Oktober 2026: NVIDIA dan Oracle Memperluas Penyebaran AI Vera Rubin ke Skala Multi-Gigawatt
Pada konferensi Oracle AI World pada 27 Oktober 2026, Oracle Corporation dan NVIDIA mengumumkan perluasan besar kemitraan infrastruktur perusahaan mereka. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) mencapai ketersediaan umum untuk sistem skala rak NVIDIA Vera Rubin NVL72 dan CPU NVIDIA Vera mandiri, sambil merinci rencana untuk memperluas OCI Superclusters hingga mencapai kapasitas multi-gigawatt.
Penerapan ini menandai salah satu peluncuran awal di cloud publik dari platform NVIDIA Rubin, langsung memindahkan arsitektur generasi berikutnya ke pusat data cloud produksi. Secara lebih luas, perjanjian ini mencerminkan pergeseran struktural dalam cara komputasi dasar diukur di sektor teknologi. Sebagai laboratorium penelitian kecerdasan buatan terkemuka, termasuk OpenAI, yang menjalankan beban kerja produksi di OCI, tolok ukur utama untuk infrastruktur cloud telah berkembang dari menghitung prosesor individu menjadi mengamankan kapasitas listrik multi-gigawatt, pendinginan cair bertekanan tinggi, dan jaringan interkoneksi optik latensi rendah.
Membangun di atas implementasi NVIDIA GB200 dan GB300 NVL72 yang sudah ada, kolaborasi yang diperluas bertujuan untuk Supercluster OCI yang dapat diskalakan, mampu menghubungkan lebih dari 131.000 GPU dalam satu jaringan tunggal. Mengevaluasi implikasi dari peluncuran ini memerlukan pemeriksaan spesifikasi fisik sistem Vera Rubin NVL72, alasan operasional di balik pemisahan CPU Vera mandiri untuk beban kerja agen, peningkatan efisiensi daya yang dicapai dibandingkan generasi Blackwell, serta model pengeluaran modal yang mendukung anggaran infrastruktur Oracle senilai $90 miliar hingga $95 miliar untuk tahun fiskal 2027.
Analisis Arsitektur Perangkat Keras: Vera Rubin NVL72, CPU Vera Mandiri, dan HGX NVL8
Landasan teknis dari penyebaran OCI yang diperluas berpusat pada tiga konfigurasi perangkat keras berbeda yang dirancang untuk menangani pelatihan model frontier terdistribusi, alur kerja agen multi-langkah, dan fine-tuning perusahaan.
Spesifikasi Rak Vera Rubin NVL72
Sistem unggulan yang diterapkan di seluruh OCI Superclusters adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang didinginkan cair. Beroperasi sebagai domain komputasi skala rak terpadu, setiap kabinet mengintegrasikan 72 GPU Rubin dan 36 CPU Vera yang saling terhubung melalui NVIDIA NVLink generasi keenam (NVLink 6), yang menyediakan bandwidth bolak-balik sebesar 3,0 TB/detik per GPU dan 216 TB/detik di seluruh rak.
Setiap GPU Rubin dilengkapi dengan 288 GB High Bandwidth Memory 4 (HBM4) generasi berikutnya, menyediakan hingga 19,2 TB/detik bandwidth memori per chip bersama BlueField-4 Data Processing Units (DPUs) dan ConnectX-9 SuperNICs untuk offload penyimpanan, keamanan, dan jaringan. Transisi ke HBM4 secara langsung mengatasi hambatan dinding memori yang umum ditemui saat melayani model berfokus pada penalaran dan lingkungan agen konteks panjang. Sementara akselerator sebelumnya sering memerlukan model berparameter triliunan untuk di-sharding di beberapa node hanya untuk menyimpan cache kunci-nilai (KV) besar, kapasitas dan bandwidth memori yang diperluas dari arsitektur Rubin memungkinkan jendela konteks besar tetap berada di memori kecepatan tinggi lokal, meningkatkan pemanfaatan komputasi dan menurunkan biaya inferensi per token.
Pemisahan NVIDIA Vera CPU di OCI
Pembeda penting dalam peluncuran OCI adalah posisinya sebagai penyedia cloud hyperscale pertama yang menawarkan NVIDIA Vera CPU sebagai instance komputasi mandiri yang dapat diskalakan secara independen, dengan rencana peluncuran awal sebanyak 150.000 CPU Vera di seluruh wilayah cloud Oracle. Dibangun berdasarkan 88 inti khusus Armv9.2-compatibel "Olympus" yang mendukung 176 thread melalui spatial multi-threading dan dipasangkan dengan hingga 1,5 TB memori LPDDR5X berpita lebar tinggi, CPU Vera dirancang khusus untuk tahap-tahap non-GPU dalam alur kerja AI modern.
