AI sebagai Instrumen Kekuasaan dan Kedaulatan Negara

Jawaban singkat: AI adalah teknologi strategis karena siapa yang menguasai chip, komputasi, platform, akses data dan standar dapat memengaruhi pilihan ekonomi dan keamanan negara lain. Kedaulatan AI bukan berarti isolasi teknologi, melainkan kemampuan negara menjaga kontrol, ketahanan dan hak warganya.

Ketika chatbot menjadi persoalan kekuasaan

Sebagian besar percakapan publik mengukur artificial intelligence (AI), atau kecerdasan buatan, dari waktu yang dihemat untuk membuat presentasi, menyusun kode dan merangkum dokumen. Ukuran itu berguna bagi perusahaan, tetapi terlalu sempit bagi negara. Dalam hubungan internasional, AI adalah teknologi serbaguna yang bergantung pada rantai pasok chip, komputasi, energi, data, tenaga ahli, model, platform dan aturan. Negara yang memiliki pengaruh pada beberapa titik tersebut dapat memengaruhi harga, akses, standar dan arah inovasi yang digunakan negara lain.

Argumen pokok tulisan ini bukan bahwa setiap penggunaan AI merupakan instrumen dominasi. Banyak model terbuka dan kerja sama ilmiah menciptakan manfaat lintas batas. Persoalannya ialah bagaimana ketergantungan ekonomi berubah menjadi kerentanan ketika pemasok, negara asal teknologi, ataupun pengendali infrastruktur mengubah aturan akses. Kedaulatan karena itu bukan slogan bahwa semuanya harus diproduksi sendiri; ia merupakan kapasitas mempertahankan fungsi penting dan pilihan kebijakan saat hubungan teknologi berubah.

Kerangka teori: kekuasaan dalam jaringan yang timpang

Henry Farrell dan Abraham L. Newman dalam artikel jurnal International Security (2019) mengembangkan teori weaponized interdependence. Menurut kerangka mereka, jaringan ekonomi global yang tampak saling menguntungkan dapat menjadi sumber daya koersif bila simpul-simpul penting terkonsentrasi. Mereka membahas kemampuan pengendali jaringan untuk memperoleh informasi dan membatasi akses pihak lain. Kerangka tersebut pertama-tama dibangun dari kasus jaringan finansial dan informasi; penerapannya pada AI dalam tulisan ini merupakan inferensi analitis AIGEO, bukan klaim bahwa kedua penulis telah mengukur seluruh pasar AI pada 2026.

AI memperlihatkan rantai ketergantungan berlapis. Pelatihan model bergantung pada chip dan perangkat lunak, lalu pada layanan komputasi, pusat data dan pasokan listrik. Pengoperasian model memerlukan kontrak API, penyimpanan, koneksi lintas negara, mekanisme keamanan dan pembaruan vendor. Di hilir, sistem rekomendasi menentukan informasi yang terlihat, sedangkan alat AI yang dipakai layanan publik dapat memengaruhi keputusan administratif. Tidak semua pelaku menguasai keseluruhan jaringan. Namun kekuasaan atas satu simpul yang sulit diganti dapat berpengaruh jauh melampaui pangsa pasar konsumen.

Bukti kebijakan Amerika Serikat: mengekspor satu tumpukan teknologi

Dokumen America’s AI Action Plan yang dikeluarkan Gedung Putih pada 23 Juli 2025 memuat lebih dari 90 langkah kebijakan dalam tiga pilar: inovasi, pembangunan infrastruktur dan diplomasi serta keamanan internasional. Pemerintah AS secara eksplisit mengaitkan kepemimpinan AI dengan daya saing ekonomi dan keamanan nasional. Yang menarik bukan hanya janji pengembangan model, melainkan gagasan mengekspor satu paket teknologi yang terdiri atas perangkat keras, model, perangkat lunak, aplikasi dan standar. Ini kebijakan yang dapat diperiksa dalam dokumen resmi, bukan interpretasi tentang niat tersembunyi pemerintah.

