Posisi Tak Tergoyahkan NVIDIA: Analisis Teknis Mengapa Benteng Pertahanan Ini Bertahan Hingga 2030

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: NVIDIA mempertahankan 80% pangsa pasar akselerator AI, margin kotor 78% meski menghadapi penantang (DeepSeek, TPU, MI300X, kontrol ekspor). Saham turun saat ada ancaman, lalu pulih. Benteng pertahanannya bukan CUDA itu sendiri—melainkan 19 tahun ekosistem yang terakumulasi: cuDNN, cuBLAS, NCCL, optimasi PyTorch/TensorFlow, toolchain Nsight, dokumentasi. Biaya perpindahan melebihi keunggulan performa untuk hampir setiap pelanggan.

Setiap ancaman terhadap NVIDIA mengikuti skenario yang sama. Analis mengidentifikasi penantang—efisiensi DeepSeek, TPU Google, MI300X AMD, model open-source, kontrol ekspor—dan memprediksi erosi pangsa pasar. Saham turun. Berita utama bermunculan. Kemudian ancaman berlalu. Pangsa pasar tetap di 80%.¹ Margin kotor bertahan di 78%.² Para hyperscaler mengumumkan putaran belanja modal berikutnya, yang sebagian besar mengalir ke perangkat keras NVIDIA.³

Pola ini berulang karena analisisnya berfokus pada variabel yang salah. Pengamat membandingkan spesifikasi dan menyimpulkan bahwa pesaing telah menyusul atau akan segera menyusul. Perbandingan tersebut melewatkan apa yang membuat posisi NVIDIA bertahan lama: biaya perpindahan yang melebihi keunggulan performa dengan margin yang begitu besar sehingga aktor rasional tetap bertahan bahkan ketika alternatif menawarkan spesifikasi yang lebih baik.

NVIDIA akan mempertahankan pangsa pasar dominan hingga 2030. Bukan karena pesaing tidak akan memproduksi perangkat keras yang lebih baik pada metrik tertentu—dalam beberapa kasus mereka sudah melakukannya. Bukan karena peningkatan efisiensi tidak akan mengurangi kebutuhan komputasi per model—hal itu sudah terjadi. NVIDIA menang karena total biaya perpindahan platform melebihi total manfaat perpindahan untuk hampir setiap pelanggan di pasar. Memahami mengapa hal ini terjadi memerlukan pemahaman tentang apa sebenarnya benteng pertahanan tersebut.

Benteng pertahanannya bukan CUDA. Benteng pertahanannya adalah semua yang dibangun di atas CUDA.

CUDA diluncurkan pada 2006. Sembilan belas tahun investasi yang terakumulasi menyusul. Investasi tersebut tidak hanya menciptakan antarmuka pemrograman. Ia menciptakan ekosistem yang begitu komprehensif sehingga CUDA berfungsi bukan seperti platform perangkat lunak, melainkan seperti infrastruktur dasar pengembangan AI itu sendiri.

Lapisan dasar terdiri dari model komputasi paralel dan abstraksi pemrograman. CUDA menyediakan cara bagi pengembang untuk mengekspresikan komputasi paralel yang dieksekusi secara efisien pada arsitektur GPU. Lapisan dasar ini bekerja dengan baik, tetapi secara teoritis dapat direplikasi. ROCm dari AMD menyediakan abstraksi serupa. oneAPI dari Intel mencoba hal yang sama.

Lapisan-lapisan yang terakumulasi di atas dasar inilah yang menciptakan keunggulan yang dapat dipertahankan.

