Era Baharu dalam Pengkomputeran
Persidangan Teknologi Grafik (GTC) 2025, yang diadakan di tengah-tengah Silicon Valley, telah mengukuhkan kedudukannya sebagai acara penting dalam landskap teknologi. Ia merupakan perhimpunan yang menarik perhatian pelbagai audiens, daripada veteran industri yang berpengalaman dan pembangun perisian kepada peminat AI yang bersemangat dan juga mereka yang mendekati teknologi dengan tahap keraguan.
Detik penting GTC ialah ucaptama, dan tahun ini, ia disampaikan oleh CEO Nvidia, Jensen Huang. Huang, yang secara meluas dianggap sebagai pemimpin berpandangan jauh dalam bidang kecerdasan buatan, mempunyai keupayaan yang jarang untuk membentuk naratif industri. Pengumumannya membawa kesan yang ketara, sering membayangkan kemajuan teknologi dan trend baru muncul yang akan menentukan tahun-tahun akan datang.
Dalam ucaptamanya yang dinanti-nantikan, Huang bukan sahaja memperincikan kejayaan terkini Nvidia dalam AI tetapi juga menawarkan gambaran sekilas tentang unjurannya untuk evolusi industri dalam beberapa tahun akan datang. Pembentangan tahun ini menggariskan bukan sahaja kepantasan revolusi AI yang menakjubkan tetapi juga penempatan semula strategik Nvidia untuk mengekalkan peranannya sebagai kuasa dominan dalam inovasi teknologi.
Blackwell dan Rubin: Membawa Masuk Generasi Perkakasan AI Seterusnya
Seperti yang dijangkakan dalam banyak analisis pra-acara, tema utama ucaptama Huang ialah pendedahan seni bina grafik generasi seterusnya Nvidia: Blackwell Ultra dan Vera Rubin. Ini mewakili lonjakan besar ke hadapan dalam keupayaan perkakasan AI.
Cipset Blackwell Ultra, yang dijadualkan untuk dikeluarkan akhir tahun ini, direka dengan teliti untuk mengendalikan kerumitan proses AI yang semakin meningkat. Spesifikasinya, boleh dikatakan, luar biasa:
- Kuasa pengkomputeran 1-exaflop dalam satu rak.
- 600,000 komponen setiap rak.
- Sistem penyejukan cecair 120-kilowatt yang canggih.
Ciri-ciri ini, sekurang-kurangnya di atas kertas, meletakkan Blackwell Ultra sebagai kuasa besar untuk pengiraan AI.
Pelan hala tuju strategik Nvidia melibatkan penyepaduan GPU Blackwell Ultra ini ke dalam dua sistem DGX yang berbeza: Nvidia DGX GB300 dan Nvidia DGX B300. Penyepaduan ini direka untuk memenuhi permintaan beban kerja AI yang semakin meningkat, dengan penekanan khusus pada inferens dan tugas penaakulan.
Peralihan daripada penyejukan berasaskan udara tradisional kepada penyejukan cecair mewakili peralihan penting yang didorong oleh keperluan untuk kecekapan tenaga yang dipertingkatkan. Ini bukan sekadar peningkatan tambahan; ia menandakan pembayangan semula asas reka bentuk dan pembinaan sistem pengkomputeran AI.
Melihat lebih jauh ke hadapan, sistem AI Vera Rubin diunjurkan untuk dikeluarkan pada akhir 2026, diikuti oleh Rubin Ultra pada separuh kedua 2027. Huang menekankan bahawa, selain daripada casis, hampir setiap aspek platform Vera Rubin telah menjalani reka bentuk semula yang komprehensif. Reka bentuk semula ini merangkumi peningkatan yang ketara dalam prestasi pemproses, seni bina rangkaian dan keupayaan memori. Nvidia juga telah mengusik butiran tentang supercip GPU generasi seterusnya dan suis fotonik yang inovatif, seterusnya memacu jangkaan untuk keluaran masa depan ini.
Perjalanan Transformatif AI: Daripada Visi Komputer kepada Kepintaran Agentik
Semasa ucaptama dua jam yang panjang, Huang dengan bersemangat menyatakan ‘kemajuan luar biasa’ yang telah dicapai oleh AI. Apa yang dahulunya diturunkan ke alam spekulasi futuristik kini telah menjadi realiti yang ketara. AI telah mengalami metamorfosis yang mendalam, berkembang daripada tumpuan awalnya pada ‘visi komputer’ kepada kemunculan AI Generatif (GenAI), dan kini, ke sempadan AI agentik.
‘AI memahami konteks, memahami apa yang kita minta. Memahami maksud permintaan kita,’ jelas Huang. ‘Ia kini menjana jawapan. Mengubah secara asas cara pengkomputeran dilakukan.’ Evolusi ini mewakili anjakan paradigma dalam sifat pengkomputeran itu sendiri.
Menurut Huang, permintaan untuk GPU daripada empat penyedia perkhidmatan awan terkemuka sedang mengalami lonjakan. Antara banyak unjuran yang dikongsi oleh Huang mengenai potensi transformatif AI, satu angka menonjol: Nvidia menjangkakan hasil infrastruktur pusat datanya melonjak kepada $1 trilion menjelang 2028. Unjuran ini menggariskan skala besar impak jangkaan AI pada landskap teknologi.
