1. Compute Bukan Lagi Sekadar Infrastruktur Teknologi

Untuk memahami persoalan tersebut, terlebih dahulu perlu dibedakan antara GPU dan compute. GPU adalah barang berwujud. Ia mempunyai bentuk fisik, dapat dimiliki, dipindahkan, dijual, diimpor, atau diekspor. Sementara compute merupakan kemampuan komputasi yang dihasilkan oleh perangkat keras, perangkat lunak, jaringan, dan sistem pendukung yang bekerja secara bersama-sama. Dengan kata lain, GPU adalah salah satu sarana untuk menghasilkan compute. Perbedaan tersebut menjadi sangat penting secara hukum. Seseorang dapat membeli GPU tanpa langsung memperoleh akses terhadap seluruh kapasitas komputasinya. Sebaliknya, seseorang dapat memperoleh kapasitas komputasi tanpa pernah memiliki GPU secara langsung. Model cloud computing memperlihatkan hal tersebut dengan jelas: pengguna tidak perlu membeli server, ia cukup membayar akses terhadap sumber daya komputasi yang disediakan oleh pihak lain.

Dalam konteks AI, pola tersebut menjadi semakin signifikan karena biaya pembelian dan pengoperasian GPU berperforma tinggi sangat besar. Perusahaan rintisan, perusahaan teknologi, universitas, maupun peneliti dapat memilih untuk menyewa kapasitas komputasi daripada membangun sendiri seluruh infrastrukturnya. Karena itu, nilai strategis tidak selalu lagi melekat pada benda fisiknya; nilai strategis dapat melekat pada kemampuan yang dapat diberikan oleh benda tersebut. Analoginya dapat dilihat dari listrik: pembangkit listrik merupakan infrastruktur fisik, namun konsumen pada dasarnya tidak membeli pembangkit listrik, melainkan akses terhadap energi yang dihasilkan. Compute mempunyai karakteristik yang mulai menyerupai hal tersebut. GPU, server, jaringan, data center, sistem pendingin, perangkat penyimpanan, dan perangkat lunak menghasilkan suatu kapasitas komputasi yang kemudian dapat dikonsumsi sebagai layanan. Hal inilah yang membuat pembahasan mengenai AI compute sebagai infrastruktur strategis menjadi berbeda dari pembahasan mengenai GPU sebagai barang perdagangan biasa. Jika negara hanya mengawasi perpindahan GPU secara fisik, maka terdapat kemungkinan bahwa akses terhadap kapasitas komputasi dalam jumlah besar tetap dapat diberikan kepada pihak asing tanpa adanya perpindahan hardware.

2. Ketika GPU Berada di Indonesia tetapi Penggunanya Berada di Luar Negeri

Bayangkan sebuah skenario sederhana: sebuah perusahaan Indonesia mengoperasikan data center yang memiliki 5.000 GPU, seluruhnya berada di Indonesia. Kemudian sebuah perusahaan asing menyewa 1.000 GPU tersebut untuk melatih model AI. Perusahaan asing tidak membawa satu pun GPU keluar dari Indonesia; mereka hanya mendapatkan akses melalui jaringan. Dari sudut pandang kepemilikan barang, tidak terjadi perpindahan GPU, tetapi dari sudut pandang layanan, perusahaan Indonesia memberikan kapasitas komputasi kepada pengguna yang berada di luar negeri. Dalam kondisi seperti ini, menyebut transaksi tersebut sebagai "ekspor GPU" akan terlalu sederhana. UU Perdagangan sendiri membedakan antara perdagangan barang dan perdagangan jasa, dan bahkan dalam perdagangan jasa lintas batas dikenal mekanisme cross-border supply.

