Foxconn dan Nvidia Bangun Klaster Superkomputer Terbesar Taiwan pada 2026

Infrastruktur baru untuk komputasi AI di Asia

Foxconn membangun pusat superkomputer senilai 1,4 miliar dolar di Taiwan melalui kemitraan dengan Nvidia, dengan operasi yang ditargetkan dimulai pada paruh pertama 2026. Setelah beroperasi, fasilitas ini akan menjadi tuan rumah klaster GPU canggih terbesar di Taiwan dan instalasi pertama di Asia yang dibangun dengan platform Blackwell GB300 Nvidia. Fasilitas berkapasitas 27 megawatt (MW) ini dikembangkan oleh Visonbay.ai, unit baru Foxconn untuk layanan superkomputer AI dan cloud.

Proyek ini hadir saat perusahaan berlomba mengamankan kapasitas untuk melatih model bahasa besar, menjalankan inferensi model fondasi dalam skala besar, serta menerapkan robotika dan sistem otonom. Alur kerja AI modern membutuhkan klaster GPU berdensitas tinggi yang dapat memindahkan data antarchip dengan kecepatan sangat tinggi, sekaligus mengendalikan konsumsi daya dan panas. Dengan menggabungkan arsitektur terbaru Nvidia dan peran Foxconn yang terus berkembang sebagai produsen serta integrator rak AI, pusat di Taiwan ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan pelanggan di seluruh kawasan.

Dengan daya 27 MW, fasilitas ini berada di jajaran atas penerapan dalam satu gedung di Asia. Ini bukan kampus raksasa, tetapi cukup besar untuk melatih model mutakhir, menjalankan riset berskala nasional, dan melayani klien komersial yang tidak memiliki waktu atau modal untuk membangun fasilitas sendiri. Pembangunannya menargetkan waktu singkat hingga siap beroperasi, ditopang sistem rak yang dirakit di pabrik dan penggunaan pendingin cair untuk menjaga kinerja tetap tinggi serta efektivitas penggunaan daya tetap optimal.

Keunggulan Blackwell GB300

Generasi Blackwell Nvidia berfokus pada model yang lebih besar, pelatihan yang lebih cepat, dan biaya per unit komputasi yang lebih rendah. Seri GB300 menggabungkan inti GPU yang sangat cepat dengan memori berbandwidth tinggi dan fabric NVLink terbaru yang menghubungkan puluhan GPU menjadi satu kumpulan. Dalam praktiknya, teknologi ini membuat klaster lebih efisien dalam memindahkan parameter dan aktivasi antargPU, sehingga mempercepat pelatihan maupun inferensi model berukuran sangat besar.

Sistem ini dirancang untuk beroperasi dengan kepadatan sangat tinggi. Beban panasnya jauh melampaui batas pendingin udara konvensional, sehingga para vendor beralih ke pendingin cair langsung dan rancangan canggih lainnya untuk membuang panas dari komponen bersuhu tinggi dengan jauh lebih efisien. Sistem Nvidia skala rak yang dipasangkan dengan GPU GB300 mencerminkan pergeseran ini, dengan pipa, manifold, dan kontrol yang sudah terpasang di rak sejak dari pabrik.

Blackwell juga menghadirkan fitur platform untuk penerapan di perusahaan, termasuk keamanan yang ditingkatkan dan dukungan komputasi rahasia. Hal ini penting bagi organisasi yang perlu melindungi data dan bobot model selama pelatihan dan inferensi, sekaligus memenuhi persyaratan regulasi dan kepatuhan internal.

Cara kerja rak AI

Satu rak AI menampung server yang dilengkapi GPU, switch berkecepatan tinggi, dan penyimpanan, serta distribusi daya dan kabel yang menghubungkan seluruh sistem. Di dalam rak, NVLink memungkinkan GPU berkomunikasi satu sama lain dengan bandwidth sangat tinggi dan latensi rendah. Antarrak, Ethernet berkecepatan tinggi atau InfiniBand menghubungkan klaster agar pekerjaan dapat didistribusikan ke banyak rak saat tugas terlalu besar untuk ditangani satu rak.

