📌 Problem Statement
1. Meskipun Nvidia tetap menjadi pilihan utama untuk GPU dalam banyak startup AI karena performa dan ekosistemnya, data kemitraan dan perekrutan menunjukkan perusahaan AI kini mulai mencari alternatif atau strategi “multi‐supplier”.
2. Ketergantungan tunggal pada satu pemasok chip atau satu arsitektur hardware senantiasa membawa risiko: lonjakan harga, kelangkaan pasokan, dan vendor lock-in.
3. Perusahaan AI dan infrastruktur merasa perlu fleksibilitas—baik di sisi hardware maupun software—sehingga bisa memilih chip/accelerator yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. Analisis dari CB Insights menyertakan data kemitraan (partnerships) dan lowongan pekerjaan (hiring) untuk mengidentifikasi tren bahwa perusahaan AI mulai menambahkan atau mencari alternatif selain Nvidia.
2. Solusinya mencakup:
a. Perusahaan AI mengejar kemitraan dengan pemasok chip lain atau accelerator selain GPU tradisional.
b. Strategi “two‐supplier” atau “multi‐accelerator” menjadi bagian dari roadmap hardware.
3. Hipotesis: Dengan diversifikasi hardware dan platform, perusahaan AI bisa mendapatkan keunggulan kompetitif melalui fleksibilitas, biaya lebih rendah, dan mitigasi risiko rantai pasokan.
📊 Findings / Results / Impact
1. Menurut survei CB Insights, startup AI masih banyak memakai Nvidia sebagai basis, tetapi semakin banyak yang memasukkan atau mencari hardware alternatif.
2. Tren perekrutan menunjukkan skill set selain GPU‐Nvidia muncul dalam lowongan dari perusahaan AI — misalnya kemampuan untuk arsitektur lain atau integrasi hardware baru.
3. Dampak strategis: pengembangan chip alternatif, kolaborasi antara perusahaan chip dengan startup AI, serta potensi pengurangan dominasi Nvidia dalam jangka menengah hingga panjang.
✅ Key Takeaways
1. Memiliki strategi hardware yang fleksibel & multi-supplier bukan hanya bagus untuk mitigasi risiko, tetapi kini menjadi keunggulan kompetitif.
2. Jika Anda tim AI atau founder startup: pertimbangkan kemampuan Anda dalam memilih dan menyesuaikan hardware, bukan hanya bergantung pada GPU Nvidia secara default.
3. Infrastruktur AI akan semakin kompleks: bukan hanya model + data, tetapi juga arsitektur chip/accelerator yang tepat untuk workload spesifik.
4. Vendor lock-in pada satu pemasok (contoh: Nvidia) bisa menjadi hambatan ketika alternatif muncul atau ketika biaya naik.
5. Industri AI memasuki fase kedua evolusi: dari “GPU Nvidia dulu” menuju “accelerator & hardware yang paling cocok untuk use-case spesifik”.
Sumber:
https://www.cbinsights.com/research/ai-companies-expand-beyond-nvidia/
🔥 #AIInfrastructure #StartupAI #Nvidia #ChipEcosystem #HardwareDiversification #AICompute #AcceleratorStrategy