Karena itu, secara hukum perlu dibedakan setidaknya tiga keadaan. Pertama, GPU diekspor secara fisik: dalam kondisi ini, rezim ekspor barang dan segala ketentuan larangan atau pembatasannya dapat berlaku apabila GPU tersebut memang termasuk barang yang dibatasi atau dilarang berdasarkan peraturan yang berlaku. Kedua, GPU tetap berada di Indonesia tetapi kapasitasnya disewakan kepada pihak luar negeri: dalam kondisi ini, isu utamanya lebih dekat kepada perdagangan jasa atau layanan digital lintas batas. Ketiga, GPU dimiliki pihak asing tetapi ditempatkan di Indonesia dan dioperasikan melalui data center lokal: kondisi ini lebih kompleks karena menyangkut kepemilikan aset, investasi, pengoperasian pusat data, layanan komputasi, serta penggunaan oleh pihak akhir. Dengan demikian, lokasi fisik GPU hanya merupakan salah satu faktor; pertanyaan yang lebih penting adalah siapa yang mengendalikan compute, siapa yang memperoleh manfaatnya, siapa pengguna akhirnya, dan untuk tujuan apa kapasitas tersebut digunakan.

3. Apakah GPU dan AI Compute Dapat Dipandang sebagai Barang Strategis?

Di bagian ini perlu ada kehati-hatian. Tidak tepat jika dikatakan bahwa seluruh GPU yang berada di Indonesia saat ini secara otomatis merupakan barang strategis menurut hukum Indonesia. Belum ada dasar hukum umum yang dapat digunakan untuk menyimpulkan bahwa setiap GPU, setiap server AI, atau setiap kapasitas compute secara otomatis masuk dalam kategori barang strategis yang penggunaannya harus mendapat persetujuan pemerintah. Konsep barang strategis juga tidak boleh dicampuradukkan dengan konsep "barang penting". Dalam UU Perdagangan, barang penting mempunyai pengertian tersendiri dan berkaitan dengan barang strategis yang berperan penting dalam menentukan kelancaran pembangunan nasional, namun pengertian tersebut tidak otomatis menjadikan setiap teknologi yang bernilai ekonomi tinggi sebagai barang strategis yang penguasaannya dibatasi.

Demikian pula, istilah dual-use goods tidak berarti semua teknologi canggih adalah barang dwiguna yang secara otomatis harus dikenai kontrol ekspor. Barang dwiguna pada dasarnya berkaitan dengan barang, perangkat lunak, atau teknologi yang dapat digunakan untuk kepentingan sipil maupun kepentingan tertentu yang sensitif, termasuk kepentingan militer atau proliferasi. Karena itu, klasifikasi harus dilakukan berdasarkan karakteristik dan tujuan pengaturan yang jelas. Namun persoalannya adalah teknologi AI membuat garis tersebut semakin sulit. GPU kelas tinggi dapat digunakan untuk penelitian ilmiah, pengembangan obat, simulasi, desain industri, robotika, pengembangan model bahasa, hingga berbagai aplikasi komersial. Pada saat yang sama, kapasitas komputasi dalam skala besar juga dapat digunakan untuk aktivitas yang memiliki implikasi keamanan. Artinya, nilai strategis tidak selalu muncul dari benda itu sendiri, tetapi dapat muncul dari kombinasi antara kemampuan teknis, skala penggunaan, pengguna akhir, dan tujuan penggunaannya. Inilah yang membuat konsep AI compute relevan untuk dibahas dalam konteks STM, bukan karena Indonesia saat ini telah menetapkan semua GPU sebagai barang strategis, melainkan karena perkembangan teknologi menunjukkan bahwa kerangka pengawasan yang hanya melihat barang secara fisik dapat menghadapi keterbatasan.

