Nvidia Kuasai 92,4% Sovereign AI: Ketika Kemandirian Negara Masih Bergantung pada Satu Perusahaan

• Nvidia: 92,4%
• AMD: 4,1%
• Cerebras: 1,7%

Survei tersebut mencakup lebih dari 80 negara, dengan sekitar 55 negara di antaranya telah mengembangkan LLM sendiri . Analis Counterpoint Neil Shah menyoroti paradoksnya: ambisi untuk mencapai kemandirian teknologi justru membuat banyak negara bergantung pada perangkat keras dan perangkat lunak Nvidia .

Perlu dicatat, angka ini merujuk pada segmen infrastruktur Sovereign AI LLM, bukan keseluruhan pasar chip AI global. Karena itu, angka 92,4% tidak dapat langsung disamakan dengan pangsa Nvidia di seluruh pasar akselerator AI.

Mengapa Nvidia Sulit Digantikan?

Keunggulan Nvidia tidak hanya berasal dari performa GPU. Sejumlah analisis menunjuk pada kombinasi perangkat keras, perangkat lunak, jaringan, dan kemampuan memasok sistem secara menyeluruh.

CUDA menciptakan biaya perpindahan yang tinggi

Aset terpenting Nvidia adalah CUDA, platform pemrograman yang dikembangkan selama sekitar dua dekade. CUDA mencakup perangkat pengembangan, pustaka yang dioptimalkan, serta dukungan untuk pelatihan model, penyajian inferensi, hingga simulasi robotika .

Banyak kode dan alur kerja AI sudah dibangun untuk CUDA. Ketika sebuah laboratorium atau pemerintah ingin beralih ke chip lain, mereka mungkin harus menyesuaikan kode, menguji ulang sistem, dan membangun kembali sebagian ekosistemnya. Biaya serta risiko perpindahan inilah yang membuat pelanggan cenderung bertahan di platform Nvidia .

Sejumlah alat yang lebih terbuka, seperti Triton dan MLIR, mulai mengurangi ketergantungan pada CUDA. Chip khusus milik Google dan Amazon juga berkembang. Namun, hingga saat ini belum ada alternatif yang berhasil menembus pasar Sovereign AI secara signifikan .

Nvidia menawarkan solusi dari ujung ke ujung

Nvidia tidak hanya menjual chip. Perusahaan ini juga menyediakan pustaka model, sistem jaringan seperti NVLink dan NVSwitch, serta sistem AI siap pakai . Bagi proyek pemerintah yang memiliki keterbatasan waktu, tenaga ahli, atau anggaran, paket terpadu seperti ini menjadi pilihan yang relatif mudah diterapkan.

Skala memberi Nvidia keunggulan tambahan

Nvidia telah mengirimkan lebih banyak akselerator AI dibandingkan gabungan para pesaingnya. Skala tersebut memperkuat posisi perusahaan dalam volume produksi, prioritas rantai pasok di TSMC, dan pendanaan riset dan pengembangan .

Siapa yang Mulai Menawarkan Alternatif?

Pesaing Nvidia memang belum mengancam dominasinya, tetapi beberapa titik masuk mulai terlihat.

• AMD: Kehadirannya terutama didukung superkomputer LUMI di Eropa, proyek Maincode di Australia, dan kemitraan Moreh di Korea Selatan .
• Cerebras: Memperoleh pijakan melalui kerja sama dengan G42 dari Abu Dhabi untuk superkomputer AI Condor Galaxy di Timur Tengah .
• NAVER di Korea Selatan: NAVER, Nvidia, dan Brookfield berencana memperluas infrastruktur pabrik AI nasional Korea Selatan hingga 200 megawatt. Namun, dalam proyek ini Nvidia berperan sebagai mitra teknologi, bukan pesaing .
• Google dan Amazon: TPU v6 Google serta Trainium 2 milik AWS mulai digunakan untuk beban kerja internal, terutama inferensi. Akan tetapi, keduanya belum banyak dipasarkan untuk proyek Sovereign AI pemerintah .

Dengan demikian, alternatif memang ada, tetapi sebagian besar masih berupa proyek khusus atau penggunaan internal—belum menjadi pilihan umum bagi pemerintah yang membangun LLM nasional.

Investasi Nvidia Memperkuat Pengaruhnya

Nvidia juga memperluas pengaruhnya melalui investasi dan kemitraan strategis, bukan sekadar penjualan chip.