Alasan pendingin cair menjadi standar

Pendingin cair membuang panas jauh lebih efektif daripada udara, sehingga pusat data dapat menempatkan lebih banyak komputasi di setiap meter persegi ruang lantai. Pendingin ini juga mengurangi energi yang terbuang untuk kipas, sehingga dapat membantu menurunkan efektivitas penggunaan daya (PUE) suatu lokasi. Bagi operator, pendingin cair memerlukan praktik pemeliharaan baru, tetapi manfaatnya sepadan ketika kepadatan GPU tinggi, target efisiensi ketat, dan batas kebisingan rendah.

Sewa atau bangun sendiri, pergeseran ekonomi AI

Dalam acara tech day Foxconn, Nvidia memaparkan pertimbangan yang jelas bagi pelanggan yang menimbang belanja modal dengan kecepatan akses. Perusahaan dapat membeli dan mengoperasikan klaster sendiri, atau menyewa kapasitas komputasi dari operator yang khusus menjaga agar armada GPU tetap mutakhir. Kemajuan pesat kinerja GPU menyulitkan pembeli yang tidak berencana sering memperbarui aset untuk mempertahankan masa pakai aset yang panjang.

Alexis Bjorlin, wakil presiden Nvidia, mengatakan kepada para peserta bahwa model sewa bisa lebih menarik seiring siklus produk yang makin pendek dan model yang berkembang pesat. Menurutnya, pendekatan ini dapat meningkatkan fleksibilitas dan imbal hasil bagi banyak perusahaan.

Menyewa sumber daya komputasi dapat memberikan imbal hasil investasi yang jauh lebih baik, sekaligus memberi fleksibilitas dan memungkinkan perusahaan menyesuaikan kapasitas komputasi dengan siklus produk maupun bisnis.

Unit baru Foxconn, Visonbay.ai, diperkirakan akan menawarkan model tersebut di Taiwan, sehingga perusahaan dapat mengakses kapasitas GB300 tanpa harus menunggu, merekrut staf, dan membangun fasilitas yang diperlukan untuk proyek mandiri. Model layanan ini juga mendukung pembeli dari sektor publik dan riset yang membutuhkan alokasi anggaran terprediksi, bukan biaya awal dalam jumlah besar. Bagi Nvidia, pengaturan ini memperluas basis pemasangan Blackwell, sementara bagi Foxconn, ini menciptakan bisnis layanan berulang yang melengkapi perannya di bidang manufaktur.

Langkah Foxconn di bidang infrastruktur AI

Dalam dua tahun terakhir, Foxconn membangun sumber pertumbuhan kedua di bidang AI dan infrastruktur cloud. Perusahaan menyatakan mampu memproduksi sekitar 1.000 rak AI setiap pekan dan berencana meningkatkan laju produksi tersebut tahun depan. Chairman Young Liu juga telah menyusun rencana investasi jangka panjang dengan komitmen menanamkan 2 hingga 3 miliar dolar setiap tahun untuk proyek dan kapasitas AI.

Di luar pusat data, Foxconn dan Nvidia membawa AI ke lini produksi. Tujuannya adalah menerapkan sistem visi, kembaran digital, dan robotika untuk mengurangi cacat, meningkatkan hasil produksi, dan mempercepat peluncuran produk baru ke pasar. Kolaborasi ini sudah berjalan dan diperkirakan akan memengaruhi cara Foxconn merancang serta mengoperasikan pabriknya sendiri.

Spencer Huang, pemimpin produk Nvidia yang berfokus pada robotika sekaligus putra pendiri Nvidia Jensen Huang, menggambarkan upaya tersebut sebagai langkah praktis untuk mewujudkan pabrik yang lebih cerdas.

Nvidia bekerja sama dengan Foxconn untuk menghadirkan AI ke pabrik dan lini manufaktur.

Foxconn juga memanfaatkan acara tersebut untuk menunjukkan kemajuan program kendaraan listriknya. Model A, yang dirancang oleh insinyur Jepang, ditujukan bagi pasar Jepang. Foxconn berencana memproduksi kendaraan itu di Jepang setelah volumenya cukup untuk mendukung pembangunan pabrik lokal, sebagai bagian dari strategi melayani produsen otomotif yang ingin lebih banyak mengalihdayakan perakitan.