Library dan primitif: cuDNN untuk primitif deep learning. cuBLAS untuk aljabar linear. cuFFT untuk transformasi Fourier. Thrust untuk algoritma paralel. NCCL untuk komunikasi multi-GPU. Setiap library mewakili ribuan jam kerja teknik yang mengoptimalkan untuk arsitektur NVIDIA. Setiap optimasi berkomposisi dengan yang lain. Model yang menggunakan cuDNN untuk konvolusi, cuBLAS untuk operasi matriks, dan NCCL untuk agregasi gradien menangkap optimasi di setiap lapisan stack.⁴

Integrasi framework: PyTorch, TensorFlow, JAX, dan setiap framework utama lainnya mengoptimalkan pertama dan paling mendalam untuk GPU NVIDIA. Pengembang framework menggunakan perangkat keras NVIDIA. Suite pengujian framework berjalan pada perangkat keras NVIDIA. Laporan bug terutama datang dari pengguna NVIDIA. Framework-framework tersebut bekerja pada perangkat keras lain; mereka bekerja paling baik pada perangkat keras NVIDIA.⁵

Toolchain dan debugging: Nsight untuk profiling dan debugging. CUDA-GDB untuk debugging kernel. Compute Sanitizer untuk deteksi error. Alat-alat yang membantu pengembang menulis kode yang benar dan efisien. Alat-alat yang tidak ada atau ada dalam bentuk yang belum matang untuk platform pesaing.

Dokumentasi dan pengetahuan: Sembilan belas tahun posting blog, tutorial, paper akademis, jawaban Stack Overflow, dan pengetahuan institusional. Ketika pengembang menghadapi masalah CUDA, solusinya ada di suatu tempat. Ketika pengembang menghadapi masalah ROCm, mereka mungkin orang pertama yang melihatnya.

Memori otot pengembang: Mahasiswa pascasarjana belajar CUDA. Tim riset menggunakan CUDA. Insinyur membangun karir di sekitar keahlian CUDA. Orang-orang yang membuat keputusan teknologi telah menghabiskan bertahun-tahun mengakumulasi keterampilan khusus CUDA yang tidak dapat ditransfer ke platform lain.

Lapisan-lapisan tersebut berkomposisi. Organisasi yang beralih dari NVIDIA ke AMD tidak hanya mengganti perangkat keras. Ia menulis ulang kernel CUDA ke HIP atau ROCm. Ia mengganti panggilan cuDNN dengan panggilan MIOpen. Ia melatih ulang pengembang. Ia meninggalkan Nsight dan mempelajari alat baru. Ia meninggalkan pengetahuan komunitas yang memecahkan masalah esoteris pada pukul 2 pagi. Ia menanggung risiko debugging dalam ekosistem dengan cakupan yang lebih sedikit.

Setiap lapisan menambah biaya perpindahan. Biaya perpindahan menumpuk secara multiplikatif, bukan aditif. Keunggulan 20% di atas kertas menjadi kerugian 20% dalam praktik ketika mencapainya memerlukan pembangunan ulang seluruh stack dari awal.

Mengapa DeepSeek membuktikan benteng pertahanan daripada mengancamnya

Pengumuman DeepSeek pada Januari 2025 mengklaim model AI frontier dapat dilatih seharga $6 juta alih-alih $600 juta.⁶ Pasar menginterpretasikan ini sebagai ancaman eksistensial: jika model dapat dibangun dengan murah, permintaan untuk perangkat keras mahal akan runtuh.

Interpretasi tersebut gagal pada beberapa level, masing-masing mengungkapkan aspek kekuatan struktural NVIDIA.

Peningkatan efisiensi tidak mengurangi permintaan; melainkan memperluasnya. Paradoks Jevons—pengamatan bahwa peningkatan efisiensi meningkatkan daripada mengurangi total konsumsi sumber daya—berlaku langsung. Ketika biaya pelatihan turun 99%, pasar yang dapat dijangkau berkembang lebih dari 99x. Organisasi yang tidak mampu membeli AI frontier seharga $600 juta dapat membelinya seharga $6 juta. Konsumsi komputasi agregat meningkat bahkan ketika konsumsi per model menurun.

Respons Meta mendemonstrasikan hal ini secara langsung. Beberapa hari setelah pengumuman DeepSeek, Meta menaikkan panduan pengeluaran AI 2025-nya menjadi $60-65 miliar.⁷ Perusahaan melihat pelatihan yang lebih murah sebagai alasan untuk melatih lebih banyak model untuk lebih banyak kasus penggunaan, bukan alasan untuk mengurangi investasi infrastruktur.

