Menganalisis Kinerja Nvidia Tahun Fiskal 2026: Tiga Perubahan Utama Sedang Terjadi!

Sebagai raksasa global dalam bidang chip AI (Artificial Intelligence), Nvidia kembali merilis laporan keuangan yang melebihi ekspektasi. Laporan kuartal keempat tahun fiskal 2026 dan data seluruh tahun fiskal 2026 untuk bisnis pusat data perusahaan mencapai rekor tertinggi, dan panduan untuk kuartal berikutnya juga melampaui prediksi pasar. Dengan menganalisis kinerja Nvidia, dapat ditemukan bahwa tiga perubahan besar sedang berlangsung.

Peningkatan Model Bisnis

Meskipun pendiri sekaligus CEO Nvidia, Jensen Huang, telah berulang kali menegaskan bahwa Nvidia bukan hanya menjual chip, melainkan pabrik AI, namun citra tersebut telah tertanam kuat di masyarakat. Namun, kinerja terbaru tetap mengonfirmasi keberhasilan peningkatan model bisnis Nvidia.

Pada tahun fiskal 2026, Nvidia mencapai pendapatan tahunan sebesar 215,9 miliar dolar AS, meningkat 65% dibandingkan tahun sebelumnya. Dalam standar GAAP, laba bersih mencapai 120,07 miliar dolar AS, juga meningkat 65%; laba per saham adalah 4,9 dolar AS, naik 67% dibandingkan tahun sebelumnya.

Sebagai bisnis inti Nvidia, pertumbuhan pusat data sangat kuat, dengan pendapatan kuartal keempat mencapai rekor 62,3 miliar dolar AS, meningkat 75% secara tahunan. Pendapatan tahunan mencapai 193,7 miliar dolar AS, menyumbang hampir sembilan dari sepuluh pendapatan perusahaan.

Chief Analyst dari DeepCore Alliance, Gu Zhengshu, menunjukkan bahwa bisnis pusat data Nvidia telah bertransformasi dari komponen tunggal menjadi sistem terintegrasi lengkap. Dengan mengarahkan pelanggan dari pembelian GPU B200 tunggal ke pengoperasian sistem rak GB200 NVL72, harga rata-rata produk meningkat dari sekitar 40.000 dolar AS menjadi antara 2 juta hingga 3 juta dolar AS, menandai peningkatan dimensi model bisnis.

“Integrasi tingkat rak ini tidak hanya meningkatkan batas pendapatan, tetapi juga melalui teknologi interkoneksi NVLink, CPU Grace, dan perangkat lunak lengkap, mengikat secara mendalam empat penyedia layanan cloud utama—Amazon, Google, Meta, dan Microsoft—ke dalam ekosistem Nvidia, secara signifikan mengurangi ancaman jangka panjang dari chip ASIC yang dikembangkan sendiri oleh perusahaan besar,” kata Gu Zhengshu.

Lebih jauh lagi, sebagai fondasi pusat data Nvidia, bisnis jaringan mengalami ledakan besar.

Didorong oleh adopsi kuat NVLink, Spectrum X Ethernet, dan InfiniBand, pertumbuhan bisnis jaringan Nvidia sangat menonjol. Permintaan dari teknologi ekspansi horizontal dan vertikal mencapai rekor tertinggi, dengan pertumbuhan dua digit secara bulanan. Pendapatan bisnis jaringan Nvidia tahun fiskal 2026 melampaui 31 miliar dolar AS; dibandingkan dengan akuisisi dan penguatan bisnis jaringan saat Nvidia mengambil alih Mellanox pada 2021, pertumbuhan bisnis ini lebih dari 10 kali lipat.

Seorang analis industri elektronik mengatakan kepada wartawan bahwa bisnis jaringan adalah “senjata pamungkas” lain di luar ekosistem CUDA Nvidia, yang semakin “menyusup” ke kubu pesaing dengan cara yang lebih fleksibel. Selain itu, semakin banyak pengiriman rak baru, proporsi jaringan juga akan semakin besar.

