Sesi Komunikasi 100 Menit: Jensen Huang Kembali Membahas Target Pendapatan Triliun Dolar dalam Tiga Tahun—Baru Permulaan

Pada hari kedua pidato konferensi GTC, CEO NVIDIA Jensen Huang diwawancarai oleh media di hotel dekat lokasi acara GTC. Ia duduk di tengah podium, tetap mengenakan jaket kulit hitam, dengan serangkaian produk NVIDIA di sampingnya.

Satu hari sebelumnya, Jensen Huang memamerkan rangkaian produk baru NVIDIA di pusat SAP San Jose, termasuk tujuh chip berbasis arsitektur Rubin dan lima rak, serta modul komputasi luar angkasa yang baru dan sejumlah model sumber terbuka baru. Dibandingkan dengan harapan industri sebelumnya terhadap produk CPO dan chip baru, NVIDIA sebenarnya merilis lebih banyak hal. Jensen Huang juga menaikkan proyeksi pendapatan dari chip akselerasi NVIDIA menjadi satu triliun dolar AS.

Dalam wawancara ini, Jensen Huang berbicara lebih lengkap, tidak hanya tentang produk yang baru dirilis dan prospek pasar AI, tetapi juga membahas perubahan yang ia prediksi akan terjadi di NVIDIA dalam 10 tahun ke depan, perubahan besar yang dibawa oleh OpenClaw, dan membuat prediksi: di bawah pengaruh AI, manusia akan semakin sibuk.

NVIDIA Terus Tumbuh Pesat

Sebagai penyedia infrastruktur AI, kinerja bisnis dan pendapatan NVIDIA menjadi indikator utama permintaan AI. “Tahun lalu pada waktu ini, saya melihat pesanan dari Blackwell dan Rubin yang bernilai 500 miliar dolar AS untuk tahun 2025 hingga 2026,” ungkap Jensen Huang dalam pidatonya satu hari sebelumnya. Ia mengungkapkan bahwa saat ini ia memperkirakan pendapatan dari pesanan tersebut akan mencapai satu triliun dolar AS pada tahun 2025 hingga 2027.

Mengenai prediksi pendapatan ini, hari ini ia kembali menyebutkannya dalam wawancara. “Satu triliun dolar hanya mencakup pendapatan dari chip Blackwell dan Rubin,” tegasnya. Ia menekankan bahwa pendapatan ini tidak termasuk dari CPU, Groq, sistem penyimpanan, produk arsitektur Feynman, dan bisnis lain yang beragam. Prediksi pendapatan satu triliun dolar ini didasarkan pada visibilitas bisnis dan pesanan pembelian, dan NVIDIA yakin akan tercapai.

“NVIDIA masih tumbuh pesat,” kata Jensen Huang. “Pada kuartal terakhir, NVIDIA mendapatkan jumlah pesanan terbanyak dalam sejarah, dan pertumbuhan ini semakin cepat. Cara orang menggunakan komputer berubah, menghasilkan permintaan token yang besar.”

“Dulu orang menggunakan komputer untuk memasukkan data dan mencari data, itu adalah cara lama menggunakan komputer. Di masa depan, komputer sebenarnya adalah mesin pembuat token, sistem yang memproduksi token. Saat ini, komputer yang digunakan untuk memproduksi token masih sangat sedikit, lebih banyak digunakan untuk melatih AI. Proses inferensi AI yang menghasilkan lebih banyak token baru baru saja dimulai,” ujarnya.

Untuk mengatasi pertumbuhan kebutuhan komputasi, kapasitas produksi harus dipertimbangkan. Jensen Huang menanggapi bahwa banyak masalah kapasitas produksi yang perlu diselesaikan. Sebagai contoh, dalam hal penyimpanan, AI membutuhkan kemampuan memori yang ditimbulkan oleh penyimpanan—memori jangka pendek, memori kerja, dan memori jangka panjang semuanya harus dipertimbangkan. Seiring dengan perluasan sistem komputasi secara vertikal dan horizontal, penyimpanan menjadi masalah penting yang harus dipecahkan. Performa sistem penyimpanan harus ditingkatkan secara signifikan, dan NVIDIA sedang merevolusi sistem penyimpanan untuk AI.

Secara spesifik, pusat data menggunakan berbagai teknologi memori, termasuk HBM dan LPDDR. NVIDIA adalah perusahaan pertama yang menggunakan LPDDR4 di pusat data, saat ini menggunakan LPDDR5, dan generasi berikutnya akan menggunakan LPDDR6. Untuk memastikan pasokan, NVIDIA bekerja sama dengan Samsung dalam memproduksi Groq, dan bekerja sama dengan semua pemasok memori.

