Perlombaan Infrastruktur AI Global: Investasi, Kebijakan, dan Tantangan Keamanan

Banyak pengembang dan perusahaan ingin menggunakan AI agent untuk membantu merencanakan perjalanan, menjawab pertanyaan bisnis, dan menyelesaikan masalah. Namun, menghubungkan AI dengan data dan alat di luar aplikasi itu sulit karena harus memadukan banyak konektor yang rumit dan rentan. Google mencoba menyelesaikan masalah tersebut dengan meluncurkan server MCP yang sepenuhnya dikelola. MCP adalah singkatan dari Model Context Protocol, sebuah standar open-source yang dikembangkan oleh Anthropic. Standar ini sudah banyak dipakai di dunia AI untuk menghubungkan sistem AI dengan alat dan data secara lebih mudah dan aman. Google sekarang menawarkan server MCP untuk layanan populer seperti Maps, BigQuery, Compute Engine, dan Kubernetes Engine. Dengan server MCP Google, pengembang cukup menghubungkan AI dengan URL endpoint yang telah dikelola dan aman, daripada harus membuat konektor dari awal. Contohnya, AI dapat langsung mengakses data lokasi terbaru dari Google Maps saat merencanakan perjalanan, atau query data bisnis secara langsung lewat BigQuery tanpa perlu setup rumit. Selain itu, Google mengintegrasikan server MCP dengan Apigee, produk manajemen API mereka. Ini memungkinkan kontrol tata kelola dan keamanan yang sudah ada diterapkan ke AI agent, seperti pengaturan izin, kuota, dan monitoring traffic. Server MCP juga dilindungi oleh sistem keamanan khusus Google Cloud IAM dan Model Armor yang menjaga dari serangan seperti prompt injection dan kebocoran data. Google berencana memperluas dukungan MCP ke layanan lain dalam beberapa bulan ke depan, seperti penyimpanan, database, hingga monitoring serta keamanan. Dengan ini, Google berharap pengembang bisa lebih mudah membangun AI agent yang terhubung ke berbagai layanan dunia nyata dengan aman dan cepat, tanpa harus mengurus banyak detail teknis.

Persaingan dalam kecerdasan buatan (AI) saat ini bukan hanya soal algoritma dan software, tetapi juga kemampuan untuk membangun data center dan menyediakan listrik yang cukup untuk operasionalnya. Seorang investor veteran China, Allen Zhu Xiaohu, menilai bahwa China memiliki keunggulan dalam hal ini dibanding Amerika Serikat. Menurut Allen Zhu, sulit bagi Amerika Serikat untuk membangun data center dan pembangkit listrik baru dalam jumlah besar yang dibutuhkan untuk menjalankan AI, sementara China terlihat lebih cepat mengembangkan infrastruktur ini. China terus mempercepat pembangunan pembangkit listrik nuklir dan proyek tenaga surya untuk mendukung ekonomi digital mereka. Sebuah laporan dari lembaga RAND di Amerika Serikat juga menguatkan kekhawatiran ini karena jaringan listrik AS semakin tertekan oleh permintaan listrik komputer yang tinggi untuk data center AI, yang membuat pasokan listrik menjadi isu penting dalam kemampuan mereka bersaing di bidang teknologi AI. Dalam konteks ini, startup AI asal China, DeepSeek, mendapatkan pujian karena berkontribusi dalam memperkecil kesenjangan teknologi AI antara China dan Amerika Serikat. Keberhasilan ini tidak hanya berdampak bagi China, tapi juga berpengaruh besar pada perkembangan AI global. Secara keseluruhan, perkembangan infrastruktur fisik dan sumber energi China menunjukkan bahwa dalam jangka waktu sekitar satu dekade ke depan, China sangat mungkin untuk melampaui Amerika Serikat dalam penguasaan teknologi AI, terutama dari sudut pandang kapasitas operasional dan daya saing teknologi.

