Apple Menyiapkan Jalan Keluar dari Ketergantungan pada Nvidia untuk AI

2. Mengembangkan chip server AI Baltra

Sejak akhir 2024, Apple dilaporkan mengembangkan chip server AI dengan nama kode Baltra bersama Broadcom. Chip ini dirancang khusus untuk inferensi AI di sisi backend, bukan untuk perangkat konsumen seperti iPhone atau Mac.

Analis Ming-Chi Kuo memperkirakan Baltra akan memasuki produksi massal pada paruh kedua 2026. Ia juga memproyeksikan Apple mulai membangun dan mengoperasikan pusat data AI baru yang menggunakan chip tersebut pada 2027.

Namun, jadwal itu belum sepenuhnya pasti. Laporan terbaru menyebut Baltra, yang sebelumnya diperkirakan dikirim pada 2026, mungkin mengalami penundaan. Dengan demikian, Baltra lebih tepat dipandang sebagai bagian penting dari arah strategis Apple, bukan produk yang jadwal peluncurannya sudah terjamin.

Baltra melanjutkan upaya internal Apple yang lebih lama bernama ACDC, singkatan dari “Apple Chips in Data Center”. Proyek tersebut telah mengeksplorasi penggunaan silicon kelas server untuk pusat data selama beberapa tahun.

3. Memperluas kerja sama dengan Broadcom

Pada 7 Juli 2026, Apple mengumumkan komitmen multiyear baru bersama Broadcom dengan nilai yang diperkirakan melebihi 30 miliar dolar AS. Kesepakatan yang berlaku hingga 2031 itu mencakup pengembangan komponen silicon khusus dan teknologi konektivitas nirkabel untuk berbagai produk Apple.

Apple menyatakan kerja sama tersebut akan menghasilkan lebih dari 15 miliar chip buatan Amerika Serikat serta mendukung ratusan lapangan kerja di negara itu.

Kesepakatan ini tidak secara terbuka menyebut seluruh chip yang akan diproduksi sebagai chip AI. Namun, kemitraan Broadcom juga terkait dengan pengembangan Baltra, sehingga kerja sama tersebut berpotensi menjadi bagian penting dari upaya Apple mengendalikan lebih banyak komponen dalam rantai pasok dan infrastruktur AI-nya.

4. Menambahkan Intel sebagai mitra manufaktur AS

Pada Juni 2026, Apple dikabarkan bekerja sama dengan Intel untuk memproduksi chip khusus. Langkah ini sejalan dengan dorongan memperkuat produksi semikonduktor domestik di Amerika Serikat, sekaligus memberi Apple opsi kapasitas manufaktur tambahan di tengah keterbatasan pasokan.

Meski demikian, dampaknya tidak akan terasa dalam waktu dekat. Para analis memperkirakan chip canggih dari kerja sama ini masih membutuhkan waktu sekitar dua hingga tiga tahun untuk mencapai produksi volume—jika rencana tersebut benar-benar terwujud.

5. Tetap menggunakan GPU Nvidia melalui Google Cloud untuk sementara

Di tengah pembangunan infrastruktur sendiri, Apple masih membutuhkan Nvidia. Craig Federighi, kepala perangkat lunak Apple, mengonfirmasi bahwa model AI canggih FM Cloud Pro berjalan pada GPU Nvidia yang berada di Google Cloud.

Pengakuan ini menunjukkan bahwa infrastruktur privat Apple belum mencukupi untuk seluruh beban kerja AI paling berat. Jadi, strategi Apple saat ini bukan berhenti menggunakan Nvidia secara langsung, melainkan mengurangi ketergantungan tersebut secara bertahap sambil menyiapkan alternatif internal.

Apple memilih jalur berbeda dalam perlombaan AI

Selama ini, Apple cenderung menahan belanja modal besar untuk infrastruktur AI. Alih-alih membangun klaster GPU raksasa seperti sejumlah pesaingnya, Apple membeli kapasitas komputasi dari mitra cloud. Ketika membangun server sendiri, Apple juga menggunakan chip buatannya, bukan GPU Nvidia atau AMD.

Pendekatan itu mulai bergeser menuju integrasi vertikal yang lebih kuat. Apple sudah memiliki pengalaman merancang chip untuk iPhone, iPad, dan Mac melalui lini A-series dan M-series. Chip tersebut juga menjadi dasar pemrosesan AI di perangkat untuk fitur Apple Intelligence.

Baltra akan memperluas filosofi itu dari perangkat ke pusat data: Apple berusaha mengendalikan lebih banyak bagian dari tumpukan teknologi, mulai dari chip hingga layanan AI yang berjalan di atasnya.

Tren industri menunjukkan bahwa Apple bukan satu-satunya perusahaan yang mengambil arah tersebut. TrendForce memproyeksikan pengiriman ASIC khusus dari penyedia layanan cloud tumbuh 44,6% pada 2026, dibandingkan pertumbuhan pengiriman GPU sebesar 16,1%. Angka ini mencerminkan minat hyperscaler terhadap silicon yang dirancang khusus untuk kebutuhan mereka.

Namun, membuat chip sendiri tidak otomatis menghilangkan seluruh risiko. Beban biaya pengembangan, kebutuhan manufaktur canggih, serta ketergantungan pada mitra seperti Broadcom dan perusahaan foundry tetap menjadi tantangan.

Apa arti pergantian CEO bagi strategi AI Apple?

Apple telah menunjuk John Ternus, pemimpin lama bidang rekayasa perangkat keras, sebagai CEO mulai 1 September 2026. Tim Cook akan beralih menjadi executive chairman.

Pada saat yang sama, Johny Srouji—pemimpin divisi silicon Apple—dipromosikan ke posisi baru sebagai chief hardware engineer. Perubahan ini memperkuat kesan bahwa keahlian perangkat keras dan chip akan memainkan peran lebih besar dalam arah Apple berikutnya.

Ternus menggambarkan pendekatan AI yang berorientasi pada produk. Dalam wawancara, ia mengatakan, “Kami tidak pernah berpikir untuk sekadar mengirimkan sebuah teknologi.” Fokus Apple, menurutnya, adalah bagaimana teknologi tersebut dapat digunakan untuk menciptakan produk yang lebih baik bagi pengguna.

Filosofi ini berbeda dari strategi Microsoft dan Google yang menginvestasikan dana sangat besar untuk membangun model AI dan pusat data. Apple lebih mungkin memasukkan AI ke dalam perangkat dan layanan yang sudah ada daripada meluncurkan produk yang hanya menjual kemampuan AI sebagai daya tarik utama.

Tantangan Ternus adalah membuktikan bahwa pendekatan hati-hati tersebut dapat mengejar ketertinggalan persepsi Apple di bidang AI. Para analis menilai latar belakangnya di bidang perangkat keras dapat menjadi keunggulan untuk mendorong strategi berbasis silicon, tetapi Apple masih perlu menyusun dan menjelaskan peta jalan AI yang lebih menyeluruh.

Dalam konteks itu, Baltra, perluasan kemitraan Broadcom, rencana bersama Intel, dan kemungkinan akuisisi perusahaan chip AI dapat menjadi pilar utama strategi baru Apple. Perusahaan ini belum sepenuhnya lepas dari Nvidia, tetapi sedang membangun pilihan yang lebih luas agar masa depan AI-nya tidak bergantung pada satu pemasok.