Ringkasan Eksekutif: Pertanyaan, Jawaban Pokok, dan Taruhannya

Kajian ini menjawab satu pertanyaan strategis: dalam persaingan Amerika Serikat dan Tiongkok untuk mengekspor “tumpukan” kecerdasan artifisial (AI) mereka, mulai dari cip, pusat data, dan model hingga standar dan aturan, apa pilihan yang paling masuk akal bagi Indonesia antara 2026 dan 2030? Pertanyaan ini sudah tidak lagi hipotetis. Pada 23 Juli 2025 Washington menerbitkan Perintah Eksekutif 14320 untuk mempromosikan ekspor “tumpukan teknologi AI Amerika” secara utuh. Pada 16 Juli 2026 di Shanghai, Indonesia ikut menandatangani pendirian World AI Cooperation Organization (WAICO) prakarsa Tiongkok bersama 28 negara lain. Lima bulan sebelumnya, Indonesia menandatangani Perjanjian Perdagangan Resiprokal dengan Amerika Serikat yang memuat komitmen luas di bidang data dan perdagangan digital. Dengan kata lain, Jakarta sudah berdiri dengan satu kaki di masing-masing tumpukan. Pertanyaannya kini adalah apakah posisi ganda itu dapat dikelola secara sengaja atau akan ditentukan oleh pihak lain.

Jawaban pokok kajian ini sebagai berikut. Indonesia tidak dapat dan tidak perlu memilih satu tumpukan secara utuh. Akan tetapi, Indonesia juga tidak dapat melakukan lindung nilai (hedging) secara merata di semua lapisan. Di lapisan perangkat keras komputasi mutakhir, rezim kendali ekspor Amerika menjadikan pencampuran cip Nvidia dan Huawei Ascend dalam satu fasilitas berisiko hukum tinggi. Karena itu, di lapisan ini penjajaran yang terukur lebih realistis. Di lapisan model, data, talenta, energi, dan aturan, ruang otonomi Indonesia jauh lebih lebar, dan di situlah kedaulatan harus dibangun. Kajian ini menyebut strategi tersebut kedaulatan berlapis, yaitu menyelaraskan diri di lapisan yang dikunci oleh pihak lain dan membangun opsi di lapisan yang masih terbuka. Penilaian ini dipegang dengan keyakinan sedang. Asumsinya ialah Washington tidak menghidupkan kembali sistem kuota per negara ala AI Diffusion Rule dan Beijing tidak menjadikan keanggotaan WAICO sebagai syarat pembelian perangkat keras.

Taruhannya melampaui Indonesia. Indonesia adalah ekonomi terbesar di Asia Tenggara dan anggota G20. Indonesia juga merupakan pasar digital yang, menurut riset ekuitas BRI Danareksa Sekuritas (Agustus 2026), baru memiliki sekitar 580 MW kapasitas TI pusat data pada semester pertama 2026, tetapi dengan proyeksi pertumbuhan hingga 3,5 GW pada 2030. Cara Indonesia mengatur ketegangan antara dua tumpukan akan menjadi preseden bagi negara-negara berpendapatan menengah lain yang dalam literatur disebut berada di “Compute South“, yakni negara yang menjadi lokasi penerapan AI tetapi bukan tempat model-model terdepan dilatih. Jika Indonesia berhasil, akan ada model ketiga di antara penjajaran penuh ala Teluk dan ketergantungan pasif. Jika gagal, “kedaulatan komputasi” akan berhenti sebagai slogan, sementara keputusan tentang cip, energi, dan model diambil oleh perusahaan dan regulator asing.

Laporan ini disusun sebagai bahan ajar tata kelola AI. Isinya bergerak dari kerangka analitis ke bukti, perbandingan internasional, argumen tandingan, skenario, rekomendasi, dan keterbatasan. Kajian ini sengaja tidak mengulang perdebatan filosofis tentang kuasa epistemik algoritma yang telah dibahas dalam kajian Research Center tentang peradaban algoritmik. Fokus kajian ini adalah ekonomi-politik infrastruktur: siapa yang memasok listrik, cip, model, dan aturan, dengan syarat apa, serta di mana Indonesia masih punya daya tawar.

Kerangka Analitis dan Catatan Metode: Matriks Kedaulatan Tumpukan

Kerangka kajian ini berangkat dari tiga khazanah literatur. Pertama, literatur tata kelola komputasi, terutama Sastry dan kolega (2024). Mereka berargumen bahwa daya komputasi merupakan titik intervensi paling mudah diatur dalam rantai AI karena dapat dideteksi, dapat dikecualikan, dapat dikuantifikasi, dan rantai pasoknya sangat terkonsentrasi. Sifat-sifat yang memudahkan regulasi itu juga memudahkan negara pemasok menjadikannya alat tekanan. Kedua, teori interdependensi yang dipersenjatai dari Farrell dan Newman (2019) dalam International Security. Teori ini menjelaskan bagaimana negara yang menguasai simpul jaringan global dapat memakai simpul itu untuk mengawasi atau memutus akses pihak lain. Ketiga, literatur lindung nilai negara-negara Asia Tenggara, khususnya Kuik Cheng-Chwee (2008). Kuik menunjukkan bahwa hedging berbeda dari balancing dan bandwagoning, dan bahwa pilihan itu banyak ditentukan oleh kebutuhan legitimasi elite di dalam negeri, bukan semata oleh distribusi kekuatan.