4. Strategic Trade Management dan Celah Pengaturan Compute

STM pada dasarnya berkaitan dengan kemampuan negara untuk mengidentifikasi, mengendalikan, dan mengawasi perdagangan barang atau teknologi yang mempunyai risiko strategis. Indonesia sendiri sedang berada dalam tahap pengembangan sistem tersebut. Pada Mei 2026, BAPETEN menyatakan bahwa pembahasan STM mencakup identifikasi barang strategis yang dikategorikan sebagai dual-use goods. Pada Juni 2026, pemerintah juga membahas mekanisme registrasi, sertifikasi, identifikasi HS Code, serta integrasi pengawasan dengan DJBC dan LNSW. Artinya, STM bukan lagi sekadar wacana. Namun persoalan berikutnya adalah cakupan. Sistem perdagangan internasional pada umumnya dibangun dengan asumsi bahwa barang dapat diidentifikasi melalui klasifikasi tertentu, termasuk HS Code. Masalahnya, kapasitas komputasi tidak selalu "diekspor" sebagai barang.

Ketika perusahaan Indonesia memberikan akses GPU melalui API, dashboard cloud, remote access, atau layanan komputasi, tidak ada GPU yang harus melewati pemeriksaan fisik di pelabuhan; yang bergerak adalah data dan instruksi, sedangkan hardware tetap berada di Indonesia. Jika suatu saat Indonesia ingin mengawasi compute yang dianggap sensitif, maka pengawasan berbasis HS Code saja tidak cukup. Negara perlu menjawab pertanyaan yang berbeda: Apakah akses terhadap kapasitas komputasi tertentu dapat dianggap sebagai bentuk penyediaan teknologi? Apakah penyewaan GPU dalam jumlah tertentu kepada pihak asing perlu dicatat? Apakah pengguna akhir harus diketahui? Apakah penyedia layanan harus melakukan pemeriksaan terhadap pihak yang menyewa compute? Dan pada titik tertentu, apakah akses tersebut dapat dibatasi apabila pengguna akhir mempunyai hubungan dengan kegiatan yang masuk kategori risiko tinggi? Persoalan inilah yang membuat AI compute menarik dalam perkembangan STM Indonesia.

5. Siapa yang Seharusnya Diawasi?

Jika pengaturan compute suatu saat benar-benar dibentuk, pertanyaan berikutnya adalah siapa yang harus menjadi subjek pengawasan. Tidak cukup hanya menunjuk pemilik GPU. Pemilik hardware merupakan pihak pertama yang paling mudah diidentifikasi — ia mengetahui berapa banyak GPU yang dimiliki, di mana perangkat tersebut ditempatkan, dan bagaimana kapasitasnya digunakan. Namun pemilik hardware belum tentu mengetahui seluruh tujuan penggunaan compute; dalam model cloud, pemilik server dapat saja tidak berhubungan langsung dengan pengguna akhir. Operator data center juga mempunyai posisi penting: mereka mengetahui lokasi fisik hardware, sistem jaringan, kapasitas listrik, konfigurasi fasilitas, dan pihak yang mengoperasikan perangkat. Namun operator data center juga belum tentu merupakan pihak yang menjual compute; bisa saja mereka hanya menyediakan fasilitas colocation.

Penyedia GPU-as-a-Service atau cloud adalah pihak yang paling dekat dengan aktivitas penggunaan compute. Penyedia layanan biasanya mempunyai hubungan kontraktual langsung dengan pelanggan. Karena itu, apabila suatu hari dilakukan pengawasan berbasis risiko, penyedia layanan compute kemungkinan mempunyai posisi strategis untuk melakukan customer due diligence, verifikasi identitas, pencatatan penggunaan, serta pemeriksaan terhadap aktivitas yang dianggap berisiko. Customer merupakan pihak yang secara langsung membeli atau menyewa kapasitas, namun customer juga belum tentu merupakan end user; sebuah perusahaan dapat menyewa compute kemudian memberikan akses kepada anak perusahaan, vendor, institusi riset, atau pelanggan lain. Pada tahap tertentu, pengawasan bahkan dapat membutuhkan identifikasi terhadap pihak yang sebenarnya mengendalikan atau menikmati manfaat dari kapasitas tersebut (ultimate beneficial owner). Di sinilah konsep know your customer dapat menjadi relevan. Namun penerapannya harus proporsional: tidak semua penyewaan GPU membutuhkan pemeriksaan keamanan nasional dengan tingkat yang sama. Startup yang menyewa beberapa GPU untuk mengembangkan aplikasi kesehatan tidak dapat diperlakukan sama dengan entitas yang mengakses kapasitas komputasi dalam skala sangat besar untuk tujuan yang tidak jelas. Karena itu, pendekatan yang lebih masuk akal adalah risk-based approach.