China baru-baru ini mengaktifkan jaringan computing pool terdistribusi yang diklaim terbesar di dunia, menghubungkan berbagai pusat data yang tersebar hingga sejauh 2.000 km. Dengan jaringan ini, pusat-pusat komputasi tersebut dapat bekerja bersama hampir setara dengan satu pusat data besar tunggal, meningkatkan efisiensi dan kecepatan pemrosesan data. Proyek ini dikelola oleh Liu Yunjie dari Akademi Teknik China dan merupakan bagian dari Future Network Test Facility (FNTF), infrastruktur teknologi informasi dan komunikasi nasional utama yang dikembangkan selama lebih dari 10 tahun. Fasilitas ini mulai beroperasi secara resmi pada tanggal 3 Desember. Salah satu manfaat utama jaringan ini adalah kemampuannya mengurangi waktu pelatihan model AI besar secara drastis. Sebagai contoh, sebuah model dengan ratusan miliar parameter yang memerlukan lebih dari 500.000 iterasi kini dapat diproses dengan waktu per iterasi sekitar 16 detik, dibandingkan waktu sebelumnya yang bisa lebih dari 36 detik per iterasi. Dengan efisiensi tinggi ini, China diperkirakan akan mempercepat pengembangan teknologi AI canggih, telemedicine, dan internet industri yang memerlukan kecepatan dan ketepatan data secara real-time. Hal ini juga dapat menghemat biaya secara signifikan bagi pengembang dan peneliti. Inovasi jaringan seperti ini menjadi bukti pentingnya investasi berkelanjutan dalam infrastruktur teknologi yang mampu mendukung kebutuhan komputasi masa depan, khususnya dalam bidang AI yang terus berkembang dengan cepat dan menuntut kinerja tinggi dari sisi hardware dan jaringan.

Moore Threads Technology, perusahaan chip AI asal Cina, baru-baru ini melakukan debut perdagangan yang sukses di bursa saham Shanghai dengan memperoleh dana sebesar 8 miliar yuan atau sekitar 1,1 miliar dolar Amerika Serikat. Kesuksesan ini memberi kepercayaan diri bagi perusahaan untuk meluncurkan produk terbaru mereka yang akan membawa inovasi besar dalam teknologi GPU. Pendiri sekaligus CEO Moore Threads, Zhang Jianzhong, akan memperkenalkan arsitektur GPU generasi kelima mereka pada konferensi MUSA Developer Conference yang akan berlangsung pada tanggal 19 dan 20 Desember di Beijing, ibu kota Cina. Acara ini menandai langkah besar perusahaan dalam menghadirkan teknologi baru yang mampu bersaing di pasar yang sangat ketat. Selain mengumumkan arsitektur GPU terbaru, Zhang juga akan memaparkan road map platform MUSA, yang merupakan platform perangkat lunak milik perusahaan yang dirancang sebagai alternatif lokal terhadap platform CUDA milik Nvidia. Platform ini membantu para pengembang memanfaatkan kekuatan GPU dalam berbagai aplikasi teknologi modern. Peluncuran ini menegaskan komitmen Moore Threads dalam memperkuat kemampuan perangkat keras dan perangkat lunak mereka sekaligus membangun komunitas pengembang yang lebih besar. Mereka ingin menghadirkan solusi penuh untuk para pengguna perusahaan sehingga bisa bersaing dengan perusahaan besar seperti Nvidia yang juga ingin memperkuat hadir di pasar Cina. Keberhasilan Moore Threads melaksanakan IPO besar-besaran dan peluncuran teknologi baru ini dipandang sebagai tanda bahwa perusahaan tersebut siap bertumbuh dan menjadi salah satu pemain utama di bidang chip AI, khususnya GPU, baik dalam negeri maupun di pasar global yang kompetitif.

India dengan populasi 1,45 miliar orang semakin menjadi fokus utama perusahaan teknologi besar seperti Microsoft karena potensi pasar serta ketersediaan talenta AI yang melimpah. Microsoft mengumumkan akan berinvestasi sebesar 17,5 miliar dolar AS dalam beberapa tahun ke depan untuk mengembangkan AI dan cloud computing di negara tersebut. Pengumuman ini dibuat oleh CEO Microsoft, Satya Nadella, setelah pertemuannya dengan Perdana Menteri India, Narendra Modi. Investasi tersebut bertujuan memperkuat tiga pilar utama yaitu skala operasi teknologi, pengembangan keterampilan tenaga kerja, serta kedaulatan teknologi yang mendukung independensi di bidang AI. Selain Microsoft, beberapa tokoh penting dari perusahaan AI dan teknologi global seperti Anthropic, Nvidia, dan Google DeepMind juga menunjukkan ketertarikan mereka pada pasar dan talenta di India dengan berkunjung dan berencana melakukan kunjungan dalam waktu dekat. India dikenal memiliki jutaan insinyur yang terampil dalam machine learning dan data scientist, serta perusahaan jasa teknologi besar seperti Tata Consultancy Services dan Infosys yang semakin memperkuat ekosistem teknologi di negara tersebut. Keseriusan investasi dan kolaborasi ini menandakan potensi India untuk berkembang menjadi pusat inovasi kecerdasan buatan global dengan dukungan teknologi, talenta, dan kebijakan pemerintah yang selaras.