Dari ketiga sumber tersebut kajian ini merumuskan Matriks Kedaulatan Tumpukan. Tumpukan AI diurai menjadi enam lapisan: energi, komputasi (cip dan pusat data), data, model, talenta, dan aturan. Setiap lapisan dinilai dengan dua pertanyaan. Pertama, seberapa besar kendali efektif Indonesia hari ini, dalam skala 1 (hampir sepenuhnya ditentukan pihak luar) sampai 5 (ditentukan oleh pilihan domestik). Kedua, seberapa besar biaya beralih pemasok jika salah satu tumpukan memutus atau mempersyaratkan akses. Logika matriks ini adalah bahwa kedaulatan bukan sifat biner yang dimiliki atau tidak dimiliki suatu negara. Kedaulatan adalah portofolio kendali dan opsi yang berbeda-beda per lapisan. Negara berpendapatan menengah tidak mungkin berdaulat di semua lapisan, tetapi dapat memilih di lapisan mana ia menginvestasikan modal politik dan fiskalnya.

Ada tiga catatan metode. Pertama, bukti dikumpulkan dari dokumen resmi seperti Federal Register, siaran pers Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi), Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian, MITI Malaysia, dan IMDA Singapura, ditambah data lembaga multilateral dan riset pasar, serta pemberitaan bereputasi hingga 29 Oktober 2026. Ketika angka dari dua sumber berbeda tajam, misalnya kapasitas pusat data Johor, kajian ini menyebutkan perbedaannya alih-alih memilih angka yang paling dramatis. Kedua, skor matriks merupakan penilaian analitis yang dapat diperdebatkan, bukan hasil pengukuran. Skor itu dimaksudkan untuk menstrukturkan diskusi, terutama di ruang kelas tata kelola AI. Ketiga, setiap penilaian kunci diberi tingkat keyakinan. Keyakinan tinggi berarti didukung beberapa sumber primer yang saling menguatkan. Keyakinan sedang berarti didukung bukti kuat tetapi bergantung pada asumsi kebijakan yang dapat berubah. Keyakinan rendah berarti bersandar pada informasi parsial atau laporan yang belum dikonfirmasi pemerintah terkait.

Batas analisis juga perlu ditegaskan. Kajian ini tidak menilai kualitas teknis model tertentu dan tidak memberi rekomendasi investasi. Kajian ini juga tidak memperlakukan “Amerika” dan “Tiongkok” sebagai blok homogen. Di dalam tumpukan Amerika ada perbedaan kepentingan antara Nvidia, penyedia awan raksasa (hyperscaler), Departemen Perdagangan, dan Kongres. Di dalam tumpukan Tiongkok ada perbedaan antara Huawei, Alibaba, Tencent, laboratorium model terbuka, dan Kementerian Luar Negeri. Perbedaan-perbedaan internal itulah yang membuka ruang tawar bagi Indonesia.

Dua Tumpukan, Dua Tawaran: Arsitektur Persaingan 2025–2026

Tawaran Amerika berubah bentuk secara drastis dalam delapan belas bulan. Pada Januari 2025, Biro Industri dan Keamanan (BIS) menerbitkan AI Diffusion Rule yang membagi dunia menjadi tiga tingkat. Menurut analisis RSIS (Maret 2025), sebagian besar negara Asia Tenggara, termasuk Singapura, ditempatkan di Tingkat 2. Negara Tingkat 2 dikenai pagu impor setara kira-kira 50.000 GPU H100 hingga 2027, dan hyperscaler Amerika tidak boleh menempatkan lebih dari 7 persen kapasitas komputasinya di satu negara Tingkat 2. Aturan itu tidak pernah berlaku. Pada 13 Mei 2025, Departemen Perdagangan mengumumkan pencabutannya dua hari sebelum tanggal kepatuhan. Bersamaan dengan itu, BIS menerbitkan tiga panduan. Salah satunya, menurut ringkasan Kirkland & Ellis, memperingatkan bahwa penggunaan cip maju buatan Tiongkok, termasuk Huawei Ascend 910B, 910C, dan 910D, dapat memicu General Prohibition 10 di mana pun di dunia.

Pencabutan itu tidak berarti kelonggaran. Logika kuota digantikan oleh dua instrumen lain, yaitu promosi ekspor dan penegakan hukum. America’s AI Action Plan (23 Juli 2025) menjadikan “ekspor AI tumpukan penuh ke sekutu” sebagai bagian dari pilar diplomasi internasional. Rencana itu juga memerintahkan penjajakan fitur verifikasi lokasi pada cip AI. Perintah Eksekutif 14320 menerjemahkannya menjadi program: konsorsium industri Amerika mengajukan paket yang mencakup perangkat keras, pusat data, model, keamanan siber, dan aplikasi sektoral, lalu pemerintah menyediakan pinjaman, penjaminan, ekuitas, dan asuransi risiko politik. Pada 16 Maret 2026, Departemen Perdagangan membuka panggilan proposal mulai 1 April 2026. Paket yang disetujui dijanjikan prioritas peninjauan izin ekspor dan advokasi antarpemerintah. Hingga siaran pers itu, belum ada negara sasaran yang diumumkan.