6. Perlukah Indonesia Mengatur Siapa yang Boleh Menyewa GPU?

Pertanyaan ini tidak dapat dijawab hanya dengan "perlu" atau "tidak perlu". Ada alasan yang cukup kuat untuk mengatakan bahwa kapasitas compute tertentu mungkin perlu diawasi, tetapi ada juga risiko serius apabila pengaturan dibuat terlalu luas. Dari sisi keamanan nasional, kapasitas komputasi dalam jumlah sangat besar dapat mempunyai nilai strategis. Negara mungkin berkepentingan mengetahui apabila infrastruktur komputasi domestik dalam skala tertentu digunakan oleh pihak asing untuk aktivitas yang mempunyai implikasi keamanan, apalagi jika compute tersebut berada di dalam wilayah Indonesia, menggunakan infrastruktur listrik Indonesia, jaringan Indonesia, dan fasilitas data center Indonesia. Dalam kondisi ekstrem, negara dapat menghadapi situasi di mana infrastruktur komputasi domestik secara fisik berada di Indonesia tetapi sebagian besar kemampuan tersebut dikendalikan atau dimanfaatkan oleh pihak asing.

Namun pembatasan yang terlalu luas juga berbahaya. AI membutuhkan akses terhadap compute; startup, universitas, peneliti, dan perusahaan kecil yang tidak mampu membeli GPU sendiri membutuhkan cloud. Jika pemerintah menetapkan bahwa setiap penyewaan GPU kepada pihak asing memerlukan izin khusus, biaya kepatuhan dapat menjadi sangat tinggi dan justru membuat Indonesia kehilangan daya saing sebagai lokasi data center dan pusat pengembangan AI. Karena itu, pendekatan yang lebih proporsional bukanlah "Siapa yang boleh menyewa GPU?" melainkan "Penggunaan compute seperti apa yang mempunyai tingkat risiko yang cukup tinggi sehingga layak diawasi negara?" Perubahan cara bertanya tersebut penting: negara tidak perlu mengatur setiap GPU, negara perlu mengidentifikasi risiko.

7. Jika Diatur, Apa Parameternya?

Apabila Indonesia suatu saat membentuk pengaturan khusus mengenai AI compute, parameter pengawasan sebaiknya tidak hanya menggunakan jenis GPU. Kapasitas komputasi juga perlu dipertimbangkan; GPU tertentu mungkin tidak mempunyai risiko signifikan jika digunakan satu atau dua unit, tetapi ribuan GPU yang digabungkan menjadi satu cluster mempunyai kemampuan yang sangat berbeda. Karena itu, skala compute dapat menjadi salah satu parameter. Selain itu, identitas pengguna juga penting: perusahaan Indonesia, universitas, perusahaan asing, badan pemerintah asing, maupun entitas yang memiliki hubungan dengan pihak tertentu dapat mempunyai tingkat risiko berbeda. Tujuan penggunaan juga perlu dipertimbangkan: compute yang digunakan untuk pelatihan model bahasa umum tidak dapat langsung dianggap sama dengan compute yang digunakan untuk aplikasi militer atau teknologi yang memiliki risiko proliferasi.

