Selular.id – Ledakan kecerdasan buatan (AI) di tahun 2025 telah mengubah persepsi tentang kartu grafis, yang kini tidak hanya untuk gaming tetapi juga menjadi pusat komputasi AI lokal. Nvidia dan AMD mendominasi pasar dengan GPU terbaru yang dilengkapi memori lebih cepat, hardware tensor khusus, dan dukungan komputasi presisi rendah untuk generative AI, inferensi LLM, dan pelatihan deep learning.
Perkembangan ini membawa kemampuan yang sebelumnya hanya dimiliki superkomputer ke meja kerja pengguna rumahan dan profesional. Baik Nvidia dengan seri RTX terbaru maupun AMD dengan Radeon AI Pro menunjukkan komitmen kuat dalam menghadirkan solusi AI yang terjangkau dan powerful.
Persaingan ketat antara kedua raksasa teknologi ini memberikan keuntungan bagi konsumen, dengan pilihan yang lebih beragam dan performa yang terus ditingkatkan. Bahkan vendor seperti Qualcomm, Xiaomi, dan Nothing turut memperkuat ekosistem AI melalui integrasi di berbagai produk.
Nvidia RTX 5090: Performa Tak Tertandingi
GeForce RTX 5090 memimpin generasi saat ini dengan arsitektur Blackwell dan 32GB memori GDDR7 yang menawarkan bandwidth hingga 1,79TB/s. Tensor Core generasi kelima dan dukungan format data FP4 serta FP8 mempercepat inferensi dan pelatihan AI secara signifikan.
Dengan performa INT8 mencapai 838 TOPS, RTX 5090 bahkan mengungguli A100 80GB dalam benchmark LLM, menghasilkan lebih dari 5.800 token per detik. Untuk pengguna Stable Diffusion, peningkatan kecepatan bisa mencapai 2x lipat dibanding RTX 4090 ketika menggunakan FP4.
Meski membutuhkan sistem pendingin dan catu daya high-end dengan TDP 575W, bagi developer AI yang bekerja secara lokal, peningkatan performa ini sepadan dengan investasi yang dikeluarkan.
Nvidia RTX 5080: Solusi Terjangkau
RTX 5080 menawarkan fitur AI serupa dengan 5090 namun dengan harga lebih terjangkau. Menggunakan 16GB GDDR7 dengan bandwidth 960GB/s, kartu ini tetap tangguh untuk tugas-tugas generative AI dengan performa INT8 sekitar 450 TOPS.
Dengan konsumsi daya 360W, RTX 5080 menunjukkan performa 10-20% lebih baik daripada RTX 4080 Super dalam benchmark AI. Dalam beberapa tugas inferensi, kartu ini bahkan mampu mengungguli RTX 4090 berkat memori yang lebih cepat dan fitur tensor yang lebih mutakhir.
Baca Juga:
RTX 4090: Standar yang Masih Relevan
Meski sudah ada generasi baru, RTX 4090 tetap menjadi standar emas untuk workload AI dengan 24GB GDDR6X dan bandwidth sekitar 1TB/s. Tensor Core generasi keempat mendukung operasi FP16 dan BF16 dengan performa FP16 TFLOPS mencapai lebih dari 330.
LLM dengan hingga 30 miliar parameter dapat dijalankan pada 4090 dengan kuantisasi 8-bit. Bagi profesional dan peneliti AI, RTX 4090 tetap menjadi pilihan yang dapat diandalkan meski sudah ada kartu yang lebih baru.
Refresh Seri Ada Lovelace
Nvidia meluncurkan 4080 Super dan 4070 Ti Super sebagai penyegaran dari seri Ada Lovelace. RTX 4080 Super menggunakan 16GB GDDR6X dengan bandwidth 736GB/s, menawarkan hingga 418 INT8 TOPS dengan konsumsi daya 320W.
Sementara 4070 Ti Super mendapat peningkatan memori menjadi 16GB dengan performa sekitar 353 INT8 TOPS dan daya 285W. Kedua kartu ini handal untuk inferensi LLM lokal dan tugas generasi gambar, menjadikannya pilihan kuat untuk developer yang memperhatikan budget.
AMD Radeon RX 9070 XT
RX 9070 XT berbasis RDNA 4 membawa upgrade AI signifikan dengan akselerator AI generasi kedua, dukungan FP8, dan ray tracing yang ditingkatkan. Kartu ini hadir dengan 16GB GDDR6 dan bandwidth 640GB/s dengan performa komputasi FP32 sekitar 48,7 TFLOPS.
Dengan konsumsi daya 300W dan dukungan ROCm di Linux, RX 9070 XT kompatibel dengan PyTorch dan TensorFlow. Kartu ini paling cocok untuk gaming yang disempurnakan AI, upscaling FSR4, dan tugas inferensi skala kecil.
AMD Radeon AI Pro R9700
Radeon AI Pro R9700 adalah GPU kelas workstation dengan 32GB GDDR6 dan arsitektur RDNA 4 yang menawarkan sekitar 383 INT8 TOPS dengan dukungan operasi FP8. Konsumsi dayanya 300W dengan dukungan ROCm di Linux dan Windows.
Buffer VRAM yang besar memungkinkan fine-tuning dan inferensi LLM melampaui kapasitas seri RX. Performanya solid dalam setup multi-GPU dan diposisikan sebagai alternatif hemat biaya untuk kartu kelas workstation Nvidia.
Perkembangan ekosistem AI di Indonesia juga didukung oleh berbagai program pelatihan dan akselerasi, seperti yang dilakukan oleh Lintasarta yang meluluskan 400 talenta AI siap kerja melalui Program Laskar AI. Inisiatif seperti Semesta AI untuk akselerasi startup lokal juga turut memperkuat fondasi industri AI nasional.
Dukungan hardware yang semakin powerful dari vendor seperti Nvidia dan AMD, ditambah dengan integrasi AI di perangkat seperti Acer Nitro V15 RTX 5050, menunjukkan bahwa komputasi AI semakin terjangkau dan accessible bagi berbagai kalangan.
Pemilihan GPU AI terbaik sangat tergantung pada kebutuhan spesifik, budget, dan preferensi platform. Baik Nvidia maupun AMD telah membawa kemampuan AI ke level yang sebelumnya tak terbayangkan untuk komputasi lokal, membuka peluang baru bagi developer, researcher, dan kreator konten di Indonesia.
