Alibaba memperkuat strategi AI full-stack untuk kurangi ketergantungan pada GPU Nvidia
Langkah terbaru Alibaba di ranah kecerdasan buatan menandai ambisi yang kian jelas: membangun strategi AI full-stack dan mengurangi ketergantungan pada ekosistem Nvidia. Pada Rabu lalu, raksasa teknologi Tiongkok ini memperkenalkan chip AI baru, menjadikannya pemain terkini dalam deretan vendor Tiongkok yang berupaya melepaskan diri dari dominasi GPU Nvidia.
Diluncurkan dalam ajang Alibaba Cloud Summit, chip bernama Zhenwu M890 tersebut merupakan akselerator terintegrasi untuk pelatihan dan inferensi AI yang dirancang oleh unit semikonduktor Alibaba, T-Head. Alibaba menyebut M890 dirancang khusus untuk mendukung agen AI (agentic AI), dengan optimalisasi pada kebutuhan memori yang sangat besar untuk jendela konteks panjang, serta skenario di mana banyak model AI saling berinteraksi dan berkomunikasi secara simultan.
Bersamaan dengan chip ini, Alibaba juga memperkenalkan pembaruan pada keluarga model Qwen, yang diklaim mampu berjalan di atas M890 hingga 35 jam. Menurut perusahaan, Qwen dirancang untuk melakukan penalaran berkelanjutan dalam durasi panjang dan mampu menangani lebih dari 1.000 panggilan alat (tool calls). Kapabilitas tersebut ditujukan untuk skenario kompleks seperti pengeditan kode multi-berkas, refactoring skala besar, hingga pembuatan prototipe perangkat lunak. Qwen juga dibekali jendela konteks raksasa hingga 1 juta token, yang menempatkannya di jajaran model dengan kapasitas konteks terluas di pasar.
Peluncuran M890 dan model Qwen terbaru ini memperlihatkan bagaimana vendor AI Tiongkok berupaya membangun kemandirian teknologi dan mengurangi ketergantungan pada GPU Nvidia. Meski saat ini ekspor prosesor AI kelas atas seperti Nvidia H200 ke Tiongkok masih diperbolehkan, semakin banyak perusahaan di negara tersebut yang beralih ke chip buatan vendor lokal, termasuk Alibaba, Baidu, dan Huawei.
“Di dalam Tiongkok, ini adalah rencana besar di kalangan semua hyperscaler untuk menjadi jauh lebih mandiri, jauh lebih swasembada,” ujar Lian Jye Su, analis di Omdia, divisi Informa TechTarget. “Jadi, ini lebih ke arah kemandirian dan swasembada.”
Bagi para vendor AI Tiongkok dan pelanggan korporat mereka, produksi chip lokal bukan sekadar simbol kedaulatan teknologi, tetapi juga instrumen penghematan biaya. “Jika Anda dapat menjalankan beban kerja ini pada chipset Anda sendiri, itu mengurangi kebutuhan Anda untuk berinvestasi di tempat lain,” kata Su. Dengan kata lain, kontrol atas lapisan perangkat keras membuka ruang efisiensi belanja modal dan operasional.
Bagi Alibaba, strategi ini juga berfungsi sebagai pembeda di tengah persaingan ketat, sekaligus pijakan menuju pendekatan full-stack yang mengintegrasikan infrastruktur, chip, model, dan layanan cloud—mirip dengan langkah Baidu di Tiongkok maupun raksasa global seperti AWS dan Google. Meskipun Alibaba telah memiliki portofolio chip sebelumnya, fokus M890 dan pendahulunya, XuanTie C950, pada agentic AI menunjukkan keseriusan perusahaan mendorong pelanggan untuk mengadopsi chip internal yang dikustomisasi untuk skenario AI generatif dan agen otonom.
“Jika mereka dapat menjalankan beban kerja pada chipset mereka sendiri, itu memberi mereka jauh lebih banyak peluang untuk melakukan kustomisasi dan optimasi. Hal itu akan memberi mereka kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan hyperscaler lain,” ujar Su. Dalam konteks ini, kepemilikan stack teknologi dari chip hingga model menjadi alat diferensiasi yang semakin strategis.
Waktu peluncuran M890 juga tidak bisa dilepaskan dari dinamika global. Alibaba merilis chip ini hanya sehari setelah Google mengumumkan TPU generasi kedelapan dalam konferensi pengembang I/O 2026. Sinkronisasi momentum tersebut menempatkan Alibaba dalam narasi kompetisi global di bidang infrastruktur AI, meski dengan tantangan struktural yang berbeda.
Namun, di balik ambisi tersebut, Alibaba masih berhadapan dengan sejumlah hambatan fundamental. Su menyoroti bahwa rantai pasok semikonduktor Tiongkok secara keseluruhan masih tertinggal dibandingkan ekosistem global. “Secara keseluruhan, rantai pasok chipset Tiongkok lebih lemah dibandingkan rantai pasok internasional atau global,” ujarnya. Keterbatasan ini mencakup akses ke teknologi manufaktur paling mutakhir, kapasitas produksi, hingga ketergantungan pada pemasok kunci di luar negeri.
Tantangan lain adalah posisi Alibaba dalam lanskap manufaktur chip global yang masih didominasi Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Jika Alibaba sepenuhnya bergantung pada TSMC, mereka tetap harus berkompetisi langsung dengan Nvidia dan pemain besar lain untuk mendapatkan kapasitas produksi dan prioritas teknologi.
Saat ini, Alibaba dan unit-unit bisnisnya, termasuk Alibaba Cloud, semakin mengandalkan chip AI rancangan internal. Namun, Su mengingatkan bahwa efisiensi chipset tersebut masih tertinggal dibandingkan kompetitor global. “Efisiensi chipset mereka akan relatif buruk dibandingkan kompetisi global,” katanya. “Yang berarti dalam jangka panjang, penghematan yang mereka peroleh dari memiliki chipset sendiri belum tentu akan berujung pada keuntungan keseluruhan yang optimal.”
Di tengah tekanan geopolitik, pembatasan ekspor teknologi, dan perlombaan global di bidang AI, langkah Alibaba meluncurkan M890 dan memperkuat ekosistem Qwen mencerminkan strategi jangka panjang: membangun kemandirian teknologi, mengamankan kontrol atas infrastruktur kritis, dan memosisikan diri sebagai pemain full-stack di era AI generatif. Pertanyaannya kini bukan lagi apakah vendor Tiongkok akan mengejar kemandirian, melainkan seberapa cepat mereka dapat menjembatani kesenjangan efisiensi dan skala dengan para pemimpin global.