DeepSeek berjalan pada perangkat keras NVIDIA. Perusahaan menggunakan chip NVIDIA yang dibatasi ekspor ditambah dengan Ascend 910B dari Huawei, yang mencapai 91% dari performa NVIDIA yang sebanding.⁸ Bahkan perusahaan yang seharusnya mengancam dominasi NVIDIA tidak dapat sepenuhnya melepaskan diri dari ekosistem NVIDIA. Inovasi efisiensi yang dikembangkan DeepSeek—mixture of experts, optimasi attention, perbaikan kurikulum pelatihan—dapat ditransfer ke perangkat keras NVIDIA. Organisasi yang menginginkan efisiensi DeepSeek dapat mencapainya sambil tetap di platform NVIDIA.

Pasar dengan benar memproses sinyal dalam 48 jam. Kerugian $593 miliar NVIDIA dalam satu hari berbalik ketika investor institusional mengenali reaksi berlebihan.⁹ Saham pulih 8,9% keesokan harinya. Investor ritel menjual; institusi membeli saat harga turun. Pelaku pasar yang canggih memahami apa yang dilewatkan berita utama.

Komitmen industri tidak goyah. Chevron dan GE Vernova mengumumkan rencana untuk membangun pembangkit listrik khusus untuk pusat data setelah pengumuman DeepSeek, bukan sebelumnya.¹⁰ Perusahaan industri tidak berkomitmen miliaran untuk proyek infrastruktur berdasarkan gelembung atau teknologi yang akan segera usang. Mereka membangun untuk permintaan berkelanjutan selama puluhan tahun.

Episode DeepSeek menguji benteng pertahanan NVIDIA dengan kondisi paling menguntungkan untuk kasus bearish: peningkatan efisiensi dramatis, dari pesaing yang tidak dibatasi oleh regulasi ekspor AS, diumumkan pada puncak euforia pasar. Benteng pertahanan bertahan. Tantangan masa depan mana pun beroperasi dalam kondisi yang kurang menguntungkan.

TPU: kompetisi nyata dalam segmen yang terdefinisi, bukan ancaman platform

Tensor Processing Unit Google mewakili kompetisi yang sesungguhnya. TPUv7 (Ironwood) memberikan 4.614 TFLOPS dalam BF16, peningkatan 10x dari TPUv5p.¹¹ Google telah memenangkan pelanggan signifikan: pembangunan Anthropic melebihi kapasitas TPU 1 GW.¹² Meta dilaporkan berencana menggunakan TPU di pusat data pada 2027.¹³ OpenAI, SSI, dan xAI telah mendiskusikan akses TPU dengan Google.¹⁴

Kemenangan tersebut nyata. Mereka tidak mengancam posisi dominan NVIDIA karena terjadi di segmen pasar tertentu dengan karakteristik yang tidak dapat digeneralisasi.

TPU mengoptimalkan biaya inferensi pada skala hiper. Biaya inferensi untuk sistem AI produksi melebihi biaya pelatihan sebesar 15-118x.¹⁵ Pada skala hiper, optimasi biaya inferensi mendorong nilai ekonomi yang signifikan. TPU Google memberikan performa per dolar 4,7x lebih baik dan konsumsi daya 67% lebih rendah untuk beban kerja ini.¹⁶ Untuk organisasi yang menjalankan inferensi pada skala masif dengan biaya sebagai kendala utama, TPU menawarkan ekonomi yang menarik.

TPU tetap terikat pada ekosistem Google. Organisasi mengakses TPU melalui Google Cloud atau melalui hubungan langsung dengan Google. Perangkat keras tidak dikirim ke pusat data pelanggan. Ekosistem perangkat lunak tidak ada secara independen dari infrastruktur Google. Memilih TPU berarti memilih Google sebagai mitra strategis pada level fundamental.

