Kain silikon - ForkLog: mata uang kripto, AI, singularitas, masa depan

# Tirai Silikon

Kartu grafis, memori RAM, SSD — apa selanjutnya?

Era kelimpahan digital, di mana setiap penggemar bisa merakit server rumah yang mampu bersaing dengan kekuatan perusahaan kecil, mulai berakhir. Kepemilikan perangkat keras yang canggih semakin memiliki nuansa elit di tengah kenaikan harga chip memori dan meningkatnya antrean pre-order.

Dalam artikel baru ForkLog, dijelaskan mengapa kartu grafis menjadi sumber daya untuk industri AI, Nvidia tidak lagi menyukai gamer, dan freelancer-desainer harus menyewa kekuatan dari pusat data cloud. Tapi pertanyaan utama yang kami coba jawab: bagaimana kekurangan chip akan mempengaruhi desentralisasi blockchain, di mana SSD dan DRAM biasanya memainkan peran kunci.

Feodalisme Teknologi atau Kesulitan Sementara

Belakangan ini, berdasarkan pernyataan para pemimpin industri AI dan produsen chip memori, tampaknya era kepemilikan PC pribadi yang kuat secara perlahan berakhir.

Di dunia informasi, ramai membahas pernyataan pendiri Amazon Jeff Bezos tahun 2024, saat dia membandingkan penggunaan PC dengan generator listrik di masa pasokan listrik pusat ke soket. Sebagian komunitas menganggapnya sebagai nabi dalam situasi ini.

Model perangkat keras terbaru menjadi sumber daya utama untuk pelatihan dan pemeliharaan LLM. AI mengosongkan gudang produsen chip HBM, yang sebelumnya digunakan untuk segmen pengguna SSD dan RAM. Akibat kenaikan harga komponen, pasar tahun ini bisa kehilangan satu kelas perangkat hemat biaya.

Pada awal Februari, peneliti TrendForce meningkatkan prediksi harga chip. Mereka memperkirakan lonjakan kontrak memori DRAM pengguna sebesar 90–95% pada kuartal pertama 2026 karena ledakan segmen AI. Prediksi sebelumnya sekitar 55–60%.

Selain itu, pelatihan LLM membutuhkan volume data yang sangat besar. Sektor korporat membeli stok SSD berkapasitas dari 2 TB dan dengan tingkat tulis tinggi. Produsen chip silikon yang melayani industri AI dengan pendapatan lebih tinggi berencana mer reorganisasi fasilitas produksi mereka.

Pada akhir 2025, pemimpin produksi chip memori Micron Technology—yang sebelumnya sangat aktif mendukung segmen desktop—mengumumkan penutupan lini produk Crucial. Produksi akan dihentikan di kuartal kedua 2026 setelah hampir 30 tahun keberadaan merek tersebut.

Micron juga berencana meningkatkan produksi chip HBM. Perusahaan menginvestasikan $9,6 miliar untuk pembangunan fasilitas baru di Hiroshima, Jepang.

12 Februari, Samsung Electronics mengumumkan mulai pengiriman chip HBM4 canggih ke pelanggan yang tidak disebutkan namanya. Dengan demikian, mereka berusaha mengejar ketertinggalan dari kompetitor di bidang komponen penting untuk akselerator AI Nvidia, termasuk SK Hynix.

Produsen chip terbesar di dunia berada dalam posisi sulit: mereka adalah pemasok utama memori untuk Nvidia sekaligus pemimpin di segmen ponsel dan elektronik konsumen. Penting bagi mereka untuk mempertahankan kontrak dengan margin tinggi di bidang AI tanpa melemahkan posisi mereka dalam pembuatan gadget.

Pada September tahun lalu, manajemen Samsung Semiconductor berusaha menyeimbangkan situasi. Mereka mengonfirmasi bahwa lini produksi memori untuk kartu grafis kelas atas—GDDR7—dapat memenuhi kebutuhan gamer, pembuat konten, dan workstation profesional.

Chip ini digunakan di flagship lini gaming Nvidia—GeForce RTX 5090. Diperkenalkan sejak Januari 2025, kartu grafis ini tetap menjadi pemimpin tanpa tanding, dan harga yang diumumkan setahun lalu sebesar $1999 saat ini tidak lagi relevan. Saat artikel ini ditulis, tawaran berkisar antara $4000–5000.