Dalam pandangan Jensen Huang, jaringan adalah perluasan alami dari platform, “Kami membuka semua komponen, pelanggan dapat menggabungkan dan mengelola berbagai skala secara bebas, dan mengintegrasikannya ke pusat data yang disesuaikan.” Pada kuartal keempat, Nvidia mengumumkan akan menyediakan dukungan NVLink untuk Amazon AWS, memungkinkan integrasi dengan chip buatan sendiri mereka.

Berfokus Penuh pada Era Inferensi

Sebagai produk inti Nvidia, platform arsitektur Blackwell berjalan lancar, dan generasi berikutnya, platform Rubin, direncanakan akan mulai massal pada paruh kedua 2026. Dikatakan bahwa dibandingkan dengan platform Blackwell, model pelatihan MoE (Mixture of Experts) Rubin membutuhkan 75% GPU lebih sedikit, dan biaya token inferensi dapat berkurang hingga 10 kali lipat, secara tepat menargetkan kebutuhan biaya rendah di era inferensi.

Jensen Huang, pendiri dan CEO Nvidia, kembali menegaskan bahwa titik balik AI agen cerdas telah terjadi, tepatnya dalam dua hingga tiga bulan terakhir. Industri sebenarnya telah mengamati ini selama sekitar enam bulan, tetapi dunia baru menyadarinya sekarang. Permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial, “Daya komputasi sama dengan pendapatan.”

Sebagai “raja” di era pelatihan AI, Nvidia juga menginvestasikan dana besar dalam AI inferensi. Pada Desember lalu, perusahaan mengakuisisi Groq dengan dana sebesar 20 miliar dolar AS, yang mengembangkan teknologi inferensi latensi rendah dan tim rekayasa terkait. Akuisisi ini, yang tidak melibatkan lisensi teknologi eksklusif maupun transfer sumber daya manusia secara tradisional, menjadi transaksi terbesar dalam sejarah Nvidia.

“Akuisisi ini memiliki nilai strategis yang sangat tinggi,” kata Yu Yiran, Managing Director CIC Zhuoshi Consulting, kepada wartawan. LPU (Language Processing Unit) dari Groq memiliki keunggulan latensi sangat rendah dan efisiensi tinggi dalam skenario inferensi tertentu, seperti generasi teks model bahasa besar. Oleh karena itu, akuisisi ini membantu Nvidia mengintegrasikan berbagai jalur teknologi, menawarkan solusi inferensi yang lebih komprehensif kepada pelanggan, dan memperkuat posisi Nvidia sebagai “toko satu atap” untuk kekuatan komputasi AI.

Yu Yiran menambahkan bahwa ini juga merupakan langkah penting dalam menghadapi kompetisi diferensiasi. Dalam pasar inferensi, pelanggan lebih sensitif terhadap biaya, efisiensi energi, dan optimisasi untuk skenario tertentu. Dengan teknologi seperti Groq, Nvidia dapat menawarkan kombinasi produk yang lebih fleksibel untuk bersaing dengan TPU Google, chip buatan sendiri Amazon, dan berbagai ASIC lainnya.

Menurut bocoran terbaru dari Jensen Huang, teknologi Groq akan diintegrasikan ke dalam arsitektur generasi baru Nvidia, meningkatkan kinerja dan efisiensi biaya infrastruktur AI secara lebih jauh. Lebih banyak perkembangan diharapkan akan diumumkan pada konferensi GTC bulan Maret mendatang.

Selama ini, industri berpendapat bahwa tantangan utama Nvidia bukanlah pesanan, melainkan kemampuan rantai pasokan dari perusahaan kunci seperti TSMC. Gu Zhengshu menganalisis bahwa kapasitas kemasan canggih CoWoS-L dari TSMC diperkirakan akan sangat kekurangan hingga pertengahan 2026. Selain itu, pasokan memori HBM4 telah menjadi posisi strategis, dengan SK Hynix (menguasai 70% pangsa pasar) dan Samsung yang akan menentukan kecepatan awal peluncuran platform Rubin. Baru-baru ini juga terungkap bahwa kekurangan kaca PCB secara serius mempengaruhi proses produksi server AI.

