JAMBI — Laporan The Information yang mengutip sumber anonim mengungkapkan bahwa proyek chip dengan nama sandi “Frozen v2” ini sudah masuk tahap desain. Targetnya bukan sekadar mengejar kecepatan komputasi mentah, melainkan fokus pada rasio efisiensi energi. Ukuran performanya dihitung dari jumlah token yang bisa dihasilkan per unit listrik — metrik krusial untuk menekan biaya operasional pusat data berskala raksasa.
Tekanan untuk memangkas biaya inferensi AI semakin besar. Raksasa teknologi seperti Google, OpenAI, dan Anthropic berlomba menciptakan silikon kustom untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia yang harganya mahal dan pasokannya kerap terbatas.
Pada Juni lalu, OpenAI mengumumkan chip inferensi pertamanya yang diberi nama Jalapeño. Sedangkan Anthropic dikabarkan tengah menjajaki kerja sama produksi chip dengan Samsung. Google sendiri sudah memiliki Tensor Processing Unit (TPU) yang menjadi andalan selama ini. Frozen v2 diproyeksikan menjadi lompatan besar berikutnya.
Alphabet telah mengumumkan rencana belanja modal (capex) sebesar 180 hingga 190 miliar dolar AS untuk membangun infrastruktur AI. Dengan nominal segitu, efisiensi chip bukan lagi soal gengsi teknis, melainkan keharusan finansial. Kabar mengenai Frozen v2 sempat mendorong saham Alphabet naik sekitar 3% pada Senin pekan lalu, jelang rilis laporan keuangan kuartal terbaru.
Google enggan mengonfirmasi atau membantah laporan tersebut secara gamblang. Dalam pernyataan resmi kepada TechCrunch, juru bicara perusahaan hanya mengatakan: “Tim kami terus meneliti dan bereksperimen dengan inovasi baru untuk menghadirkan performa dan efisiensi maksimal bagi pengguna dan pelanggan. Tidak semua proyek berlanjut ke produksi, tetapi eksplorasi ketat ini adalah inti dari pendekatan full stack kami.”
Meski chip ini baru akan hadir dalam beberapa tahun ke depan, arah pengembangan ini penting dicermati. Efisiensi yang lebih tinggi berarti biaya komputasi per pertanyaan AI bisa turun drastis. Imbasnya, layanan seperti Gemini bisa dijalankan dengan harga lebih murah atau bahkan dihadirkan secara offline di perangkat kelas menengah ke atas.
Bagi pengguna Indonesia yang akrab dengan asisten AI dan fitur on-device di ponsel pintar, efisiensi semacam ini bisa mempercepat adopsi AI generatif tanpa harus selalu bergantung pada koneksi internet cepat atau paket data mahal.
Frozen v2 masih berupa proyek riset dan belum tentu masuk jalur produksi massal. Namun, langkah Google ini menegaskan satu hal: perang chip AI tidak lagi hanya soal siapa yang paling cepat, melainkan siapa yang paling irit daya. Nvidia harus siap-siap, karena pelanggan terbesarnya kini mulai bikin senjata sendiri.