Executive Order 14320, juga bertanggal 23 Juli 2025, mengarahkan promosi ekspor full-stack American AI technology packages. Bagi negara penerima, satu paket terintegrasi dapat mengurangi kesulitan pengadaan, menjamin kompatibilitas dan mempercepat adopsi. Sebaliknya, paket yang sama dapat menciptakan biaya perpindahan jika sistem dibuat bergantung pada perangkat, model, API, dan persyaratan kontrak yang sulit digantikan. Keduanya harus dihitung, bukan diasumsikan sebagai hasil yang pasti.

Kebijakan ekspor chip juga tidak statis. Bureau of Industry and Security pada Mei 2025 mengeluarkan pernyataan tentang pengendalian akses komputasi maju untuk pelatihan model dalam konteks tertentu yang berkaitan dengan keamanan. Pada 13 Januari 2026, BIS mengubah pendekatan peninjauan lisensi chip tertentu ke Tiongkok menjadi case-by-case dengan syarat keamanan. Contoh perubahan ini penting: negara pengimpor tidak boleh membuat perencanaan pusat data sepuluh tahun dengan asumsi seluruh aturan ekspor hari ini akan tetap berlaku.

Uni Eropa: kekuasaan melalui aturan dan pasar

Uni Eropa memperlihatkan bentuk kekuasaan lain. AI Act berlaku secara bertahap setelah mulai berlaku pada 1 Agustus 2024. Ketentuan tertentu, termasuk larangan praktik AI dan kewajiban literasi, mulai diterapkan pada 2025; aturan general-purpose AI juga memiliki tahapan tersendiri. Pada 2026 kewenangan pengawasan dan sejumlah kewajiban berjalan, sedangkan sebagian aturan sistem risiko tinggi mempunyai tanggal penerapan lebih lanjut. Karena jadwal dapat berubah melalui proses legislasi, artikel ini merujuk halaman resmi Komisi Eropa untuk keadaan pada akhir Oktober 2026.

Tujuan tata kelola Uni Eropa mencakup pelindungan hak, keselamatan, transparansi dan kepastian pasar. Pengaruh eksternalnya muncul ketika perusahaan non-Eropa ingin melayani pasar Eropa: mereka mungkin harus menyesuaikan dokumentasi, proses pengujian dan praktik transparansi. Ini sering disebut regulatory power, yaitu pengaruh melalui aturan akses pasar. Mengatakan bahwa setiap ketentuan Uni Eropa semata instrumen geopolitik juga tidak tepat; terdapat alasan perlindungan konsumen dan hak asasi yang dapat diperiksa secara mandiri.

Tiongkok, model terbuka dan perebutan standar

Tiongkok memperlakukan AI sebagai bidang strategis kebijakan industri, riset, dan tata kelola. Perbandingan kebijakan tidak cukup dengan menghitung jumlah chatbot. Kapasitas manufaktur, pendidikan teknik, penerapan AI dalam industri, kontrol rantai pasok, keahlian penelitian, serta posisi dalam penyusunan standar semuanya relevan. Perbedaan cara negara mengatur platform dan data turut memengaruhi model bisnis perusahaan yang beroperasi lintas batas.

Laporan Stanford AI Index 2026 memberikan konteks yang lebih hati-hati daripada narasi perlombaan satu pemenang. Amerika Serikat mencatat investasi AI swasta jauh lebih besar pada 2025, sedangkan Stanford mencatat kekuatan Tiongkok pada volume publikasi, sitasi, paten dan robot industri. Perbandingan angka investasi swasta tidak otomatis mencakup seluruh belanja negara, terutama dana yang diarahkan pemerintah. Model terbuka juga bisa menyebarkan kapasitas lintas negara meski riset frontier tetap terkonsentrasi. Karena itu, ketergantungan tidak bersifat biner antara memakai model asing dan memiliki semuanya sendiri.