Pada generasi sebelumnya seperti Grace Hopper dan Grace Blackwell, CPU host sebagian besar dideploy pada papan komputasi yang terhubung erat bersama GPU. Meskipun sangat efektif untuk pre-training padat, rasio tetap tersebut dapat menciptakan ketidaksesuaian sumber daya untuk aplikasi agen. Agen AI otonom menghabiskan waktu signifikan di antara panggilan inferensi model untuk menjalankan alat bantu, mengompilasi dan menguji kode di sandbox aman, mengquery database, serta mengoordinasikan pipeline retrieval-augmented generation (RAG).
Melalui OCI Compute dan OCI Kubernetes Engine (OKE), pelanggan perusahaan sekarang dapat menskalakan instance Vera CPU dan klaster Rubin GPU secara terpisah. OpenAI, misalnya, sudah memanfaatkan instance Vera CPU mandiri OCI dalam produksi untuk menggerakkan sandbox pemrograman ageniknya, sementara Oracle Acceleron menyediakan isolasi yang ditegakkan oleh perangkat keras untuk menjalankan kode yang dihasilkan AI. Pemisahan lapisan CPU memungkinkan tim teknik untuk menskalakan pemrosesan host secara dinamis tanpa membiarkan silicon GPU mahal menganggur.
Rencana HGX Rubin NVL8 untuk Kompatibilitas Enterprise x86
Untuk mendukung penyebaran perusahaan modular dan ekosistem aplikasi x86 yang sudah ada, OCI juga mengumumkan rencana untuk memperkenalkan platform NVIDIA HGX Rubin NVL8. Dikonfigurasi dengan delapan GPU Rubin yang terhubung NVLink, dua prosesor Intel Xeon 6 64-core, 4 TB memori sistem DDR5, dan jaringan RDMA berkecepatan tinggi 6,4 Tbps, server NVL8 menyediakan blok bangunan delapan-GPU yang lebih kecil bagi organisasi yang melakukan pelatihan, fine-tuning, dan inferensi berbasis domain tanpa memerlukan rak cair-cooled 72-GPU penuh.
Efisiensi Daya Generasional vs. Kendala Jaringan Utilitas
Dorongan menuju infrastruktur AI multi-gigawatt sangat dipengaruhi oleh batasan energi fisik. Dengan antrian koneksi utilitas di pusat-pusat pusat data utama yang sering memakan waktu beberapa tahun untuk menyediakan kapasitas tegangan tinggi baru, operator cloud tidak dapat memperluas pasokan komputasi hanya dengan membangun lebih banyak fasilitas. Skalabilitas memerlukan ekstraksi throughput komputasi yang jauh lebih besar dari setiap megawatt daya yang tersedia.
Memaksimalkan Hasil Komputasi di Bawah Batasan Substasi yang Tetap
Menghadirkan hingga 30 kali lebih tinggi throughput inferensi per watt secara mendasar mengubah ekonomi unit cloud. Ketika operator pusat data mendapatkan alokasi daya listrik multi-hingga ratusan megawatt, batas listrik tersebut tetap tetap dalam jangka waktu dekat. Dengan menerapkan rak Vera Rubin yang menghasilkan token jauh lebih banyak per watt, sambil berbagi fondasi perangkat lunak CUDA yang sama dengan infrastruktur GB200 dan GB300 yang ada, OCI dapat secara dinamis mengalihkan kapasitas antara pelatihan model frontier dan inferensi produksi volume tinggi, memaksimalkan pendapatan per megawatt daya grid yang dikontrak.
Topologi Jaringan dan Infrastruktur Fisik: Menghubungkan 131.000+ GPU
Menskalakan superkluster AI di ratusan ribu prosesor memperkenalkan tantangan jaringan yang serius. Ketika ribuan GPU menyinkronkan gradien model secara bersamaan, bottleneck jaringan dapat membuat prosesor menunggu transfer data alih-alih mengeksekusi komputasi.