Kemitraan dengan Safe Superintelligence milik Ilya Sutskever

Pada 27 Juli 2026, Nvidia dan Safe Superintelligence (SSI), perusahaan rintisan yang didirikan bersama oleh mantan kepala ilmuwan OpenAI Ilya Sutskever, mengumumkan kemitraan jangka panjang. Nvidia mengonfirmasi adanya investasi, sementara Reuters melaporkan nilainya mencapai 5 miliar dolar AS; angka tersebut tidak diungkapkan dalam pengumuman resmi kedua perusahaan .

SSI juga akan memperoleh akses ke sistem Nvidia generasi berikutnya, Vera Rubin. Menurut Nvidia, kombinasi investasi dan akses tersebut dapat meningkatkan kapasitas komputasi SSI hingga satu tingkat magnitudo, atau sekitar sepuluh kali lipat .

Kesepakatan ini mempererat hubungan antara salah satu peneliti AI terkemuka dan roadmap perangkat keras Nvidia. Dampaknya menunjukkan bahwa pengaruh Nvidia meluas ke penelitian AI generasi terdepan, bukan hanya ke proyek-proyek pemerintah.

Korea Selatan dan kemitraan di Asia

Kemitraan Nvidia dengan NAVER dan Brookfield untuk memperluas pabrik AI nasional Korea Selatan disebut akan meningkatkan kapasitas fasilitas awal Nvidia DSX menjadi 200 megawatt . Sumber yang tersedia juga merujuk pada pembangunan infrastruktur AI bersama di Jepang .

Namun, klaim mengenai nilai gabungan kesepakatan Jepang dan Korea Selatan yang melampaui 500 miliar dolar AS tidak memiliki rincian dan bukti yang cukup dalam sumber yang tersedia. Karena itu, angka tersebut belum dapat dipastikan.

Rencana pendanaan model open-weight

Sumber Forbes melaporkan bahwa Nvidia berniat mengalokasikan 26 miliar dolar AS selama lima tahun untuk pengembangan model AI dengan bobot terbuka atau open-weight . Jika terealisasi, langkah ini dapat semakin mengaitkan model yang lebih mudah diakses oleh pemerintah dan institusi akademik dengan perangkat keras serta ekosistem Nvidia.

Kebijakan AS dan Dilema China

China tidak termasuk dalam survei Counterpoint. Sumber yang tersedia mengaitkan pengecualian tersebut dengan keterbatasan chip AI domestik China dibandingkan akselerator Nvidia serta dampak pembatasan ekspor AS terhadap chip Nvidia canggih .

Akibatnya, laboratorium AI China harus mengandalkan kombinasi GPU Nvidia generasi lama yang telah tersedia sebelum larangan, chip domestik dengan performa lebih rendah, atau kapasitas komputasi yang lebih terbatas. Kondisi ini dapat memperlambat pengembangan model generasi terdepan.

Situasinya menciptakan dilema geopolitik. Pembatasan ekspor AS membantu mempertahankan posisi Nvidia di pasar Sovereign AI negara-negara lain dengan membatasi akses China terhadap chip canggih. Pada saat yang sama, pembatasan tersebut mendorong China mempercepat pengembangan chip dan ekosistem AI sendiri.

Untuk klaim khusus mengenai pengakuan CEO DeepSeek, tuduhan terkait Moonshot, tarif AS 2026, Section 232, dan pakta “Pax Silica”, sumber yang tersedia tidak menyediakan informasi yang cukup dan dapat dikutip. Klaim-klaim tersebut sebaiknya tidak diperlakukan sebagai fakta yang telah terkonfirmasi dalam konteks laporan ini.

Mana yang Sudah Terbukti?

Kesimpulan: Paradoks AI Berdaulat

Gambaran yang didukung bukti cukup jelas. Nvidia memiliki pangsa 92,4% dalam infrastruktur LLM Sovereign AI yang dianalisis Counterpoint—sebuah posisi yang mendekati monopoli di segmen tersebut. Dominasi itu ditopang CUDA, sistem AI terpadu, skala rantai pasok, dan investasi strategis.

AMD memiliki beberapa pijakan penting di Eropa, Australia, dan Korea Selatan. Cerebras juga mulai hadir di Timur Tengah. Namun, keduanya belum mengubah struktur pasar secara berarti.

Inilah paradoks utama Sovereign AI: sebuah negara dapat mengembangkan model, mengendalikan datanya, dan menetapkan aturan penggunaannya sendiri, tetapi tetap bergantung pada satu perusahaan asing untuk komputasi yang menjalankan model tersebut. Bagi pemerintah, membangun kemandirian AI pada akhirnya bukan hanya soal membuat model nasional. Tantangannya juga mencakup diversifikasi chip, perangkat lunak, kapasitas pusat data, dan rantai pasok—area yang hingga kini masih sangat didominasi Nvidia.