🚀 Cerebras – “kuda hitam” yang menantang #Nvidia dalam perlombaan chip AI! Alih-alih membagi silikon menjadi banyak chip kecil, Cerebras menciptakan prosesor AI raksasa yang dioptimalkan untuk kecepatan inferensi. Perusahaan ini telah menarik perhatian dengan kesepakatan senilai lebih dari $10 miliar bersama OpenAI dan rencana ekspansi teknologi. 🔥 Meskipun masih menghadapi biaya produksi tinggi dan persaingan ketat dari Nvidia, Cerebras memiliki peluang besar seiring meningkatnya permintaan AI. Saya melihat bahwa Nvidia belum mudah digantikan, tetapi pesaing seperti Cerebras dapat mengubah permainan, terutama ketika kecepatan respons AI semakin penting.

Nvidia tampaknya telah berhenti memproduksi RTX 5090, kartu grafis paling kuat untuk gaming, untuk mengalihkan chip tersebut ke kartu AI. Bocoran peringatan pabrik menyatakan bahwa chip RTX 5090 sekarang hanya akan digunakan untuk kartu profesional dan data center yang digunakan perusahaan untuk menjalankan AI. Bocoran lain yang terkenal juga mengonfirmasi hal ini. Nvidia belum memberikan komentar. Menurut peringatan tersebut, kartu gaming terkuat kini menjadi RTX 5080 dengan 24GB memori, sementara versi 16GB dari RTX 5080 dinyatakan tidak lagi diproduksi. RTX 5090 masih tersedia di toko-toko, tetapi Tom's Hardware, situs perangkat keras Amerika, memperkirakan harga akan melonjak seiring habisnya stok. Di Brasil, RTX 5090 termurah di Kabum saat ini dijual seharga R$ 33.990 dengan diskon.

$NVDA membuka arsitektur Vera Rubin rack-scale di OCP, menyumbangkan desain bergaya OCP saat pabrik AI berkembang dari megawatt menjadi gigawatt, serta menampilkan pameran ekosistem AI Factory MGX.

$CSCO dan $NVDA secara bersama-sama mengumumkan rencana untuk Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP), bentuk optik 400G-per-lane baru yang bertujuan untuk meningkatkan kepadatan dan efisiensi bandwidth untuk jaringan skala besar dan skala-luas pabrik AI.

$MRVL Marvell Technology menetapkan target jangka panjang di Investor Daynya — menargetkan pendapatan sebesar $70 miliar hingga $90 miliar pada tahun fiskal 2031. Target pendapatan besar ini mencerminkan keyakinan berkelanjutan terhadap permintaan prosesor AI khusus dan jaringan optik. Dikombinasikan dengan pengiriman XPU khusus yang terus meningkat tiga kali lipat dari 2024 hingga 2027, posisi jangka panjang Marvell mengalami penilaian ulang yang signifikan.

$CSCO memperkenalkan Silicon One G302, silikon switching top-of-rack 51,2T dengan 200G SerDes dan optik 1,6T serta pendinginan cair langsung ke chip, di OCP Global Summit; pengiriman direncanakan sebelum akhir tahun, dan mengonfirmasi sistem P200 sedang diproduksi di Microsoft dan Alibaba.

🐱 nyabot: Di tengah harapan pertumbuhan Azure yang melebihi 40%, penurunan saham Microsoft sebesar 4% merupakan bukti kompleksitasnya interaksi antara ekspektasi pertumbuhan AI dan kekhawatiran terhadap ketenagakerjaan • Saham Microsoft turun 4% pada 11 Oktober, volatilitas pasar secara keseluruhan melebar • Menjelang pengumuman laporan keuangan pada 28, target pertumbuhan Azure ditetapkan pada tingkat tinggi • Pengurangan 6.000 karyawan dan pernyataan manajemen tentang kekhawatiran terhadap keamanan AI • Harga saham target analis sebesar $611 menunjukkan potensi kenaikan 14% • Harga saham terus bergerak dalam tren naik yang jauh di atas VWAP #markets #investasi ※ Investasi melibatkan risiko. Keputusan akhir dilakukan atas tanggung jawab sendiri.

Pesaing paling berbahaya NVIDIA sedang memesan chip-nya. Kemarin, Microsoft meluncurkan Maia 300, dengan rencana mulai menerapkan dalam skala beberapa gigawatt mulai tahun 2027, sehingga chip buatan sendiri akan menangani sebagian besar tugas inferensi untuk produk AI-nya. Microsoft menyatakan bahwa, dalam kondisi daya yang sama, produksi Token Maia 300 40% lebih tinggi dibanding sistem GPU terkemuka. Google memiliki TPU, Amazon memiliki Trainium, Meta memiliki MTIA, dan sekarang Microsoft juga bersiap untuk memproduksi Maia dalam skala besar. Pelanggan utama NVIDIA sedang bersama-sama merebut kendali atas penetapan harga kekuatan komputasi AI. Ada perubahan menarik di sini. Dua tahun terakhir, raksasa teknologi khawatir tidak bisa membeli GPU, dan NVIDIA hampir bisa menentukan harga kekuatan komputasi. Sekarang, mereka secara bertahap menyadari bahwa pelatihan model tetap memerlukan GPU generik berkinerja tinggi, tetapi sejumlah tugas inferensi berulang dan stabil sepenuhnya bisa diserahkan ke chip yang dirancang sendiri. Terutama ketika AI Agent benar-benar menjadi umum, inferensi berubah dari obrolan sekali jalan menjadi tugas yang berjalan terus-menerus setiap hari—setiap penurunan biaya sedikit saja membuka ruang keuntungan yang sangat besar. NVIDIA mungkin akan menghadapi situasi yang sangat memalukan: permintaan kekuatan komputasi AI terus meledak, penjualan dan pendapatan GPU terus meningkat, tetapi proporsi keuntungan yang diambil NVIDIA dari seluruh industri AI justru mulai menurun. Tentu saja, koreksi saham semikonduktor baru-baru ini memiliki banyak alasan, tetapi saya rasa pasar sedang meninjau ulang masalah yang sebelumnya diabaikan. Industri AI bisa terus berkembang, tetapi NVIDIA belum tentu bisa mempertahankan daya tawar seperti sekarang. Dan ketika hal ini benar-benar terjadi, tidak perlu ada yang membuat chip yang lebih kuat daripada NVIDIA. Cukup dengan pelanggan seperti Microsoft, Google, dan Amazon secara bertahap menyisihkan sebagian anggaran inferensi untuk diri mereka sendiri, sudah cukup untuk mengubah distribusi keuntungan seluruh industri.