Koneksi Andal Multipath (MRC) dan Jaringan Delapan Bidang
OCI mengatasi hambatan jaringan skala besar dengan menggabungkan arsitektur Oracle Acceleron-nya dengan Ethernet NVIDIA Spectrum-X, memanfaatkan switch Spectrum-6 102,4 Tb/s, ConnectX-9 SuperNICs, dan DPUs BlueField-4. Alih-alih mengandalkan topologi jaringan tiga tingkat tradisional yang menambah latensi hop dan biaya switch, OCI menggabungkan jaringan multiplanar dengan SRv6 source routing untuk membangun jaringan datar dua tingkat yang mampu mendukung lebih dari 131.000 GPU.
Pada lapisan transport, Oracle Acceleron memanfaatkan protokol Multipath Reliable Connection (MRC) di arsitektur jaringan delapan bidang, di mana setiap server terhubung ke delapan bidang jaringan independen secara bersamaan. Alih-alih mengikat transfer data GPU-ke-GPU ke satu jalur serat fisik tunggal, yang sering menyebabkan titik kemacetan ketika arus data besar bertabrakan, MRC menyebarkan paket dari satu koneksi secara bersamaan ke ratusan jalur jaringan yang tersedia. Dengan menyeimbangkan lalu lintas secara dinamis di seluruh jaringan multi-bidang, sistem meminimalkan latensi ekor dan menjaga cluster GPU beroperasi pada tingkat pemanfaatan yang dapat diprediksi.
Desain Kampus Dua Kilometer
Jarak fisik juga membatasi superkluster terdistribusi, karena serat optik memperkenalkan keterlambatan propagasi sekitar 5 mikrodetik per kilometer. Jika penyebaran multi-gigawatt tersebar di fasilitas-fasilitas yang jauh, latensi kecepatan cahaya menurunkan kinerja pelatihan sinkron. Akibatnya, OCI Superclusters dirancang di dalam kampus kelas gigawatt yang dioptimalkan untuk kepadatan tinggi dalam radius dua kilometer, mengintegrasikan pengiriman daya multi-rak dan pendinginan cair loop-tertutup dalam jejak fisik yang kompak.
Benchmak $40 miliar per Gigawatt dan Strategi Multi-penyedia Oracle
Pengembangan multi-gigawatt antara NVIDIA dan Oracle menegaskan komitmen modal besar yang membentuk sektor infrastruktur AI. Meskipun kedua perusahaan tidak mengungkapkan nilai dolar spesifik untuk kesepakatan Oktober 2026, manajemen NVIDIA sebelumnya menyebut sekitar $40 miliar per gigawatt sebagai patokan untuk peluang infrastruktur pusat data secara keseluruhan di bidang komputasi, jaringan, dan sistem.
Membiayai Peta Jalan Pengeluaran Modal senilai $90 miliar–$95 miliar
Selama pembaruan investor Oktober 2026, Oracle menegaskan kembali target pengeluaran modal tahun fiskal 2027 sekitar $90 miliar hingga $95 miliar dalam upayanya untuk menerapkan kapasitas pusat data multi-gigawatt. Karena pendanaan infrastruktur beberapa gigawatt semata-mata melalui arus kas operasional akan memberatkan neraca perusahaan tunggal mana pun, Oracle mencatat bahwa ia mengatur penyaluran modal melalui kombinasi pembayaran di muka pelanggan jangka panjang, pembiayaan ekuitas, dan pengaturan perangkat keras yang disediakan pelanggan—di mana klien AI utama menanggung sebagian yang terus meningkat dari biaya pengadaan chip, sementara OCI menyediakan shell pusat data yang terenergikan, pendinginan cair, dan jaringan Acceleron.
Seiring dengan peluncuran perangkat keras, Oracle juga memperluas kolaborasi perangkat lunak perusahaan dengan OpenAI untuk mencakup Oracle AI Workspace dan AI Security Mesh, serta menanamkan kemampuan model terdepan lebih dalam ke dalam alur kerja perusahaan.
Diversifikasi Silikon: Google TPU, Cerebras, dan SambaNova
Meskipun Oracle memperdalam kemitraan unggulannya dengan NVIDIA, perusahaan ini juga mengejar strategi chip multi-penyedia untuk memberikan fleksibilitas perangkat keras kepada pelanggan cloud di berbagai beban kerja. Bersamaan dengan pengumuman Vera Rubin, Oracle mengumumkan kesepakatan untuk mengintegrasikan Google Cloud Tensor Processing Units (TPUs) serta chip AI khusus dari pengembang skala wafer Cerebras Systems dan SambaNova ke dalam ekosistem cloud-nya. Pendekatan multi-arsitektur ini memungkinkan perusahaan untuk mengarahkan inferensi khusus atau tugas berbasis domain ke akselerator alternatif sambil mengandalkan superkluster NVIDIA Vera Rubin untuk pelatihan berskala besar dan sistem agen.
