Menurut Eric Schmidt, Perlombaan AI Akan Ditentukan oleh Triliunan Dolar Infrastruktur

Logikanya sederhana: kekurangan listrik bisa diatasi jika ada pihak yang mau membiayai pembangunan pembangkit, jaringan listrik, dan pusat data baru.

Betapa Mahal Membangun Infrastruktur AI

Schmidt juga menyebut angka biaya yang sangat besar untuk generasi berikutnya dari infrastruktur AI.

Salah satu estimasinya menyebut bahwa pembangunan kapasitas pusat data AI bisa mencapai sekitar $50 miliar untuk setiap gigawatt daya komputasi.

Jika angka ini digunakan sebagai patokan:

• 10 GW infrastruktur AI dapat menelan biaya sekitar $500 miliar.
• 100 GW kapasitas dapat mencapai sekitar $5 triliun investasi.

Biaya tersebut bukan hanya untuk listrik. Infrastruktur AI mencakup banyak komponen mahal sekaligus, seperti:

• pusat data hyperscale
• chip AI kelas atas dan jaringan berkecepatan tinggi
• sistem pendinginan
• pembangkit listrik dan koneksi jaringan
• lahan serta konstruksi fasilitas

Artinya, mengembangkan AI pada skala frontier kini lebih mirip membangun proyek infrastruktur nasional dibanding sekadar mengembangkan perangkat lunak.

Mengapa Amerika Serikat dan China Lebih Siap

Jika pembangunan AI benar‑benar membutuhkan investasi triliunan dolar, Schmidt menilai hanya sedikit negara atau kawasan yang realistis untuk bersaing.

Dalam analisanya, dua kekuatan utama menonjol: Amerika Serikat dan China.

Amerika Serikat memiliki beberapa keunggulan besar:

• perusahaan cloud hyperscale seperti Microsoft, Amazon, dan Google
• laboratorium AI frontier
• pasar modal yang sangat dalam
• operator pusat data berskala global

Ekosistem ini memudahkan mobilisasi investasi swasta dalam jumlah sangat besar, sering kali dengan dukungan kebijakan pemerintah.

China memiliki pendekatan berbeda, tetapi sama kuatnya. Negara tersebut dapat mengoordinasikan investasi, pembangunan infrastruktur, dan implementasi AI melalui kebijakan industri yang diarahkan oleh negara.

Dengan kata lain, modelnya berbeda—pasar bebas di AS versus strategi negara di China—namun keduanya mampu menggerakkan modal dalam skala yang sangat besar.

Mengapa Eropa Berisiko Tertinggal

Sebaliknya, Schmidt memperingatkan bahwa Eropa mungkin kesulitan mengejar ketertinggalan.

Ia mengatakan benua tersebut belum memiliki strategi AI yang benar‑benar terpadu dan berisiko bergantung pada sistem AI dari luar jika tidak meningkatkan investasi secara signifikan.

Dalam salah satu peringatannya, Schmidt menyebut bahwa tanpa investasi besar untuk model AI Eropa sendiri, kawasan itu bisa berakhir menggunakan model dari China.

Masalahnya bukan hanya regulasi atau talenta, melainkan faktor struktural seperti:

• pasar modal yang lebih terfragmentasi
• lebih sedikit perusahaan cloud hyperscale
• biaya energi yang relatif lebih tinggi di beberapa negara
• pembangunan infrastruktur yang lebih lambat

Kombinasi faktor ini membuat penggalangan dana dalam skala triliunan dolar menjadi jauh lebih sulit.

Bagaimana Argumen Energi dan Modal Saling Terkait

Argumen baru Schmidt tentang "hambatan modal" sebenarnya tidak bertentangan dengan peringatannya sebelumnya tentang energi.

Energi tetap menjadi batas fisik: sistem AI masa depan akan membutuhkan listrik dalam jumlah sangat besar.

Namun untuk mengatasi batas tersebut, dunia harus membangun pembangkit listrik baru, jaringan transmisi, serta kompleks pusat data raksasa. Semua itu membutuhkan pembiayaan yang luar biasa besar.

Dengan kata lain, masalah energi pada akhirnya berubah menjadi masalah pembiayaan.

Perlombaan Infrastruktur AI Global

Jika proyeksi ini benar, perlombaan AI mungkin akan menyerupai perlombaan infrastruktur besar di masa lalu—seperti pembangunan rel kereta api, jaringan telekomunikasi, atau program luar angkasa.

Keberhasilan tidak hanya ditentukan oleh algoritma atau chip, tetapi oleh kemampuan untuk mengoordinasikan:

• pasar modal
• sistem energi
• rantai pasokan semikonduktor
• konstruksi dan perizinan

Dalam kerangka ini, masa depan AI mungkin ditentukan oleh satu hal sederhana: siapa yang mampu membangun infrastruktur fisik terbesar—dan tercepat—untuk menjalankan model AI paling kuat di dunia.