Bisnis Lebih dari Sekadar Chip

Diversifikasi bisnis NVIDIA ditampilkan secara penuh dalam konferensi GTC kali ini. Bahkan jika fokus hanya pada bisnis pusat data, NVIDIA tidak lagi hanya menekankan performa GPU; platform arsitektur Rubin mencakup tujuh chip, dan juga menambahkan Groq 3 LPU yang diluncurkan setelah mendapatkan lisensi teknologi Groq sebelumnya. Di bidang jaringan, NVIDIA juga melakukan lebih banyak pekerjaan, termasuk peluncuran NVL72 yang mengintegrasikan 72 GPU Rubin dan 36 CPU Vera, serta ConnectX-9 SuperNIC dan rak Spectrum-6 SPX.

Berbeda dari penekanan sebelumnya pada fleksibilitas GPU, NVIDIA mulai menyoroti kebutuhan kemampuan komputasi berbeda untuk berbagai beban kerja AI, sebagai respons terhadap ledakan permintaan inferensi AI dan munculnya pasar baru.

Dalam wawancara, Jensen Huang mengungkapkan bahwa pada tahun 2025, NVIDIA memutuskan untuk menginvestasikan banyak sumber daya ke dalam inferensi AI. Dengan pengenalan NVLink 72 dan lainnya, performa meningkat 35 kali lipat, sementara biaya hanya seperlima dari sebelumnya. Ia juga memperkenalkan konsep bahwa token dari model yang berbeda skala memiliki karakteristik berbeda. Untuk kebutuhan utama produksi token saat ini, Rubin tetap menjadi platform penting, tetapi pasar baru mulai muncul. Model semakin besar, konteks semakin panjang, yang berarti kecepatan inferensi harus sangat cepat. Dengan kombinasi chip baru, berbagai kebutuhan komputasi dapat dipenuhi.

Hubungan erat NVIDIA dengan pelanggan cloud besar sebelumnya dianggap sebagai jaminan pendapatan, tetapi juga sebagai risiko. Dalam wawancara ini, selain diversifikasi produk, Jensen Huang menekankan diversifikasi pelanggan NVIDIA.

" Banyak orang lupa bahwa bisnis NVIDIA jauh lebih dari sekadar chip. NVIDIA membantu pelanggan membangun pabrik AI di seluruh dunia, mereka tidak hanya membutuhkan chip, tetapi juga perangkat lunak dan lain-lain," katanya. “40% pendapatan NVIDIA berasal dari bisnis beragam seperti AI fisik, misalnya mobil otonom. Bisnis ini cukup besar, dan NVIDIA tidak bisa hanya beroperasi sebagai produsen chip. Selain itu, 60% pendapatan berasal dari penyedia cloud, tetapi Jensen Huang menegaskan bahwa banyak bisnis yang dibawa NVIDIA ke cloud provider, dan mereka membutuhkan produk NVIDIA untuk menyediakan layanan.”

Dari 40% pendapatan ini, AI fisik adalah bagian penting, termasuk mobil otonom dan robot. Kedua bisnis ini juga menjadi fokus utama dalam GTC kali ini.

Sehari sebelumnya, Jensen Huang menyatakan bahwa saatnya untuk mobil otonom OpenAI telah tiba. Dalam wawancara, ia membahas perjalanan perkembangan bisnis ini. Dikatakan bahwa bisnis otomotif pernah menyumbang 0% dari total bisnis NVIDIA, tetapi menciptakan 90% dari biaya. “Sepuluh tahun lalu, saya mulai bekerja di bidang otomatisasi mengemudi, tim saya hanya satu orang, sekarang ada ribuan orang yang bekerja di bidang ini. Pada awalnya, hampir semua yang kami lakukan memakan waktu dan biaya besar, bahkan menimbulkan konsekuensi buruk, tetapi kami harus tetap percaya diri,” ujarnya. Ia menyebutkan bahwa bisnis mobil otonom NVIDIA meliputi tiga komputer untuk pelatihan, generasi data, dan simulasi, serta sistem AV. Saat ini, banyak perusahaan otomotif di dunia membeli satu atau lebih dari tiga komputer tersebut dari NVIDIA.

