Lebih dari satu abad yang lalu, Henry Ford mengubah dunia manufaktur dengan jalur perakitan bergerak. Meskipun ia bukan penemu mobil, Ford memelopori metode produksi massal revolusioner yang membuat kendaraan dapat diakses oleh jutaan orang. Setelah melalui banyak percobaan dan kesalahan, pada tahun 1913, Ford berhasil menerapkan jalur perakitan bergerak di pabrik Highland Park miliknya, memungkinkan pekerjaan dibawa ke pekerja alih-alih pekerja yang harus berpindah mengelilingi kendaraan.
Inovasi ini merevolusi manufaktur dengan memungkinkan produksi massal mobil dalam kecepatan dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Sebelum jalur perakitan Ford, pembuatan mobil melibatkan pengrajin terampil yang merakit produk secara manual dan memakan banyak tenaga kerja. Metode Ford menyederhanakan proses tersebut, memungkinkan pekerja melakukan tugas spesifik secara berulang, sehingga waktu dan biaya produksi berkurang secara signifikan.
Pada tahun 1913, Ford Motor Company mencatat sejarah sebagai yang pertama menggunakan jalur perakitan bergerak untuk produksi mobil. Ini menjadi titik balik besar; waktu produksi satu kendaraan turun drastis dari lebih dari 12 jam menjadi hanya sekitar 90 menit. Penurunan waktu ini membuka peluang bagi keterjangkauan, memungkinkan Model T dijual dengan harga yang dapat dijangkau kelas pekerja.
Saat ini, jenis pabrik baru mulai bermunculan—pabrik yang memproduksi kecerdasan, bukan barang fisik. "Dunia sedang berlomba membangun pabrik AI mutakhir berskala besar," jelas Jensen Huang, salah satu pendiri dan CEO NVIDIA, pada acara NVIDIA GTC 2025 baru-baru ini. "Membangun pabrik AI adalah prestasi rekayasa yang luar biasa, membutuhkan puluhan ribu pekerja dari pemasok, arsitek, kontraktor, dan insinyur untuk membangun, mengirim, dan merakit hampir 5 miliar komponen serta lebih dari 200.000 mil kabel fiber."
Pabrik AI ini menggunakan model fondasi, data pelanggan yang aman, dan alat AI sebagai bahan baku untuk mendukung proses produksi. Melalui layanan inferensi, prototipe, dan penyempurnaan, mereka membentuk model-model canggih yang siap digunakan secara khusus. Saat model-model ini diterapkan di dunia nyata, mereka terus belajar dari data baru, yang kemudian disimpan, disempurnakan, dan dimasukkan kembali ke dalam sistem melalui mekanisme data flywheel. Siklus optimalisasi ini memastikan AI tetap adaptif, efisien, dan selalu berkembang—mendorong kecerdasan perusahaan dalam skala yang belum pernah ada sebelumnya.
Dalam visi ini, GPU berperan sebagai mesin, data menjadi bahan baku, dan hasil akhirnya bukan produk fisik melainkan kekuatan prediktif dalam skala luar biasa. Kapasitas komputasi menjadi aset strategis, dan kemampuan untuk melakukan iterasi model AI dengan cepat menjadi pembeda kompetitif. Evolusi ini memperkenalkan perhitungan baru dalam investasi pusat data, di mana biaya per token inferensi—seberapa efisien sistem menghasilkan output AI yang dapat digunakan—muncul sebagai indikator kinerja utama, menggantikan metrik tradisional seperti PUE atau kepadatan rak sebagai tolok ukur utama performa.
Kecerdasan buatan tidak jauh berbeda dengan inovasi revolusioner Henry Ford. Ini adalah teknologi baru yang akan menghasilkan efisiensi luas sekaligus mengurangi atau bahkan menghilangkan seluruh kategori pekerjaan. Perubahan sebesar itu sulit dibayangkan dan, karenanya, sulit untuk diterima secara mulus dan menguntungkan. Itulah mengapa kita harus "mengamankan masa depan" kehidupan kita sejauh mungkin, sembari tetap fokus pada peluang investasi sekali seumur hidup yang dihasilkan oleh AI.