# Artikel Terkait GPU

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

Ladang Bitcoin Berubah Jadi Pusat Data AI: Dilema 'Jual Diri' Sangha

Penambangan Bitcoin Beralih ke Pusat Data AI: Keputusan 'Penjualan' Sangha Pada Desember 2025, Spencer Marr meresmikan penambangan Bitcoin Genesis di Texas. Namun, hanya enam bulan beroperasi, perusahaannya, Sangha, pada Juni 2026 mulai mempertimbangkan untuk menjual, membentuk usaha patungan, atau mencari mitra strategis untuk fasilitas tersebut. Alasannya bukan karena rugi, tetapi karena nilainya yang tinggi di mata industri AI. Tambang berdaya 19.9MW ini terhubung langsung ke ladang surya 180MW milik Hanwha Group, dengan pasokan listrik cadangan dari TotalEnergies. Model "triple-win" ini berhasil menekan biaya listrik hingga sekitar $32/MWh, jauh di bawah rata-rata industri AS. Meski tambang tetap menguntungkan, Sangha melihat peluang lebih besar. Mereka telah mengubah perjanjian kelistrikan untuk meningkatkan kapasitas situs menjadi 110.4MW, menjadikannya aset siap-AI yang sangat berharga. Bagi perusahaan AI, memiliki situs dengan akses listrik murah dan perizinan yang sudah siap lebih berharga daripada waktu konstruksi yang lama. Sangha kini memasarkan Genesis bukan hanya untuk penambangan Bitcoin, tetapi juga untuk komputasi AI, HPC, dan strategi hibrida. Pergeseran ini mencerminkan tren industri yang lebih luas, di mana perusahaan penambangan kripto beralih ke AI. Namun, berbeda dengan perusahaan publik, struktur berbasis proyek Sangha memudahkan penjualan aset tunggal seperti Genesis. Intinya, keputusan Sangha adalah kalkulasi bisnis: menjual aset kelistrikan yang bernilai tinggi kepada pembeli AI mungkin lebih menguntungkan daripada mengembangkannya sendiri untuk penambangan Bitcoin jangka panjang.

marsbit06/17 02:49

Ladang Bitcoin Berubah Jadi Pusat Data AI: Dilema 'Jual Diri' Sangha

marsbit06/17 02:49

AMD Luncurkan Host AI Kecil, Langsung Menunjuk NVIDIA DGX Spark

AMD meluncurkan Ryzen AI Halo, perangkat pengembangan AI lokal berukuran kecil yang menyaingi NVIDIA DGX Spark. Keduanya menawarkan memori terpadu 128GB untuk menjalankan model besar hingga 200B parameter. Harga AMD lebih rendah ($2,949-$3,999 vs $3,999 NVIDIA), tetapi perbedaan mendasar terletak pada pendekatan. AMD menggunakan prosesor Ryzen AI Max+ 395 (CPU Zen 5, GPU RDNA 3.5, NPU XDNA 2) dengan sistem operasi Windows/Ubuntu, menekankan fleksibilitas PC standar. NVIDIA menggunakan Grace Blackwell Superchip dengan DGX OS khusus dan kartu jaringan ConnectX-7 berkecepatan tinggi untuk skenario klaster. Dalam inferensi, kinerja mirip, tetapi NVIDIA unggul dalam pemrosesan *prompt* dan ekosistem perangkat lunak CUDA yang matang. AMD berinvestasi kuat di ekosistem melalui akuisisi ZT Systems (desain sistem) dan kemitraan besar dengan OpenAI & Meta (masing-masing 6GW). ROCm, platform perangkat lunak AMD, telah meningkat pesat dalam kemudahan penggunaan dan dukungan framework, meski masih tertinggal dari ekosistem CUDA yang sudah mapan. Strategi AMD adalah menjadi alternatif terbuka dan hemat biaya bagi pengembang yang menghindari *vendor lock-in*, sementara NVIDIA menawarkan tumpukan perangkat lunak-hardware yang terintegrasi penuh dari desktop ke data center. Ryzen AI Halo mewakili upaya AMD untuk memperluas strategi ini ke pengembang desktop, melengkapi inisiatif skala cloud mereka.