Sumber: Nvidia. Pasar yang Sangat Adaptif di Tiongkok seperti biasa memanfaatkan peluang. Menurut Nikkei Asia, produsen memori terbesar di China, CXMT dan YMTC, berencana memperluas kapasitas secara signifikan.

Pada 2027, mereka berencana meluncurkan pabrik di Shanghai dan Wuhan, dengan fokus utama pada produksi DRAM dan NAND, bukan HBM seperti para pemimpin pasar.

Ex-CIO/CTO Bitfury dan co-founder Hyperfusion, Alex Petrov, berpendapat bahwa tidak ada gunanya berharap harga akan turun, lebih baik mengalihkan pengeluaran.

“Jangan berharap, kita hidup di sini dan sekarang. Jika Anda membutuhkan perangkat keras untuk bekerja, mining, node—lebih baik membelinya sekarang, meskipun harganya tinggi, dan sisihkan apa yang bisa ditunda. Permintaan tertunda hingga 2028 bisa sangat besar dan tak terduga, harapannya adalah DDR3/4 lama dan keluarnya DDR6 baru,” ujar pakar tersebut dalam komentar ForkLog.

Mengapa Kartu Grafis?

Mengapa kartu grafis, yang memungkinkan bermain Quake III Arena di tahun 2000 dan Fallout 4 di 2015, awalnya diambil alih oleh PoW-mining, lalu kemudian diakuisisi oleh industri AI? Jawabannya terletak pada karakteristik akselerator grafis, yang lebih mudah dijelaskan dengan membandingkannya dengan CPU.

CPU adalah jenius yang mampu menyelesaikan berbagai tugas perangkat lunak: menulis puisi, menghitung pajak, mengelola sistem operasi. Tapi, semua tindakan dilakukan secara berurutan di setiap inti.

Berbeda dengan itu, GPU adalah pabrik dengan ribuan pekerja sederhana. Mereka lebih bodoh dari jenius, tetapi mampu bekerja secara bersamaan.

Untuk menggambar frame dalam game, diperlukan perhitungan warna jutaan piksel. Ini setara dengan jumlah operasi matematika yang sama per detik. Chip grafis dirancang untuk komputasi paralel.

Situasi serupa terjadi saat PoW-mining di kartu grafis. Mining adalah semacam lotere, di mana perangkat harus miliaran kali per detik menebak angka acak untuk menemukan hash yang benar. GPU sangat cocok untuk tujuan ini, yang menyebabkan kekurangan pertama mereka sebelum Ethereum beralih ke PoS pada 2022.

Prosesor grafis menjadi penemuan nyata untuk kebutuhan industri AI. LLM modern seperti ChatGPT atau Gemini, pada dasarnya, adalah tabel besar angka (matriks). Pelatihannya adalah perkalian matriks tak berujung untuk menyesuaikan “bobot” (koneksi antar neuron).

Ternyata, matematika yang menciptakan kilauan di air dalam Cyberpunk 2077 adalah linier algebra yang sama yang mendasari pelatihan neural network. Tapi, AI tidak hanya membutuhkan kekuatan komputasi besar, tetapi juga kecepatan transfer data yang luar biasa. Memori gaming biasa tidak cukup—digantikan oleh HBM yang mahal dan langka, yang saat ini menjadi rebutan semua raksasa teknologi.

Nvidia menyadari tren ini tepat waktu dan, mulai dari arsitektur Volta, menambahkan “tensore core” ke kartu grafis mereka. Mereka mampu melakukan perkalian matriks secara bersamaan, khusus untuk tugas AI.

GPU per Jam dan Kehilangan Offline

Dalam situasi ini, setidaknya selama dua tahun ke depan, para pembuat konten, videografer, desainer, gamer, programmer, arsitek AI, dan semua yang pekerjaannya sangat bergantung pada perangkat keras canggih harus memilih. Mengutamakan sewa kekuatan komputasi online atau membayar lebih untuk upgrade PC.

