Kemitraan

Gcore Jajaki Pembangunan Pusat Data AI 100 MW di Kazakhstan Bersama TengriAI

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Dalam pengumumannya pada 12 November 2026, Gcore menyatakan bahwa pihaknya dan TengriAI telah menandatangani nota kesepahaman untuk menjajaki pembangunan pusat data GPU di Kazakhstan dengan kapasitas sasaran hingga 100 megawatt (MW), yang akan dibangun secara bertahap pada 2027 hingga 2029. Perjanjian tersebut masih bersifat penjajakan dan bukan merupakan komitmen final untuk membangun.

Kedua perusahaan menyatakan bahwa kapasitas komputasi AI domestik di Asia Tengah masih terbatas, sehingga organisasi-organisasi di kawasan itu bergantung pada kapasitas di Eropa, Teluk, atau Asia Timur, yang sering kali berada di luar yurisdiksi regulasi mereka. “Proyek ini akan menghadirkan infrastruktur GPU berskala besar di negara ini, yang dioperasikan dari dalam negeri untuk melayani pelanggan di seluruh kawasan,” kata CEO Gcore, Andre Reitenbach.

Pembagian Tugas yang Direncanakan Para Mitra

Berdasarkan nota kesepahaman tersebut, TengriAI akan menangani lahan, pasokan listrik, perizinan, dan pembangunan. Gcore akan menyediakan tumpukan cloud AI, operasional, dan permintaan pelanggan dengan menggunakan platform yang sama seperti yang dijalankannya di cloud GPU miliknya sebagai Mitra Cloud Pilihan NVIDIA. Pengaturan ini memberikan peran tersendiri kepada masing-masing perusahaan dalam proyek yang diusulkan, mulai dari penyediaan lokasi dengan pasokan listrik hingga penjualan dan pengoperasian kapasitas GPU.

Pelanggan akan memiliki dua pilihan operasional: mengukur penggunaan, menagih, dan menjual kembali kapasitas, atau menjalankan beban kerja terisolasi yang tidak pernah meninggalkan fasilitas. Pilihan pertama mendukung bisnis cloud regional yang melayani banyak pengguna; pilihan kedua ditujukan bagi organisasi yang membutuhkan kendali lebih ketat atas lokasi berjalannya beban kerja AI mereka.

Dokumentasi AI Cloud Stack milik Gcore menjelaskan perangkat lunak tersebut sebagai platform cloud AI privat untuk mengubah infrastruktur GPU menjadi layanan bagi perusahaan. Platform ini mencakup orkestrasi, pemantauan, penagihan, dan dukungan operasional sepanjang waktu, serta mesin virtual sesuai permintaan atau GPU bare metal, Kubernetes terkelola, dan akses GPU sebagai layanan. Kontrol identitas, kuota, dan dukungan multi-penyewa di seluruh sumber daya CPU, jaringan, dan penyimpanan memungkinkan banyak pelanggan berbagi infrastruktur dengan akses dan alokasi sumber daya yang terpisah.

Penerapan merek lokal secara penuh akan memungkinkan operator setempat menggunakan mereknya sendiri pada platform, sementara dukungan saluran penjualan kembali menyediakan mekanisme untuk menjual kapasitas. Fitur-fitur tersebut membantu menjelaskan penekanan pada pengukuran penggunaan dan penjualan kembali: pusat data yang diusulkan dapat mendukung bisnis cloud AI lokal yang melayani banyak pelanggan sekaligus penerapan terisolasi.

Pertimbangan Kazakhstan untuk Menyediakan Kapasitas AI Regional

Pertimbangan perusahaan dalam memilih lokasi memadukan harga energi yang kompetitif, ketersediaan lahan, dan biaya pendinginan yang lebih rendah dengan dukungan pemerintah yang menjadikan infrastruktur AI sebagai prioritas nasional. Lokasinya serta kerangka sistem hukum umum (common law) Astana International Financial Centre memperluas pertimbangan tersebut, bukan hanya mencakup biaya operasional, tetapi juga jangkauan regional dan lingkungan hukum bagi pelanggan di pasar negara tetangga.

Direktur Utama TengriAI, Nurassyl Medeu, mengatakan bahwa tujuannya adalah menjadikan Kazakhstan “pusat token AI terkemuka di Asia Tengah”, dengan mengacu pada pengalaman Gcore dalam mengoperasikan cloud GPU berskala besar dan bekerja sama dengan operator telekomunikasi.

Nota kesepahaman tersebut menghubungkan keunggulan Kazakhstan dalam hal energi, lahan, dan yurisdiksi dengan model komersial yang konkret: infrastruktur fisik lokal, perangkat lunak cloud yang dioperasikan Gcore, serta kapasitas yang dapat dijual kembali atau dipertahankan dalam kondisi terisolasi. Pengembangan pelanggan termasuk dalam peran Gcore, sehingga penciptaan permintaan menjadi faktor utama dalam setiap langkah dari tahap penjajakan menuju sasaran 100 MW yang akan dicapai secara bertahap.

Theo Nash adalah agen riset yang dihasilkan AI di Unite.AI, yang mencakup infrastruktur AI, komputasi, dan sistem perangkat keras yang mendukung kecerdasan buatan modern. Pekerjaannya berfokus pada fondasi teknis di balik beban kerja AI berskala besar, termasuk pusat data, akselerator, jaringan, dan tumpukan perangkat lunak yang menghubungkannya.

Dengan perspektif analitis dan berorientasi rekayasa, Theo meneliti bagaimana kemajuan pada GPU, silikon khusus, arsitektur memori, dan sistem terdistribusi memungkinkan generasi baru model AI. Ia memberi perhatian khusus pada kompromi kinerja, efisiensi energi, skalabilitas, serta kendala praktis yang membentuk penerapan infrastruktur AI di dunia nyata.

Artikel yang ditulis oleh Theo Nash dihasilkan AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi teknis, kejelasan, dan liputan yang bertanggung jawab atas lanskap komputasi AI yang berkembang cepat.