Courtesy of SCMP

Pengaruh DeepSeek dan Nvidia dalam Revolusi AI Sumber Terbuka 2025

Menjelaskan pengaruh DeepSeek dalam menggerakkan ekosistem AI sumber terbuka dan bagaimana Nvidia menanggapi perkembangan tersebut sambil meluncurkan perangkat keras baru untuk mendukung AI yang lebih canggih.

06 Jan 2026, 13.59 WIB

187 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

DeepSeek telah berkontribusi besar pada perkembangan AI open-source secara global.
Nvidia terus berinovasi dengan meluncurkan perangkat keras baru untuk mendukung pelatihan model AI.
Model-model open-source dari Tiongkok semakin dekat kinerjanya dengan model-model terkemuka dunia.

Las Vegas, Amerika Serikat - Pada ajang Consumer Electronics Show (CES) di Las Vegas, CEO Nvidia Jensen Huang mengungkapkan peran penting start-up Cina DeepSeek dalam memicu pergeseran global menuju kecerdasan buatan (AI) sumber terbuka. DeepSeek mengeluarkan model AI bernama R1 yang menggunakan sumber daya penghitungan lebih sedikit namun tetap canggih, memengaruhi ekosistem AI secara signifikan.

DeepSeek R1 bahkan menyebabkan penurunan saham Nvidia dalam jangka pendek karena model ini memungkinkan pelatihan AI yang lebih hemat tanpa harus bergantung pada perangkat keras mahal. Huang mengakui bahwa model ini telah mengejutkan dunia dan membawa revolusi dalam perkembangan AI secara global.

Selain DeepSeek, terdapat dua model utama lain dari China yaitu Kimi K2 yang dikembangkan oleh Moonshot dan Qwen dari Alibaba Group Holding. Ketiganya menunjukkan performa yang semakin mendekati model frontier dunia, menandakan kemajuan pesat dalam teknologi AI di luar ekosistem tradisional AS.

Meskipun begitu, Nvidia menegaskan perannya sebagai pemasok hardware penting tidak bisa digantikan, terutama dengan peluncuran perangkat keras generasi baru bernama Rubin yang dirancang untuk mendukung pelatihan AI yang lebih kuat dan kompleks.

Perkembangan ini memberi gambaran bahwa masa depan AI akan didominasi oleh kolaborasi antarnegara dan perusahaan, dengan sumber terbuka menjadi kekuatan pendorong besar. Hal ini membuka peluang untuk inovasi lebih luas dan akses teknologi AI yang semakin demokratis.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3338887/nvidia-ceo-jensen-huang-credits-deepseek-accelerating-open-source-ai-shift?module=top_story&pgtype=section

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Pergeseran menuju AI sumber terbuka mempercepat inovasi dan memungkinkan adopsi teknologi AI yang lebih luas di seluruh dunia, mengurangi dominasi korporasi besar."

Fei-Fei Li

"Model AI yang efisien dari sumber terbuka seperti DeepSeek mendorong kompetisi sehat dan membawa dampak positif untuk kemajuan AI serta aksesibilitas teknologi."

Analisis Kami

"Pengakuan dari CEO Nvidia terhadap DeepSeek menandai titik balik penting dimana inovasi dari pengembang Cina tidak bisa diabaikan lagi dalam ranah AI sumber terbuka. Nvidia harus terus berinovasi pada perangkat kerasnya agar tetap relevan di tengah kemampuan training AI yang semakin efisien dan terjangkau dari pemain baru ini."

Prediksi Kami

Di masa mendatang, peningkatan model AI sumber terbuka dari Cina akan semakin menantang dominasi teknologi AS dan mempercepat kolaborasi global dalam pengembangan AI, sehingga persaingan inovasi perangkat keras dan perangkat lunak akan makin ketat.

Pertanyaan Terkait

Siapa yang mempresentasikan di CES dan apa yang diperkenalkan?

Jensen Huang, CEO Nvidia, mempresentasikan di CES dan memperkenalkan perangkat keras baru untuk melatih sistem AI.

Apa yang dikatakan Jensen Huang tentang DeepSeek?

Jensen Huang mengatakan bahwa DeepSeek telah mengaktifkan pergeseran global menuju AI open-source.

Apa dampak dari model R1 yang dikembangkan oleh DeepSeek?

Model R1 dari DeepSeek membantu mempercepat pertumbuhan ekosistem AI open-source meskipun sempat memicu penurunan saham Nvidia.

Model apa saja yang disebutkan oleh Jensen Huang dalam presentasinya?

Model yang disebutkan adalah DeepSeek-V3.2, Kimi K2, dan Qwen.

Bagaimana posisi Nvidia di tengah perkembangan AI open-source?

Nvidia tetap berperan sebagai pemasok perangkat keras penting meskipun pengembang Tiongkok mampu melatih model berkinerja tinggi dengan akses chip yang terbatas.