Seberapa besar kapasitas 27 megawatt

Daya adalah cara paling sederhana untuk membandingkan pusat data yang dibangun untuk AI. Dengan kapasitas 27 MW, fasilitas Foxconn dan Nvidia ini akan menjadi instalasi besar di Taiwan, cukup untuk menampung ribuan GPU mutakhir. Kampus hiperskala jauh lebih besar, terkadang mencapai 100 hingga 300 MW di beberapa gedung, tetapi proyek ini berfokus pada satu klaster berdensitas tinggi yang dapat menyediakan layanan pelatihan dan inferensi bagi banyak pelanggan sekaligus.

Kapasitas sebesar itu mendukung laboratorium riset dan perusahaan di berbagai sektor. Perusahaan semikonduktor dapat menyimulasikan desain chip dan tahapan fotolitografi. Tim bioteknologi dapat menjalankan penemuan struktur protein dan penyaringan obat menggunakan model generatif. Perusahaan fintech dan e-commerce dapat melakukan penyempurnaan model bahasa besar untuk rekomendasi, deteksi penipuan, dan dukungan pelanggan. Pengembang robotika dapat melatih kebijakan dan menjalankan alur data sintetis dengan kecepatan produksi.

Keunggulan ekosistem Taiwan

Taiwan memiliki rantai pasok yang erat untuk komputasi canggih. TSMC memproduksi banyak chip, produsen kontrak merakit server dan rak, sementara pasar layanan jaringan yang matang menghubungkan pelanggan dengan penyedia cloud. Kehadiran klaster GB300 di Taiwan mempererat siklus umpan balik antara perangkat keras, integrasi sistem, dan pengguna awal. Lokasi ini juga memangkas waktu pengiriman dan kerumitan impor bagi pembeli regional.

Pihak yang kemungkinan akan menggunakan klaster

Universitas lokal dan laboratorium nasional akan menjalankan riset AI yang diuntungkan oleh komputasi berdaulat di pulau tersebut. Penyedia cloud regional dan perusahaan perangkat lunak dapat memesan kapasitas untuk pelatihan model, penyempurnaan, dan inferensi. Kelompok industri dengan pabrik di Taiwan dan Jepang dapat menggunakan klaster untuk beban kerja simulasi dan visi komputer yang terkait dengan produksi. Perpaduan pengguna ini diharapkan membantu menjaga tingkat pemanfaatan tetap tinggi di tengah perubahan siklus pasar.

Kapasitas manufaktur dengan produksi ribuan unit per pekan

Memproduksi rak AI dalam skala besar merupakan pekerjaan yang kompleks. Setiap unit harus dirakit, dipasangi pipa untuk pendingin cair, dikabelkan untuk bandwidth sangat tinggi, dan diuji dalam kondisi beban sebelum dikirim. Laju produksi Foxconn yang mencapai sekitar 1.000 rak per pekan menunjukkan sejauh mana perusahaan telah beralih dari perakitan ponsel ke infrastruktur yang sangat penting bagi operasional. Skala tersebut memangkas waktu tunggu pelanggan dan membantu pusat baru di Taiwan terisi dengan cepat setelah dibuka.

Foxconn juga berencana memproduksi peralatan pusat data bersama mitra di luar negeri. Rencana sebelumnya mencakup kerja sama dengan SoftBank di bekas lokasi kendaraan listrik Foxconn di Ohio, sebagai bagian dari upaya yang lebih luas untuk memasok peralatan bagi program AI berskala besar di Amerika Serikat. Cakupan global perjanjian tersebut memberi Foxconn pilihan logistik saat kendala pasokan bergeser antarwilayah.

Energi, pendinginan, dan keberlanjutan

Klaster AI besar memusatkan daya dan panas. Hal ini memunculkan pertanyaan umum tentang cara fasilitas terhubung ke jaringan listrik, sumber listrik yang lebih bersih, dan pengelolaan air. Operator di Taiwan memperluas penggunaan perjanjian pembelian listrik dari energi angin dan surya, serta mengupayakan pemanfaatan kembali panas dan peningkatan chiller untuk mengurangi pemborosan. Peralihan ke pendingin cair langsung mengurangi energi untuk kipas, meningkatkan penangkapan panas, dan memungkinkan kepadatan GPU tinggi.

