Mengapa Jensen Huang Terus Datangi TSMC untuk Meminta Produksi Chip AI Lebih Banyak

Permintaan AI Tercermin dalam Rekor Pendapatan

Besarnya permintaan terlihat jelas dari laporan keuangan Nvidia.

Perusahaan ini melaporkan pendapatan kuartalan rekor sebesar $81,6 miliar pada kuartal pertama tahun fiskal 2027, naik 85% dibanding tahun sebelumnya. Dari total itu, $75,2 miliar berasal dari segmen data center—yang terutama terdiri dari GPU AI untuk server dan klaster pelatihan model.

Dengan kata lain, pusat data kini menjadi tulang punggung bisnis Nvidia.

Perusahaan seperti Microsoft, Amazon, dan penyedia cloud besar lainnya menghabiskan miliaran dolar untuk membangun pusat data AI. Setiap fasilitas bisa memerlukan ribuan GPU untuk melatih dan menjalankan model AI besar, sehingga permintaan chip Nvidia melonjak tajam.

Nvidia Kini Pelanggan Terbesar TSMC

Lonjakan AI juga mengubah peta pelanggan TSMC.

Pada 2025, Nvidia dilaporkan melampaui Apple dan menjadi pelanggan terbesar TSMC, menyumbang sekitar 19% dari total pendapatan perusahaan tersebut.

Ini merupakan perubahan besar dalam industri semikonduktor. Selama bertahun‑tahun, chip smartphone menjadi pendorong utama produksi teknologi manufaktur paling canggih.

Kini, prosesor AI—banyak di antaranya dirancang Nvidia—menjadi salah satu sumber permintaan terbesar untuk teknologi chip generasi terbaru.

Namun hubungan ini juga menciptakan ketergantungan yang dalam. Jika TSMC tidak bisa memproduksi wafer atau menyediakan kapasitas packaging canggih yang cukup, pengiriman chip Nvidia bisa tertahan meskipun permintaan pasar sangat kuat.

Mengapa Huang Mendesak Ekspansi Kapasitas

Jensen Huang sendiri telah memperingatkan bahwa lonjakan AI dapat menekan rantai pasokan semikonduktor selama bertahun‑tahun.

Ia mengatakan Nvidia saja kemungkinan membutuhkan jauh lebih banyak wafer dalam beberapa tahun ke depan, dan bahwa TSMC mungkin perlu lebih dari dua kali lipat meningkatkan kapasitas produksinya dalam dekade mendatang untuk memenuhi permintaan AI.

Tekanan ini menjadi semakin penting karena Nvidia sedang menyiapkan generasi baru hardware AI seperti arsitektur Blackwell dan Rubin, yang memerlukan proses manufaktur paling mutakhir serta teknologi packaging canggih.

Mengunci kapasitas produksi sejak awal menjadi krusial karena banyak pesaing—termasuk AMD, perusahaan cloud yang mendesain chip sendiri, dan startup AI—juga berebut sumber daya manufaktur yang sama.

Perlombaan Infrastruktur AI Bernilai Triliunan Dolar

Di balik urgensi Nvidia sebenarnya ada tren ekonomi yang jauh lebih besar: perlombaan global membangun infrastruktur AI.

Huang berulang kali menyatakan bahwa industri ini masih berada di tahap awal siklus investasi besar. Menurut proyeksi Nvidia, belanja global untuk infrastruktur AI dapat mencapai sekitar $3 triliun hingga $4 triliun dalam jangka panjang.

Dalam pandangannya, pusat data sedang berubah menjadi "pabrik AI"—fasilitas yang mengubah daya komputasi menjadi token, prediksi, dan keputusan otomatis.

Jika visi ini benar, permintaan GPU berperforma tinggi bisa tetap kuat selama bertahun‑tahun.

Taruhan Strategis Nvidia

Semua ini berarti masa depan Nvidia bergantung pada dua perlombaan sekaligus:

• Perlombaan merancang chip AI paling kuat
• Perlombaan mendapatkan kapasitas produksi untuk membuatnya

Nvidia sejauh ini memimpin dalam desain chip AI. Namun perlombaan kedua—mengamankan kapasitas manufaktur semikonduktor dan packaging canggih—mungkin akan menentukan seberapa cepat perusahaan dapat mengubah permintaan AI yang besar menjadi pengiriman produk dan pendapatan nyata.

Itulah alasan mengapa kunjungan Jensen Huang ke Taiwan menjadi begitu penting. Di era AI, bahkan perusahaan teknologi paling bernilai di dunia tetap bergantung pada sesuatu yang sangat fisik: cukup banyak pabrik untuk membuat chipnya.