Taipei, Komite.id – Bekerja sama dengan ABDI (Asosiasi Big Data & AI), Komite.id merangkum empat pilar utama keynote Jensen Huang yang menggebrak industri teknologi global.
Di atas panggung megah Taipei Music Center, Senin (1/6/2026), pendiri dan CEO NVIDIA, Jensen Huang, kembali tampil dengan jaket kulit khasnya. Dalam gelaran keynote pembukaan dari GTC Taipei di Taipei Music Center (1/6) yang bertepatan dengan Computex 2026, ia tidak sekadar meluncurkan produk NVIDIA, tetapi mendeklarasikan babak baru kecerdasan buatan: dari Generative AI menuju Agentic AI.
Keynote Jensen Huang memaparkan arsitektur teknis paling ambisius NVIDIA untuk dekade berikutnya. Bergulirnya transisi dari Generative AI ke Agentic AI menuntut revolusi di level chip, memori, hingga sistem operasi.
ABDI (Asosiasi Big Data & AI) akan menyelenggarakan salah satu Summit yang terbesar di Indonesia dengan tema NextGen AI, DataSecurAI, 1 Data Indonesia, GovTechAI bersama INTI (Indonesia Technology and Innovation Expo) di JI Expo pada August 11-13, 2026 dan DataGovAI Summit di MNC Conference Hall, 18 November 2026
1. Trend Arsitektural: Perbedaan Fundamental Generative AI vs Agentic AI
Jensen Huang membuka sesi dengan pernyataan berani: “Generative (Gen) AI hanyalah permulaan dari era AI post 2010. Masa depan AI adalah Agentic AI ,dimana AI yang tidak hanya mengerti perintah (prompt) manusia dan memberikan jawaban, tapi juga bisa bertindak seperti seorang karyawan atau manusia.”
Ia menjelaskan, jika Gen AI pandai menjawab prompt anda, membuat puisi atau gambar, maka Agentic AI mampu merencanakan liburan, memesan tiket, bahkan menulis kode program secara mandiri. AI ini bisa menggunakan tools, memanggil API, dan melakukan reasoning multi-langkah.
“Banyak perusahaan masa depan akan memiliki ‘armada agen digital’ yang bekerja 24 jam. Ini adalah revolusi produktivitas terbesar sejak internet,” tegas Jensen.
Menurutnya, transisi ini didorong oleh kebutuhan akan Useful AI (berguna), bukan sekadar creative (kreatif). Jensen memprediksi dalam dua tahun ke depan, separuh dari interaksi digital manusia akan ditangani oleh agen AI.
Beberapa forum di Computex berbicara mengenai bagaimana besarnya sumber daya enerji yang dibutuhkan untuk memproses sebuah prompt dan melakukan inferensi.
Jensen Huang mengawali dengan mendefinisikan ulang beban kerja. Jika Gen AI bekerja pada pola single prompt -> response, maka Agentic AI mengikuti siklus Perceive -> Reason -> Act -> Learn secara otonom .
Perbedaan teknisnya terletak pada inferensi multi-langkah. Agen AI harus menjalankan tool use (memanggil API), code execution (menulis & menjalankan kode Python), dan sandboxing (lingkungan aman untuk eksekusi kode). Hal ini membuat rasio permintaan memori dan CPU meningkat drastis dibandingkan sekadar menjalankan LLM .
Untuk mengatasi bottleneck ini, Jensen memperkenalkan kerangka berpikir baru: “CPU is the new commander, GPU is the orchestra.”
Kembalinya era CPU untuk menjadi coordinator system resources antara lain memory, memanggil API, berinteraksi dengan sensor, memasuki era Agentic AI.
2. Peluncuran Vera CPU & Rubin GPU: Spesifikasi Lengkap
Untuk pertama kalinya, NVIDIA merinci arsitektur platform Vera Rubin, yang dirancang khusus untuk “AI Factories” dengan siklus reinforcement learning (RL) dan agentic sandbox . Mari kita bahas duet Vera (CPU) dan Rubin GPU berikut ini: NVIDIA Vera CPU (The Commander- The Coordinator)
Vera bukanlah CPU server biasa. Chip ini dirancang untuk meminimalkan latensi eksekusi kode agen AI dengan latensi rendah berhubungan dengan Ruben. Spesifikasi teknisnya:
- Core:88 custom NVIDIA Olympus cores, arsitektur monolithic (satu die utuh) untuk menghindari latensi chiplet .
- Thread:Mendukung Spatial Multithreading, menghasilkan 176 thread dengan sumber daya partisi untuk throughput prediktif .
- Performa:NVIDIA mengklaim Vera memiliki IPC (Instructions Per Clock) tertinggi di dunia, mampu mengambil dan mengeksekusi 10 instruksi per siklus clock. 1,8x lebih cepat dari CPU x86 terbaik di benchmark agentic sandbox. Jadi NVIDIA mulai merancang CPU bersaing dengan klasik CPU Intel & AMD khusus untuk AI
- Memory Subsystem (Revolusioner):Untuk pertama kalinya pada CPU server, Vera mengadopsi LPDDR5X (biasanya untuk laptop) dengan modul SOCAMM (field-replaceable). Hasilnya:
- Bandwidth:1,2 TB/s (2x bandwidth CPU x86 dengan DDR5) .
- Kapasitas:Hingga 1,5 TB per soket.
- Efisiensi:Konsumsi daya setengah dari DDR5 standar
- Interkoneksi:Menggunakan NVLink-C2C generasi kedua dengan bandwidth koheren 1,8 TB/s untuk komunikasi langsung dengan beberapa Rubin GPU .
- TDP:250W – 450W .
NVIDIA Rubin GPU (The Orchestra)
Jika Vera bertugas mengatur logika, Rubin yang bertugas menghitung matriks besar.
