NVIDIA H100 vs H200 vs B200, Begini Perbedaan GPU untuk AI Data Center

Konsumsi daya maksimumnya mencapai 750 watt. AMD juga menyediakan platform dengan delapan MI300X yang menghasilkan total 1,5 TB memori HBM3.

Harga MI300X sangat bergantung pada OEM dan konfigurasi server sehingga tidak terdapat satu harga ritel global yang berlaku untuk semua pembeli.

Mengapa GPU AI Bisa Sangat Mahal?

Harga tinggi tersebut bukan semata-mata karena ukuran GPU Komponen penting seperti HBM berkecepatan tinggi, interkoneksi antargPU, sistem pendingin, packaging chip canggih, serta kebutuhan validasi untuk penggunaan data center ikut meningkatkan biaya.

Selain itu, pelatihan model AI modern membutuhkan ribuan GPU yang bekerja secara bersamaan Semakin besar model yang dilatih, semakin besar pula kebutuhan terhadap memori, bandwidth, jaringan antargPU, dan kapasitas pusat data.

Dengan meningkatnya investasi AI, GPU enterprise kini menjadi bagian penting dari pembangunan infrastruktur komputasi.

Akibatnya, harga perangkat tidak hanya dipengaruhi kemampuan teknis, tetapi juga keseimbangan antara pasokan GPU dan kebutuhan perusahaan AI serta penyedia cloud.

Bagi perusahaan yang tidak membutuhkan GPU sepanjang waktu, penyewaan melalui cloud menjadi alternatif.

Biaya sewa H100 pada 2026 berada dalam rentang yang cukup lebar tergantung penyedia dan jenis layanan, sehingga perusahaan dapat menghindari investasi awal ratusan juta rupiah untuk satu GPU.

Pada akhirnya, NVIDIA H100, H200, B200, dan AMD MI300X menunjukkan bahwa persaingan AI saat ini bukan hanya soal model dan software. Infrastruktur hardware menjadi faktor penting, dengan GPU enterprise sebagai salah satu investasi terbesar untuk membangun sistem AI berskala besar.

Sumber: