Google Cloud Siapkan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin untuk Layanan Komputasi AI November

Google Cloud memperluas kerja sama dengan NVIDIA untuk menghadirkan infrastruktur komputasi AI generasi terbaru melalui layanan A5X berbasis NVIDIA Vera Rubin. Dalam pengumuman pada 21 Oktober 2026 di ajang NVIDIA GTC Berlin, kedua perusahaan menyampaikan rencana ketersediaan umum layanan tersebut pada November 2026. Infrastruktur ini menggabungkan sistem Vera Rubin NVL72, jaringan berkecepatan tinggi, dan teknologi pendinginan pusat data untuk menangani pelatihan model, inferensi, serta reinforcement learning berskala besar. Pengembangan ini menjadi langkah penting dalam persaingan TEKNOLOGI cloud AI karena perusahaan semakin membutuhkan kemampuan komputasi yang cepat, fleksibel, aman, dan mampu mendukung aplikasi kecerdasan buatan yang kompleks.

Google Cloud dan NVIDIA Perluas Infrastruktur Komputasi AI Generasi Baru

Penyedia layanan komputasi awan Google Cloud memperluas kerja sama dalam penyediaan akselerator kecerdasan buatan melalui pengembangan instance komputasi A5X. Instance yang dipersiapkan menggunakan sistem NVIDIA Vera Rubin NVL72. Rencana pengembangan diumumkan pada 21 Oktober 2026 dalam acara NVIDIA GTC Berlin. Melalui pengembangan ini, Google Cloud memperluas pilihan infrastruktur bagi pengembang. Beban kerja kecerdasan buatan saat ini terus meningkat seiring perkembangan model kompleks. Sebagai bagian dari strategi jangka panjang, infrastruktur GPU terbaru dipersiapkan untuk penggunaan perusahaan.

Perusahaan merencanakan akses komersial yang lebih luas mulai November 2026. Sebelum tahap tersebut, penggunaan terbatas sudah dilakukan oleh pelanggan tertentu. Dengan kata lain, pengumuman Oktober belum berarti seluruh pelanggan dapat langsung memesan layanan. Untuk menjangkau kebutuhan pelanggan internasional, infrastruktur akan dikembangkan pada sejumlah region Eropa. Pengembangan regional tersebut memberikan pilihan lokasi pemrosesan bagi organisasi. Namun demikian, ketersediaan instance bergantung pada kesiapan pusat data. Untuk merencanakan penggunaan layanan, pelanggan sebaiknya mengikuti pengumuman ketersediaan resmi.

Mengenal NVIDIA Vera Rubin NVL72 dan Kemampuan Komputasi A5X

Komponen terpenting dalam instance baru adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang menggabungkan pemrosesan CPU dan GPU dalam satu sistem rak. Pada satu sistem NVL72, NVIDIA menggabungkan 72 akselerator Rubin dengan 36 prosesor Vera. Arsitektur terintegrasi tersebut dirancang mendukung perhitungan model kompleks. Komponen pemrosesan pusat Vera berperan menangani kebutuhan komputasi umum dan orkestrasi. Di sisi akselerasi, GPU Rubin menangani perhitungan paralel dalam pelatihan dan inferensi. Melalui pendekatan terintegrasi, sistem dirancang memaksimalkan kerja setiap komponen.

Untuk mendukung komunikasi antarakselerator, NVIDIA Vera Rubin NVL72 memanfaatkan jaringan berkecepatan tinggi NVLink 6. Sistem komunikasi internal ini mendukung komunikasi antarkomponen komputasi. Pada pelatihan model berskala besar, hasil perhitungan harus dikomunikasikan dengan cepat. Ketika bandwidth tidak mencukupi, GPU dapat menghabiskan waktu menunggu informasi. Sebagai bagian dari desain sistem, NVLink 6 menjadi komponen penting. Walaupun sistem menggunakan interkoneksi modern, performa akhir tetap bergantung pada model dan perangkat lunak. Untuk memperoleh manfaat maksimal, pengembang perlu menyesuaikan strategi komputasi dengan kapasitas sistem.

Teknologi Jaringan Google Cloud untuk Menghubungkan Ribuan Rubin GPU

Pengembangan klaster kecerdasan buatan bergantung pula pada kualitas jaringan antarsistem. Dalam rancangan A5X, Google Cloud menggabungkan Virgo Network dengan NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC. Virgo Network dirancang menghubungkan infrastruktur AI secara efisien. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC membantu menyediakan antarmuka data berkecepatan besar. Integrasi dua komponen jaringan membantu menjaga performa ketika skala meningkat. Ketika banyak GPU menjalankan satu pekerjaan, pengiriman parameter model memerlukan bandwidth memadai. Berkat rancangan konektivitas tersebut, sistem memiliki dasar untuk penskalaan komputasi.

