Kehadiran DeepSeek, startup AI asal Tiongkok, sempat menimbulkan kekhawatiran di pasar bahwa efisiensi modelnya dapat mengurangi permintaan chip AI berkinerja tinggi dari Nvidia. Namun, CEO Nvidia, Jensen Huang, menegaskan bahwa inovasi ini justru akan mendorong pertumbuhan infrastruktur komputasi AI.

Pada awal peluncurannya, DeepSeek menarik perhatian publik dengan klaim bahwa model AI-nya lebih efisien dalam waktu dan biaya pengembangan. Hal ini memicu spekulasi bahwa kebutuhan akan chip AI canggih seperti yang diproduksi oleh Nvidia akan menurun. Kekhawatiran tersebut menyebabkan penurunan harga saham Nvidia sekitar 17% dalam satu hari.

Namun, dalam berbagai pernyataan dan panggilan pendapatan, Huang dengan tegas membantah anggapan ini, seperti dilansir dari Bloomberg. Ia menekankan bahwa teknologi reasoning AI yang dikembangkan DeepSeek justru meningkatkan kebutuhan daya komputasi, bukan menguranginya.

Reasoning AI dan Kebutuhan Komputasi

Dilansir dari Bloomberg, Jensen Huang menjelaskan bahwa model reasoning AI, seperti DeepSeek R1, memerlukan kapasitas komputasi yang jauh lebih besar dibandingkan dengan model inference tradisional. Ia menjelaskan bahwa model inference hanya menjalankan perhitungan sederhana berdasarkan pola yang sudah dipelajari sebelumnya. 

Sementara itu, reasoning AI harus memahami konteks, melakukan analisis mendalam, dan mengambil keputusan berbasis pemecahan masalah yang lebih kompleks. Hal ini menyebabkan reasoning AI membutuhkan hingga ratusan kali lipat daya komputasi dibandingkan inference biasa.

“Proses reasoning pada AI itu sangat intensif secara komputasi. Ada anggapan bahwa model seperti DeepSeek berarti kita akan mengurangi kebutuhan komputasi, padahal sebenarnya justru sebaliknya,” ujar Huang, seperti dilansir dari Bloomberg.

Ia menambahkan, “Reasoning membutuhkan hingga 100 kali lipat komputasi yang digunakan pada inference konvensional. Inovasi DeepSeek memicu antusiasme global karena hampir setiap pengembang AI kini mengadaptasi atau mengintegrasikan teknik reasoning yang lebih canggih ke dalam sistem mereka,”

Alih-alih mengurangi permintaan, kehadiran DeepSeek justru mendorong adopsi AI yang lebih luas dan meningkatkan kebutuhan akan GPU berperforma tinggi yang menjadi spesialisasi Nvidia. 

Menurut laporan dari Bloomberg, analis industri juga mencatat bahwa tren ini telah mendorong peningkatan pesanan untuk infrastruktur pusat data berbasis GPU, terutama dari perusahaan teknologi besar yang mengadopsi model reasoning AI. 

Data dari Omdia menunjukkan bahwa pengeluaran global untuk perangkat keras AI diproyeksikan tumbuh hingga 40% tahun ini, sebagian besar didorong oleh permintaan untuk chip seperti yang diproduksi oleh Nvidia.

Optimisme di Tengah Tantangan Pasar

Meskipun reaksi pasar sempat negatif, Huang meyakini tren ini hanya bersifat sementara. Ia menegaskan bahwa permintaan untuk chip Nvidia, terutama generasi terbaru seperti Blackwell, akan terus meningkat seiring berkembangnya aplikasi AI yang semakin kompleks.

“Inovasi seperti DeepSeek membuka jalan bagi lebih banyak eksperimen dan pengembangan model AI yang lebih canggih. Hal ini berarti, pada akhirnya, akan ada peningkatan permintaan untuk komputasi yang berkinerja tinggi,” terang Huang, seperti dilansir dari Bloomberg.

Huang juga menyoroti keunggulan Nvidia yang sulit ditandingi, seperti ekosistem perangkat lunak CUDA yang telah menjadi standar industri. CUDA memberikan fleksibilitas tinggi dan dukungan ekstensif untuk berbagai framework AI populer seperti TensorFlow dan PyTorch, yang tidak dimiliki oleh solusi alternatif dari AMD atau Intel. 

Selain itu, ekosistem Nvidia mencakup pustaka perangkat lunak yang dioptimalkan dan kompatibilitas luas dengan berbagai aplikasi AI, menjadikannya pilihan utama bagi para pengembang dan perusahaan teknologi. arsitektur GPU yang dioptimalkan untuk AI, serta dukungan luas bagi pengembang melalui perangkat lunak dan model AI berbasis Nvidia. 

Meskipun DeepSeek mengusung pendekatan open-source, ekosistem CUDA milik Nvidia telah menjadi fondasi bagi banyak pengembang AI terkemuka di dunia. Perusahaan seperti OpenAI, Meta, dan Tesla mengandalkan CUDA untuk mengembangkan dan mengoptimalkan model AI mereka. Selain itu, proyek-proyek seperti Stable Diffusion dan AlphaFold juga memanfaatkan CUDA untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan model AI mereka.

Dampak dan Prospek ke Depan

Penurunan saham Nvidia setelah peluncuran DeepSeek mencerminkan respons awal pasar yang lebih bersifat spekulatif. Namun, Huang optimis bahwa inovasi DeepSeek justru akan mempercepat pengembangan AI dan mendorong investasi lebih besar dalam infrastruktur komputasi.

“DeepSeek merupakan bukti bahwa teknologi AI terus berkembang. Alih-alih mengurangi kebutuhan komputasi, kita akan melihat pertumbuhan eksponensial dalam penggunaan GPU untuk mendukung model-model reasoning yang semakin kompleks,” pungkasnya, seperti dilansir dari Bloomberg.

Para analis pun mulai merevisi pandangan mereka. Meskipun terjadi fluktuasi jangka pendek, permintaan jangka panjang untuk chip Nvidia tetap tinggi, didukung oleh pertumbuhan pesat dalam sektor pusat data dan infrastruktur AI global.