Enam lapisan kedaulatan AI yang perlu dipisahkan

Matriks tersebut adalah pengembangan analitis AIGEO. Ia sengaja tidak memberi skor negara sebab indikator setiap lapisan perlu didefinisikan dan diuji dahulu. Kedaulatan data tidak sama dengan menyimpan seluruh data di satu lokasi fisik. Lokasi server dapat penting untuk yurisdiksi, latensi dan keamanan, tetapi pengendali enkripsi, kontrak, administrasi sistem, ketergantungan layanan dan akses pemulihan sering kali menentukan kontrol operasional yang sesungguhnya.

Bahkan model dengan bobot terbuka tidak otomatis membuat suatu negara berdaulat. Model mungkin memerlukan GPU mahal, komponen tertutup, dataset dengan lisensi terbatas, pembaruan keamanan dari luar, atau evaluasi yang tidak mencakup bahasa minoritas. Sebaliknya, layanan lintas negara tidak selalu menghapus kedaulatan bila kontrak, audit, cadangan, interoperabilitas, dan hak pengendalian diperkuat.

Apa yang terukur dari distribusi kekuatan AI?

Stanford AI Index 2026 mencatat investasi AI swasta AS sebesar sekitar US$285,9 miliar pada 2025, dibanding sekitar US$12,4 miliar di Tiongkok dalam kategori yang sama. Rasio sederhana = 285,9 ÷ 12,4 = sekitar 23,1 kali. Ini penghitungan ulang AIGEO dari angka Stanford, bukan rasio kemampuan militer, kecerdasan model, atau belanja nasional total. Laporan tersebut sendiri memperingatkan bahwa dana panduan pemerintah di Tiongkok dapat membuat perbandingan investasi swasta kurang menangkap keseluruhan pembiayaan.

Laporan yang sama menyebut AS menjadi lokasi ribuan pusat data AI, sementara ketergantungan manufaktur chip canggih pada fab tertentu menghadirkan konsentrasi lain. Infrastruktur bukan hanya jumlah bangunan: kapasitas listrik aktual, ketersediaan akselerator, biaya jaringan, utilitas, dan kemampuan operator perlu diukur. Klaim bahwa satu negara memiliki jumlah pusat data terbanyak tidak boleh ditafsirkan sebagai kepemilikan atas semua rantai pasok.

Kesimpulan yang dapat dipertahankan ialah konsentrasi ekonomi dan infrastruktur memperbesar pentingnya pilihan kebijakan, bukan bahwa satu pihak telah memastikan dominasi permanen. Kecepatan inovasi, perubahan aturan ekspor, model terbuka dan investasi negara lain dapat mengubah distribusi kapabilitas.

Indonesia: antara produktivitas dan otonomi keputusan

Indonesia mempunyai Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial 2020–2045 dan sedang menyiapkan instrumen lebih operasional. Pada 6 Mei 2026, JDIH Komdigi menyatakan pembahasan lintas kementerian mengenai rancangan Perpres Etika AI dan Peta Jalan AI Nasional 2026–2029 sudah dirampungkan untuk diajukan pada tahapan berikutnya. Pernyataan Komdigi 6 Oktober 2026 masih membahas harmonisasi dan pendekatan pedoman sektoral untuk kesehatan, pendidikan dan layanan keuangan. Rancangan, keputusan politik untuk menyusun aturan, dan aturan yang telah diundangkan harus selalu dibedakan.

Dari perspektif kedaulatan, pertanyaan paling relevan bukan hanya berapa instansi memakai chatbot. Pertama, apakah layanan negara boleh berhenti jika vendor asing mengubah harga atau menolak akses? Kedua, apakah data sensitif milik warga bisa digunakan untuk pelatihan atau analitik sekunder tanpa dasar yang sah? Ketiga, dapatkah keputusan otomatis dijelaskan dan digugat? Keempat, apakah sistem memberi manfaat untuk daerah dan bahasa yang jarang terwakili? Kelima, apakah anggaran pemerintah membiayai kemampuan lokal atau terutama biaya langganan yang berulang?