Google Cloud juga mengumumkan, rencana pengoperasian sebanyak 80.000 GPU Rubin di satu pusat lokasi. Apabila klaster diperluas lintas fasilitas, perusahaan menargetkan sebanyak 960.000 GPU Rubin pada infrastruktur multi-site. Target tersebut memperlihatkan arah pengembangan komputasi terdistribusi. Namun demikian, angka tersebut belum berarti seluruh kapasitas tersedia pada Oktober 2026. Pembangunan infrastruktur sebesar itu bergantung pada kesiapan jaringan serta perangkat keras. Sebagai pertimbangan operasional, pengelolaan perangkat lunak menjadi semakin kompleks. Oleh sebab itu, keberhasilan infrastruktur ditentukan oleh keseluruhan sistem.

Pemanfaatan Vera Rubin untuk Agentic AI dan Reinforcement Learning

Sasaran pengembangan infrastruktur Vera Rubin adalah agentic AI dan reinforcement learning berskala besar. Tidak seperti aplikasi yang hanya menjawab satu permintaan, agentic AI dirancang merencanakan beberapa tindakan. Dalam penggunaan perusahaan, agen AI dapat menganalisis dokumen sebelum menyusun laporan. Rangkaian aktivitas ini memerlukan inferensi berulang. Dalam metode pembelajaran penguatan, sistem diperbarui menggunakan umpan balik dari pengalaman. Alur ini membutuhkan penghasilan data interaksi serta optimasi. Dengan demikian, platform berpotensi membantu mempercepat penelitian AI.

Contoh pengguna awal infrastruktur A5X adalah Ineffable Intelligence, startup penelitian AI dari Inggris. Pengembang AI tersebut didirikan oleh David Silver, yang dikenal melalui pengembangan AlphaGo. Dalam kegiatan penelitiannya, perusahaan memanfaatkan model yang belajar melalui pengalaman berulang. Sasaran penelitian tersebut mengarah pada pengembangan superlearner yang dapat terus memperbaiki kemampuan berdasarkan pengalaman. Untuk mendukung pekerjaan tersebut, konektivitas antar-GPU membantu pemrosesan model. Walaupun pendekatan tersebut menjanjikan, keberhasilan superlearner masih bergantung pada metode penelitian.

Keamanan Data AI serta Penerapan NVIDIA Vera Rubin bagi Perusahaan

Selain digunakan dalam penelitian, A5X menjadi platform percobaan bagi grup komunikasi WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP mengembangkan workflow kreatif berbasis kecerdasan buatan. Sistem yang diperlihatkan memanfaatkan model NVIDIA Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Berkat integrasi perangkat lunak, permintaan bahasa alami dapat diubah menjadi rangkaian pekerjaan kreatif. Alur pekerjaan ini dapat menangani produksi video dan penyempurnaan konten visual. Namun demikian, tindakan agen menggunakan mekanisme persetujuan. Dalam pengujian awal, proses yang sebelumnya memerlukan klaster multi-node berhasil menggunakan satu instance A5X. Demonstrasi tersebut menunjukkan potensi konsolidasi komputasi, meskipun tidak dapat digeneralisasi untuk seluruh aplikasi.

Untuk memenuhi kebutuhan organisasi, Google Cloud mengembangkan layanan komputasi rahasia. Pendekatan tersebut mengurangi risiko akses tidak sah terhadap beban kerja. Melalui integrasi keamanan NVIDIA, Google Cloud memperkenalkan pendekatan Confidential Computing untuk server fisik. Pada layanan terkait adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Konfigurasi bare metal tersebut tidak boleh disamakan dengan platform A5X. Untuk pelanggan yang memerlukan mesin virtual, Confidential Computing tersedia secara umum pada G4 VM menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Strategi pengamanan infrastruktur ini relevan bagi perusahaan yang menangani data rahasia. Walaupun demikian, perlindungan data memerlukan kebijakan organisasi yang sesuai.

Kesimpulan tentang Google Cloud A5X dan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin

Rencana ketersediaan umum Google Cloud A5X menunjukkan perkembangan pusat data untuk kecerdasan buatan. Berkat integrasi sistem Vera Rubin NVL72, Google Cloud menargetkan peningkatan kemampuan pelatihan dan inferensi. Dukungan Virgo Network membantu mempersiapkan penskalaan komputasi. Target ekspansi hingga 960 ribu GPU memperlihatkan skala kebutuhan komputasi AI, tetapi realisasinya masih bergantung pada pengembangan fasilitas. Demonstrasi agen kreatif bersama WPP memberikan gambaran manfaat teknologi. Seiring kemajuan TEKNOLOGI AI, efisiensi jaringan, keamanan, dan kapasitas pemrosesan semakin penting. Bagaimana pandangan Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Silakan bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan ini.