Keputusan ini diumumkan di tengah pertumbuhan bisnis Anthropic yang melesat dalam setahun terakhir, terutama dari ekspansi layanan konsumen dan kontrak besar dengan pemerintah. Kebutuhan komputasi untuk AI agen yang memproses jauh lebih banyak token dibandingkan interaksi chatbot biasa menjadi tekanan tersendiri bagi infrastruktur mereka.
Alih-alih membeli GPU Nvidia yang harganya selangit, Anthropic memilih jalur desain bersama (co-design) dengan mitra yang belum disebutkan namanya. Business Insider melaporkan bahwa lowongan kerja yang dipublikasikan menuntut kandidat siap bekerja dengan tenggat ketat untuk menuntaskan desain chip tersebut.
Hemat Biaya Hingga 65 Persen, tapi Bukan untuk Latihan Model
Peralihan ke chip kustom untuk inferensi bukan tanpa alasan. Biaya kepemilikan total (total cost of ownership) silikon khusus bisa lebih rendah hingga 65 persen dibandingkan GPU Nvidia yang juga boros daya. Untuk menjalankan model AI generatif dan agen, perangkat keras yang lebih efisien tersedia di pasaran.
Namun perlu dicatat, chip kustom ini tidak dirancang untuk melatih model AI. Untuk urusan training, GPU Nvidia masih menjadi standar mutlak industri. Bahkan pengembang AI China yang aksesnya dibatasi embargo tetap memakai GPU Nvidia, meski harus menyelundupkannya terlebih dahulu.
Samsung Masuk Peta Persaingan ASIC
Anthropic belum mengonfirmasi mitra desainnya. Namun The Information melaporkan pada bulan lalu bahwa perusahaan dikabarkan tengah bernegosiasi dengan Samsung untuk urusan manufaktur. Jika terwujud, ini menjadi langkah berani Samsung yang selama ini bukan pemain utama di pasar ASIC.
Pasar desain bersama chip ASIC saat ini dikuasai dua raksasa: Broadcom dan Marvell, yang menguasai sekitar 95 persen pangsa pasar. Broadcom mencatatkan tunggakan pesanan senilai 73 miliar dolar AS dan memproyeksikan pendapatan tahunan dari chip AI menembus 100 miliar dolar AS pada akhir 2027. Marvell diperkirakan meraup 11 miliar dolar AS dari kontrak desain bersama dengan Amazon dan Microsoft pada 2026.
Keterlibatan Samsung akan membawa kapabilitas manufaktur dan desain chip yang mumpuni, plus akses ke pasokan memori yang sedang langka secara global.
TSMC Tetap Jadi Pemenang Utama di Balik Layar
Di balik semua inisiatif ini, satu nama yang paling diuntungkan: TSMC. Pabrikan asal Taiwan itu memproduksi mayoritas silikon mutakhir dunia dan terlibat dalam hampir semua chip yang dibahas, termasuk GPU Nvidia dan AMD. Teknologi pengemasan canggih CoWoS milik TSMC menjadi prasyarat integrasi dengan memori HBM.
Fenomena ini menggambarkan pergeseran arah industri: setiap perusahaan AI raksasa berusaha memproses sebanyak mungkin beban kerja inferensi dengan perangkat keras buatan sendiri. Lebih efisien, lebih mudah dikontrol, dan lebih mudah diskalakan ketika dioptimalkan untuk model internal.
Dampaknya bagi Nvidia? Setiap chip kustom yang terpasang berarti satu GPU Nvidia yang tidak dipakai untuk tujuan yang sama. Meski demikian, posisi Nvidia di segmen pelatihan model diperkirakan masih aman untuk waktu yang lama.
