Menilik Dampak Megaproyek AI Factory 1 GW di Batang

JAKARTA, TRENASIA.ID – Indonesia bersiap membangun salah satu infrastruktur kecerdasan buatan (AI) terbesar di Asia Tenggara melalui Zankore by Indosat, platform AI yang dikembangkan bersama Indosat Ooredoo Hutchison, Ooredoo Group, Nokia, dan NVIDIA.

Zankore menargetkan kapasitas NVIDIA DSX AI Factory hingga 1 gigawatt (GW). Tahap awal sekitar 200 megawatt (MW) ditargetkan tersedia pada paruh pertama 2027 dan selanjutnya dikembangkan secara bertahap. Pemerintah menyebut proyek ini berpotensi memperkuat posisi Indonesia sebagai pusat AI regional.

Rencana pembangunan tahap awal berada di Batang, Jawa Tengah, dan dikaitkan dengan pengembangan ekosistem digital serta kawasan industri di wilayah tersebut. Namun, di balik ambisi menjadi hub AI Asia Tenggara, proyek ini juga membawa konsekuensi besar terhadap kebutuhan modal, listrik, air, dan sumber daya manusia.

Berapa Investasi AI Factory 1 GW?

Skala investasi menjadi salah satu perhatian utama. Kementerian Komunikasi dan Digital menyebut sejumlah kajian internasional memperkirakan kebutuhan pembangunan AI Factory secara end-to-end mencapai sekitar US$50 juta per MW kapasitas komputasi AI.

Jika angka tersebut dikalikan dengan target 1.000 MW, kebutuhan investasi teoritis mencapai sekitar US$50 miliar. Dengan asumsi kurs rupiah sekitar Rp16.000-Rp17.900 per dolar AS, nilainya berada di kisaran Rp800 triliun hingga Rp895 triliun.

Namun, angka tersebut merupakan estimasi kebutuhan investasi berdasarkan biaya per MW, bukan nilai investasi yang secara resmi telah diumumkan Zankore.

Struktur kepemilikan yang diketahui saat ini juga belum menunjukkan pembagian 51% secara rinci. Ooredoo Group tercatat sebagai pemegang saham pendiri sekaligus investor utama dengan kepemilikan 49% dan komitmen sekitar US$800 juta. Porsi masing-masing Indosat, NVIDIA, dan Nokia belum diumumkan secara terbuka.

Selain modal ekuitas, Zankore pada September 2026 mengamankan fasilitas pinjaman senior hingga US$3,1 miliar untuk mendukung pengadaan dan penerapan infrastruktur GPU NVIDIA.

AI Factory berbeda dari pusat data konvensional. Infrastruktur ini dirancang untuk mengintegrasikan GPU, jaringan, penyimpanan, daya, pendinginan, software AI, cloud, serta pengelolaan beban kerja dalam satu ekosistem.

Zankore menggunakan arsitektur NVIDIA DSX dan akan memanfaatkan GPU NVIDIA GB300 NVL72 untuk kapasitas awal. Teknologi NVIDIA DSX MaxLPS juga dirancang mengoptimalkan penggunaan daya GPU dan memungkinkan kapasitas komputasi hingga 40% lebih besar dalam anggaran daya yang sama.

Platform tersebut ditujukan untuk melayani perusahaan, startup, pengembang, institusi, pemerintah, hingga pengguna di Asia Tenggara.

Zankore juga akan menjadi bagian dari pengembangan dan hosting Sahabat-AI, model bahasa besar atau large language model (LLM) open-source Indonesia dengan 70 miliar parameter. Model ini dirancang mendukung Bahasa Indonesia serta sejumlah bahasa daerah, termasuk Jawa, Sunda, Bali, dan Batak.

Pasokan Listrik dan Air

Semakin besar kapasitas AI, semakin besar pula kebutuhan energinya. Pusat data berbasis GPU membutuhkan listrik dalam jumlah besar dan harus beroperasi dengan pasokan yang stabil sepanjang waktu.

Data yang dikutip dalam kajian mengenai dampak lingkungan pusat data di Indonesia menunjukkan konsumsi listrik sektor pusat data diproyeksikan meningkat hampir empat kali lipat, dari sekitar 6,7 TWh pada 2024 menjadi 26 TWh pada 2030.

Artinya, ekspansi AI Factory tidak hanya membutuhkan GPU dan jaringan internet, tetapi juga kesiapan pembangkit, transmisi, gardu, serta sistem kelistrikan cadangan.

Karena bauran listrik Indonesia masih memiliki porsi besar pembangkit fosil, pertumbuhan kebutuhan listrik pusat data juga berpotensi meningkatkan emisi apabila tidak diimbangi penambahan energi terbarukan.

Selain listrik, sistem pendinginan menjadi tantangan penting. GPU dengan kepadatan komputasi tinggi menghasilkan panas besar sehingga membutuhkan sistem pendingin yang mampu menjaga peralatan tetap beroperasi secara optimal.

Pada skala pusat data, kebutuhan air dapat menjadi signifikan, khususnya pada sistem pendinginan berbasis evaporasi. Karena itu, pembangunan fasilitas AI berkapasitas besar perlu mempertimbangkan ketersediaan air, sumber air yang digunakan, teknologi pendinginan, serta dampaknya terhadap kebutuhan masyarakat dan industri di sekitar lokasi.

Persoalan ini menjadi semakin penting ketika kapasitas fasilitas berkembang dari ratusan MW menuju skala gigawatt.

Di sisi ekonomi, AI Factory dapat menciptakan kebutuhan tenaga kerja baru di bidang konstruksi, kelistrikan, jaringan, pusat data, GPU, cloud computing, semikonduktor, hingga pengembangan AI.

Pemerintah bersama perusahaan teknologi juga mendorong peningkatan kapasitas talenta digital dan engineering Indonesia. Tantangannya adalah memastikan manfaat tersebut tidak berhenti pada pekerjaan konstruksi atau operasional dasar.

Transfer pengetahuan menjadi penting agar tenaga kerja lokal dapat masuk ke bidang engineering, riset, pengembangan software, AI, dan pengelolaan infrastruktur berteknologi tinggi.

Keberhasilan proyek ini pada akhirnya akan bergantung pada lebih dari sekadar jumlah GPU. Ketersediaan listrik, energi rendah karbon, air, jaringan, pembiayaan, regulasi, keamanan data, serta kualitas sumber daya manusia akan menjadi faktor penting dalam menentukan seberapa besar manfaat ekonomi yang dapat dihasilkan dari AI Factory di Indonesia.