AI Chip ke China: Kesan Besar pada Logistik Global

Pada 09/12/2025, satu keputusan dasar dari Washington mengubah nada perbualan tentang AI dan rantaian bekalan: Presiden Donald Trump menyatakan beliau akan membenarkan Nvidia menjual cip AI termaju H200 kepada pelanggan tertentu di China—dengan syarat kerajaan A.S. mengambil 25% bahagian hasil jualan.

Ramai orang melihat berita ini sebagai isu geopolitik semata-mata. Saya tak setuju. Bagi pemain logistik dan rantaian bekalan, ini ialah berita tentang kapasiti pengkomputeran—dan kapasiti inilah yang menentukan sama ada projek AI anda sekadar “pilot” atau benar-benar berjalan di lantai gudang, atas jalan raya, dan dalam bilik perancangan.

Dalam siri “AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan”, kita selalu ulang satu perkara: AI bukan sihir; AI ialah matematik + data + kuasa komputasi. Bila cip AI jadi lebih mudah diperoleh (walaupun dengan kawalan), ekosistem AI—termasuk aplikasi logistik—akan bergerak lebih laju. Kesan riaknya bukan setakat China. Ia melimpah ke Asia Tenggara, termasuk Malaysia.

Apa yang sebenarnya berlaku, dan kenapa industri logistik patut peduli

Keputusan ini ringkasnya begini: Nvidia dibenar menjual cip H200 kepada senarai pembeli yang diluluskan di China, dan sebagai balasan kerajaan A.S. mengambil 25% hasil.

Ini penting kerana cip seperti H200 bukan sekadar “komponen IT.” Ia ialah enjin untuk:

• latihan (training) model AI skala besar,
• inferens (inference) masa nyata untuk pengoptimuman laluan,
• penglihatan komputer (computer vision) untuk automasi gudang,
• dan analitik ramalan untuk permintaan serta inventori.

Pada masa yang sama, langkah ini berlaku dalam suasana kawalan eksport yang ketat. Malah, sehari sebelum pengumuman itu, pihak berkuasa A.S. mengumumkan pembongkaran rangkaian penyeludupan berkaitan China yang didakwa mengeksport cip Nvidia H100/H200 secara haram bernilai sekurang-kurangnya AS$160 juta, menggunakan dokumen penghantaran palsu.

Realitinya: bila permintaan kuasa komputasi AI terlalu tinggi, pasaran gelap akan cuba isi lompang. Dasar baharu ini boleh jadi cubaan “mengalihkan” permintaan ke saluran yang boleh diaudit.

Mengapa cip AI adalah “infrastruktur” baharu untuk rantaian bekalan

Jawapan terus: tanpa cip AI yang mencukupi, AI dalam logistik akan tersekat pada skala kecil.

AI logistik moden makan komputasi—bukan sedikit

Aplikasi logistik yang orang benar-benar guna hari ini memerlukan inferens pantas dan stabil:

• Pengoptimuman laluan dinamik: kira semula laluan bila ada kesesakan, banjir, atau perubahan SLA.
• Ramalan permintaan granular: bukan setakat bulanan, tapi harian/mingguan mengikut lokasi.
• Penjadualan gudang & tenaga kerja: slotting, gelombang pengambilan (wave picking), dan pembahagian kerja mengikut beban sebenar.

Kalau komputasi tak cukup, syarikat akan pilih salah satu:

1. kurangkan skop (AI hanya untuk sebahagian SKU/zon), atau
2. kurangkan kekerapan (ramalan mingguan, bukan harian), atau
3. buat keputusan dengan data lama (yang biasanya menyebabkan stok berlebihan atau kehabisan stok).

China ialah makmal skala besar untuk automasi

China ada satu kelebihan: skala operasi e-dagang, penghantaran bandar, dan rangkaian gudang yang besar. Bila cip AI lebih tersedia, China boleh mempercepat:

• automasi sortasi,
• robotik gudang,
• perancangan rangkaian pengedaran,
• dan sistem visibiliti hujung-ke-hujung.

Bila itu berlaku, standard prestasi baru akan terbentuk: penghantaran lebih pantas, kos unit lebih rendah, dan ketepatan inventori lebih tinggi. Dan standard ini biasanya “terimport” ke pasaran lain melalui persaingan harga dan jangkaan pelanggan.

Kesan riak global: kos, masa, dan strategi rantaian bekalan

Jawapan ringkas: lebih banyak cip AI di China berpotensi mempercepat inovasi logistik di sana, yang seterusnya menekan pemain global untuk menaik taraf operasi mereka.

1) Masa kitaran inovasi jadi lebih pendek

Bila compute mudah, pasukan data boleh:

• buat eksperimen lebih banyak,
• latih model lebih kerap,
• uji senario lebih luas (contoh: promosi hujung tahun, gangguan pelabuhan, kekurangan kontena).

Bagi rantaian bekalan, ini bermaksud keputusan yang dulu ambil minggu untuk dioptimumkan boleh jadi harian—atau hampir masa nyata.

2) Prestasi logistik China boleh jadi “penanda aras” baharu

Jika pemain di China mempercepat automasi dan AI, ia memberi kesan kepada:

• harga penghantaran (lebih kompetitif),
• ketepatan ETA (lebih boleh dijangka),
• kualiti pemenuhan (kurang salah hantar/rosak).

Syarikat global yang bergantung pada vendor 3PL atau pembekal komponen dari China akan melihat perubahan pada tahap servis. Itu bagus—tapi juga mencabar. Bila standard naik, pelanggan anda di Malaysia akan mula mengharapkan pengalaman yang sama.