Kendala ini mengeliminasi sebagian besar pasar. Perusahaan yang men-deploy AI di pusat data mereka sendiri tidak dapat menggunakan TPU. Organisasi yang tidak mau memusatkan infrastruktur dengan satu hyperscaler tidak dapat menggunakan TPU. Perusahaan di industri teregulasi yang melarang dependensi cloud tertentu tidak dapat menggunakan TPU. Kendala ini tidak berlaku untuk Anthropic atau Meta, yang beroperasi pada skala yang cukup untuk menegosiasikan hubungan langsung. Ini berlaku untuk long tail pasar.

Pelatihan masih terjadi terutama pada NVIDIA. Google melatih Gemini pada TPU. Semua orang lain melatih pada NVIDIA. Pasar pelatihan berbeda dari pasar inferensi dalam beberapa hal: beban kerja pelatihan lebih bervariasi dan kurang terstandarisasi daripada inferensi; pelatihan memerlukan lebih banyak fleksibilitas untuk bereksperimen dengan arsitektur; pelatihan lebih diuntungkan dari kedalaman ekosistem. Posisi NVIDIA dalam pelatihan tetap lebih kuat daripada posisinya dalam inferensi.

Segmentasi pasar tidak sama dengan kehilangan pasar. Jika TPU menangkap 20% inferensi skala hiper sementara NVIDIA mempertahankan 95% pelatihan, 90% inferensi enterprise, dan 80% inferensi skala hiper lainnya, volume absolut dan pendapatan NVIDIA terus tumbuh. Pasar komputasi AI berkembang lebih cepat dari segmen mana pun yang mungkin ditangkap TPU. Pangsa NVIDIA dapat sedikit menurun sementara pendapatannya berlipat ganda.

Prediksi: TPU menjadi bagian yang bermakna dari lanskap komputasi AI, khususnya untuk inferensi yang sensitif biaya pada skala hiper. NVIDIA mempertahankan dominasi pelatihan, dominasi enterprise, dan mayoritas komputasi skala hiper. Kedua perusahaan tumbuh. Pembingkaian TPU sebagai "ancaman" NVIDIA salah mengartikan kompetisi segmen sebagai penggantian platform.

AMD MI300X: spesifikasi memenangkan benchmark, ekosistem memenangkan pasar

MI300X dari AMD menawarkan spesifikasi yang menarik: 192 GB memori HBM3 versus 80 GB untuk H100.¹⁷ Untuk beban kerja inferensi yang terbatas memori, memori yang lebih besar penting. Model bahasa besar selama inferensi sering mengalami bottleneck pada bandwidth memori daripada komputasi. Lembar spesifikasi MI300X menyajikan perangkat keras kompetitif yang sesungguhnya.

Pangsa pasar menceritakan kisah yang berbeda. Omdia memperkirakan NVIDIA memegang sekitar 80% pasar akselerator AI.¹⁸ AMD menangkap persentase satu digit. Kesenjangan tidak menutup secara bermakna meskipun ada beberapa generasi rilis perangkat keras kompetitif.

Pola ini meluas di seluruh sejarah kompetitif AMD dengan NVIDIA. Setiap generasi, AMD mengumumkan perangkat keras yang menyamai atau melampaui NVIDIA pada spesifikasi. Setiap generasi, NVIDIA mempertahankan pangsa pasar. Setiap generasi, pengamat memprediksi kesenjangan akan menutup. Setiap generasi, itu tidak terjadi.

Konsistensi pola ini selama lima belas tahun kompetisi memberikan bukti kuat bahwa sesuatu selain spesifikasi menentukan hasil pasar. Sesuatu itu adalah ekosistem.

ROCm, jawaban AMD untuk CUDA, ada dan berfungsi. Dukungan framework ada. Library ada. Dokumentasi ada. Tetapi setiap elemen ada pada kepadatan yang lebih rendah daripada padanan NVIDIA. PyTorch bekerja pada ROCm; lebih banyak pengguna PyTorch berjalan pada CUDA. MIOpen menyediakan

[Konten terpotong untuk terjemahan]