Sisi penegakan hukum menunjukkan mengapa Asia Tenggara berada di pusat persoalan. Pada Februari 2025, Singapura mendakwa tiga orang dalam perkara penipuan terkait server Dell dan Supermicro. Menteri K. Shanmugam menilai server itu kemungkinan berisi cip Nvidia dan dikirim ke Malaysia. Pada 14 Juli 2025, Malaysia mewajibkan Izin Perdagangan Strategis untuk ekspor, transhipmen, dan transit cip AI berkinerja tinggi asal Amerika berdasarkan Pasal 12 Undang-Undang Perdagangan Strategis 2010. Pada Maret 2026, jaksa Amerika mendakwa salah satu pendiri Supermicro dan dua orang lain. Mereka dituduh menyalurkan server senilai sekitar 2,5 miliar dolar AS melalui sebuah perusahaan di Asia Tenggara, dan sedikitnya 510 juta dolar di antaranya diteruskan ke Tiongkok pada April–Mei 2025. Beberapa hari kemudian, Senator Elizabeth Warren dan Jim Banks meminta Menteri Perdagangan mensyaratkan komitmen pengguna akhir yang mengikat dan dapat diaudit untuk setiap permohonan izin dari Asia Tenggara. Surat itu menyebut Malaysia, Thailand, Vietnam, dan Singapura sebagai titik perantara.

Ironinya, Washington sendiri melonggarkan akses Tiongkok di tingkat produk. Pada 8 Desember 2025, Presiden Trump mengumumkan bahwa ekspor cip H200 ke Tiongkok akan diizinkan dengan pungutan 25 persen bagi pemerintah AS, sementara Blackwell dan Rubin tetap dikecualikan. Bagi Jakarta, pesannya ambivalen. Garis merah Amerika lebih bersifat transaksional daripada ideologis, tetapi pengawasan terhadap rute pengalihan melalui Asia Tenggara justru makin ketat. Negara yang ingin menjadi tuan rumah komputasi Amerika harus siap diaudit.

Tawaran Tiongkok disusun dengan logika yang berbeda. Pada 26 Juli 2025, Perdana Menteri Li Qiang mengumumkan Rencana Aksi Tata Kelola AI Global berisi 13 butir. Rencana itu menekankan pembangunan kapasitas Global South melalui listrik bersih, jaringan, daya komputasi, dan pusat data, disertai usulan organisasi kerja sama AI yang berkantor di Shanghai. Usulan itu terwujud setahun kemudian sebagai WAICO. Di lapisan perangkat keras, Huawei mengumumkan peta jalan Ascend pada 18 September 2025: Ascend 950PR pada kuartal pertama 2026, 950DT pada kuartal keempat 2026, Ascend 960 pada akhir 2027, dan Atlas 950 SuperPoD berisi hingga 8.192 cip. Huawei mengompensasi keterbatasan cip tunggal dengan skala klaster. Di lapisan model, keunggulan Tiongkok paling nyata. Kajian Stanford HAI dan DigiChina mencatat bahwa pada September 2025, 63 persen model turunan baru di Hugging Face dibangun di atas model dasar Tiongkok, dan keluarga Qwen menggeser Llama sebagai keluarga model bahasa yang paling banyak diunduh.

Kedua tawaran ini asimetris. Amerika unggul di lapisan cip terdepan dan layanan awan terkelola, tetapi aksesnya bersyarat dan dapat berubah melalui keputusan eksekutif. Tiongkok unggul di lapisan model berbobot terbuka dan diplomasi multilateral, tetapi perangkat kerasnya membawa risiko hukum bagi siapa pun yang juga ingin membeli dari Amerika. Kajian ini menilai dengan keyakinan tinggi bahwa asimetri ini, dan bukan pilihan biner “Amerika atau Tiongkok”, merupakan fakta struktural yang harus dikelola Indonesia.

Posisi Indonesia per Oktober 2026: Aturan Tertunda, Investasi Melaju

Indonesia memasuki kompetisi ini dengan kerangka kebijakan yang belum selesai. Pada awal Agustus 2025, Komdigi meluncurkan Buku Putih Peta Jalan Kecerdasan Artifisial Nasional bersama Konsep Pedoman Etika AI untuk konsultasi publik hingga 22 Agustus 2025. Dokumen itu disusun gugus tugas beranggotakan 443 orang. Menurut GovInsider, buku putih itu menjanjikan komputasi berkinerja tinggi, GPU/TPU, dan awan nasional di pusat data berdaulat. Targetnya 100.000 talenta AI per tahun dan 20 juta warga melek AI pada 2029. Danantara disebut sebagai penggerak pembiayaan melalui instrumen “Sovereign AI Fund”. Buku putih ini menggantikan Strategi Nasional KA 2020–2045 yang dinilai tertinggal oleh gelombang AI generatif.