3) Risiko pematuhan dan keselamatan meningkat serentak

Berita penyeludupan cip menunjukkan satu perkara: bila barang bernilai tinggi bergerak, risiko meningkat. Untuk logistik, ini bermaksud:

• kawalan rantaian jagaan (chain of custody) lebih ketat,
• audit dokumentasi eksport/import,
• dan keperluan keselamatan kargo berasaskan data (penjejakan masa nyata, geofencing, alert).

Apa maknanya untuk Malaysia & ASEAN: peluang dan perangkap

Jawapan terus: Malaysia boleh untung jika cepat bina kapasiti AI logistik, tapi akan ketinggalan jika hanya beli teknologi tanpa ubah proses.

Peluang: naik taraf operasi sebelum tekanan pasaran memuncak

Hujung Disember ialah musim bila banyak syarikat menilai semula prestasi Q4 dan menutup bajet 2026. Ini masa sesuai untuk bertanya:

• di mana kos “bocor” (fuel, rework, overtime),
• di mana SLA selalu gagal (last-mile, cut-off gudang),
• dan data mana yang paling kerap tak boleh dipercayai (stok sistem vs stok fizikal).

AI boleh menang besar di sini, tapi hanya jika asas betul.

Perangkap: terlalu fokus pada model, lupa data dan disiplin operasi

Most syarikat sebenarnya gagal bukan sebab AI lemah, tapi sebab:

• data lokasi tak konsisten,
• kod SKU berubah tanpa tadbir urus,
• proses penerimaan barang berbeza ikut syif,
• dan KPI bercanggah antara pengangkutan vs gudang.

Jika China mempercepat AI kerana compute tersedia, kelebihan kompetitif sebenar bukan semata-mata compute—tetapi keupayaan operasi untuk menggunakan AI pada skala besar.

5 tindakan praktikal untuk pasukan logistik yang nak “AI-ready” pada 2026

Jawapan ringkas: mulakan dengan kes guna yang beri pulangan cepat, bina data yang boleh dipercayai, dan jaga pematuhan.

1) Pilih 1–2 kes guna yang jelas metriknya

Contoh yang biasanya cepat nampak hasil:

• pengoptimuman laluan untuk mengurangkan kilometer kosong,
• ramalan permintaan untuk SKU pantas bergerak,
• pengesanan anomali untuk kehilangan/kerosakan kargo.

Pastikan ada metrik sebelum/selepas, contohnya:

• kos per penghantaran,
• ketepatan ETA,
• kadar pick accuracy,
• hari pegangan inventori.

2) Betulkan “data minimum” dulu (bukan semua data)

Saya biasanya cadangkan 4 set data minimum untuk AI logistik:

• data pesanan (order + masa cut-off),
• data inventori (stok, lokasi, lot/batch jika perlu),
• data pengangkutan (stop, jarak, masa, kos),
• data peristiwa (scan, POD, exception).

Bila data ini kemas, barulah model jadi berguna.

3) Wujudkan tadbir urus model dan operasi

AI yang baik perlu disiplin:

• siapa pemilik model,
• bila model dilatih semula,
• apa prosedur bila ramalan “lari jauh”,
• dan siapa boleh override cadangan AI.

Tanpa ini, AI jadi hiasan dashboard.

4) Masukkan pematuhan eksport/sekatan sebagai risiko perniagaan

Berita cip AI dan penyeludupan menekankan bahawa sekatan dan kawalan boleh berubah cepat. Untuk syarikat yang bergantung pada pembekal teknologi luar:

• semak klausa pematuhan dalam kontrak,
• pastikan vendor ada audit trail,
• rancang pelan kesinambungan (contoh: compute alternatif di rantau).

5) Uji pendekatan hibrid: cloud + edge untuk gudang dan last-mile

Untuk operasi logistik, gabungan ini biasanya realistik:

• cloud untuk latihan model dan perancangan,
• edge (di gudang/di depot) untuk inferens pantas walau rangkaian tak stabil.

Ini juga mengurangkan kebergantungan pada satu tempat compute.

Soalan lazim yang saya selalu dengar (dan jawapannya)

“Kalau China dapat cip lebih banyak, adakah syarikat Malaysia akan rugi?”

Tidak semestinya. Yang rugi ialah syarikat yang lambat menaik taraf. Yang untung ialah syarikat yang guna tekanan persaingan sebagai alasan untuk membetulkan proses dan data.

“Adakah AI akan gantikan perancang rantaian bekalan?”

Dalam kebanyakan organisasi, AI menggantikan kerja rutin (mengira, menggabung, membanding), bukan menggantikan judgement manusia. Perancang yang mahir biasanya jadi lebih bernilai bila AI sediakan senario dan amaran awal.

“Patut saya tunggu teknologi matang?”

Tunggu biasanya mahal. Teknologi AI logistik sudah cukup matang untuk kes guna tertentu. Yang belum matang selalunya ialah data dalaman dan disiplin operasi.

Apa yang patut dibuat sekarang

Keputusan A.S. membenarkan jualan cip H200 ke China (dengan potongan hasil) ialah isyarat jelas bahawa AI kini dianggap aset strategik setaraf infrastruktur. Bila compute bergerak, logistik bergerak.

Bagi pembaca siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, saya akan bertegas: 2026 bukan tahun untuk “cuba-cuba AI.” 2026 ialah tahun untuk pilih kes guna yang tepat, kemaskan data, dan jalankan AI pada skala operasi—kalau tidak, pesaing akan buat dulu.

Kalau trend ini berterusan, soalan yang patut kita tanya bukan “bila nak guna AI?”, tetapi: bahagian mana dalam rantaian bekalan anda yang paling mahal kerana keputusan dibuat terlalu lambat?