Google Cloud berupaya menjaga harga layanannya tetap stabil di tengah kelangkaan memory chip global yang menekan industri komputasi awan. Tekanan biaya itu juga dirasakan hampir semua penyedia layanan besar, tetapi perusahaan menilai kapasitas komputasi global untuk satu hingga dua tahun ke depan sudah penuh dipesan.
Country Director Indonesia Google Cloud Karim Siregar mengatakan kondisi tersebut justru membantu menjaga harga di level yang lebih terukur. Dalam acara Google Cloud Media Briefing di Jakarta, Rabu (15/7/2026), ia menegaskan Google Cloud akan berusaha semaksimal mungkin mempertahankan tarif agar tetap berada pada posisi yang tepat.
Harga Masih Bisa Bergerak, tetapi Tidak Mudah Naik
Karim menyebut penyesuaian harga tetap mungkin terjadi jika lonjakan biaya berlangsung sangat tinggi. Namun, ia menilai pasar saat ini tidak memberi ruang leluasa bagi kenaikan yang agresif karena kapasitas komputasi global sudah sangat padat dipesan.
“Kalau di antara kami sendiri, kami akan mencoba sebisa-bisanya untuk memastikan harga itu di level yang tepat,” kata Karim. Pernyataan itu menegaskan bahwa Google Cloud memilih pendekatan hati-hati di tengah tekanan rantai pasok chip yang belum mereda.
| Fokus | Keterangan |
|---|---|
| Tekanan pasar | Kelangkaan memory chip memengaruhi harga layanan cloud. |
| Posisi Google Cloud | Berupaya menjaga harga tetap stabil di tengah kondisi pasar. |
| Prospek kapasitas | Kapasitas komputasi global untuk 1–2 tahun ke depan disebut sudah fully booked. |
Permintaan AI Tidak Menunjukkan Pelambatan
Di sisi lain, lonjakan permintaan terhadap akselerator AI justru terus mengubah pola industri. Vice President of Technology and Customer Engineering APAC Google Cloud Moe Abdula mengatakan kebutuhan terhadap akselerator AI meningkat luar biasa dari perusahaan hingga pemerintah.
Menurut Moe, situasi ini berbeda dari siklus teknologi sebelumnya yang biasanya diikuti kenaikan produksi lalu meredanya tekanan pasokan. Dalam kasus AI, kebutuhan justru terus naik dari waktu ke waktu sehingga tekanan pada pasokan tetap tinggi.
Google Cloud tetap bekerja dengan jaringan pemasok untuk menyediakan akselerator AI melalui Tensor Processing Unit atau TPU buatan sendiri serta Graphics Processing Unit atau GPU dari Nvidia. Moe menegaskan tidak ada kekhawatiran atau masalah saat ini untuk terus memenuhi permintaan tersebut.
“Kami adalah mitra kuat Nvidia dan kami menyediakannya. Jadi tidak ada kekhawatiran atau masalah saat ini untuk terus bekerja memenuhi permintaan tersebut,” katanya.
TPU, GPU, dan Upaya Efisiensi
Moe mengakui sempat ada sedikit keterlambatan dalam penyediaan infrastruktur pada beberapa kesempatan. Meski begitu, Google masih mampu memenuhi kebutuhan pelanggan melalui kemitraan dengan berbagai pihak, termasuk untuk pusat data di sejumlah pasar internasional yang memang dibangun guna mendukung GPU.
Ia juga menjelaskan bahwa Google telah lama mengembangkan TPU karena menyadari kebutuhan sistem AI tidak bisa dipenuhi optimal dengan arsitektur komputasi konvensional. TPU dirancang untuk pemrosesan paralel dan cocok untuk beban kerja AI dalam skala besar.
| Akselerator | Keterangan | Penggunaan |
|---|---|---|
| TPU | Chip buatan Google yang dirancang untuk pemrosesan paralel. | Beban kerja AI skala besar. |
| GPU Nvidia | Dipasok lewat kemitraan Google dengan Nvidia. | Pusat data di sejumlah pasar internasional. |
Menurut Moe, pelanggan Google termasuk sembilan dari 10 laboratorium AI terkemuka memanfaatkan kedua jenis akselerator tersebut. Ia menambahkan bahwa tingginya permintaan chip justru mendorong inovasi baru di industri AI.
Tidak semua model AI memerlukan chip paling mutakhir, karena sebagian model masih bisa berjalan dengan GPU berspesifikasi lebih rendah. Google juga mengembangkan inovasi algoritma untuk mengurangi kebutuhan penyimpanan, komputasi, dan memori dalam pelatihan model AI.
Langkah itu dinilai bisa meningkatkan efisiensi sekaligus memungkinkan sumber daya komputasi dipakai oleh lebih banyak sistem. “Google fokus pada efisiensi model, pelatihan, dan layanan, serta menciptakan inovasi algoritma ini untuk membantu kita mendapatkan lebih banyak dari sistem tersebut,” kata Moe.
Di tengah chip yang belum sepenuhnya longgar, Google Cloud menempatkan efisiensi dan diversifikasi akselerator sebagai cara menjaga layanan tetap berjalan tanpa banyak gangguan. Strategi itu juga menjadi jawaban atas permintaan AI yang belum menunjukkan tanda melandai.
