunan AMD berlanjut dengan seri MI400 yang dikonfirmasi untuk pengembangan 2026.¹⁴ Desain referensi Helios AI mengintegrasikan GPU MI400, CPU EPYC Venice, dan NIC Pensando Vulcano dalam arsitektur full-rack.¹⁵

Adopsi cloud provider semakin cepat

IBM Cloud akan menambahkan GPU AMD Instinct MI300X pada paruh pertama 2025.¹⁶ Kolaborasi ini memungkinkan dukungan untuk akselerator AMD dalam platform AI watsonx IBM dan inferencing Red Hat Enterprise Linux AI.¹⁷ Fokus enterprise menargetkan pelanggan yang mencari alternatif NVIDIA untuk beban kerja AI produksi.

Microsoft Azure meluncurkan cluster AI berbasis MI300X di region Swedia dan Irlandia untuk mendukung beban kerja Copilot kustom.¹⁸ Microsoft yang menjalankan AMD dalam produksi untuk model proprietary menunjukkan bahwa kematangan perangkat lunak telah memenuhi persyaratan enterprise.

Oracle Cloud Infrastructure Compute Supercluster instance mendukung hingga 16.384 GPU MI300X dalam satu cluster.¹⁹ Skala tersebut memungkinkan training dan deployment model dengan ratusan miliar parameter.²⁰ Deployment Oracle berfokus pada kasus penggunaan AI kesehatan dan genomik di mana kapasitas memori AMD memberikan keunggulan.²¹

Kemenangan Vultr dan Oracle Cloud menunjukkan momentum yang berkembang di balik teknologi akselerator AMD.²² Lenovo, Dell, dan SuperMicro mengumumkan penawaran berbasis MI300.²³ Ekosistem vendor kini mendukung AMD pada skala enterprise.

Cohere menerapkan model Command-nya pada AMD Instinct MI300X, menggerakkan inference LLM kelas enterprise dengan throughput tinggi dan privasi data.²⁴ Adopsi oleh penyedia model AI memvalidasi posisi AMD untuk beban kerja inference.

Ekosistem perangkat lunak semakin matang

Ekosistem perangkat lunak secara historis membatasi adopsi AMD. Dominasi CUDA menjadikan NVIDIA pilihan default. Situasi berubah secara substansial pada 2025.

PyTorch 3.1 menawarkan dukungan ROCm native untuk training dan inference.²⁵ Library populer termasuk DeepSpeed dan Hugging Face Accelerate menambahkan flag performa khusus AMD.²⁶ Developer semakin nyaman membangun langsung untuk environment MI300X.²⁷

Tim AI enterprise memigrasikan beban kerja inference ke AMD untuk mengurangi biaya tanpa mengorbankan performa.²⁸ Perbedaan biaya lebih penting untuk inference daripada training karena inference berjalan terus-menerus dan mendominasi pengeluaran jangka panjang.

CUDA NVIDIA masih memberikan adopsi developer yang lebih luas dan tooling yang lebih matang.²⁹ Performa dunia nyata di environment produksi sering menguntungkan NVIDIA karena optimalisasi ekosistem daripada kemampuan hardware mentah.³⁰ Organisasi harus mempertimbangkan penghematan biaya terhadap investasi engineering yang diperlukan untuk mengoptimalkan AMD.

Akuisisi AMD terhadap engineer hardware dan perangkat lunak AI dari Untether AI meningkatkan kemampuan compiler, pengembangan kernel, dan desain chip.³¹ Investasi ini memperkuat posisi AMD di pasar inference di mana parit CUDA menyempit.³²

Dinamika pasar dan pangsa

NVIDIA mempertahankan 80% hingga 95% pasar GPU AI pada 2025.³³ Data dari Wells Fargo menunjukkan pangsa NVIDIA dalam akselerator AI tetap antara 80% dan 90%.³⁴ NVIDIA memegang lebih dari 90% pangsa di ruang GPU pusat data, dengan sebagian besar kode AI fundamental dibangun di atas CUDA.³⁵

Pendapatan pusat data AMD pada Q3 2025 mencapai $4,3 miliar.³⁶ Pendapatan pusat data kuartalan tunggal NVIDIA pada akhir Juli 2025 mencapai $41,1 miliar.³⁷ Kesenjangan pendapatan menunjukkan perbedaan skala antara pemimpin pasar.

Data JPR menunjukkan NVIDIA mengendalikan 94% pasar GPU diskrit sementara AMD mengendalikan sekitar 6%.³⁸ Pangsa AMD tetap menjadi runner-up yang jauh, meskipun pasar berkembang cukup cepat sehingga kedua vendor tumbuh.

Pangsa pasar AMD dalam GPU AI pusat data meningkat secara stabil sejak Q1 2023.³⁹ Pada Q1 2025, ramp Blackwell besar-besaran NVIDIA dimulai, dan dengan jawaban AMD baru tiba di Q3 2025, pangsa AMD turun sementara.⁴⁰ Siklus kompetitif akan berlanjut saat setiap vendor merilis generasi baru.