Kesimpulan
Pengembangan infrastruktur NVIDIA Vera Rubin ke skala multi-gigawatt di Oracle Cloud Infrastructure menandai transformasi industri dalam komputasi awan. Dengan menggabungkan rak NVL72 yang didinginkan cair, efisiensi inferensi hingga 30x lebih tinggi per watt, dan jaringan Acceleron delapan bidang yang mampu menghubungkan lebih dari 131.000 GPU dalam radius dua kilometer, OCI dan NVIDIA merekayasa solusi di sekitar batas fisik pengiriman daya dan latensi jaringan. Dipasangkan dengan Vera CPU yang dipisahkan untuk beban agen dan portofolio chip yang beragam yang mencakup Google TPU, Cerebras, dan SambaNova, peta jalan modal senilai $90 miliar hingga $95 miliar Oracle menempatkan orkestrasi energi dan komputasi skala gigawatt di pusat persaingan AI perusahaan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa yang diumumkan NVIDIA dan Oracle pada Oktober 2026?
Pada 27 Oktober 2026, di Oracle AI World, NVIDIA dan Oracle mengumumkan rencana untuk memperluas OCI Superclusters ke skala multi-gigawatt menggunakan sistem rak NVIDIA Vera Rubin NVL72. Perusahaan-perusahaan tersebut juga mengumumkan ketersediaan umum segera dari sistem Vera Rubin NVL72 dan CPU NVIDIA Vera mandiri di OCI, bersama dengan rencana untuk memperkenalkan server HGX Rubin NVL8 delapan-GPU.
Bagaimana perbandingan platform NVIDIA Vera Rubin dengan Blackwell?
Menurut Oracle dan NVIDIA, platform Vera Rubin memberikan throughput inferensi hingga 30 kali lebih tinggi per watt dan peningkatan kinerja pelatihan hingga 4x dibandingkan generasi Blackwell sebelumnya. Setiap GPU Rubin dilengkapi dengan memori HBM4 sebesar 288 GB dengan bandwidth 19,2 TB/detik dan terhubung melalui NVLink generasi keenam dengan bandwidth bolak-balik 3,0 TB/detik per GPU.
Mengapa Oracle menawarkan CPU NVIDIA Vera mandiri?
Agen AI modern menghabiskan waktu pemrosesan signifikan di luar GPU—mengeksekusi kode di sandbox, memanggil alat eksternal, dan mengambil data. Dengan menawarkan 150.000 CPU NVIDIA Vera 88-inti mandiri di seluruh wilayahnya, OCI memungkinkan pelanggan seperti OpenAI untuk menskalakan beban kerja agen yang intensif CPU secara independen dari klaster GPU, mengurangi kapasitas perangkat keras yang menganggur.
Bagaimana Oracle membiayai pembangunan infrastruktur AI multi-gigawattnya?
Oracle mempertahankan target pengeluaran modal fiskal 2027 sebesar $90 miliar hingga $95 miliar. Untuk mengelola permintaan neraca sambil memperluas skala menjadi multi-gigawatt, Oracle memanfaatkan kombinasi arus kas operasional, pembayaran di muka dari pelanggan, penerbitan saham, dan perjanjian di mana pelanggan besar membantu menutupi biaya pengadaan chip.
Disclaimer
Informasi pasar umum ini, yang mungkin berasal dari sumber pihak ketiga, komersial, atau bersponsor, diberikan hanya untuk referensi dan tujuan pendidikan, dan tidak merupakan saran keuangan atau investasi, penawaran, ajakan, atau jaminan. Kami melepaskan tanggung jawab atas keakuratannya, kelengkapan, keandalannya, dan semua kerugian yang timbul. Investasi/perdagangan berisiko; kinerja masa lalu tidak menjamin hasil masa depan. Pengguna harus melakukan riset, menilai dengan bijak, dan mengambil tanggung jawab penuh. Untuk detail lebih lanjut, silakan konsultasikan Ketentuan Penggunaan dan Pengungkapan Risiko KuCoin.
Penafian: Halaman ini diterjemahkan menggunakan teknologi AI untuk kenyamanan Anda. Untuk informasi yang paling akurat, lihat versi bahasa Inggris aslinya.