Courtesy of SCMP

Ahli AI China Sebut Keterbatasan Chip Hambat Saingi Amerika dalam 5 Tahun

Memberikan gambaran realistik mengenai kesenjangan teknologi AI antara China dan Amerika Serikat, khususnya terkait keterbatasan chip dan sumber daya komputasi yang sangat menentukan perkembangan AI di kedua negara.

12 Jan 2026, 09.30 WIB

31 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Pengembang AI di China menghadapi tantangan besar karena kekurangan sumber daya komputasi.
Model AI China semakin mendekati model AS, tetapi masih ada kesenjangan yang signifikan.
Investasi besar oleh perusahaan seperti OpenAI memberikan keunggulan bagi pengembang AI di AS.

Beijing , Republik Rakyat Tiongkok - Para ahli AI terkemuka di China menyampaikan kekhawatiran bahwa negara mereka sulit untuk mengejar Amerika Serikat dalam pengembangan kecerdasan buatan dalam waktu dekat. Hal ini terutama disebabkan oleh kekurangan chip dan perangkat pembuat chip yang sangat penting untuk membangun teknologi AI mutakhir.

Lin Junyang dari Alibaba memperkirakan peluang perusahaan AI China melampaui raksasa AS seperti Google DeepMind dan OpenAI dalam 3 hingga 5 tahun sangat kecil. Sumber daya komputasinya di AS jauh lebih besar, sehingga riset dan pengembangan AI mereka lebih maju dan intensif.

Sementara itu, Tang Jie dari Zhipu AI menekankan bahwa meski model AI China semakin baik, keterbatasan sumber daya tetap menjadi penghambat utama. Model-model China cenderung terbuka kepada publik, berbeda dengan model AS yang sebagian besar tertutup.

Diskusi ini terjadi dalam konferensi AGI-Next di Beijing, pusat riset teknologi di Tiongkok, yang menjadi tempat para pakar membahas tantangan dan peluang dalam pengembangan AI. Mereka mengakui kemajuan yang sudah dicapai, tetapi juga realistis terhadap hambatan yang ada.

Kesimpulannya, China harus mengatasi kekurangan infrastruktur dan chip untuk dapat bersaing secara sejajar dengan Amerika Serikat. Meskipun demikian, semangat inovasi dan keterbukaan model AI merupakan langkah positif untuk kemajuan jangka panjang.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3339527/china-ai-has-less-20-chance-exceed-us-over-next-3-5-years-alibaba-scientist?module=top_story&pgtype=section

Analisis Ahli

Lin Junyang

"Peluang perusahaan China melampaui raksasa AI AS sangat kecil karena perbedaan besar dalam sumber daya komputasi."

Tang Jie

"Walaupun China semakin mendekati performa model AS, keterbatasan chip dan sumber daya tetap menjadi tantangan utama."

Analisis Kami

"Kesenjangan dalam industri chip tetap menjadi penghalang utama bagi kemajuan AI China, yang membuatnya sulit untuk menandingi kapasitas sumber daya besar yang dimiliki AS. Namun, budaya open-source yang diadopsi China dapat menjadi katalisator penting untuk meningkatkan inovasi dan kolaborasi global di masa depan."

Prediksi Kami

Meskipun China tidak akan segera melampaui Amerika Serikat dalam pengembangan AI dalam lima tahun ke depan, China kemungkinan akan terus mengejar dengan intensifikasi riset dan upaya inovasi meskipun masih menghadapi keterbatasan chip dan sumber daya komputasi.

Pertanyaan Terkait

Apa tantangan utama yang dihadapi pengembang AI di China?

Tantangan utama yang dihadapi pengembang AI di China adalah kekurangan sumber daya komputasi dan keterbatasan dalam chip dan peralatan pembuatan chip.

Mengapa Lin Junyang menyatakan bahwa peluang perusahaan China untuk mengungguli perusahaan AS sangat rendah?

Lin Junyang menyatakan bahwa peluang perusahaan China untuk mengungguli perusahaan AS sangat rendah karena sumber daya komputasi di AS jauh lebih besar.

Apa yang dikatakan Tang Jie tentang pengembangan AI di China?

Tang Jie menyatakan bahwa meskipun ada kemajuan, pengembang AI di China masih terbatas dalam memenuhi permintaan harian.

Bagaimana model AI China dibandingkan dengan model AS menurut penilaian pihak ketiga?

Model AI China telah menyempitkan kesenjangan performa dengan model AS, tetapi model AS tetap memiliki sumber daya yang lebih besar.

Apa peran OpenAI dalam pengembangan AI global?

OpenAI berperan penting dalam pengembangan AI global dengan menginvestasikan sumber daya komputasi yang besar dalam riset generasi berikutnya.