Dalam wawancara ini, ia juga menatap masa depan teknologi robot. “Saat ini robot masih menghadapi banyak masalah, tetapi ini hanyalah masalah rekayasa. Anda bisa melihat mereka berjalan dan mulai melakukan tugas. Begitu Anda melihat teknologi yang ada terus membaik, menyelesaikan sisa masalah hanya butuh waktu kurang dari lima tahun. Saya sangat yakin kita akan melihat robot yang sangat baik,” katanya. Ia menambahkan bahwa meskipun masih banyak tantangan, masalah gerak sendi dan kognisi robot akan terselesaikan dalam tiga tahun. Akan ada sistem seperti OpenClaw yang berjalan di dalam robot, dan model bahasa visual lain untuk mengendalikan suara dan gerak robot.

Keterlibatan mendalam NVIDIA dalam ekosistem AI juga menarik perhatian, termasuk investasi dan kemitraan dengan beberapa perusahaan AI. “Kami berinvestasi di perusahaan yang akan menjadi Google berikutnya, Amazon berikutnya,” kata Jensen Huang. Ia menjelaskan bahwa NVIDIA menyediakan pendanaan untuk perusahaan yang diyakini akan sukses, karena melihat peluang besar dan ingin membantu mempercepat pertumbuhan ekosistem.

Ia juga menekankan pentingnya kas. NVIDIA membutuhkan kas untuk mendukung pemasok dan mitra, serta berinvestasi dalam ekosistem, tetapi tetap memiliki arus kas bebas yang besar. Ia mengungkapkan bahwa NVIDIA akan melakukan pembelian kembali saham, menggunakan 50% dari arus kas bebas untuk mengembalikan nilai kepada investor, angka yang lebih tinggi dari tahun sebelumnya.

“Masa Depan Akan Sangat Sibuk”

Dalam teori “Lima Lapisan AI” Jensen Huang, aplikasi AI berada di lapisan teratas, langsung menciptakan nilai bagi manusia dan mendorong pertumbuhan permintaan infrastruktur AI di bawahnya. OpenClaw yang sedang populer di seluruh dunia tahun ini adalah contoh aplikasi AI, dan juga termasuk produk AI agenik (agentic) yang ia yakini. Dalam konferensi GTC ini, NVIDIA meluncurkan NemoClaw, sebuah tumpukan perangkat lunak untuk OpenClaw, dan mengadakan acara build-a-claw di lokasi.

Mengapa begitu yakin dengan OpenClaw? Jensen Huang percaya bahwa kemunculan produk ini akan memusatkan kekuatan pembangunan agen cerdas di satu platform, mempercepat adopsi agen tersebut.

“Ketika OpenClaw muncul, saya menyadari bahwa kita akhirnya memiliki sistem AI agen sumber terbuka yang hampir bisa dianggap sebagai standar, dan kita bisa berkontribusi padanya tanpa harus membagi-bagi pekerjaan di berbagai proyek. Jika proyek ini cukup baik, setiap perusahaan bisa mulai membangun strategi AI agen mereka sendiri,” jelasnya. “Dalam 30, 60 tahun ke depan, kita akan memberi OpenClaw kemampuan lebih, seperti yang dulu kita lakukan untuk Linux dan proyek lainnya. Sekarang, seluruh dunia memiliki proyek yang bisa kita kontribusikan.”

“Bayangkan, cukup satu baris kode untuk menginstal OpenClaw, lalu belajar menggunakannya, dan kemudian memintanya menyelesaikan tugas, misalnya merancang dapur. Ia akan belajar menggunakan alat, mencoba terus-mampu, lalu menguasai desain bangunan. Nanti, jika diminta merancang ruang tamu, ia akan melakukannya dengan lebih baik,” katanya.

Mengenai masalah keamanan yang dibawa AI, Jensen Huang menyatakan bahwa orang memiliki model sumber terbuka untuk membangun AI agen, tetapi masalah besar adalah keamanan, tata kelola, dan privasi. Ia menambahkan bahwa menakut-nakuti orang dengan AI versi fiksi ilmiah agak sombong. Manusia tetap membutuhkan AI untuk melakukan banyak hal, seperti menjaga keamanan jaringan, sebagaimana sel darah putih menjaga tubuh dari bahaya.

Selain itu, seiring semakin banyaknya penggunaan produk AI seperti OpenClaw, Jensen Huang membuat kesimpulan bahwa AI tidak akan membuat manusia kehilangan pekerjaan, melainkan akan membuat mereka semakin sibuk.

