Foxconn dan Schneider Electric sepakat mempercepat pengembangan arsitektur data center AI generasi berikutnya melalui kolaborasi strategis yang menautkan kemampuan manufaktur global dan keahlian pengelolaan energi. Keduanya menyiapkan cetak biru yang dirancang agar mudah direplikasi di berbagai wilayah, dengan fokus pada efisiensi sejak tahap awal perancangan.
Kerja sama ini menempatkan kebutuhan daya, pendinginan, dan sistem digital sebagai satu kesatuan dalam pembangunan fasilitas komputasi AI. Pendekatan tersebut ditujukan untuk menjawab lonjakan permintaan AI sekaligus membantu industri membangun infrastruktur yang lebih cepat, lebih tangguh, dan lebih hemat energi.
Fokus pada efisiensi sejak awal desain
Foxconn membawa pengalaman besar dalam perakitan komputer canggih dan sistem AI. Schneider Electric menambahkan kompetensi di bidang kelistrikan, distribusi daya, dan pendinginan untuk data center.
Gabungan dua kemampuan itu diarahkan untuk menciptakan fasilitas AI yang tidak hanya kuat secara performa, tetapi juga siap diperbesar kapasitasnya. Model ini dinilai penting karena skala komputasi AI terus meningkat dan menuntut dukungan energi yang stabil.
Business VP Data Center Schneider Electric Indonesia, Ellya Cen, menyebut ketersediaan pasokan daya andal kini menjadi penentu utama keberlangsungan operasi teknologi komputasi awan modern. Ia juga menegaskan bahwa kenaikan skala komputasi membutuhkan sistem yang saling terhubung dengan dukungan kecerdasan energi agar operasional tetap bertanggung jawab dan berkelanjutan.
“Permintaan terhadap AI terus meningkat, dan seiring dengan berkembangnya skala komputasi, energi di baliknya menjadi faktor pendukung yang sangat fundamental,” ujar Ellya, Jumat (19/6/2026).
Desain modular untuk mempercepat pembangunan
Dalam kolaborasi ini, Foxconn dan Schneider Electric akan mengeksplorasi terobosan teknologi baru secara berkala. Area pengembangannya mencakup optimalisasi energi tertutup atau closed-loop energy optimisation, sistem modular siap pakai untuk kelistrikan dan pendinginan, serta kerangka desain yang terstandarisasi secara global.
Pendekatan modular itu diharapkan memudahkan pelaku industri membangun AI factory berperforma tinggi tanpa harus memulai dari desain yang berbeda-beda di tiap lokasi. Standarisasi ini juga ditujukan untuk mempercepat proses implementasi di berbagai kawasan dunia.
Kerja sama tersebut muncul di tengah tantangan umum yang sering menghambat ekspansi AI skala besar, terutama keterbatasan daya dan lamanya pembangunan infrastruktur fisik. Dengan desain yang lebih terintegrasi, hambatan itu diharapkan bisa ditekan sejak awal.
Respons terhadap kebutuhan pasar AI yang terus naik
Ellya menjelaskan bahwa integrasi kelistrikan, sistem pendinginan, dan kapabilitas digital di pusat data AI dapat menjadi solusi nyata bagi industri. Menurutnya, pelaku usaha membutuhkan kepastian operasional yang matang agar investasi teknologi digital dapat berjalan optimal di berbagai wilayah operasional.
Dari sisi Foxconn, Chairman Young Liu menilai perkembangan teknologi saat ini menuntut model baru dalam merancang dan membangun fasilitas pendukung teknologi canggih. Ia menekankan bahwa kolaborasi lintas sektor dapat membuka akses lebih luas bagi pelanggan korporasi untuk memperbesar kapasitas digital mereka.
“Dengan menggabungkan keunggulan Foxconn dalam sistem AI dan manufaktur global dengan keahlian mendalam Schneider Electric di bidang energi dan kelistrikan, kami membuka jalan bagi pelanggan untuk menerapkan kapasitas AI dalam skala besar secara lebih cepat, cerdas, dan berkelanjutan,” kata Young Liu.
Arah baru infrastruktur AI global
Infrastruktur AI yang dikembangkan lewat kolaborasi ini tidak lagi diposisikan sebagai sekadar perangkat keras, melainkan sebagai sistem yang efisien sejak tahap desain. Pendekatan tersebut membuat data center AI lebih siap menghadapi pertumbuhan kebutuhan komputasi di masa depan.
Schneider Electric dan Foxconn juga menargetkan alat-alat infrastruktur ini mulai diproduksi massal pada akhir tahun ini. Jika berjalan sesuai rencana, cetak biru yang mereka susun berpotensi menjadi acuan bagi pembangunan fasilitas AI berperforma tinggi di banyak negara.