Masalahnya terletak pada transformasi buku putih menjadi hukum. JDIH Komdigi mencatat bahwa rapat pleno panitia antarkementerian untuk Rancangan Peraturan Presiden tentang Peta Jalan Kecerdasan Artifisial Nasional Tahun 2026–2029 digelar pada 11 Februari 2026 dengan target penetapan pada kuartal pertama 2026. Rancangan ini dipasangkan dengan Rancangan Perpres tentang Etika AI. Target itu meleset. Pada 6 Mei 2026, Dirjen Ekosistem Digital Edwin Hidayat Abdullah menyatakan rancangan sedang di Sekretariat Negara dan diharapkan ditandatangani bulan itu. Pada 11 Juni 2026, Menteri Meutya Hafid mengakui bahwa draf direvisi setelah konsultasi dengan beberapa perusahaan Amerika. Pada 3 September 2026, Edwin menyebut bahwa yang tersisa tinggal tanda tangan Presiden. Hingga tanggal kajian ini, kajian ini tidak menemukan laporan resmi bahwa kedua Perpres telah diundangkan (keyakinan sedang, karena pengundangan dapat terjadi tanpa liputan luas).

Penundaan itu bermakna secara geopolitik. Revisi setelah masukan perusahaan Amerika terjadi pada bulan-bulan yang sama ketika Indonesia memikul komitmen perdagangan digital dengan Washington. Perjanjian Perdagangan Resiprokal yang teksnya bertanggal 19 Februari 2026 memuat, menurut pembacaan asosiasi industri CCIA, larangan pajak layanan digital yang diskriminatif, larangan alih teknologi paksa termasuk pengungkapan kode sumber, pembebasan perusahaan Amerika dari persyaratan konten lokal, dan pengakuan kecukupan perlindungan data pribadi Amerika. Selain itu, ada komitmen untuk berkoordinasi dengan Amerika tentang infrastruktur TIK yang aman dan pemasok teknologi tepercaya. Narasi resmi Indonesia lebih berhati-hati. Halaman Wantimpres menyebut Indonesia hanya akan mengizinkan transfer data lintas batas secara terbatas sesuai hukum nasional. Celah antara dua pembacaan itu kelak akan menjadi arena tafsir. Bagi kedaulatan komputasi, klausul “pemasok tepercaya” dan larangan konten lokal mempersempit dua instrumen klasik kebijakan industri, yaitu preferensi vendor dan kewajiban lokalisasi.

Lima bulan kemudian, Indonesia bergerak ke arah yang tampak berlawanan. Komdigi memberitakan bahwa Wakil Menteri Angga Raka Prabowo mendampingi Menko Airlangga Hartarto dalam penandatanganan WAICO di Shanghai, dan menyebutnya sebagai “momentum strategis untuk memperkuat tata kelola AI nasional“. Menurut The China-Global South Project, kunjungan itu juga mencakup pertemuan dengan ByteDance, Unitree, dan FiberHome serta peluncuran wilayah awan GPU Tencent di Indonesia. Kajian ini menilai dengan keyakinan sedang bahwa kedua langkah itu tidak bertentangan secara hukum. WAICO adalah forum kerja sama tanpa kewajiban pengadaan, sedangkan perjanjian dagang dengan Amerika mengikat. Akan tetapi, langkah-langkah itu menciptakan ketegangan reputasional yang akan diuji saat Indonesia memilih vendor untuk proyek komputasi berskala besar.

Di sisi investasi, gerak Indonesia lebih cepat daripada regulasinya. Pada 23 Februari 2026 di London, Danantara dan Arm menandatangani perjanjian kerangka untuk melatih 15.000 insinyur desain cip, disaksikan Presiden Prabowo. Pada 26 Oktober 2026, dalam Danantara Technology Innovation Investment Forum, CTO Danantara Sigit Puji Santosa memaparkan rencana enam sektor semikonduktor dan sebuah pusat data 1 GW sebagai proyek prioritas klaster telekomunikasi, berdampingan dengan “kedaulatan AI nasional” dan awan berdaulat. Pada forum yang sama, Telkom meluncurkan empat kapabilitas “sovereign digital technology” dengan target kapasitas pusat data AI 1 GW. Nilai investasi dan pemasok cip untuk proyek-proyek ini belum diumumkan. Kekosongan informasi itu merupakan penanda terpenting yang perlu diawasi.

Sementara itu, ekosistem swasta sudah membuat pilihan secara de facto. Indosat bersama Nvidia dan Cisco membangun AI Center of Excellence di bawah Komdigi dengan “pabrik AI” berbasis GPU Blackwell (Juli 2025). Microsoft membuka wilayah awan Indonesia Central pada Mei 2025 sebagai bagian dari komitmen investasi 1,7 miliar dolar AS untuk 2024–2028. Tencent menyatakan akan menanamkan 500 juta dolar AS hingga 2030 dan membangun pusat data ketiganya di Indonesia, melengkapi dua fasilitas yang sudah beroperasi di Jakarta. Model bahasa unggulan nasional, Sahabat-AI dari GoTo dan Indosat, diluncurkan dalam versi 70 miliar parameter pada Juni 2025 dan dijalankan di awan GPU Merdeka milik Indosat. Menurut katalog LLM Reference, varian-varian Sahabat-AI dibangun di atas Llama dan Gemma. Dengan demikian, “model berdaulat” Indonesia saat ini merupakan penyesuaian berbahasa lokal atas model dasar Amerika yang dijalankan pada cip Amerika di wilayah Indonesia. Itu capaian nyata, tetapi kedaulatannya ada pada data dan bahasa, bukan pada fondasinya.