marsbit06/16 09:17

AMD Luncurkan Host AI Kecil, Langsung Menunjuk NVIDIA DGX Spark

marsbit06/16 09:17

Penerbitan Obligasi Nvidia Senilai $20 Miliar Menambahkan Bahan Bakar pada Kisah Transformasi Penambang Bitcoin ke AI

Penulis: Sam Bourgi. Kompilasi: Deep Tide TechFlow. Nvidia dilaporkan berencana menerbitkan obligasi senilai minimal $20 miliar untuk mendanai investasi terkait AI dan melunasi utang. Langkah ini menjadi penegas tingginya permintaan pasar terhadap infrastruktur AI. Perkembangan ini juga terkait erat dengan tren transformasi yang dilakukan oleh para penambang Bitcoin, seperti HIVE Digital, TeraWulf, Hut 8, dan CleanSpark, yang mulai mengalihkan fasilitas dan daya listrik mereka yang sebelumnya untuk penambangan kripto menjadi pusat data dan layanan hosting AI. Dorongan utama di balik transformasi ini adalah menyempitnya margin profit bisnis penambangan Bitcoin, terutama pasca 'halving' April 2024, yang dikombinasikan dengan tingginya kesulitan penambangan dan biaya operasional. Dalam lingkungan yang disebut analis sebagai "yang paling keras", banyak penambang terpaksa menjual sebagian persediaan Bitcoin mereka untuk mengurangi leverage dan mencari sumber pendapatan baru. Data menunjukkan lebih dari 15.000 BTC terjual oleh penambang antara Oktober tahun lalu dan Maret tahun ini. Sebagai pemasok utama GPU untuk model bahasa besar, rencana pengeluaran modal Nvidia menjadi barometer bagi industri. Ledakan permintaan komputasi AI ini membuka peluang bagi para penambang dengan infrastruktur listrik yang mapan. Analis, termasuk dari Bernstein, memproyeksikan perusahaan penambang besar akan berevolusi menjadi penyedia infrastruktur AI, di mana nilai masa depan mereka akan semakin didorong oleh bisnis komputasi awan AI.

marsbit06/16 02:29

Penerbitan Obligasi Nvidia Senilai $20 Miliar Menambahkan Bahan Bakar pada Kisah Transformasi Penambang Bitcoin ke AI

marsbit06/16 02:29

Tanpa Tencent, Apa yang Tersisa dari Suiyuan?

Jika esok Tencent menghentikan pembelian, berapa nilai yang tersisa dari Enflame? Pertanyaan ini tersirat dalam prospekus IPO Enflame Technology, bintang chip AI China yang baru saja disetujui untuk IPO di STAR Market. Pada 2025, 74,9% (bahkan lebih dari 80% menurut beberapa metode) dari pendapatan 9,9 miliar RMB Enflame berasal dari Tencent, klien tunggal terbesarnya. Penyetujuan IPO Enflame melengkapi keempat "naga kecil" chip GPU China di pasar modal, menandai pergeseran industri dari fase penggalangan dana ke fase kompetisi ketat berdasarkan pesanan dan pengiriman. Meski IPO-nya terlambat, Enflame memilih jalur berbeda: fokus pada pengiriman ke klien besar terlebih dahulu. Strategi ini membuahkan hasil dengan pertumbuhan pendapatan yang curam, didorong pesanan komputasi besar-besaran dari Tencent. Keterikatan mendalam ini (Tencent adalah pemegang saham terbesar sekaligus klien utama) bukan hanya sekadar ketergantungan. Ini mencerminkan strategi Tencent untuk membangun rantai pasok komputasi yang andal dan terkendali di tengah tekanan permintaan AI yang masif dan ketergantungan pada Nvidia. Enflame, terutama dengan produk inferensinya, menjual "rasa aman" bagi model AI Tencent. Hubungan ini mirip dengan pola di mana pemain besar (seperti Apple dengan TSMC) memupuk pemasok kunci dengan pesanan pasti untuk menciptakan ekosistem yang solid. Mengganti Enflame akan sangat mahal bagi Tencent karena integrasi yang dalam pada perangkat lunak dan sistemnya. Industri chip AI China kini terstratifikasi: Nvidia (pengatur standar global), Huawei Ascend (pemain nasional), dan pemain komersial seperti Enflame. Enflame semakin menyerupai "fondasi komputasi untuk ekosistem Tencent", dengan roadmap produk yang selaras dengan kebutuhan klien utamanya. Pesan utama: Masa depan chip AI China tidak hanya tentang mengejar teknologi, tetapi lebih tentang memperoleh kepercayaan, skenario aplikasi, dan pesanan berulang dari klien super. Enflame telah melangkah jauh ke dalam perairan ini dengan memegang kontrak pembelian jangka panjang dari salah satu raksasa internet terbesar China. Dalam siklus komputasi saat ini, nilai pesanan yang nyata ini mungkin lebih berbicara daripada spesifikasi teknis mana pun.