Lokasi pengguna juga dapat menjadi faktor, demikian pula struktur kepemilikan dan pengendalian perusahaan. Dalam kondisi tertentu, hubungan antara customer dengan negara atau entitas tertentu dapat menjadi salah satu faktor risiko, tetapi parameter tersebut harus mempunyai dasar hukum yang jelas dan tidak boleh sekadar didasarkan pada asumsi politik. Dengan pendekatan tersebut, pengaturan dapat diarahkan pada kombinasi: kapasitas + pengguna + tujuan + kepemilikan + lokasi + risiko, bukan hanya jenis GPU. Pendekatan ini juga lebih sesuai dengan karakter teknologi AI yang berubah sangat cepat. Jika negara mengatur berdasarkan satu model GPU tertentu, aturan dapat segera menjadi usang ketika generasi hardware baru muncul. Sebaliknya, apabila aturan menggunakan parameter berbasis risiko dan kemampuan komputasi, regulasi dapat lebih adaptif.

8. Posisi Hukum Indonesia Saat Ini

Persoalan hukum AI compute di Indonesia bukan terutama karena tidak ada regulasi, melainkan karena regulasi yang tersedia masih tersebar dalam beberapa rezim hukum yang melihat objek pengaturan secara berbeda. Saat ini, setidaknya terdapat empat rezim yang saling bersinggungan.

Pertama, rezim perdagangan barang yang diatur dalam UU Nomor 7 Tahun 2014 tentang Perdagangan (sebagaimana diubah dengan UU Nomor 6 Tahun 2023) dan PP Nomor 29 Tahun 2021 (yang telah diubah dengan PP Nomor 3 Tahun 2026). Rezim ini mengatur perpindahan fisik barang, termasuk GPU, melalui mekanisme ekspor-impor, klasifikasi HS Code, dan perizinan. Namun rezim ini tidak dirancang untuk menangkap transaksi di mana barang fisik tidak berpindah, tetapi kapasitasnya digunakan lintas batas.

Kedua, rezim perdagangan jasa, khususnya jasa yang melampaui batas wilayah negara (cross-border supply). Pasal 39 UU Perdagangan mengakui konsep ini, sehingga penyewaan kapasitas compute dari Indonesia kepada pengguna di luar negeri lebih tepat dilihat sebagai transaksi jasa lintas batas, bukan ekspor barang. Namun UU Perdagangan dan peraturan pelaksanaannya belum secara spesifik mengatur klasifikasi, pengawasan, atau pembatasan terhadap layanan komputasi berbasis AI.

Ketiga, rezim perdagangan melalui sistem elektronik (PMSE) yang diatur dalam PP Nomor 80 Tahun 2019. Rezim ini mengatur pelaku usaha dalam negeri dan luar negeri serta transaksi yang dilakukan secara elektronik. Penyedia GPU-as-a-Service yang beroperasi di Indonesia tunduk pada rezim ini, tetapi ketentuannya lebih bersifat administratif dan perlindungan konsumen, belum menyentuh aspek strategis teknologi.

Keempat, rezim pengawasan strategis yang sedang dikembangkan melalui Strategic Trade Management (STM). Pada 2025–2026, Indonesia mulai mengidentifikasi barang dwiguna (dual-use goods) dan membangun sistem pengawasan terintegrasi. Pada Juni 2026, telah diidentifikasi 112 komoditas dalam 55 HS Code untuk sektor ketenaganukliran. Namun GPU dan AI compute belum masuk dalam daftar tersebut. STM masih dalam tahap pengembangan dan belum memiliki dasar hukum yang cukup untuk mengatur AI compute sebagai komoditas strategis.

Di sisi lain, pemerintah juga sedang membangun tata kelola AI nasional melalui Rancangan Perpres Etika AI dan Rancangan Perpres Peta Jalan AI Nasional 2026–2029, namun kedua instrumen ini masih bersifat kebijakan dan belum menjadi hukum positif yang mengikat. Dengan demikian, pada Agustus 2026, tidak tepat menyatakan bahwa seluruh GPU atau AI compute telah ditetapkan sebagai barang strategis Indonesia. Perusahaan yang mengoperasikan data center di Indonesia tidak dapat begitu saja dianggap melanggar hukum hanya karena menyewakan kapasitas GPU kepada pelanggan asing, dan penggunaan GPU oleh perusahaan asing melalui layanan cloud di Indonesia tidak otomatis merupakan ekspor GPU secara fisik.

