Chip AI China vs Nvidia: Mesin EUV, Memori, dan CUDA Jadi Penghalang

WartaCuan.com - Meski didukung insinyur andal, basis manufaktur raksasa, dan suntikan dana pemerintah, China belum mampu menyamai kemampuan Nvidia dalam memproduksi chip kecerdasan buatan (AI) tercanggih. Tiga hambatan utama menjadi penyebabnya: akses terbatas ke mesin pembuat chip generasi terbaru, pasokan memori berkecepatan tinggi yang kurang memadai, dan ekosistem perangkat lunak yang masih tertinggal.

Pengakuan atas jarak tersebut datang dari pendiri Huawei, Ren Zhengfei, pada Juni 2025. “Chip tunggal kami masih tertinggal satu generasi dari Amerika Serikat,” kata Ren.

Posisi China Masih di Belakang AS

Data Epoch AI memperlihatkan bahwa semua model AI terdepan sejak 2023 lahir di Amerika Serikat. Model buatan China rata-rata terlambat sekitar tujuh bulan, dengan rentang empat hingga 14 bulan.

Dari sisi daya komputasi, per Mei 2025 AS memegang sekitar 75 persen kapasitas klaster GPU dunia, sedangkan China hanya sekitar 15 persen. Klaster GPU adalah gabungan ribuan chip yang saling terhubung di pusat data untuk melatih model AI. Colossus milik xAI di Memphis menjadi gambaran skalanya: dibangun dalam 122 hari dengan 100.000 GPU Nvidia, lalu mulai diperbesar menjadi 200.000 GPU pada akhir 2024.

Ketergantungan pada Nvidia juga terlihat di dalam negeri China. DeepSeek-V3 dilatih dengan chip Nvidia H800, yang dirancang khusus untuk pasar China, selama total 2,788 juta jam GPU. Nilai impor chip China sepanjang Januari-November 2024 mencapai 349 miliar dollar AS (sekitar Rp 6.282 triliun), naik 10,5 persen dibanding tahun sebelumnya.

Upaya beralih ke produk lokal pun belum mulus. Atas dorongan regulator, DeepSeek mencoba melatih model R2 dengan chip Huawei Ascend. Meski teknisi Huawei sudah dikirim ke kantor DeepSeek, proses tersebut terkendala masalah teknis. DeepSeek akhirnya kembali ke Nvidia untuk pelatihan, sementara Ascend hanya dipakai untuk menjalankan model yang sudah jadi. Pelaku industri menilai chip China masih kalah dalam hal kestabilan, konektivitas, dan kualitas perangkat lunak.

Hambatan Pertama: Akses ke Mesin Litografi Canggih

Kendala terbesar adalah mesin litografi extreme ultraviolet (EUV), alat untuk mencetak pola sirkuit sangat kecil pada wafer silikon. Mesin ini hanya dibuat oleh ASML dari Belanda, dan penjualannya ke China dilarang karena tekanan AS.

SMIC, produsen chip terbesar China, terpaksa mengandalkan mesin generasi sebelumnya, deep ultraviolet (DUV), dengan teknik multi-patterning, yakni mencetak pola berulang pada lapisan yang sama agar sirkuit lebih rapat. Hasilnya cukup mengejutkan. Pada 29 Agustus 2023, Huawei meluncurkan ponsel Mate 60 Pro secara mendadak, bertepatan dengan kunjungan Menteri Perdagangan AS Gina Raimondo ke China. TechInsights yang membongkar perangkat itu menemukan prosesor Kirin 7 nanometer buatan SMIC.

“Temuan chip Kirin yang memakai proses 7 nanometer SMIC menunjukkan kemajuan industri semikonduktor China tanpa alat litografi EUV,” kata Wakil Ketua TechInsights Dan Hutcheson.

Namun, capaian itu belum menyejajarkan SMIC dengan TSMC dari Taiwan. Menurut Epoch AI, jumlah transistor pada chip terbaik SMIC hanya sekitar separuh chip kelas atas TSMC, dengan waktu produksi sekitar dua kali lebih lama. Akibatnya, volume produksi terbatas dan efisiensi manufaktur menurun.

Di segmen chip mature node untuk mobil, peralatan rumah tangga, dan perangkat industri, China justru melaju. Pangsanya naik dari 19 persen pada 2015 menjadi 33 persen pada 2023, sebab proses ini tidak butuh litografi secanggih chip AI kelas atas. Untuk chip mutakhir, China diperkirakan tertinggal minimal dua tahun. Pada 2023, produsen peralatan domestik hanya sanggup memenuhi 9,6 persen kebutuhan mesin untuk proses 20-14 nanometer.