Geografi Komputasi Selat Malaka: Batam, Johor, dan Singapura

Kedaulatan komputasi Indonesia tidak dapat dipahami tanpa geografi Selat Malaka. Tiga yurisdiksi yang bertetangga, yaitu Singapura, Johor, dan Batam, membentuk satu pasar komputasi regional dengan aturan berbeda. Singapura memberlakukan moratorium pusat data baru pada 2019. Menurut DatacenterDynamics, moratorium itu dilonggarkan pada Juli 2022 melalui skema percontohan yang menghasilkan sekitar 80 MW kapasitas baru bagi empat operator. Pada 29 Mei 2024, Singapura meluncurkan Green Data Centre Roadmap yang membuka setidaknya 300 MW tambahan dalam jangka dekat dengan syarat efisiensi ketat, termasuk target PUE 1,3 atau lebih rendah. Pada Oktober 2025, EDB dan JTC menyiapkan sekitar 20 hektare di Pulau Jurong untuk taman pusat data rendah karbon hingga 700 MW. Singapura memilih kelangkaan yang terkelola: sedikit megawatt, nilai tambah tinggi, dan seleksi ketat.

Kelangkaan di Singapura melimpah ke Johor. Menurut JLL, Johor kini memiliki 850 MW kapasitas operasional, 1.800 MW sedang dibangun, dan 2.700 MW dalam rencana (April 2026). Knight Frank menyebut angka yang jauh lebih besar, yaitu 5,8 GW pada kuartal kedua 2025. Selisih ini hampir pasti mencerminkan perbedaan definisi antara kapasitas terpasang dan kapasitas yang telah dikomitmenkan. Pertumbuhan itu menabrak batas air. Pada November 2025, pemerintah negara bagian Johor berhenti menyetujui pusat data Tier 1 dan Tier 2. Saat itu Johor telah menyetujui 51 proyek senilai RM182,96 miliar, dan fasilitas berpendingin air disebut dapat menyedot hingga 50 juta liter per hari. Pada Juli 2026, sejumlah operator mulai beralih ke air daur ulang, sementara pemerintah negara bagian dan federal menyiapkan RM5 miliar untuk tiga waduk dan tiga instalasi pengolahan air.

Batam adalah limpahan tahap berikutnya. Menurut riset BRI Danareksa yang dikutip di atas, Batam memiliki sekitar 126 MW kapasitas operasional dengan rencana sekitar 1,4 GW. Sebanyak 71 persen di antaranya berskala hyperscale dan sebagian besar dimiliki swasta asing, sehingga laporan itu menyebutnya “regional-spillover play”. Proyek paling representatif adalah kampus DayOne bersama Indonesia Investment Authority (INA) di Nongsa Digital Park. Proyek berkapasitas sekitar 72 MW itu dibiayai pinjaman Rp6,7 triliun dari DBS dan UOB. Strukturnya terang benderang: modal dan bank Singapura, operator berakar regional, dana kekayaan negara Indonesia sebagai mitra, dan pelanggan global. Jakarta tetap menjadi pasar terbesar dengan sekitar 322 MW kapasitas operasional, tetapi Batam menunjukkan bahwa sebagian “kapasitas Indonesia” sesungguhnya adalah perpanjangan pasar Singapura di wilayah Indonesia.

Implikasi strategisnya ada tiga. Pertama, Indonesia diuntungkan oleh kendala tetangganya: moratorium Singapura dan krisis air Johor mendorong permintaan ke Batam. Keunggulan ini bersifat sementara dan dapat hilang jika Johor menyelesaikan infrastruktur airnya. Kedua, rute pengalihan cip yang disorot Washington justru melewati koridor ini. Batam akan diperlakukan dengan kecurigaan yang sama seperti Johor jika Indonesia tidak memiliki rezim kendali ekspor setara dengan izin Malaysia, dan risiko ini dinilai dengan keyakinan sedang. Ketiga, nilai tambah kapasitas Batam bagi kedaulatan Indonesia bergantung pada siapa yang memakai komputasinya. Jika pemakainya terutama beban kerja pelanggan Singapura, Batam memperkuat posisi tawar Indonesia di lapisan energi dan lahan, bukan di lapisan model atau talenta. Persoalan ini juga bersinggungan dengan perdebatan lebih luas tentang kedaulatan ekonomi dalam hubungan Singapura–Indonesia, meskipun kajian ini membatasi diri pada lapisan komputasi.

Energi sebagai Lapisan Dasar Kedaulatan Komputasi

Semua lapisan tumpukan AI pada akhirnya bertumpu pada listrik. Laporan Energy and AI Badan Energi Internasional (IEA) pada April 2025 memperkirakan konsumsi listrik pusat data global akan meningkat dari sekitar 415 TWh pada 2024 menjadi sekitar 945 TWh pada 2030, kira-kira setara dengan konsumsi listrik Jepang saat ini. Untuk Asia Tenggara, IEA memperkirakan konsumsi pusat data hampir dua kali lipat pada 2030. Proyeksi Ember (Mei 2025) lebih tajam untuk Malaysia: permintaan listrik pusat data naik dari 9 TWh pada 2024 menjadi 68 TWh pada 2030, sekitar 30 persen konsumsi nasional. Untuk Indonesia, Ember memproyeksikan emisi sektor listrik dari pusat data meningkat empat kali lipat dan menambah 13 juta ton CO₂e pada 2030.

