Lomba Pengembangan AI Dunia, Indonesia nomor berapa?
Berikut info terbaru (2026) tentang kapasitas data center / infrastruktur komputasi yang dipakai oleh ketiga organisasi:
1. OpenAI
OpenAI sedang memperluas infrastruktur AI-nya di berbagai wilayah di dunia, termasuk kerja sama dengan operator lokal dan proyek hyperscale:
India – 100 MW hingga potensi 1 GW
OpenAI sudah mengumumkan kerja sama dengan Tata Consultancy Services melalui unit HyperVault di India untuk menyediakan 100 megawatt (MW) awal kapasitas data center AI, dengan opsi ekspansi hingga 1 gigawatt (GW) di masa depan untuk mendukung pemrosesan dan pelatihan model di India.
Rencana Stargate – multi-GW
OpenAI juga terlibat dalam inisiatif data center global bernama Stargate bersama Oracle dan mitra lain, yang bertujuan untuk mengembangkan jaringan fasilitas AI dengan total kapasitas beberapa gigawatt (GW) di AS dan negara lain. Ini mencakup proyek yang direncanakan mencapai sampai 7 GW atau lebih dalam beberapa tahun ke depan (walaupun pelaksanaan aktual bergantung pada pembiayaan & lisensi).
Proyek Lain – Australia
Selain itu, OpenAI bermitra dengan NextDC di Australia untuk membangun fasilitas AI besar yang didesain menyerap hingga ~550 MW daya listrik untuk kebutuhan GPU (GPU supercluster) — ini menunjukkan skala kapasitas komputasi AI yang sangat besar.
Kesimpulan OpenAI:
OpenAI tidak hanya memakai cloud komersial (mis. AWS/Azure) tetapi juga mengembangkan / menyewa fasilitas data center AI besar dengan total kapasitas ratusan MW sampai multiGW di beberapa wilayah sebagai bagian dari strategi globalnya.
2. DeepSeekAI / DeepSeek
Untuk DeepSeek:
Tidak ada informasi publik resmi mengenai kapasitas data center yang digunakan oleh DeepSeek, seperti berapa MW atau ukuran fasilitas mereka. Namun, ada beberapa indikasi sumber yang menunjukkan:
- DeepSeek mengoperasikan setidaknya dua klaster komputasi internal (Fire-Flyer 1 & 2) menggunakan GPU NVIDIA A100/H800 untuk melatih model-modelnya.
- Sumber tidak merinci total daya listrik, jumlah GPU secara resmi, atau fasilitas data center fisiknya — kemungkinan mereka memakai kombinasi server internal dan layanan cloud besar.
Pendeknya: Belum tersedia laporan publik yang menyebut kapasitas fisik data center DeepSeek seperti MW atau GW. Semua informasi yang ada lebih bersifat teknis (klaster GPU) daripada ukuran infrastruktur.
3. ServamAI / Sarvam AI
Tentang ServamAI atau platform SarvamAI:
Berdasarkan situs resmi dan deskripsinya, SarvamAI adalah platform AI yang fokus pada layanan, model, dan deployment multibahasa, tetapi tidak ada data publik yang menjelaskan:
- Berapa besar kapasitas data center mereka,
- Infrastruktur fisik seperti MW/GW,
- atau pusat data yang mereka operasikan sendiri.
Mereka lebih menyediakan solusi token factory / model serving yang bisa dijalankan di berbagai lingkungan (server mereka sendiri, cloud, privat), tetapi ukuran infrastruktur belum dipublikasikan.
Intinya: informasi teknis kapasitas ServamAI belum tersedia secara publik.
Ringkasan kapasitas infrastruktur
| Perusahaan | Kapasitas Data Center Terkuantifikasi | Catatan |
|---|---|---|
| OpenAI | 100 MW–1 GW di India + multi-GW rencana Stargate | Infrastruktur global besar dan berkembang |
| DeepSeekAI | Tidak tersedia publik | Hanya diketahui memiliki klaster GPU internal |
| ServamAI / SarvamAI | Tidak tersedia publik | Fokus platform, bukan laporan infrastruktur |
Biaya pembangunan data center (termasuk yang untuk AI / hyperscale) sangat besar dan bisa bervariasi tergantung standar fasilitas, lokasi, desain tenaga listrik & pendinginan, serta jumlah dan jenis perangkat yang dipasang. Berikut gambaran biaya berdasarkan ukuran kapasitas daya listriknya:
Biaya per Megawatt (MW)
Estimasi industri umum:
- $7 – $12 juta per MW (sekitar Rp100 – Rp180 miliar per MW) untuk data center standar dengan redundansi tinggi (Tier III).
- $10 – $12 juta per MW adalah angka rata-rata yang sering digunakan dalam perencanaan proyek industri.
- Facilities AI-optimized (pendinginan khusus, power density tinggi) bisa mencapai $20 juta+ per MW karena kebutuhan infrastruktur yang jauh lebih kompleks.
Contoh kasar konversi kurs (asumsi USD ≈ Rp15.000):
- $10 juta ≈ Rp150 miliar per MW konstruksi.
Artinya, jika kamu merencanakan data center 10 MW, biaya pembangunannya bisa berada di kisaran $70 juta – $200 juta (± Rp1 triliun – Rp3 triliun), tergantung spesifikasi.
Biaya per Gigawatt (GW)
Karena 1 GW = 1.000 MW, maka biaya sederhana secara linear bisa dirata-rata:
Perhitungan kasar:
- $10 juta × 1.000 MW = $10 miliar per 1 GW untuk fasilitas dasar.
- Untuk fasilitas AI hyperscale yang lebih canggih & intensif, beberapa analis justru memperkirakan:
🔹 $35 miliar per 1 GW (analisis pasar alat & jaringan).
🔹 $50 – $80 + miliar per 1 GW menurut berbagai perkiraan dari industri.
Contoh nyata industri:
Beberapa raksasa teknologi menganggarkan biaya triliunan rupiah / puluhan miliar dolar untuk pembangunan data center AI dalam skala gigawatt.
Faktor-faktor yang memengaruhi biaya
Biaya bisa sangat berbeda tergantung:
- Tier desain data center (Tier III / IV lebih mahal karena redundansi ekstra).
- Kepadatan tenaga listrik & jenis pendinginan (AI cooling lebih mahal).
- Harga tanah & tenaga lokal (mis. kota besar vs kawasan pinggiran).
- Sistem listrik & UPS, termasuk cadangan diesel/baterai.
- Perangkat keras IT (server, GPU, storage) – sering menyumbang sebagian besar biaya total terutama di data center AI.
Contoh nyata di dunia
- Sebuah AI data center besar bisa punya anggaran puluhan miliar dolar untuk kapasitas multi-GW, terutama saat mencakup GPU, jaringan, keamanan, dan redundansi tingkat tinggi.
- Investasi data center AI di banyak wilayah diproyeksikan terus meningkat pesat seiring permintaan energi tinggi dan kompleksitas desain.
Ringkasan sederhana
| Kapasitas | Perkiraan Biaya (USD) | Estimasi (IDR) |
|---|---|---|
| 1 MW | $7 – $20+ juta | ~Rp105 – Rp300 miliar |
| 100 MW | $700 – $2.000+ juta | ~Rp10 – Rp30 triliun |
| 1 GW | $10 – $80+ miliar | ~Rp150 – Rp1.200 triliun |