Mengingat kekurangan dan antrean untuk komponen tertentu, permintaan terhadap layanan berlangganan semakin meningkat, mendorong pusat data cloud menjadi lebih berorientasi pelanggan. Ada perusahaan yang menawarkan akses fleksibel ke komputasi dan GPU sewaan, seperti Lambda Labs, Vast.ai, Hyperfusion, LeaderGPU, Hostkey, dan lainnya.

Layanan RunPod menawarkan penggunaan RTX 5090 yang langka seharga $0,89/jam.

Sumber: Runpod. Platform Shadow menyediakan desktop jarak jauh tanpa batasan menjalankan game dan perangkat lunak profesional untuk insinyur dan desainer. Layanan serupa seperti GeForce Now atau Xbox Cloud tidak memberi kebebasan seperti ini, tetapi harganya berbeda.

Sumber: Shadow. Saat ini, dengan kecepatan koneksi yang stabil, TV pintar di rumah bisa berubah menjadi workstation yang kuat, cukup dengan memesan perangkat keras yang diperlukan. Dengan begitu, banyak orang bisa mengakses fitur yang sebelumnya tidak terjangkau, tetapi seluruh tanggung jawab atas kualitas dan kestabilan kerja berpindah dari pengguna ke operator data center, yang bisa lebih memilih klien yang lebih penting dan menerapkan larangan sanksi.

Petrov menambahkan bahwa pusat data menjamin akses 24/7, pasokan cadangan, redundansi koneksi, dan kualitas layanan teknis yang memadai.

“Namun, Anda bisa menyimpan sesuatu di rumah atau di kantor. Hanya saja, biasanya ini lebih mahal dan kurang nyaman,” tambahnya.

Menurutnya, banyak desainer, editor video, produser, dan seniman sudah digantikan oleh kecerdasan buatan. Pada tingkat tertentu, mereka harus menggunakan aplikasi AI khusus yang tidak bisa dijalankan perangkat keras rumahan.

“Sementara kebutuhan LLM meningkat secara eksponensial, hanya model kecil yang bisa disimpan di ponsel atau di rumah. Versi profesional yang besar memerlukan skala, kekuatan, dan kecepatan berbeda yang hanya disediakan oleh pusat data cloud,” jelas Petrov.

Bitcoin Kembali Memimpin

Seluruh dunia TI bergantung pada komponen, tetapi kekurangan chip dalam industri blockchain membawa ancaman nyata terhadap desentralisasi dan redistribusi kekuasaan.

“Kenaikan harga memori adalah akibat keputusan beberapa perusahaan komersial. Node blockchain—bukan satu-satunya yang terdampak—semua perangkat dengan memori DDR5 baru: ponsel, PC, semuanya—mengalami kenaikan harga. Ini juga memaksa blockchain menjadi lebih cerdas dan hemat biaya, mencari berbagai cara dan solusi,” kata co-founder Hyperfusion.

Dia menyoroti paradoks situasi ini, di mana jaringan PoS menghadapi tantangan:

“Proof-of-Stake mengurangi konsumsi energi mining, tetapi memindahkan beban dari listrik ke memori dan disk untuk bisnis dan pengguna. Dalam kondisi komponen yang harganya naik 3–5 kali lipat, rantai PoS berada dalam ‘badai sempurna’ realitas.”

Dalam blockchain seperti Ethereum dan Solana, prinsipnya adalah “mudah dibuat, tetapi sangat mahal untuk diverifikasi”. Mengingat banyaknya node di jaringan dan proses pembuktian yang memakan waktu tujuh sampai sembilan langkah, barrier masuk validator PoS seringkali lebih rendah untuk peluncuran, tetapi biaya operasionalnya lebih tinggi.

Persyaratan teknis untuk pemilik node Solana. Sumber: Solana Labs. Menurut Petrov, di Ethereum, setiap node harus menyimpan database lengkap akun, kontrak, dan saldo yang terus diperbarui. Ini melibatkan puluhan juta objek. Untuk performa cepat, diperlukan RAM berkecepatan tinggi dan SSD NVMe yang digabungkan dalam array RAID.

Node harus memproses setiap blok. Dalam jaringan dengan frekuensi tinggi (Solana—400 ms, Ethereum—12 s), verifikasi tanda tangan dan transaksi membutuhkan sumber daya besar. Untuk node arsip lengkap, persyaratannya jauh lebih tinggi: di Ethereum, node arsip membutuhkan 128GB RAM dan minimal 12TB SSD.