Di sinilah kelemahan struktural Indonesia terletak. Menurut Ember, hanya 18 persen listrik Indonesia pada 2024 berasal dari sumber bersih, dan pembangkitan batu bara bertambah 12 TWh dalam tahun itu. Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik PLN 2025–2034 menargetkan tambahan 69,5 GW, dengan 42,6 GW energi terbarukan, 10,3 GW penyimpanan, dan 16,6 GW fosil. Angka itu ambisius, tetapi tidak dirancang khusus untuk lonjakan beban pusat data AI yang padat, terkonsentrasi, dan menuntut keandalan sangat tinggi. Pada 23 Oktober 2026, Danantara bahkan dilaporkan mendorong pusat data besar untuk mengamankan pasokan energinya sendiri. Sinyal ini menunjukkan bahwa jaringan nasional belum siap dijadikan sandaran bagi proyek skala gigawatt.

Bagi strategi kedaulatan, energi adalah lapisan yang paling sering diremehkan sekaligus paling menentukan. Hyperscaler Amerika memiliki komitmen iklim yang menuntut pasokan rendah karbon, sedangkan Tiongkok menawarkan “listrik bersih” sebagai bagian dari paket pembangunan kapasitas dalam Rencana Aksi 2025. Negara yang dapat menawarkan listrik hijau yang andal dan murah dalam skala ratusan megawatt akan memiliki daya tawar di lapisan atas, termasuk syarat transfer pengetahuan, porsi kapasitas untuk riset publik, dan lokasi pelatihan model. Kajian ini menilai dengan keyakinan tinggi bahwa dalam jangka 2026–2030, kendala energi, bukan izin ekspor cip, akan menjadi batas efektif pertumbuhan komputasi Indonesia. Karena itu, PLN dan Kementerian ESDM adalah aktor kedaulatan komputasi yang sama pentingnya dengan Komdigi.

Ada pula dimensi distribusi. Beban pusat data yang terkonsentrasi di Jawa bagian barat dan Batam berarti investasi transmisi dan pembangkit akan mengikuti peta pelanggan korporasi, bukan peta kebutuhan rumah tangga. Pengalaman Johor menunjukkan bahwa kompetisi atas air dan listrik antara pusat data dan warga dapat dengan cepat menjadi isu politik lokal. Kedaulatan komputasi yang mengabaikan keadilan energi akan kehilangan legitimasi domestik. Padahal, seperti diingatkan Kuik, legitimasi domestik adalah penggerak utama strategi lindung nilai negara-negara Asia Tenggara.

Matriks Kedaulatan Tumpukan Indonesia: Penilaian Enam Lapisan

Dengan bukti di atas, matriks kedaulatan tumpukan Indonesia dapat diisi. Tabel 2 merangkum penilaian kajian ini. Skor kendali efektif menggunakan skala 1–5, dan biaya beralih diukur sebagai rendah, sedang, atau tinggi. Uraian setelah tabel menjelaskan dasar setiap penilaian yang tidak sudah terang dari bagian-bagian sebelumnya.

Lapisan komputasi memperoleh skor terendah karena Indonesia tidak memproduksi cip AI. Akses ke cip terdepan sepenuhnya bergantung pada izin dan kebijakan Amerika, sedangkan alternatif Huawei membawa risiko General Prohibition 10 bagi siapa pun yang juga memakai teknologi Amerika. Kemitraan Danantara–Arm penting secara simbolik dan untuk talenta desain, tetapi tidak mengubah ketergantungan itu sebelum 2030. Biaya beralih tinggi karena perangkat lunak, kompilator, dan keterampilan insinyur terkunci pada ekosistem tertentu. Perangkat CUDA milik Nvidia adalah contoh paling jelas.

Lapisan data memperoleh skor menengah. UU Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi berlaku penuh sejak 17 Oktober 2024. Namun, laporan resmi terakhir yang dapat diverifikasi kajian ini menyebut lembaga pengawasnya belum dibentuk dan peraturan pelaksananya masih diharmonisasi. Indonesia memiliki aset data linguistik dan sosial yang tidak tergantikan, tetapi komitmen arus data lintas batas dalam perjanjian dengan Amerika membatasi penggunaan lokalisasi sebagai alat tawar. Kedaulatan data, dengan demikian, harus dibangun melalui tata kelola akses dan kurasi korpus publik, bukan melalui larangan transfer.

Lapisan model memperoleh skor rendah tetapi dengan biaya beralih yang juga rendah. Inilah lapisan dengan opsi terbanyak. Ekosistem model berbobot terbuka dari kedua negara memungkinkan pengembang Indonesia berpindah dasar model dengan biaya relatif kecil. Sahabat-AI sendiri merilis varian berbasis Llama 3, lalu Gemma 2, kemudian kembali ke Llama dalam waktu kurang dari setahun. Kerentanannya bukan pada akses, melainkan pada lisensi dan evaluasi. Model dasar membawa lisensi dan nilai-nilai bawaan pembuatnya, dan Indonesia belum memiliki lembaga evaluasi model yang independen untuk menilai keamanan, bias, dan kesesuaian dengan hukum nasional.