Dalam konteks itu, kebijakan komputasi nasional, pengadaan, riset bahasa Indonesia dan bahasa daerah, integrasi data pemerintah, serta kompetisi penyedia harus dipandang sebagai satu kesatuan. Kepemilikan perangkat fisik saja tidak cukup bila tenaga yang mengoperasikan sistem, firmware, hak lisensi, dan kapasitas pengembangan model masih terkunci. Sebaliknya, kolaborasi dengan vendor asing tetap bisa bermanfaat bila memperkuat kompetensi, mentransfer pengetahuan secara terukur, dan menyediakan jalan keluar yang benar-benar dapat dijalankan.

Simulasi AIGEO: berapa ongkos ketergantungan?

Misalkan sistem AI milik lembaga publik menangani 10 juta permintaan per bulan. Dalam skenario awal, biaya komputasi dan lisensi rata-rata Rp120 per permintaan; biaya bulanannya 10.000.000 × Rp120 = Rp1,2 miliar. Jika vendor menaikkan harga 35% tanpa perubahan volume, biaya naik menjadi Rp1,62 miliar per bulan. Tambahan beban tahunan = 12 × (Rp1,62 miliar − Rp1,2 miliar) = Rp5,04 miliar. Semua input ini merupakan simulasi hipotetis, bukan harga API aktual ataupun proyeksi anggaran pemerintah.

Alternatifnya, lembaga dapat menyiapkan kontrak dua penyedia, model cadangan yang dijalankan secara lokal untuk fungsi minimum, dan pengujian pemindahan berkala. Bayangkan biaya kesiapsiagaan dan interoperabilitas Rp2 miliar per tahun serta peluang kenaikan tarif tersebut dapat dibatasi setengahnya. Dalam skenario sederhana, penghematan tarif = 50% × Rp5,04 miliar = Rp2,52 miliar; dikurangi biaya kesiapsiagaan Rp2 miliar menghasilkan manfaat bersih ilustratif Rp520 juta. Tetapi hasil ini tidak memasukkan perbedaan kualitas model, downtime, biaya migrasi dan biaya keamanan. Bahkan kontrak multi-vendor dapat lebih mahal bila pengelolaannya buruk.

Rumus penilaian yang lebih berguna: biaya ketergantungan yang diperkirakan = probabilitas gangguan × dampak gangguan + eksposur kenaikan harga + biaya keluar. Setiap variabel harus dinyatakan dalam satuan dan horizon sama. Ketika probabilitas belum dapat dipercaya, tampilkan beberapa skenario alih-alih mengarang satu angka risiko.

Diplomasi standar: alternatif terhadap blok teknologi

Perserikatan Bangsa-Bangsa mengadopsi Global Digital Compact pada September 2024 sebagai bagian dari Pact for the Future. Dokumen tersebut menekankan tata kelola AI yang inklusif, perwakilan negara berkembang, hak asasi, serta koordinasi kerangka yang sedang dibangun. Laporan badan penasihat PBB Governing AI for Humanity (2024) mengusulkan mekanisme internasional yang lebih luas untuk penilaian risiko, pengetahuan ilmiah dan kesempatan negara-negara dengan kapasitas terbatas.

Pendekatan multilateral berupaya mengurangi dilema antara menerima satu ekosistem teknologi dan mengisolasi diri. Namun sebuah forum internasional tidak dengan sendirinya menjamin pengadaan chip, pasokan listrik, atau perlindungan data. Negara masih perlu negosiasi teknis tentang akses pengetahuan, uji keselamatan, kompatibilitas regulasi dan pendanaan kapasitas. Strategi yang masuk akal dapat menggabungkan keterbukaan perdagangan, diversifikasi pemasok, penguatan institusi nasional dan perlindungan hak individu.

Buku dan penelitian untuk membaca politik AI

Henry Farrell dan Abraham L. Newman, Underground Empire (2023). Buku ini memperluas perhatian pada infrastruktur tersembunyi yang menopang globalisasi dan bagaimana titik kendali dapat dipakai dalam persaingan negara. Cocok dibaca bersama artikel jurnal mereka tahun 2019 agar pembaca membedakan argumen teoretis dari penerapan spesifik AI yang terus berubah.