Penurunan profitabilitas validator akibat kenaikan harga komponen menciptakan risiko baru sentralisasi blockchain. Pada Januari, jumlah node aktif harian di Solana turun ke 800—terendah sejak 2021. Semakin sedikit dukungan untuk pemilik node kecil, semakin sulit menutup biaya voting dan infrastruktur jika mereka tidak memiliki delegasi yang cukup.

Saat ini, rasio Nakamoto di jaringan turun ke 19 (pada 2023 sekitar 33).

Ethereum Foundation sudah membahas inisiatif menurunkan ambang masuk infrastruktur. Pada Mei 2025, Vitalik Buterin mengusulkan pembaruan EIP-4444, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan ruang penyimpanan. Node hanya akan menyimpan riwayat transaksi selama 36 hari terakhir, sambil mempertahankan kondisi jaringan dan struktur Merkle Tree yang mutakhir. Pendekatan ini memungkinkan pengurangan volume penyimpanan tanpa mengorbankan verifikasi kondisi blockchain saat ini.

Dalam realitas baru “tirai silikon”, Bitcoin tetap menjadi “blockchain rakyat”.

"Dalam Bitcoin, tidak ada verifikasi status, hanya UTXO, yang mudah di-cache. Tahap pembuatan PoW membutuhkan farm ASIC, kekuatan energi besar, tetapi verifikasi hasilnya sangat ringan. Verifikasi hasil di PoW sangat sederhana dan cepat, itulah keindahannya. Langkah-langkah di node validator: ambil data blok, verifikasi hash-nya, satu atau dua operasi hashing, bandingkan target/difficulty, dan semuanya jelas—ya/tidak,"* jelas Petrov.

Karena alasan ini, node lengkap Bitcoin bisa berjalan bahkan di server ringan atau desktop, dan kadang di Raspberry Pi baru dengan 4–8 GB RAM. Pengaruh kekurangan memori terhadap node PoW minimal. Harga SSD meningkat, tetapi kapasitas hingga 1 TB masih terjangkau, tambahnya.

Apa Selanjutnya?

Petrov berpendapat bahwa era perangkat keras pribadi belum berakhir. Ada berbagai pendekatan dan solusi untuk tugas tertentu:

“Saya suka kutipan ‘Cloud is someone else’s computer’—‘Cloud adalah komputer orang lain di jaringan’.”

Industri sedang cepat mencari solusi dari krisis chip dengan mengembangkan teknologi baru:

• memori magnetoresistif MRAM (Magnetoresistive RAM), cukup tahan energi. Sekitar 1000 kali lebih cepat dari SSD dan lebih andal dari memori biasa. Pada 2026, mulai menggantikan memori di sistem kritis (otomotif, luar angkasa);
• CXL 3.1 (Compute Express Link). Memungkinkan server berbagi memori secara jaringan. Ini solusi untuk pusat data, tetapi meningkatkan ketergantungan pengguna pada cloud.

Krisis saat ini bukan yang pertama dalam sejarah, tetapi yang paling struktural. Sebelumnya, chip memori pernah menghadapi tantangan serupa:

• 1986. AS memaksakan kesepakatan dengan Jepang yang menetapkan “batas harga” chip memori. Harga DRAM naik tiga kali lipat dalam setahun. Produsen PC AS (Commodore, Apple) hampir bangkrut, dan Intel keluar dari pasar memori, fokus pada prosesor;
• 2011. Banjir di Thailand. Pabrik Western Digital, yang memproduksi 40% HDD dunia, terendam. Harga melambung 190% dan tidak kembali normal selama dua tahun.

Pertumbuhan eksponensial AI tidak memungkinkan prediksi pasti perilaku pasar di masa depan. Peluncuran kapasitas baru diharapkan bisa meredam krisis sekitar 2028, jika tren saat ini berlanjut.

Jika agen AI menjadi fondasi ekonomi, permintaan chip akan meningkat lebih cepat dari produksinya. Dalam skenario ini, kepemilikan PC yang kuat akan menjadi hobi elit seperti memiliki kuda koleksi. Apa pun yang akan terjadi di masa depan, ganti pasta termal secara tepat waktu.