Lapisan talenta dan aturan sama-sama memperoleh skor 2, tetapi karena alasan berbeda. Oxford Insights Government AI Readiness Index 2024 menempatkan Indonesia di peringkat 38 dari 188 negara. Skor pilar pemerintahnya 79,86, sedangkan skor pilar sektor teknologinya hanya 48,06. Celah ini mencerminkan kemauan politik yang mendahului kapasitas industri dan riset. Program talenta terbesar saat ini, seperti target 15.000 insinyur bersama Arm atau program pelatihan Microsoft, dijalankan bersama vendor. Program-program itu berguna, tetapi mereproduksi ketergantungan ekosistem. Di lapisan aturan, ketiadaan Perpres membuat Indonesia bernegosiasi tanpa jangkar hukum domestik. Akibatnya, komitmen eksternal seperti perjanjian dagang dan keanggotaan WAICO mendahului kerangka nasional, padahal seharusnya kerangka nasional yang lebih dulu ada.

Pembacaan keseluruhan matriks memperlihatkan pola yang jelas. Kendali Indonesia paling kuat di lapisan bawah (energi) dan tengah (data), tetapi paling lemah di lapisan perangkat keras. Lapisan model memiliki kendali rendah tetapi opsi tinggi. Strategi yang rasional adalah memperkuat lapisan dengan skor sedang agar menjadi alat tawar, menjaga keterbukaan di lapisan model, dan menerima penjajaran yang dinegosiasikan di lapisan cip.

Perbandingan Internasional: Teluk, India, dan Tetangga ASEAN

Uni Emirat Arab mewakili model penjajaran yang dibayar dengan akses. Stargate UAE berkapasitas 1 GW adalah bagian dari kampus AI UEA–AS seluas 19,2 km² berkapasitas 5 GW di Abu Dhabi, dikembangkan Khazna (G42) bersama OpenAI, Oracle, Nvidia, Cisco, dan SoftBank. Menurut The National (Desember 2025), tahap pertama 200 MW ditargetkan rampung pada kuartal ketiga 2026, setelah Washington pada November 2025 mengizinkan G42 membeli setara hingga 35.000 cip GB300. Arab Saudi menempuh jalur serupa: Humain milik PIF memperoleh 18.000 cip GB300 pada Mei 2025 untuk tahap awal kapasitas hingga 500 MW. Pelajaran dari Teluk adalah bahwa akses ke komputasi terdepan dapat dinegosiasikan oleh negara di luar sekutu tradisional Amerika, tetapi dengan modal yang sangat besar, keputusan politik dari pucuk pimpinan, dan kesediaan menjadikan diri bagian dari arsitektur keamanan teknologi Amerika. Indonesia tidak memiliki surplus modal sebesar itu dan tradisi politik luar negerinya bebas-aktif, sehingga model ini tidak dapat ditiru utuh.

India mewakili model komputasi publik bersubsidi. Menurut Business Standard (Juni 2026), IndiaAI Mission kini menyediakan lebih dari 38.000 GPU dengan tarif sekitar ₹65 per jam-GPU, jauh di bawah harga pasar internasional. Namun, laporan yang sama mencatat kritik penting. Sebagian besar perusahaan rintisan menyesuaikan model terbuka alih-alih melatih model dasar. Batas sewa tujuh hari menyulitkan pelatihan. Hampir separuh anggaran misi tersedot ke komputasi, sementara porsi untuk data relatif kecil. Seorang pakar yang dikutip menyatakan bahwa “50.000 H100 tidak akan menolong jika korpus pelatihan untuk bahasa Indik tipis”. Pelajaran dari India bagi Indonesia adalah bahwa subsidi komputasi tanpa investasi data dan talenta menghasilkan kapasitas yang kurang termanfaatkan. Dalam skema Diffusion Rule, India juga berada di Tingkat 2, yang menunjukkan bahwa ukuran ekonomi tidak otomatis menjamin akses istimewa.

Malaysia mewakili tuan rumah yang terjepit. Sebagai pusat pusat data terbesar di Asia Tenggara, Malaysia paling terpapar pada pengawasan pengalihan cip, sehingga menjadi yang pertama menerapkan izin ekspor cip AS. Akan tetapi, ia juga menunjukkan betapa sulitnya membangun opsi Tiongkok. Pada Mei 2025, seorang wakil menteri mengumumkan sistem AI berdaulat berbasis 3.000 cip Huawei Ascend. Pernyataan itu ditarik dalam sehari, dan MITI menyatakan proyek itu sepenuhnya swasta. Pada September 2026, Bloomberg melaporkan bahwa Malaysia kembali menimbang Ascend 910C untuk program AI berdaulat senilai RM2 miliar, dengan Departemen Luar Negeri AS memperingatkan tentang “pemasok tidak tepercaya”. Pemerintah Malaysia tidak memberi komentar, sehingga laporan ini dinilai dengan keyakinan rendah. Kasus Malaysia memperlihatkan bahwa untuk data pemerintah yang sensitif, godaan memilih perangkat keras non-Amerika bisa nyata, tetapi setiap langkah ke arah itu segera menjadi isu bilateral dengan Washington.