marsbit06/15 23:19

Tanpa Tencent, Apa yang Tersisa dari Suiyuan?

marsbit06/15 23:19

Peringatan Anthropic tentang AI Rekursif, Perusahaan Baru Tian Yuandong Baru Saja Melangkahkan 'Langkah Pertama'

Beberapa hari lalu, Anthropic merilis artikel "When AI Builds Itself" yang memicu diskusi luas. Artikel tersebut mengungkap data internal yang mengejutkan: hingga Mei 2026, lebih dari 80% kode di basis kode Anthropic ditulis oleh Claude, dan jumlah kode yang digabungkan oleh insinyur setiap hari adalah 8 kali lipat dari tahun 2024. Anthropic mengarahkan lintasan ini menuju tujuan yang lebih dalam: **perbaikan diri rekursif** — sistem AI secara mandiri merancang, membangun, dan melatih versi penerusnya sendiri, tanpa manusia mengendalikan setiap langkah. Mereka juga menyerukan koordinasi industri untuk memiliki opsi menunda atau menghentikan sementara pengembangan AI terkini ketika momen perbaikan diri rekursif tiba. Kini, Recursive Superintelligence, perusahaan baru yang didirikan bersama oleh Tian Yuan Dong, baru saja **mengambil langkah pertama menuju penelitian AI otomatis**. Mereka merilis sistem penemuan pengetahuan otomatis terbuka pertama mereka dan mencapai hasil SOTA pada tiga pengujian patokan. Intinya, mereka berhasil membuat AI menjalankan eksperimen untuk Anda. Sistem ini bekerja secara otomatis untuk mengusulkan ide eksperimen, menerapkan kode, menjalankan verifikasi, belajar dari hasilnya, dan memutuskan langkah pencarian berikutnya, membentuk loop penelitian otomatis. Sistem ini diuji pada tiga skenario berbeda: 1. **Pelatihan model kecil dengan anggaran komputasi tetap (NanoChat Autoresearch):** Meningkatkan validasi BPB dari 0.9372 menjadi 0.9109. 2. **Balapan kecepatan pelatihan ekstrem (NanoGPT Speedrun):** Memangkas waktu pelatihan dari 79,7 detik menjadi 77,5 detik. 3. **Optimasi inti GPU (SOL-ExecBench):** Meningkatkan skor SOL dari 0,699 menjadi 0,754 pada 235 tugas penulisan inti. Recursive Superintelligence, didirikan akhir 2025/awal 2026, baru keluar dari mode siluman bulan lalu dan telah mengumpulkan pendanaan $6,5 miliar. Tim pendirinya termasuk para ahli ternama seperti Richard Socher, Alexey Dosovitskiy, dan Peter Norvig. Misi inti perusahaan adalah membangun sistem AI yang secara rekursif meningkatkan kemampuan penelitiannya sendiri. Pencapaian Recursive ini mewakili fajar paradigma penelitian AI baru: **sistem AI mengambil peran utama dalam penelitian**. Logika intinya adalah AI meningkatkan kemampuan penelitian AI, dan AI yang ditingkatkan kemudian dapat meningkatkan dirinya sendiri lebih efektif, menciptakan siklus yang berulang. Ini berpotensi mengubah kecepatan dan kurva biaya kemajuan AI. Langkah ini terjadi bersamaan dengan peringatan dari Anthropic tentang perlunya kesiapan menghadapi perbaikan diri rekursif. Sementara Recursive mengakui ini baru **"langkah pertama"** dan tantangan seperti pencegahan kecurangan dalam sistem hadir, sebuah loop tertutup telah mulai berputar. Pertanyaan selanjutnya adalah seberapa cepat ia akan berputar.

marsbit06/12 04:15

Peringatan Anthropic tentang AI Rekursif, Perusahaan Baru Tian Yuandong Baru Saja Melangkahkan 'Langkah Pertama'

marsbit06/12 04:15

Broadcom vs AMD, Mana yang Paling Layak Dipertaruhkan sebagai Saham Chip AI setelah Nvidia?

