Persaingan industri kecerdasan buatan tidak lagi hanya berlangsung pada pengembangan model AI atau layanan cloud. Google kini mulai mengadopsi strategi yang selama ini identik dengan Nvidia, yakni menggunakan dukungan pendanaan dan jaminan finansial untuk memperluas adopsi chip AI miliknya.
Menurut laporan The Wall Street Journal, Google menawarkan berbagai skema pembiayaan kepada operator pusat data guna mendorong penggunaan Tensor Processing Unit (TPU). Salah satu contohnya adalah proyek pusat data Lake Mariner di kawasan Danau Ontario, Amerika Utara, yang memperoleh jaminan finansial senilai US$3,2 miliar dari Google.
Infrastruktur tersebut nantinya akan menyewakan kapasitas komputasi berbasis TPU kepada Anthropic.
Strategi tersebut menandai perubahan penting dalam persaingan industri AI. Selama beberapa tahun terakhir, Nvidia mendominasi pasar akselerator AI melalui GPU yang digunakan untuk pelatihan dan inferensi model kecerdasan buatan. Dominasi itu tidak hanya didukung oleh keunggulan perangkat keras, tetapi juga ekosistem perangkat lunak CUDA, jaringan data center, serta pangsa pasar yang diperkirakan masih melampaui 90 persen.
Google tampaknya menyadari bahwa persaingan tidak dapat dimenangkan hanya melalui spesifikasi chip. Perusahaan kini mulai meniru pendekatan Nvidia dengan membantu operator pusat data memperoleh pendanaan lebih murah serta menciptakan ekosistem investasi yang pada akhirnya kembali menjadi permintaan terhadap chip AI.
Tekanan terhadap Google juga semakin besar karena Nvidia memiliki hubungan yang sangat kuat dengan OpenAI dan sejumlah penyedia infrastruktur AI lainnya. CEO Nvidia Jensen Huang bahkan secara terbuka mempertanyakan keunggulan ekonomi TPU dibandingkan GPU Nvidia.
Namun Google memiliki alasan kuat untuk mempercepat ekspansi. Perusahaan telah mengembangkan TPU sejak 2013 untuk mendukung layanan internal seperti pencarian dan pengenalan suara. Kini, TPU mulai diposisikan sebagai produk komersial yang ditawarkan kepada pelanggan cloud maupun perusahaan AI.
Sejumlah pelanggan mulai melihat manfaat ekonominya. Citadel Securities, misalnya, mengklaim dapat menjalankan beberapa beban kerja AI hingga empat kali lebih cepat dengan biaya sekitar 30 persen lebih rendah menggunakan TPU.
Meskipun demikian, Nvidia masih memiliki keunggulan besar. Ekosistem perangkat lunak yang matang, dominasi pasar, serta basis pelanggan yang luas membuat banyak perusahaan enggan mengambil risiko berpindah platform. Bagi Google, tantangan terbesarnya bukan sekadar membangun chip yang kompetitif, melainkan meyakinkan industri bahwa alternatif selain Nvidia benar-benar layak dipertimbangkan.