CPU Kembali Populer di Data Center Berkat Lonjakan Permintaan AI

Dalam beberapa tahun terakhir, GPU (Graphic Processing Units) mendominasi pasar chip di pusat data, menjadi pilihan utama bagi hyperscalers dan penyedia layanan cloud untuk melatih serta menjalankan model AI mereka. Namun, kini tren tersebut mulai bergeser. CPU (Central Processing Units), yang selama ini menjadi otak di balik sebagian besar aplikasi dan layanan di pusat data, perlahan kembali mendapatkan sorotan.

Peran CPU dalam Era AI yang Berkembang

Awal Maret 2026, Meta dan Nvidia mengumumkan perluasan kerja sama yang akan menyaksikan Nvidia memasok server dengan CPU Grace miliknya dalam skala terbesar hingga saat ini ke Meta. Tak lama kemudian, AMD juga mengumumkan kesepakatan dengan Meta untuk memasok server berbasis CPU generasi Venice dan Verano terbaru.

Sementara itu, dalam konferensi pendapatan Intel 22 Januari, CEO Lip-Bu Tan menyebut AI sebagai pendorong utama permintaan CPU. "Perkembangan dan diversifikasi beban kerja AI yang terus berlangsung memberikan tekanan besar pada infrastruktur hardware tradisional dan baru, menegaskan peran penting CPU di era AI," katanya.

Mengapa CPU Kembali Menjadi Pilihan?

Meskipun terdengar kontradiktif, CPU memiliki keunggulan dalam menjalankan inference AI dan AI agenik—jenis AI semi- dan sepenuhnya otonom yang semakin populer. CPU mampu menangani model bahasa kecil dan model khusus domain dengan lebih efisien dibanding GPU, yang selama ini lebih fokus pada pelatihan model besar.

Menurut Dan McNamara, SVP dan GM Compute & Enterprise AI di AMD, "Seiring pelanggan mulai beralih ke penggunaan model yang lebih kecil dan domain-spesifik, beban kerja ini berjalan lebih optimal di CPU." Ia menambahkan bahwa AI agen yang melakukan navigasi web atau pengelolaan file juga meningkatkan penggunaan CPU.

Contohnya, analis Bernstein Stacy Rasgon menjelaskan, "Bayangkan ada agen AI yang membantu mengatur perjalanan. Saat saya memberi tahu model tanggal dan tujuan, proses itu terjadi di model AI. Namun untuk memesan tiket, agen tersebut harus berinteraksi dengan server maskapai yang menggunakan CPU, bukan GPU."

CPU dan GPU: Kolaborasi, Bukan Kompetisi

CPU tidak hanya bertugas menjalankan AI agen, tapi juga menangani pengolahan data, personalisasi, dan analisis pendukung yang memberi konteks pada model AI yang dijalankan GPU. Ian Buck, VP Nvidia untuk Hyperscale dan HPC, mengatakan, "Pengelolaan data yang besar dan rumit ini bergantung pada CPU untuk mengurai dan menyiapkan informasi yang digunakan AI."

Menurut analis Vivek Arya dari BofA Global Research, pasar CPU akan tumbuh signifikan dari US$27 miliar pada 2025 menjadi US$60 miliar di 2030, didorong sekitar 70% oleh server AI dan 19% oleh server non-AI.

Namun, ini bukanlah tanda berakhirnya dominasi GPU. Sebaliknya, permintaan CPU dan GPU justru meningkat seiring bertambahnya beban kerja AI yang kompleks. Dan McNamara menegaskan, "Ini bukan permainan zero-sum. CPU tumbuh, GPU juga tidak melambat karena beban kerja semakin banyak dan beragam."

Analisis Redaksi

Menurut pandangan redaksi, kebangkitan CPU di pusat data menandai fase baru dalam evolusi infrastruktur AI. Selama ini, GPU dianggap sebagai motor utama pelatihan AI, tetapi kebutuhan akan pemrosesan data yang efisien dan fleksibel membuat CPU kembali krusial, terutama dalam ekosistem AI yang semakin kompleks dan terdistribusi.

Selain itu, tren ini menunjukkan bahwa pengembangan AI tidak hanya bergantung pada kekuatan GPU saja, tapi juga pada kemampuan CPU untuk mendukung operasi yang lebih ringan, cepat, dan murah dalam skala besar. Hal ini dapat mendorong inovasi baru dalam desain CPU dan server yang lebih dioptimalkan untuk AI.

Masyarakat dan pelaku industri teknologi perlu memantau dengan seksama bagaimana kolaborasi CPU dan GPU ini akan membentuk masa depan pusat data dan layanan AI. Investasi dan riset di kedua teknologi ini akan sangat menentukan kecepatan adaptasi dan efisiensi AI dalam berbagai sektor.

Kesimpulan dan Pandangan ke Depan

Dengan semakin berkembangnya kebutuhan AI yang tidak hanya bergantung pada pelatihan model besar tetapi juga pada inferensi dan agen AI, CPU diprediksi akan terus mengalami peningkatan permintaan signifikan. Kolaborasi harmonis antara CPU dan GPU akan menjadi kunci utama untuk mendukung beban kerja AI yang semakin kompleks dan beragam.

Pembaca disarankan untuk terus memperhatikan perkembangan teknologi chip dan strategi perusahaan-perusahaan besar seperti Nvidia, AMD, dan Intel dalam menghadapi perubahan lanskap AI ini. Masa depan pusat data akan semakin menarik dengan integrasi teknologi yang saling melengkapi sehingga mampu memberikan performa maksimal bagi aplikasi dan layanan digital yang kita gunakan sehari-hari.