**Broadcom vs AMD: Saham Chip AI Mana yang Lebih Layak Dipertaruhkan Setelah Nvidia?** Pasar chip AI diperkirakan melesat menjadi $333 miliar pada 2030, menciptakan peluang besar di luar Nvidia. Dua pesaing utama adalah Broadcom (AVGO) dan AMD. AMD mengambil jalur yang lebih sulit dengan bersaing langsung melawan Nvidia di chip AI tujuan umum (GPU). Meski berhasil meningkatkan pendapatan data center dan mendapatkan pesanan dari Meta, mereka menghadapi tantangan besar dari ekosistem perangkat lunak CUDA milik Nvidia yang sudah sangat mapan. Di sisi lain, Broadcom memilih strategi berbeda dengan mengembangkan chip khusus (XPU) yang disesuaikan dengan beban kerja AI masing-masing pelanggan besar seperti Anthropic, Google, Meta, dan OpenAI. Pendekatan ini menawarkan efisiensi yang lebih tinggi dan hubungan yang lebih erat dengan pelanggan, terutama karena permintaan komputasi bergeser dari pelatihan (training) ke inferensi. Meskipun saham Broadcom terjual habis setelah laporan kuartal II karena panduan pendapatan AI kuartal III yang lebih rendah dari harapan, CEO Hock Tan menegaskan kembali target jangka panjang pendapatan chip AI tahunan sebesar $100 miliar pada tahun fiskal 2027. Dengan pendapatan AI kuartal II sebesar $10,8 miliar, masih ada ruang pertumbuhan yang signifikan. Kesimpulannya, meskipun saham Broadcom dinilai lebih mahal (premium) daripada AMD berdasarkan rasio harga terhadap penjualan (P/S), analis percaya premi tersebut wajar. Broadcom dilihat memiliki posisi kompetitif yang lebih kuat berkat strategi chip kustomnya dan portofolio klien AI elit, menjadikannya pilihan yang lebih menarik untuk investasi jangka panjang dalam ruang chip AI.

marsbit06/09 14:57

Broadcom vs AMD, Mana yang Paling Layak Dipertaruhkan sebagai Saham Chip AI setelah Nvidia?

marsbit06/09 14:57

Ketika Inferensi Menjadi Sumber Daya Langka, Siapa yang Menguasai Nilainya

Ketika pelatihan AI memuncak, hambatan nyata bergeser ke inferensi — biaya berulang yang tumbuh seiring penggunaan. Artikel ini membahas bagaimana Nvidia dan Cerebras mengonfirmasi pergeseran ini, dengan inferensi kini menjadi pusat pertumbuhan dan kelangkaan. Melalui contoh seperti Anthropic yang berebut kapasitas dan perubahan model bisnis, penulis menunjukkan bahwa nilai ekonomi terkonsentrasi pada lapisan yang mengagregasi dan merutekan daya komputasi inferensi, bukan yang memiliki perangkat keras. Hyperbolic, sebagai agregator GPU multi-cloud tanpa aset fisik, dijelaskan sebagai contoh utama yang mendapat keuntungan dari fragmentasi pasokan dan permintaan yang meledak, sementara aplikasi seperti Venice beroperasi pada lapisan yang lebih tinggi dengan margin lebih tipis. Kesimpulannya, dalam ekonomi inferensi yang semakin langka, pemenangnya adalah entitas yang dapat mengoptimalkan alokasi dan harga sumber daya komputasi, bukan yang sekadar memilikinya.