Namun justru di sinilah letak ruang hukum yang menarik: Indonesia sudah memiliki berbagai rezim hukum yang dapat digunakan untuk mengawasi perdagangan barang, jasa, dan aktivitas digital, tetapi belum terdapat satu rezim komprehensif yang secara khusus mengatur AI compute sebagai komoditas strategis. Perkembangan STM dapat menjadi pintu masuk untuk menjawab persoalan ini, tetapi penerapannya membutuhkan dasar hukum yang jelas, klasifikasi yang tepat, kewenangan lembaga yang tegas, serta parameter risiko yang proporsional.

Kesimpulan

Perdebatan mengenai GPU sebagai barang strategis sebenarnya hanya merupakan bagian kecil dari persoalan yang lebih besar. AI telah mengubah cara nilai teknologi diperdagangkan. Pada masa lalu, negara dapat lebih mudah mengawasi teknologi dengan melihat barang yang bergerak melewati perbatasan: GPU dikirim, diperiksa, diklasifikasikan, kemudian masuk ke negara tujuan. Model tersebut menjadi semakin tidak memadai ketika compute diberikan sebagai layanan. Sebuah data center di Indonesia dapat menyimpan ribuan GPU tanpa satu pun GPU tersebut keluar dari wilayah Indonesia, namun kapasitas komputasinya dapat digunakan oleh pelanggan yang berada di negara lain. Dengan kata lain, hardware tetap berada di Indonesia, tetapi kemampuan teknologinya dapat melintasi batas negara. Inilah titik yang membuat AI compute berpotensi menjadi persoalan hukum perdagangan strategis.

Sampai saat ini, Indonesia belum memiliki dasar untuk mengatakan bahwa setiap GPU atau compute merupakan barang strategis yang penggunaannya harus dibatasi. Tidak ada dasar yang tepat untuk menganggap seluruh penyewaan GPU kepada perusahaan asing sebagai ekspor barang atau menyatakan bahwa perusahaan asing dilarang menggunakan kapasitas compute yang berada di Indonesia. Namun perkembangan tersebut tidak berarti persoalannya tidak ada. Sebaliknya, pembangunan STM Indonesia menunjukkan bahwa pemerintah mulai bergerak menuju sistem pengawasan perdagangan barang dwiguna dan teknologi yang mempunyai risiko strategis. Pada saat yang sama, pemerintah sedang membangun tata kelola AI nasional dan memperkuat posisi Indonesia sebagai bagian dari ekosistem digital global.

Tantangan berikutnya adalah memastikan agar hukum tidak hanya mengawasi apa yang keluar dari Indonesia, tetapi juga memahami kemampuan teknologi apa yang dapat diberikan dari Indonesia kepada pihak di luar negeri. Jika pendekatan tersebut nantinya diperlukan, pengaturannya sebaiknya tidak dibuat sebagai larangan umum terhadap penyewaan GPU. Yang lebih rasional adalah membangun pengawasan berbasis risiko dengan mempertimbangkan kapasitas komputasi, identitas pengguna, tujuan penggunaan, struktur kepemilikan, lokasi pihak yang menggunakan, dan potensi penggunaan ganda. Dengan demikian, Indonesia dapat menjaga kepentingan keamanan nasional tanpa mematikan akses terhadap compute yang justru dibutuhkan startup, industri, universitas, dan peneliti. Pada akhirnya, persoalannya bukan lagi sekadar siapa yang memiliki GPU, melainkan siapa yang menguasai compute, siapa yang dapat mengaksesnya, dan untuk tujuan apa kemampuan tersebut digunakan. Ketika AI semakin bergantung pada kapasitas komputasi dalam jumlah besar, pertanyaan tersebut pada akhirnya dapat berkembang menjadi persoalan mengenai kedaulatan compute Indonesia.