Dalam konferensi kinerja ini, Wakil Presiden Eksekutif dan CFO Nvidia, Colette Kress, menegaskan bahwa perusahaan telah menyiapkan pengaturan inventaris dan komitmen pasokan yang cukup untuk memenuhi pengiriman hingga tahun 2027. Diperkirakan pendapatan tahunan 2026 akan tetap tumbuh secara berkelanjutan, melampaui target pendapatan sebesar 500 miliar dolar AS yang diumumkan untuk platform Blackwell dan Rubin.

TSMC sebelumnya juga meningkatkan pengeluaran modalnya, memperkirakan pengeluaran modal tahun 2026 akan mencapai antara 52 miliar hingga 56 miliar dolar AS, tertinggi dalam sejarah. Sekitar 70-80% dari pengeluaran ini akan dialokasikan untuk ekspansi proses teknologi canggih, sementara 10-20% lainnya akan digunakan untuk bidang kemasan canggih, dengan fokus utama memastikan pasokan kapasitas chip AI.

Kepercayaan terhadap Pengeluaran AI Tidak “Runtuh”

Meskipun pasar modal terus-menerus khawatir tentang gelembung AI, perusahaan layanan cloud global tetap meningkatkan investasi infrastruktur AI mereka secara nyata, memberikan dukungan berkelanjutan terhadap kinerja Nvidia di era AI. Menurut TrendForce, pada 2026, total pengeluaran modal dari delapan penyedia layanan cloud utama diperkirakan akan melebihi 710 miliar dolar AS, dengan tingkat pertumbuhan tahunan sekitar 61%. Ini termasuk pembelian berkelanjutan GPU Nvidia dan AMD, serta perluasan penggunaan ASIC untuk memastikan keberlanjutan layanan AI dan efisiensi biaya pembangunan pusat data.

Nvidia semakin memperdalam kolaborasi ekosistemnya, mendekati kesepakatan kerjasama dengan OpenAI, serta memperkuat kerjasama dengan Anthropic dan Meta.

Selain pelanggan cloud besar dan perusahaan terdepan di bidang AI, pelanggan Nvidia juga berasal dari negara-negara berdaulat. Colette Kress menjelaskan bahwa pendapatan bisnis AI berdaulat Nvidia pada tahun fiskal 2026 meningkat lebih dari dua kali lipat dibandingkan tahun sebelumnya, melampaui 30 miliar dolar AS, dengan pelanggan utama berasal dari Kanada, Prancis, Belanda, Singapura, dan Inggris. Diperkirakan bahwa AI berdaulat akan tumbuh seiring dengan pasar infrastruktur AI, dan pengeluaran AI setiap negara akan sebanding dengan PDB mereka.

Memandang ke kuartal pertama tahun fiskal 2027, Nvidia memperkirakan pendapatan sekitar 78 miliar dolar AS, meningkat 2% dibandingkan tahun sebelumnya, jauh melampaui prediksi pasar sebesar 72,78 miliar dolar AS, dan disebut analis sebagai “panduan kinerja yang sangat mengesankan.”

“Performa perusahaan yang kuat namun reaksi harga saham yang tenang adalah hasil dari valuasi yang sudah sepenuhnya memperhitungkan dan titik balik transaksi dana di masa depan,” kata Yu Yiran kepada wartawan. Dalam pasar inferensi, pola kompetisi menjadi lebih terbuka. TPU Google tetap tumbuh pesat karena rasio harga dan kecocokan; strategi pengembangan chip internal dan diversifikasi pembelian dari cloud provider; serta kemajuan dari produsen GPU domestik di berbagai skenario tertentu, semuanya berpotensi mengikis kendali harga dan pangsa pasar Nvidia dalam jangka panjang.

Pelanggan Nvidia juga mulai mengadopsi strategi pasokan yang lebih beragam. Pada 17 Februari, hanya seminggu setelah melakukan pemesanan ke Nvidia, Meta mengumumkan pembelian pesanan kapasitas komputasi hingga 6 gigawatt dari AMD.