链捕手06/08 15:44

Ketika Inferensi Menjadi Sumber Daya Langka, Siapa yang Menguasai Nilainya

链捕手06/08 15:44

Melampaui 'Tembok Memori', Revolusi Tingkat Wafer dan Rute Kekuatan Komputasi di Era Inferensi AI

Pada tahun 2026, titik balik global AI muncul: belanja modal *inference* penyedia awan melebihi *training*, menandai pergeseran dari "membuat" ke "menggunakan" model besar. Hambatan utama bergeser dari daya komputasi ke "dinding memori"—bottleneck dalam memindahkan data (seperti berat model dan KV Cache) antara DRAM dan GPU, yang menyebabkan konsumsi energi tinggi dan penundaan. Arsitektur alternatif seperti Cerebras menawarkan solusi radikal melalui Wafer-Scale Engine (WSE). Daripada memotong wafer, Cerebras menggunakannya utuh sebagai satu chip raksasa (WSE-3), menampung 44GB SRAM *on-chip* dengan bandwidth 21 PB/detik—ribuan kali lebih cepat dari HBM tradisional. Ini memungkinkan aliran berat model dari memori eksternal (MemoryX) ke chip dengan latency sangat rendah, meningkatkan kecepatan *token* inferensi hingga 1,5–5x dibandingkan GPU seperti NVIDIA B200. Selain itu, daya interkoneksinya jauh lebih efisien (0,15 pJ/bit vs 10 pJ/bit GPU). Namun, pendekatan ini menghadapi tantangan: skala SRAM terhambat batas fisik, memerlukan sistem pendingin khusus, bandwidth I/O eksternal terbatas, dan ekosistem perangkat lunaknya yang kurang umum. Sementara itu, raksasa teknologi merespons dengan tiga jalur: chip ASIC khusus inferensi (seperti Microsoft Maia), kemasan *wafer-scale* yang semakin umum (misal, TSMC SoW), serta eksplorasi interkoneksi optik. Tekanan komersial juga besar bagi Cerebras, yang kini harus membangun pusat data skala besar untuk memenuhi pesanan. Intinya, tidak ada solusi sempurna. Cerebras mengoptimalkan latency ekstrem untuk beban kerja tertentu, sementara NVIDIA mempertahankan fleksibilitas untuk beban beragam. Pertarungan arsitektur ini masih terbuka dalam lanskap komputasi AI yang terus berubah.

marsbit06/05 11:11

Melampaui 'Tembok Memori', Revolusi Tingkat Wafer dan Rute Kekuatan Komputasi di Era Inferensi AI

marsbit06/05 11:11

Di Mana Sebenarnya Gelembung AI: Lapisan Mana yang Berenang Tanpa Pakaian?

**Gelembung AI Sebenarnya di Mana: Lapisan Mana yang Berenang Tanpa Pakaian** Pertanyaan yang tepat bukan "apakah ada gelembung AI?", tetapi "di lapisan mana gelembung AI itu?". Analisis mendetail terhadap rantai pasokan AI menunjukkan pola: **semakin dekat dengan kendala fisik, semakin kecil gelembungnya.** * **Lapisan Terbawah (L0) Aman:** **TSMC** bertindak sebagai "bank sentral" AI, mengontrol suplai chip dengan ketat. Ekspansi mereka konservatif, dibatasi oleh siklus pembangunan pabrik 3-5 tahun dan investasi miliaran dolar. **Kendala listrik** untuk data center juga membatasi ekspansi tanpa terkendali. Lapisan ini tidak mendukung gelembung. * **Lapisan Inti (Large Cap) Mahal, Tapi Kokoh:** Raksasa seperti Microsoft, Google, Meta, Amazon, dan NVIDIA memiliki **pendapatan nyata, kontrak nyata, dan utilisasi penuh**. Pertumbuhan pendapatan yang eksplosif (contoh: satu perusahaan dari $1B ke $450B dalam 18 bulan) mendukung valuasi, meski mahal. * **Area Pertarungan (L1 - Memori):** Profitabilitas HBM yang melonjak (hingga 70%) bisa menjadi awal siklus baru atau puncak "siklus babi" lama. Struktur oligopoli (hanya 3 pemain) mencegah ekspansi berlebihan, tetapi kenaikan harga yang didorong oleh spekulasi tetap menjadi risiko. * **Lapisan dengan Bau Gelembung:** * **L2 - Modul Optik (Fotonik):** Harga saham naik 4-10x, jauh melampaui pertumbuhan pendapatan (~60%). Ini adalah satu-satunya segmen hardware di mana suplai dapat merespons dengan cepat, menciptakan ruang bagi spekulasi. Teknologi seperti *co-packaged optics* juga mengancam model bisnis lama. * **L3 - Penyedia Cloud GPU "Tuan Tanah Kedua":** Mereka hidup dari **kelangkaan sementara** di antara raksasa cloud. Begitu kendala listrik dan ekspansi cloud besar mereda, atau teknologi seperti *data center luar angkasa* muncul, model bisnis mereka terancam. * **L4 - Ekor Panjang Aplikasi & Ekosistem VC:** Konsentrasi modal ventura di AI (>80% pada Q1) dua kali lipat lebih tinggi daripada puncak gelembung dotcom 1999. Banyak startup tanpa pendapatan yang solid meminjam logika valuasi perusahaan besar, menciptakan risiko **valuasi terbalik** saat pendanaan berikutnya turun. * **Risiko Sistemik Potensial:** 1. **Revolusi Efisiensi Algoritma:** Jika algoritma baru secara drastis mengurangi kebutuhan komputasi. 2. **Kredit GPU yang Dileverage:** Munculnya struktur pembiayaan di luar neraca (SPV) yang membungkus GPU sebagai agunan dapat menciptakan leverage tersembunyi, mengingatkan pada krisis 2008. 3. **TSMC Menjadi Kurang Konservatif:** Jika monopoli suplai chip canggih pecah dan ekspansi menjadi tidak terkendali. **Kesimpulan:** AI memiliki fondasi yang kuat di lapisan inti dengan permintaan nyata, tetapi terdapat tanda-tanda kepanikan dan valuasi berlebihan di lapisan yang lebih dekat ke aplikasi dan memiliki kendala suplai yang lebih longgar. **Gelembung tidak merata.** Kunci untuk menilai adalah dengan menanyakan: (1) Di lapisan mana sebuah entitas berada? (2) Apakah pendapatannya nyata atau dipinjam dari valuasi orang lain? (3) Apakah ia menghasilkan uang dari struktur yang berkelanjutan atau hanya dari kelangkaan sementara? Selama TSMC dan kendala fisik lainnya tetap menjadi "penjaga", gelembung sistemik dapat dihindari.

