Ilmuwan Huawei Peringatkan Nvidia soal “Batas Fisik” Chip AI

Ia berpendapat bahwa cara tersebut pada akhirnya memiliki batas. Industri memang masih dapat terus mendorong skala, tetapi ketika batas fisik itu terlewati, akan terjadi efek berantai yang ia gambarkan sebagai “longsoran” atau avalanche .

Liao juga menyatakan bahwa manfaat ekonomi Hukum Moore—terutama penurunan biaya per transistor—pada dasarnya telah berhenti sejak node 16 nm dan 7 nm. Setelah titik tersebut, kemajuan lebih banyak terlihat pada performa dan efisiensi energi, sementara peningkatannya pun semakin mengecil .

Dengan kata lain, perdebatan chip masa depan tidak lagi cukup dijawab dengan pertanyaan “seberapa kecil transistor dapat dibuat?”. Pertanyaan yang sama pentingnya adalah berapa biaya untuk membuatnya, seberapa cepat data bergerak, dan seberapa efisien seluruh sistem bekerja.

Tau Scaling Law: mengukur kecepatan perpindahan sinyal

Sebagai alternatif terhadap pola penskalaan tradisional, Huawei pada Mei 2026 memperkenalkan Tau Scaling Law. Jika Hukum Moore berfokus pada jumlah dan ukuran transistor, pendekatan Tau menempatkan τ (tau)—waktu yang dibutuhkan sinyal untuk berpindah dalam keseluruhan tumpukan komputasi—sebagai ukuran penting kemajuan .

Fokusnya adalah mengurangi perpindahan data dan latensi, bukan semata-mata mengejar proses manufaktur dengan ukuran nanometer yang lebih kecil. Secara konsep, chip dapat menjadi lebih efektif dengan memperpendek jarak dan waktu komunikasi antarkomponen.

LogicFolding sebagai penerapan desainnya

Teknologi yang menjadi penerapan utama gagasan tersebut disebut LogicFolding. Huawei menggambarkannya sebagai teknik desain tiga dimensi yang menumpuk sirkuit logika secara vertikal dalam satu die, sehingga lebih banyak fungsi dapat ditempatkan pada ruang yang sama .

Huawei mengklaim pendekatan ini mampu menghasilkan kepadatan transistor 53,5% lebih tinggi sambil tetap menggunakan node litografi yang sudah tersedia. Klaim tersebut penting bagi Huawei karena perusahaan itu tidak memiliki akses bebas ke mesin litografi ultraviolet ekstrem atau EUV, yang digunakan untuk memproduksi chip pada proses paling maju .

Huawei juga menargetkan kemampuan chip “kelas 1,4 nm” pada 2031 melalui metode tersebut. Secara strategis, target ini menunjukkan upaya perusahaan untuk mengejar kepadatan dan kemampuan chip melalui inovasi arsitektur, bukan hanya melalui penyusutan proses manufaktur .

Namun, istilah “kelas 1,4 nm” dalam konteks ini merupakan target dan klaim desain Huawei, bukan bukti bahwa perusahaan telah mencapai proses manufaktur 1,4 nm secara konvensional.

Mengapa pendekatan ini penting dalam persaingan AS-China?

Gagasan Tau dan LogicFolding tidak dapat dipisahkan dari sanksi Amerika Serikat terhadap Huawei dan pembatasan akses China terhadap peralatan serta rantai pasok semikonduktor terdepan. Huawei berusaha mencari cara untuk membangun chip berkemampuan tinggi tanpa bergantung sepenuhnya pada mesin EUV dari ASML atau fasilitas manufaktur terdepan seperti TSMC, yang aksesnya dibatasi oleh kontrol ekspor AS .

Liao juga mengakui bahwa Huawei tidak harus mengalahkan Nvidia dalam pertarungan spesifikasi satu kartu. Sebaliknya, Huawei ingin mengandalkan kinerja sistem secara keseluruhan—mulai dari perangkat keras, perangkat lunak, hingga jaringan klaster—untuk mengompensasi kelemahan pada satu chip.

Perusahaan memiliki perangkat lunak seperti CANN dan MindSpore, yang dapat dipadukan dengan sistem komputasi berskala besar. Strategi ini menggeser persaingan dari “chip tercepat” menjadi kemampuan seluruh tumpukan teknologi untuk bekerja secara efisien .

Terobosan nyata atau strategi bertahan?

Pernyataan Liao memiliki dua sisi. Dari sisi teknis, mengurangi latensi komunikasi dan meningkatkan kepadatan melalui desain merupakan arah riset yang berbeda dari sekadar mengecilkan transistor. Dari sisi geopolitik, pendekatan ini memberi Huawei narasi bahwa pembatasan akses terhadap teknologi Barat dapat diatasi melalui inovasi lokal.

Tetapi klaim tersebut belum sama dengan pembuktian performa. Reuters dan sejumlah laporan lain mencatat bahwa LogicFolding masih harus diuji dalam produksi dan penggunaan berskala besar. Belum jelas apakah teknologi itu dapat menyamai performa arsitektur Nvidia generasi berikutnya, atau terutama berfungsi sebagai jalan keluar dari keterbatasan pasokan dan litografi .

Ujian pentingnya adalah apakah Huawei mampu menerjemahkan konsep tersebut menjadi chip smartphone dan akselerator AI yang memberikan kinerja nyata, efisiensi, hasil produksi, serta ekosistem perangkat lunak yang kompetitif. Jika berhasil, Tau Scaling Law dapat memperluas definisi kemajuan semikonduktor. Jika tidak, pendekatan itu mungkin dikenang terutama sebagai strategi rekayasa untuk bertahan di tengah perang teknologi dan rantai pasok yang terpecah.