Shoshana Zuboff, The Age of Surveillance Capitalism (2019). Buku ini mengkritik praktik pengambilan data perilaku dan kekuasaan prediktif perusahaan digital. Berguna untuk menguji hubungan antara model bisnis, pengumpulan data dan otonomi warga. Teori Zuboff merupakan interpretasi akademik yang diperdebatkan, bukan statistik langsung tentang semua penyedia AI.

Kate Crawford, Atlas of AI (2021). Crawford mengajak pembaca melihat AI sebagai sistem material dan politik—bergantung pada mineral, tenaga kerja, energi, infrastruktur dan klasifikasi sosial—bukan perangkat lunak tanpa tubuh. Lensa ini memperluas analisis dari kualitas model ke biaya yang ditanggung masyarakat dan lingkungan.

Nick Couldry dan Ulises A. Mejias, The Costs of Connection (2019). Keduanya mengembangkan gagasan data colonialism untuk membaca ekstraksi data dan hubungan kekuasaan. Analogi kolonialisme di sini adalah kerangka konseptual penulis, sehingga penerapannya ke kontrak cloud tertentu harus diuji dengan bukti, bukan dipakai sebagai tuduhan otomatis.

Matriks keputusan: bagaimana menguji kebijakan kedaulatan

Matriks ini dapat diterapkan ke kementerian, BUMN, kampus atau bisnis. Keberadaan dokumen saja bukan bukti kepatuhan; pengujian perlu melibatkan audit teknis, orang yang bertanggung jawab, bukti pelaksanaan dan evaluasi dampak. Kebijakan perlu menyeimbangkan efisiensi dengan daya pulih, kompetisi, privasi dan hak warga.

Kesimpulan: berdaulat berarti mempunyai pilihan

AI telah menjadi bidang kebijakan luar negeri karena kapabilitasnya berada di persimpangan pasar, pertahanan, ilmu pengetahuan dan arus informasi. Dokumen AS membuktikan adanya strategi ekspor seluruh tumpukan teknologi; kebijakan Uni Eropa memperlihatkan pengaruh regulasi melalui pasar; sementara agenda PBB menunjukkan upaya memperluas partisipasi dalam tata kelola. Tetapi tidak ada satu pun instrumen yang membuktikan bahwa satu negara mengendalikan seluruh masa depan AI.

Untuk Indonesia, agenda yang dapat diperiksa bukan memproduksi semua chip atau menutup akses terhadap model asing. Kedaulatan yang operasional berarti menjaga pilihan: diversifikasi pemasok, kontrol data yang sah, kemampuan teknis domestik, pemulihan layanan, transparansi pengadaan, serta mekanisme akuntabilitas bagi warga. Produktivitas adalah salah satu manfaat AI; kekuasaan dan kedaulatan menentukan siapa yang dapat menikmati manfaat itu ketika kondisi politik dan ekonomi berubah.

Sumber primer, jurnal, dan bacaan lanjutan

• Farrell & Newman, “Weaponized Interdependence,” International Security 44(1), 2019.
• The White House, America’s AI Action Plan, 23 Juli 2025.
• Executive Order 14320, ekspor tumpukan teknologi AI AS, Juli 2025.
• BIS, kontrol komputasi maju, 13 Mei 2025.
• BIS, perubahan kebijakan lisensi chip, 13 Januari 2026.
• Komisi Eropa, AI Act dan tahapan penerapan.
• Stanford HAI, AI Index 2026.
• PBB, Global Digital Compact, 2024.
• PBB, Governing AI for Humanity, 2024.
• Komdigi, tahapan RPerpres AI, 6 Mei 2026.
• Komdigi, pedoman AI sektoral, 6 Oktober 2026.

Artikel AIGEO terkait: peta jalan AI di sebelas negara ASEAN, kompetisi AS–Tiongkok di Timur Tengah, dan aturan lokasi data dan cloud di Indonesia.