Program Made in China 2025 menargetkan separuh kebutuhan peralatan chip dipenuhi produsen lokal pada 2020, tetapi realisasinya baru sekitar 16 persen pada kuartal III-2024. Dana besar pun belum menjadi jawaban. Pada Mei 2024, Beijing membentuk Big Fund III bermodal 344 miliar yuan (sekitar Rp 860 triliun), namun uang saja tidak otomatis membuka akses teknologi dan peralatan.

Huawei juga terpukul setelah aturan ekspor AS diperketat pada 2020 dan kehilangan akses langsung ke produksi TSMC. Lewat perantara, perusahaan itu sempat mendapat sekitar tiga juta keping chip AI buatan TSMC pada 2024, lalu makin bergantung pada SMIC, sebagaimana dihimpun KompasTekno dari Tom’s Hardware.

Hambatan Kedua: Pasokan Memori Berkecepatan Tinggi

Sistem AI membutuhkan memori cepat agar data mengalir ke chip tanpa jeda, terutama saat beban komputasi besar. Akses China ke memori khusus AI menyempit setelah AS memberlakukan pembatasan ekspor pada 2 Desember 2024.

Sebelum aturan itu berlaku, Huawei dilaporkan sudah menimbun jutaan keping memori, terutama dari Samsung. Sementara itu, ChangXin Memory Technologies (CXMT) sebagai produsen lokal diperkirakan hanya mampu memenuhi kebutuhan beberapa ratus ribu chip AI Huawei, jauh dari yang diperlukan.

Huawei lalu mengembangkan memori sendiri. Pada Maret 2026, perusahaan memperkenalkan Ascend 950PR yang memakai memori buatan internal. Huawei mengklaim performanya sekitar 2,8 kali Nvidia H20. Namun H20 adalah chip berspesifikasi lebih rendah untuk pasar China, bukan produk andalan Nvidia.

Untuk menutup selisih performa per chip, Huawei menggabungkan banyak chip dalam satu sistem. Ren Zhengfei menyebut pendekatan ini sebagai cara meningkatkan kemampuan komputasi.

“Dengan metode seperti penumpukan dan klaster, hasil komputasinya setara dengan level paling maju,” kata Ren.

Contohnya CloudMatrix 384, server Huawei berisi 384 chip. SemiAnalysis memperkirakan kemampuannya hampir dua kali lipat sistem andalan Nvidia, tetapi konsumsi listriknya hampir empat kali lebih besar. Artinya, menambah jumlah chip belum tentu efisien secara energi. Epoch AI memperkirakan performa tiap chip Huawei masih tertinggal tiga hingga empat tahun dari Nvidia hingga 2030, sehingga strategi penumpukan chip belum menutup kesenjangan di tingkat komponen.

Hambatan Ketiga: Ekosistem Perangkat Lunak CUDA

Keunggulan Nvidia tidak hanya di perangkat keras. CUDA, platform komputasi yang diperkenalkan sejak 2006, telah digunakan lebih dari 7,5 juta pengembang menurut klaim Nvidia, dan menjadi fondasi pengembangan aplikasi AI di banyak industri.

Karena program dan sistem sudah dibangun di atas CUDA, pindah ke chip Huawei berarti menyesuaikan atau menulis ulang kode agar cocok dengan perangkat keras dan perangkat lunak berbeda. Pengembang harus menyiapkan waktu, biaya, dan tenaga ekstra, sehingga membeli chip alternatif saja tidak cukup. Hambatan inilah yang sulit ditiru dalam waktu singkat.

Kebijakan Dua Negara Ikut Menentukan

Pembatasan ekspor AS tidak hanya menutup akses China ke teknologi Nvidia, tetapi juga mempersempit peluang Nvidia berjualan di sana. Pada Oktober 2025, CEO Nvidia Jensen Huang menyatakan bisnis chip AI perusahaannya di China praktis lenyap.

“Kami turun dari pangsa pasar 95 persen menjadi 0 persen,” kata Huang.

Beijing pun dilaporkan memperketat akses terhadap produk Nvidia. Pada September 2025, regulator internet China meminta ByteDance dan Alibaba menghentikan pengujian dan pembelian salah satu chip Nvidia.

Kondisi ini membuka ruang bagi pemain lokal. Cambricon membukukan pendapatan 5,996 miliar yuan (sekitar Rp 15 triliun) pada semester I-2026, naik 108 persen dari periode yang sama tahun sebelumnya. Huawei juga menyiapkan penerus Ascend 950: berdasarkan peta jalan September 2025, Ascend 960 dijadwalkan meluncur pada 2027 dan Ascend 970 pada 2028.