Sistem cairan membutuhkan rancangan cermat dan kontrol berkualitas tinggi untuk mencegah waktu henti. Tim layanan harus dilatih menangani sambungan cepat, kimia cairan pendingin, dan deteksi kebocoran. Keuntungannya adalah kinerja termal yang lebih terprediksi dan sasaran PUE yang lebih baik sepanjang tahun, termasuk pada bulan-bulan musim panas yang panas di banyak wilayah Asia.

Arti proyek ini bagi Nvidia dan pasar AI

Bagi Nvidia, proyek ini mencapai dua hal sekaligus. Proyek ini mempercepat penerapan keluarga Blackwell dalam produksi dan memperluas pasar model penyewaan komputasi. Pengaturan ini mempererat hubungan Nvidia dengan mitra manufaktur utama, sekaligus membuka jalan bagi pelanggan untuk mengakses GPU kelas atas tanpa harus menjalani siklus pengadaan atau membangun gedung baru.

Bagi pembeli, waktunya bertepatan dengan gelombang pembaruan model. Perusahaan yang berencana beralih dari akselerator generasi sebelumnya dapat memindahkan beban kerja ke instans GB300 dengan bandwidth memori lebih tinggi dan kinerja per watt lebih baik. Tim riset dapat memesan waktu penggunaan klaster untuk pelatihan yang sulit dijadwalkan di cloud publik saat permintaan puncak. Kapasitas tambahan ini juga mendukung program nasional yang menginginkan sumber daya AI berdaulat di Taiwan.

Jadwal, investasi, dan hal yang perlu dicermati

Foxconn menyatakan fasilitas di Taiwan akan siap pada paruh pertama 2026. Dewan perusahaan telah menyetujui pengadaan peralatan untuk klaster komputasi AI dan pusat superkomputer hingga akhir 2026, yang mengindikasikan pembangunan bertahap dan ruang untuk ekspansi jika permintaan meningkat pesat. Proyek 27 MW ini, ditambah rencana investasi tahunan sebesar 2 hingga 3 miliar dolar untuk AI, menempatkan Foxconn pada posisi untuk berkembang sebagai pemasok rak AI sekaligus operator layanan melalui Visonbay.ai.

Pelanggan akan mencermati rincian ketersediaan rak GB300, katalog layanan yang akan ditawarkan Visonbay.ai, serta opsi konektivitas ke jaringan regional. Kinerja efisiensi dan waktu aktif pusat ini akan menjadi tolok ukur bagi penerapan Blackwell berikutnya di Asia, tempat banyak fasilitas kini merencanakan ruang berpendingin cair dan desain modular yang disesuaikan untuk klaster GPU.

Poin Penting

• Foxconn dan Nvidia membangun pusat superkomputer senilai 1,4 miliar dolar di Taiwan, yang dijadwalkan siap pada paruh pertama 2026.
• Fasilitas ini akan menjadi klaster GPU canggih terbesar di Taiwan dan yang pertama di Asia menggunakan platform Blackwell GB300 Nvidia.
• Pusat data ini berkapasitas 27 MW dan akan dikembangkan serta dioperasikan oleh unit Foxconn, Visonbay.ai.
• Nvidia mengusung penyewaan komputasi sebagai cara fleksibel untuk mengakses GPU kelas atas, dan Visonbay.ai berencana menawarkan model ini.
• Foxconn mampu memproduksi sekitar 1.000 rak AI per pekan dan berencana meningkatkan produksinya tahun depan.
• Spencer Huang dari Nvidia mengatakan kedua perusahaan bekerja sama untuk menerapkan AI di pabrik dan lini manufaktur.
• Foxconn berencana menginvestasikan 2 hingga 3 miliar dolar setiap tahun untuk AI guna memenuhi peningkatan permintaan pada 2026 dan seterusnya.
• Proyek ini menyoroti peran Taiwan yang kian besar dalam komputasi canggih, sekaligus meningkatkan perhatian pada sasaran energi, pendinginan, dan efisiensi.