Penyesuaian Besar: Mengapa Masa Depan Komputasi AI Milik Infrastruktur TPU

Perusahaan teknologi terbesar sedang melaksanakan penyelarasan strategis yang terkoordinasi menjauh dari arsitektur tradisional yang berpusat pada GPU. Ini bukan spekulasi—ini adalah defeksi yang terdokumentasi yang membentuk ulang lanskap perangkat keras AI.

Ekonomi yang Memaksa Tindakan

Penggerak utama sangat sederhana: ekonomi inferensi. Sementara biaya pelatihan menarik perhatian, biaya permanen terletak di tempat lain. Proyeksi OpenAI tahun 2024 menceritakan kisahnya: tagihan inferensi sebesar $2,3 miliar versus biaya pelatihan $150 juta. Pelatihan bersifat terbatas. Inferensi bersifat tak terbatas—setiap kueri, setiap token, di setiap detik operasi berkelanjutan.

Arsitektur TPU Google memberikan keunggulan yang menentukan di area yang paling penting: performa-per-dolar 4x lebih unggul pada beban kerja inferensi. Ini bukan marginal. Pengurangan biaya Midjourney sebesar 65% setelah beralih menunjukkan besarnya pengaruh. Anthropic telah berkomitmen untuk satu juta TPU. Meta dalam negosiasi lanjutan untuk penerapan bernilai miliaran dolar. Operator AI paling canggih di dunia membuat perhitungan yang sama dan mencapai kesimpulan yang sama.

Modal Institusional Melihat Transisi

Uang pintar bergerak terlebih dahulu. Soros Fund meningkatkan posisi Alphabet sebesar 2.300% di Q3 2025. Berkshire Hathaway menginvestasikan $4,3 miliar dalam taruhan yang sama. Sementara investor ritel mengejar Nvidia dengan kelipatan laba 60x, alokasi institusional secara sistematis mengakumulasi Google dengan 27x—sebuah defeksi strategis yang mencerminkan di mana konsentrasi nilai masa depan akan terjadi.

Kebenaran Arsitektur yang Tidak Dihargai

Inferensi akan mengkonsumsi 75% dari seluruh komputasi AI pada tahun 2030. Ini bukan pergeseran marginal. Di sinilah tumpukan komputasi akan menghabiskan sumber dayanya selama dekade berikutnya. Nvidia membangun imperiumnya di dominasi pelatihan—masalah terbatas yang terselesaikan dengan permintaan yang dapat diprediksi dan menurun. Tapi pelatihan adalah masa lalu. Inferensi mewakili kebutuhan yang terus-menerus dan meningkat.

Pada beban kerja inferensi, keunggulan arsitektur Nvidia kolaps. Google membangun senjata dasar. Defeksi telah dimulai. Jendela arbitrase tetap terbuka, tetapi semakin menutup.

Operator tingkat industri sudah memahami: konsentrasi pelatihan tidak akan menghasilkan pengembalian. Margin terletak pada infrastruktur inferensi. Transisi fase sedang berlangsung.