“Sejujurnya, saya merasa semakin sibuk. Dari enam bulan lalu, sekarang setiap hari semakin padat. Alasannya, kecepatan umpan balik kemajuan pekerjaan semakin cepat, dan jumlah proyek juga meningkat,” ungkapnya. Ia menyatakan bahwa kecepatan perkembangan NVIDIA lebih cepat dari sebelumnya karena semakin banyak teknologi AI yang digunakan, sehingga pekerjaan bisa diselesaikan lebih cepat dan semua proyek berjalan lebih cepat.

Apa dampak AI terhadap pekerjaan manusia? Jensen Huang berpendapat bahwa bagi semua orang, kesibukan akan menjadi hal yang umum. “Banyak orang bilang AI akan membuat kita kehilangan pekerjaan, tetapi kenyataannya sebaliknya. Sebelumnya, komputer membuat kita lebih sibuk, internet membuat kita lebih sibuk, perangkat mobile membuat kita sangat sibuk.” Ia menambahkan bahwa AI memungkinkan penyelesaian tugas dengan sangat cepat, sehingga manusia cukup menulis instruksi dan definisi, lalu menggunakan agen cerdas, dan hasilnya akan muncul dalam 30 menit. Semua kembali ke tangan manusia. Sebelumnya, prosesnya adalah manusia menulis spesifikasi produk, tim bekerja selama sebulan, lalu melakukan hal lain, dan hidup sangat santai. Sekarang, pekerjaan yang dulu memakan waktu sebulan bisa diselesaikan dalam 30 menit, dan manusia akan terus menjalankan tugas-tugas penting.

“Kita semua lebih sibuk dari sebelumnya. Kapan terakhir kali Anda duduk di kursi goyang di teras sambil minum limun dan menonton matahari terbenam? Saya lupa, terakhir kali menonton film hampir 100 tahun lalu,” kata Jensen Huang. Ia memperkirakan tren sibuk ini akan terus berlanjut.

Kebiasaan sibuk ini juga tercermin dalam perkembangan NVIDIA di masa depan. Tahun lalu, jumlah karyawannya sekitar 42.000 orang. Jensen Huang memperkirakan bahwa NVIDIA di masa depan akan sangat sibuk lagi, “10 tahun dari sekarang, kita berharap memiliki 75.000 karyawan. Skala harus seminimal mungkin, tetapi cukup besar untuk memenuhi kebutuhan. Selain itu, akan ada 7,5 juta agen cerdas yang akan bekerja sepanjang waktu.”

Jensen Huang percaya bahwa kesibukan ini akan menguntungkan perkembangan perusahaan dan masyarakat. Dalam 10 tahun ke depan, NVIDIA akan mampu menyelesaikan masalah yang sangat kompleks. Seperti masalah yang tidak bisa diselesaikan 10 tahun lalu, 10 tahun lagi, hal-hal yang tampaknya tidak mungkin pun akan menjadi nyata. Sementara itu, hal-hal yang saat ini membutuhkan energi, waktu, dan biaya besar, di masa depan akan berkurang hingga seperseribu bagian. “Manusia akan merasa seperti superhuman,” katanya.

“Empat puluh tahun yang lalu, saat saya lulus dari sekolah, hal-hal yang kita diskusikan sekarang bahkan belum ada dalam novel fiksi ilmiah. Jumlah masalah yang ingin kita pecahkan sekarang jauh lebih banyak, ratusan juta kali lipat dari yang bisa dibayangkan 40 tahun lalu. Saya yakin, kita akan terus menghadapi banyak masalah di masa depan,” ujarnya. Saat menatap risiko utama tahun lalu dan tahun mendatang, Jensen Huang tersenyum dan mengatakan bahwa pemikirannya sangat sederhana: jangan dipecat, jangan merasa bosan, dan tetap hidup.

Bagi masyarakat, ia berpendapat bahwa lapangan pekerjaan juga akan berubah. “Banyak perusahaan masih kekurangan tenaga kerja, dan robot bisa mengisi kekosongan ini, serta mendorong pertumbuhan ekonomi. Banyak orang akan dipekerjakan untuk mengelola mesin dan membantu agen cerdas berkembang. Jika dibandingkan dengan 100 tahun lalu, jalurnya adalah: peningkatan lapangan pekerjaan dan pertumbuhan ekonomi. Kita akan mendapatkan pekerjaan yang menguntungkan, tentu saja setiap pekerjaan berbeda, beberapa akan hilang, dan yang lain akan muncul. AI akan mengubah segalanya,” katanya.