Peluang strategis untuk AMD

AMD mengukir ceruk di pasar inference di mana parit CUDA NVIDIA lebih sempit.⁴¹ Inference pada akhirnya akan menjadi lebih besar dari training, memposisikan AMD untuk lintasan pertumbuhan jangka panjang pasar.⁴²

Pendekatan AMD berfokus pada peluang yang dipilih secara strategis daripada mencoba menyamai NVIDIA di semua segmen.⁴³ Strategi ini menumbuhkan porsi AMD dari pasar yang berkembang pesat sambil menghindari persaingan langsung di mana keunggulan NVIDIA paling kuat.⁴⁴

Kemitraan OpenAI merepresentasikan validasi besar. Komitmen potensial OpenAI sebesar $200 miliar untuk hingga enam gigawatt GPU AMD menandakan kepercayaan pada roadmap AMD.⁴⁵ Kesepakatan ini memberikan AMD pelanggan utama yang memengaruhi persepsi enterprise.

Strategi penetapan harga agresif AMD memotong harga NVIDIA, meskipun penetapan harga saja tidak memungkinkan AMD menyamai performa NVIDIA dalam perolehan pangsa pasar.⁴⁶ Kombinasi hardware yang kompetitif, perangkat lunak yang membaik, dan penetapan harga yang menguntungkan menciptakan peluang dengan enterprise yang sadar biaya.

Pertimbangan deployment enterprise

Organisasi yang mengevaluasi AMD harus mempertimbangkan campuran beban kerja mereka. Beban kerja training, khususnya yang memiliki dependensi CUDA yang ekstensif, masih menguntungkan NVIDIA. Beban kerja inference menawarkan lebih banyak peluang untuk adopsi AMD dengan biaya perpindahan yang lebih rendah.

Keunggulan kapasitas memori penting untuk model besar. 288 gigabyte MI350 memungkinkan pemrosesan GPU tunggal untuk model yang memerlukan beberapa GPU NVIDIA. Keunggulan memori mengurangi kompleksitas infrastruktur untuk organisasi yang menjalankan model terbesar.

Persyaratan investasi perangkat lunak tidak boleh diremehkan. Meskipun ROCm meningkat secara substansial, tim yang terbiasa dengan CUDA akan memerlukan waktu dan sumber daya untuk mengoptimalkan AMD. Kurva pembelajaran memengaruhi waktu ke produksi untuk deployment baru.

Strategi multi-vendor memberikan mitigasi risiko. Organisasi yang memenuhi syarat baik NVIDIA maupun AMD dapat bernegosiasi harga yang lebih baik, menghindari kendala pasokan, dan memilih hardware optimal untuk setiap jenis beban kerja. Investasi dalam mendukung kedua platform terbayar untuk deployment besar.

Akses AMD berbasis cloud mengurangi hambatan adopsi. IBM, Microsoft, Oracle, dan penyedia lainnya menawarkan instance AMD yang memungkinkan pengujian tanpa pengadaan hardware. Organisasi dapat memvalidasi performa AMD pada beban kerja mereka sebelum berkomitmen pada pembelian infrastruktur.

Kerangka keputusan cepat

Pemilihan AMD vs NVIDIA:

Perbandingan Spesifikasi:

Poin-poin penting

Untuk arsitek infrastruktur: - AMD MI350 menawarkan 288GB HBM3e—60% lebih banyak dari 180GB B200 - Stack perangkat lunak ROCm matang secara substansial pada 2025—PyTorch 3.1 menawarkan dukungan native - Beban kerja inference menawarkan biaya perpindahan terendah dari NVIDIA - Cloud provider (IBM, Azure, Oracle) memungkinkan pengujian tanpa pengadaan hardware

Untuk tim pengadaan: - 10% saham AMD oleh OpenAI menandakan kepercayaan pasokan jangka panjang - Harga AMD memotong NVIDIA tetapi belum diterjemahkan ke perolehan pangsa pasar yang setara - Strategi multi-vendor memungkinkan leverage negosiasi yang lebih baik dan ketahanan pasokan - Keunggulan kapasitas memori memungkinkan pemrosesan GPU tunggal untuk model yang lebih besar

Untuk perencanaan strategis: - NVIDIA mempertahankan 80-95% pangsa pasar—AMD adalah alternatif kredibel, bukan pengganti - Pasar inference pada akhirnya akan melebihi training—segmen target AMD - Investasi perangkat lunak diperlukan untuk optimalisasi AMD—pertimbangkan dalam analisis TCO - Seri MI400 dikonfirmasi untuk 2026—visibilitas roadmap meningkatkan perencanaan

AMD akan tetap menjadi runner-up yang jauh dari NVIDIA untuk masa mendatang.⁴⁷ Namun, pasar AI yang besar dan berkembang berarti bahwa bahkan pangsa minoritas mewakili pendapatan substansial dan memantapkan AMD sebagai opsi enterprise yang layak. Organisasi yang mengembangkan keahlian AMD memposisikan diri untuk optimalisasi biaya dan diversifikasi pasokan seiring pasar berkembang.

Referensi

1. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025): GPUs, AI & Market Share." 2025. https://techresearchonline.com/blog/nvidia-vs-amd-the-gpu-battle-for-ai-dominance/

2. 36Kr. "AMD's Aggressive Pricing Stabs Intel but Fails to Outperform NVIDIA." 2025. https://eu.36kr.com/en/p/3541331537719433

3. AMD Newsroom. "AMD Unveils Vision for an Open AI Ecosystem." June 2025. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html

4. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025)."

5. AMD. "AMD Instinct MI350 Series GPUs." 2025. https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi350.html

6. Kontronn. "AMD Instinct MI350 Officially Announced: 185 Billion Transistors and 288GB HBM

[Konten dipotong untuk terjemahan]