Daripada Pusat Data kepada ‘Kilang AI’: Paradigma Baharu untuk Infrastruktur Pengkomputeran
Salah satu matlamat Nvidia yang paling bercita-cita tinggi adalah untuk memudahkan peralihan daripada pusat data tradisional kepada apa yang dibayangkannya sebagai ‘kilang AI.’ Huang menyifatkan ini sebagai peringkat evolusi seterusnya bagi pusat data tradisional. Kilang AI ini pada asasnya akan menjadi persekitaran pengkomputeran berprestasi ultra tinggi yang dibina khas yang direka dengan teliti untuk latihan dan inferens AI.
Skala sumber yang diperlukan untuk usaha sedemikian adalah sangat besar. Nvidia, dalam catatan blog, menghuraikan tentang besarnya usaha ini: ‘Membawa satu kilang AI gigawatt adalah tindakan kejuruteraan dan logistik yang luar biasa — memerlukan puluhan ribu pekerja merentasi pembekal, arkitek, kontraktor dan jurutera untuk membina, menghantar dan memasang hampir 5 bilion komponen dan lebih 210,000 batu kabel gentian.’
Untuk menggambarkan kebolehlaksanaan visi ini, Huang mempamerkan bagaimana pasukan kejuruteraan Nvidia memanfaatkan Omniverse Blueprint untuk mereka bentuk dan mensimulasikan kilang AI 1 gigawatt. Demonstrasi ini memberikan gambaran yang ketara tentang masa depan infrastruktur AI.
‘Dua dinamik berlaku pada masa yang sama,’ jelas Huang. ‘Dinamik pertama ialah sebahagian besar pertumbuhan itu mungkin dipercepatkan. Bermakna kita telah mengetahui untuk beberapa lama bahawa pengkomputeran tujuan am telah menjalankan laluannya, dan kita memerlukan pendekatan pengkomputeran baharu.’
Beliau seterusnya menghuraikan tentang peralihan dalam paradigma pengkomputeran: ‘Dunia sedang melalui peralihan platform daripada perisian berkod tangan yang berjalan pada komputer tujuan am kepada perisian pembelajaran mesin yang berjalan pada pemecut dan GPU.’
‘Cara melakukan pengiraan ini adalah pada ketika ini, melepasi titik tip ini, dan kita kini melihat titik infleksi berlaku – infleksi berlaku dalam pembinaan pusat data dunia.’ Beliau menekankan perkara utama: ‘Jadi perkara pertama ialah peralihan dalam cara kita melakukan pengkomputeran.’ Peralihan ini menandakan anjakan asas dalam cara kita mendekati pengiraan dan memanfaatkan kuasa AI.
AI Agentik dan Robotik: Sempadan Seterusnya
AI Agentik, konsep yang telah menarik perhatian banyak syarikat dalam beberapa bulan kebelakangan ini, merupakan tumpuan utama untuk Nvidia. Huang berkongsi semangat di sekitar bidang yang baru muncul ini, meramalkan bahawa ejen AI akan menjadi komponen penting dalam setiap proses perniagaan. Nvidia sedang giat membina infrastruktur untuk menyokong pembangunan dan penggunaan ejen pintar ini.
Huang menyerlahkan robotik sebagai gelombang utama AI seterusnya, didorong oleh ‘AI fizikal’ yang mempunyai pemahaman tentang konsep asas seperti geseran, inersia, dan sebab dan akibat. Beliau menggariskan kepentingan kritikal penjanaan data sintetik untuk melatih sistem AI. Pendekatan ini membolehkan pembelajaran yang lebih pantas dan menghapuskan keperluan untuk penglibatan manusia dalam gelung latihan, dengan ketara mempercepatkan proses pembangunan.
‘Hanya terdapat begitu banyak data dan begitu banyak demonstrasi manusia yang boleh kita lakukan,’ katanya. ‘Ini adalah kejayaan besar dalam beberapa tahun kebelakangan ini: pembelajaran pengukuhan.’ Kejayaan ini mewakili kemajuan yang ketara dalam bidang AI, membuka jalan kepada sistem yang lebih autonomi dan boleh disesuaikan.
Kemajuan Berperingkat dan Reaksi Pasaran
Beberapa pengumuman dan kemas kini yang dibentangkan di GTC 2025 adalah, pada tahap tertentu, dijangka dan dianggap lebih berperingkat daripada pecah tanah. Persepsi ini boleh dikaitkan dengan minat yang mendalam di sekitar Nvidia, dengan ramai yang telah membuat spekulasi mengenai pengumuman yang berpotensi. Spekulasi pra-acara ini mungkin secara tidak sengaja mengurangkan kesan yang dirasakan bagi beberapa pengumuman yang benar-benar pecah tanah, menjadikannya kurang mengejutkan.
Perlu diingat bahawa ucaptama Huang tidak serta-merta diterjemahkan kepada kesan positif ke atas harga saham Nvidia. Malah, saham Nvidia mengalami penurunan lebih daripada 3% semasa ucaptama, menunjukkan amaran pelabur di tengah-tengah jangkaan yang tinggi dan persekitaran pasaran yang tidak menentu. Reaksi ini menyerlahkan interaksi kompleks antara kemajuan teknologi, sentimen pasaran dan jangkaan pelabur.