marsbit06/04 10:36

Di Mana Sebenarnya Gelembung AI: Lapisan Mana yang Berenang Tanpa Pakaian?

marsbit06/04 10:36

CPU, Diam-diam Kembali ke Panggung Utama Komputasi AI

Selama tiga tahun terakhir, narasi kekuatan komputasi AI hampir sepenuhnya berpusat pada GPU, dengan CPU hanya dianggap sebagai peran pendukung. Namun, mulai 2026, narasi ini mulai retak. Intel meluncurkan prosesor Xeon 6+ di Beijing, yang dideskripsikan bukan sebagai pendamping GPU, melainkan sebagai "bidang kendali" infrastruktur AI, yang bertanggung jawab atas orkestrasi, konkurensi, dan aliran data. Laporan dari SemiAnalysis pada Februari 2026 juga menyoroti "kembalinya CPU" dengan cara yang berbeda. Pergeseran ini didorong oleh perubahan beban kerja AI dari pelatihan model skala besar ke inferensi dan agen AI yang melibatkan ribuan tugas ringan secara bersamaan. Di sinilah CPU, dengan kemampuan orkestrasi dan penanganan aliran data, menjadi penting kembali—bukan karena lebih cepat daripada GPU, tetapi karena menyelesaikan hambatan baru yang tidak dapat ditangani GPU. Xeon 6+ memilih jalur inti efisiensi (E-core) hingga 288 inti, berfokus pada kepadatan dan efisiensi tinggi untuk menangani beban kerja throughput tinggi seperti agen AI. Namun, jalan Intel tidak tanpa tantangan: persaingan dengan NVIDIA (yang mengembangkan solusi CPU+GPU terintegrasi), CPU ARM buatan vendor cloud seperti AWS Graviton, serta ketatnya kompetisi teknologi proses manufaktur 18A melawan TSMC N2 dan Samsung 2nm. Kesimpulannya, kembalinya CPU ke panggung kekuatan AI adalah nyata, didorong oleh kebutuhan orkestrasi dalam era agen AI. Namun, siapa yang akan memimpin "kembalinya" ini—apakah Intel, ARM, vendor cloud, atau NVIDIA—masih harus dibuktikan dalam beberapa tahun ke depan.

marsbit06/03 10:45

CPU, Diam-diam Kembali ke Panggung Utama Komputasi AI

marsbit06/03 10:45

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow