# Artikel Terkait Domestik

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Domestik", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Tenang Menyikapi Lithografi Buatan Dalam Negeri: 5 Unit Peralatan Diserahkan, Seberapa Jauh Tantangan untuk ASML?

Penulis Hanya Hu, investor Silicon Valley dan penulis novel web, membahas kemajuan lithographer DUV perendaman domestik China. Perusahaan milik negara di Shanghai dikabarkan mulai memproduksi dalam jumlah kecil, dengan rencana pengiriman 5 unit pada tahun ini ke SMIC, Hua Hong Semiconductor, dan CXMT, serta target produksi sekitar 20 unit pada 2027. Perangkat ini diklaim untuk proses 28nm dengan tingkat lokalisasi >85% dan yield >90%. Artikel menekankan bahwa ini adalah langkah awal dalam verifikasi pelanggan, bukan produksi massal penuh. Data kinerja seperti yield belum diverifikasi secara independen dan detailnya (misal, yield peralatan vs yield wafer) tidak jelas. Meski DUV dapat digunakan untuk node 7nm melalui multiple patterning, ia tidak menggantikan EUV yang diperlukan untuk proses 5nm/3nm yang lebih maju secara ekonomi. Dibandingkan dengan ASML yang menjual 131 unit DUV perendaman pada 2025, 5 unit China setara dengan ~4% volume tahunan ASML. Kesenjangan signifikan tetap ada di EUV, di mana China memiliki purwarupa tetapi masih dalam pengujian, dengan target chip kerja pada 2028-2030. Kemajuan ini adalah sinyal positif jangka panjang untuk rantai pasok peralatan domestik, membangun sumber pasokan kedua dan pengalaman teknik. Namun, ini belum mengubah lanskap kompetisi global. Titik balik industri yang sebenarnya akan ditandai oleh penerimaan pelanggan yang stabil, peningkatan pesanan berulang, peningkatan volume produksi, dan peningkatan parameter kinerja kunci. Analogi "Momen DeepSeek untuk lithographer" dinilai tidak tepat karena perbedaan mendasar antara inovasi perangkat lunak yang cepat dan pengembangan sistem fisik kompleks yang membutuhkan verifikasi ekstensif.

marsbit07/28 02:25

Tenang Menyikapi Lithografi Buatan Dalam Negeri: 5 Unit Peralatan Diserahkan, Seberapa Jauh Tantangan untuk ASML?

marsbit07/28 02:25

Huawei Cloud Tidak Main Perang Harga Token, Zhou Yuefeng Ingin Ganti Cara Menang untuk Cloud AI

"Di tengah pasar AI cloud yang kompetitif di Tiongkok, Huawei Cloud memilih jalan yang berbeda dengan tidak fokus pada perang harga token. Zhou Yuefeng, CEO Huawei Cloud, menegaskan bahwa strategi inti mereka bukan pada total token atau pendapatan, melainkan pada apakah setiap token benar-benar meningkatkan produktivitas." "Huawei Cloud meluncurkan sejumlah produk baru yang berfokus pada AI, seperti kluster komputasi AICS Lingqu, penyimpanan memori AMS Agentic, dan platform keamanan AgentSphere. Mereka memperkenalkan paradigma baru 'Agentic Infra', yang menggeser fokus kompetisi dari penjualan token ke penjualan produktivitas melalui agen cerdas." "Tiga perbedaan utama Huawei Cloud adalah: 1) Menggunakan perangkat keras dan lunak komputasi buatan dalam negeri (seperti Ascend dan Kunpeng), membentuk 'bidang komputasi kedua' di luar NVIDIA; 2) Berfokus pada pelanggan perusahaan dan pemerintah daripada konsumen; 3) Pendekatan ekosistem yang lebih terbuka dengan sumber terbuka." "Dengan 'Agentic Infra', Huawei Cloud menargetkan tantangan teknis dalam penerapan agen cerdas perusahaan, seperti latensi rendah, memori jangka panjang, dan keamanan. Mereka juga meluncurkan 'zona industri khusus' untuk sektor seperti kesehatan dan manufaktur cerdas, bertujuan memberikan solusi AI yang terukur." "Strategi Huawei Cloud menghindari persaingan harga langsung, dan malah bertaruh pada infrastruktur dasar untuk agen cerdas di masa depan. Zhou Yuefeng menyimpulkan bahwa mereka membangun sistem komputasi domestik yang memenuhi kebutuhan nyata industri AI Tiongkok, bukan sekadar mengejar skala token."

marsbit06/06 05:50

Huawei Cloud Tidak Main Perang Harga Token, Zhou Yuefeng Ingin Ganti Cara Menang untuk Cloud AI

marsbit06/06 05:50

Mengapa Istilah 'Tahun Realisasi Daya Komputasi AI' Menjebak? — Memahami Empat Tantangan dari 'Sinyal Kebijakan' hingga 'Pesanan Nyata'

Anda mungkin sering membaca laporan penelitian yang menyebut "2026 adalah tahun pertama realisasi kekuatan komputasi AI dalam negeri." Namun, istilah "tahun realisasi" ini memiliki "jebakan" karena mengaburkan perbedaan antara empat tahap kritis: pengadaan kebijakan, pesanan percobaan, penerapan skala penuh, dan kematangan ekosistem perangkat lunak. Keempat tahap ini memiliki ritme dan nilai yang berbeda bagi rantai industri. Tahap 1: **Pengadaan Kebijakan** - Sudah terbuka lebar pada 2026. Dukungan kebijakan dan dana besar mendorong pesanan massal chip dalam negeri (seperti Ascend 950PR Huawei). Namun, volume pembelian tidak sama dengan volume penggunaan nyata. Tahap 2: **Penerapan Nyata** - Mulai terbuka celahnya. Bukti utamanya adalah DeepSeek V4, model AI skala besar pertama yang sepenuhnya dilatih dan dijalankan pada kekuatan komputasi dalam negeri (Huawei Ascend), meninggalkan ekosistem CUDA NVIDIA. Ini membuktikan kelayakannya. Namun, adopsi oleh perusahaan menengah dan panjang masih dalam perjalanan. Tahap 3: **Kematangan Ekosistem Perangkat Lunak** - Celahnya masih sempit. Meskipun adaptasi tingkat atas (seperti oleh DeepSeek) berjalan, ekosistem pengembang seperti CANN Huawei masih jauh di belakang CUDA dalam hal jumlah model yang didukung dan basis pengembang. Diperlukan 1-2 tahun lagi untuk pematangan sistematis. Tahap 4: **Replikasi Skala** - Belum terbuka. Ini memerlukan adopsi oleh ribuan perusahaan menengah di berbagai industri. Kendala utama adalah kurangnya kemampuan tim IT perusahaan menengah untuk melakukan migrasi yang rumit. Mereka membutuhkan solusi "siap pakai". Tahap ini baru mungkin terjadi pada 2027-2028. Kesimpulannya: "Tahun realisasi" akurat hanya dari sudut pandang Tahap 1 (pengadaan). Realisasi penuh nilai industri memerlukan pembukaan keempat tahap tersebut. Sinyal industri terpenting 2026 adalah ikatan mendalam DeepSeek V4 dengan kekuatan komputasi dalam negeri, yang mengubah narasi dari "apakah bisa digunakan" menjadi "kapan pasokan mencukupi". Waktu realisasi berbeda untuk setiap segmen rantai industri (chip, penyewaan komputasi, alat perangkat lunak, solusi vertikal), dengan selisih hingga dua tahun.

marsbit05/08 11:49

Mengapa Istilah 'Tahun Realisasi Daya Komputasi AI' Menjebak? — Memahami Empat Tantangan dari 'Sinyal Kebijakan' hingga 'Pesanan Nyata'

marsbit05/08 11:49

Bagian Pasar Nvidia di China Turun di Bawah 60%, Chip AI Lokal Serahkan 1,65 Juta Unit untuk Rebut Pasar

Menurut data IDC, pangsa pasar chip AI Nvidia di China turun drastis dari 95% menjadi 55% pada 2025, dengan total pengiriman sekitar 2,2 juta unit. Sebaliknya, produsen domestik China berhasil menguasai 41% pasar dengan pengiriman 1,65 juta chip AI. Huawei memimpin dengan 812.000 unit, diikuti oleh T-Head (265.000) serta Baidu Kunlun dan Cambricon (masing-masing 116.000). Kebijakan penggantian produk impor oleh pemerintah China dan sanksi ekspor AS menjadi pendorong utama perubahan ini. Huawei meluncurkan Atlas 350 yang mengklaim kinerja inferensi 2,87x lebih cepat daripada Nvidia H20, meski dengan presisi komputasi berbeda. Meski unggul di inferensi, chip China masih tertinggal 5-10 tahun di pelatihan model AI skala besar. Kendala utama adalah ekosistem perangkat lunak, meski banyak perusahaan berupaya menciptakan kompatibilitas dengan CUDA. Perusahaan chip AI China seperti Biren, MetaX, dan Iluvatar CoreX mulai go public, sementara Huawei menargetkan produksi massal chip Ascend 950PR pada paruh kedua 2026.

marsbit04/03 05:54

Bagian Pasar Nvidia di China Turun di Bawah 60%, Chip AI Lokal Serahkan 1,65 Juta Unit untuk Rebut Pasar

marsbit04/03 05:54

Pasar Terbesar Stablecoin Bukanlah Pembayaran Lintas Batas

Ringkasan: Data dari laporan Allium menunjukkan bahwa penggunaan stablecoin telah berkembang pesat, beralih dari transfer peer-to-peer (C2C) dan pembayaran lintas batas ke arah pembayaran komersial domestik. Volume perdagangan yang disesuaikan meningkat 317%, sementara kecepatan sirkulasi stablecoin naik dari 2,6x menjadi lebih dari 6x, menunjukkan peningkatan penggunaan sebagai alat pembayaran. Pertumbuhan tercepat terjadi di segmen consumer-to-business (C2B, 131%) dan business-to-business (B2B, 87%), melebihi pertumbuhan keseluruhan (76%). Sebanyak 74% pembayaran stablecoin bersifat domestik, dan rata-rata nilai transaksi C2B turun dari $456 menjadi $256, mengindikasikan penggunaan untuk pembayaran rutin. Temuan ini menyiratkan bahwa stablecoin kini lebih banyak bersaing dengan infrastruktur pembayaran domestik seperti ACH, bukan terutama untuk remitansi lintas batas.

比推03/09 21:26

Pasar Terbesar Stablecoin Bukanlah Pembayaran Lintas Batas