- Memori:HBM4. Dalam konfigurasi HGX Rubin NVL8 (8 Rubin GPU), total memori mencapai 2,3 TB dengan bandwidth agregat 160 TB/s (jauh melampaui HBM3E) .
- Performa Komputasi (NVFP4):
- Inference:400 PFLOPS (per node HGX NVL8) .
- Training:280 PFLOPS .
- NVL72 Rack Scale:Platform Vera Rubin NVL72 menyatukan 72 GPU Rubin dan 36 CPU Vera dalam satu rak berpendingin Liquid Cooling Technology, dipadukan dengan NVLink Switch generasi ke-6 dan jaringan Quantum-X800 InfiniBand (800GB/s).
NVIDIA VERA RUBIN NVL72 AWARDED THE BEST CHOICE OF THE YEAR 2026
Presiden Taiwan Lai Chingte, Premier Cho, Yung tai, bersama Chairman TAITRA James Huang dan TCA Chairman Jason Chen membuka secara resmi COMPUTEX 2026 tanggal 2 Juni 2026. Presiden Lai sekaligus menganugerahkan Best Choice of the Year awards kepada produk Vera Rubin NVL72 yang mendefinisikan rack scale AI Supercomputing dengan mengintegrasikan 72 RUBIN GPUs dengan 36 VERA CPU via 6th gener.ationNVLINK Technology, menciptakan sebuah kesatuan platform yang dapat memproses triliunan parameter model. Arsitekturnya super canggih dan revolusioner cable free, hose free,& fanless free design menggunakan teknologi Liquid Cooling hingga ke CPU, GPU, Memory dan Disk. Luar biasa. NVIDIA menerima 4 Computex Awards yang diserahkan oleh Presiden Taiwan, Lai Chingte Anugrah Data & AI Governance Awards bersama Data & AI Technology Awards yang ke 9 kalinya akan diselenggarakan ABDI, Rabu, 18 November 2026 di MNC Conference Hall, Jakarta bersama AI Leadership & DataGovAI 2026 Summit & ABDI 9th Book Launching Ceremony.
3. AI untuk Windows: RTX Spark dan OpenShell
Salah satu pengumuman teknis terpenting adalah spesifikasi RTX Spark, platform untuk menjalankan Personal AI Agent secara lokal di Windows.
- Chip:Superchip yang menggabungkan NVIDIA Blackwell RTX GPU (6,144 CUDA cores, Tensor Core generasi ke-5 dengan dukungan FP4) dan 20-Core NVIDIA Grace CPU, dihubungkan via NVLink-C2C .
- Kemampuan Lokal:Menyediakan 1 Petaflop AI performance dan 128 GB Unified Memory. Cukup untuk menjalankan model dengan 120 miliar parameter dan konteks hingga 1 juta token (setara dengan trilogy novel “Three Body Problem”) sepenuhnya di perangkat lokal .
- Keamanan (OpenShell):Untuk mengatasi risiko keamanan agen yang bisa “mengklik” sembarangan, NVIDIA meluncurkan OpenShell runtime yang berjalan di atas Windows Security Primitives. Fitur ini memungkinkan policies yang membatasi aksi agen (misalnya: dilarang mengakses folder finansial) dan PII redaction (menyembunyikan data pribadi sebelum dikirim ke cloud) .
- Efisiensi:Kolaborasi dengan komunitas cpp menghasilkan peningkatan performa inferensi hingga 2x lebih cepat pada model seperti Qwen melalui optimasi Multi-Token Prediction .
4. Physical AI dan Robotics: Cosmos 3 & GR00T
Untuk dunia robotika dan otonomi, Jensen memperkenalkan Cosmos 3, yang disebut sebagai World Foundation Model pertama yang sepenuhnya open.
Physical AI Emerges as the Next Frontier of Industrial Innovation
As AI rapidly evolves beyond digital environments into real-world deployment, industries are accelerating investments in physical AI applications. According to a report by Strategy, part of PwC, Physical AI is expected to generate approximately €430 billion in global market value by 2030 and reach large-scale commercial adoption within the next three to five years across sectors such as manufacturing, logistics, healthcare, and aerospace.
- Arsitektur Cosmos 3:Model omnimodal (teks, gambar, video, suara lingkungan, action) berbasis Mixture-of-Transformers. Ia mampu bertindak sebagai Vision-Language Model (VLM), World Model (simulasi fisika), atau Action Model (kontrol robot) .
- Humanoid Reference:NVIDIA merilis desain referensi Isaac GR00T Humanoid Robot yang mencakup hardware (Unitree H2 Plus, tangan dexterous “Sharpa”) hingga software stack lengkap. Platform ini diadopsi oleh ETH Zurich dan Stanford Robotics Center .
- Adopsi Industri : Empat raksasa robotik dunia (ABB, FANUC, YASKAWA, KUKA) mengintegrasikan NVIDIA Omniverse. Bahkan, TSMC menggunakan NVIDIA AI untuk computational lithography dan deteksi cacat skala nanometer di fabriknya .
- AV (Kendaraan Otonom):Peluncuran Alpamayo 2 Super, model reasoning dengan 32 miliar parameter yang dirancang khusus untuk membantu robotaxi memahami skenario jalan kompleks .
Kesimpulan Teknis:
Keynote NVIDIA Taipei 2026 bersama GTX menunjukkan bahwa NVIDIA tidak hanya meningkatkan FLOPS, tetapi mendesain ulang hukum arsitektur komputer untuk era AI. Dari LPDDR5X pada CPU untuk mengurangi bottleneck memori, hingga OpenShell untuk tata kelola agen, semua elemen dirancang agar AI tidak hanya cerdas berbicara, tetapi cakap bertindak di dunia digital maupun fisik.