Vietnam mewakili model hukum lebih dahulu. Majelis Nasional mengesahkan Undang-Undang Nomor 134/2025/QH15 tentang Kecerdasan Artifisial pada 10 Desember 2025, dan undang-undang itu berlaku sejak 1 Maret 2026 dengan rezim berbasis risiko, jangkauan ekstrateritorial, dan kotak pasir regulasi. Vietnam menunjukkan bahwa negara berpendapatan menengah dapat mengunci kerangka domestiknya sebelum tekanan eksternal mengeras. Langkah itu memberi pejabatnya jangkar hukum saat bernegosiasi dengan kedua tumpukan. Kontras dengan Indonesia sangat tajam: Hanoi menetapkan undang-undang sebelum menandatangani komitmen eksternal, sedangkan Jakarta melakukan sebaliknya.

Ketika keempat kasus ditempatkan dalam literatur, tampak satu pola. Lehdonvirta, Wú, dan Hawkins (2024) membedakan negara yang menjadi lokasi komputasi untuk pengembangan (Compute North), negara yang menjadi lokasi penerapan (Compute South), dan negara tanpa komputasi awan publik (Compute Desert). Uni Emirat Arab dan Arab Saudi sedang membeli jalan masuk ke kategori pertama. India mencoba melompat dengan subsidi publik. Malaysia dan Indonesia saat ini berada di kategori kedua. Kategori itu, dalam kerangka Farrell dan Newman, adalah posisi paling rentan terhadap interdependensi yang dipersenjatai, karena simpul jaringan yang menentukan berada di luar wilayahnya. Sejumlah tulisan dalam edisi Foreign Affairs Maret/April 2023 bertajuk Innovation Power: How Technology Will Reshape Geopolitics, termasuk esai pembuka Eric Schmidt, sudah mengantisipasi bahwa kapasitas inovasi akan menjadi sumber kekuatan negara. Kasus-kasus 2025–2026 menunjukkan sisi lainnya: bagi negara menengah, kekuatan itu terutama berupa kemampuan memilih syarat ketergantungan.

Argumen Tandingan yang Diperkuat dan Jawabannya

Argumen tandingan pertama dan terkuat menyatakan bahwa lindung nilai mustahil karena penguncian standar memaksa pilihan. Versi terkuatnya berbunyi sebagai berikut. Panduan BIS Mei 2025 membuat penggunaan Ascend di mana pun berpotensi melanggar hukum Amerika. Perjanjian dagang Februari 2026 mengikat Indonesia untuk berkoordinasi tentang “pemasok tepercaya”. Surat Senat Maret 2026 menuntut komitmen pengguna akhir yang dapat diaudit bagi Asia Tenggara. Di sisi lain, ekosistem perangkat lunak (CUDA versus CANN milik Huawei), standar interkoneksi, dan rantai pasok suku cadang tidak kompatibel. Pusat data yang dibangun untuk satu tumpukan tidak dapat dialihkan ke tumpukan lain tanpa biaya hampir setara membangun ulang. Ditambah perilaku pengadaan pemerintah yang cenderung memilih satu vendor utama, “lindung nilai” pada praktiknya akan menjadi penundaan keputusan yang mahal. Dalam waktu itu, kompetitor regional mengunci investasi.

Argumen ini benar untuk lapisan perangkat keras, dan kajian ini menerimanya di lapisan itu. Akan tetapi, argumen ini keliru jika diperluas ke seluruh tumpukan. Model berbobot terbuka dapat dijalankan di perangkat keras apa pun yang memadai. Sahabat-AI sudah lebih dari sekali berganti model dasar. Data, talenta, energi, dan aturan tidak tunduk pada General Prohibition 10. Bahkan di lapisan perangkat keras, pemisahan fisik dan kelembagaan tetap mungkin. Satu fasilitas dapat menjalankan klaster berlisensi Amerika dengan rezim kepatuhan penuh, sementara riset nonsensitif di lembaga lain dapat menguji alternatif secara terbatas. Pemisahan ini berbiaya, tetapi biayanya terukur dan jauh lebih kecil daripada kehilangan opsi sepenuhnya. Kesimpulannya, yang mustahil adalah lindung nilai merata di setiap lapisan, bukan lindung nilai sebagai strategi portofolio.

Argumen tandingan kedua menyatakan bahwa kedaulatan komputasi adalah ilusi bagi negara berpendapatan menengah, sehingga Indonesia sebaiknya membeli layanan awan saja. Versi terkuatnya juga meyakinkan. Biaya membangun dan memperbarui klaster GPU sangat besar, dan generasi cip berganti setiap satu sampai dua tahun. Hyperscaler menawarkan skala, keandalan, dan perangkat pengembang yang tidak dapat ditandingi fasilitas publik, sebagaimana diakui pengguna IndiaAI. Wilayah awan Microsoft, AWS, Google, Alibaba, Tencent, dan Huawei sudah beroperasi di Jakarta, sehingga data tetap di wilayah Indonesia. Modal Danantara yang terbatas lebih baik dipakai untuk pendidikan, kesehatan, atau jaringan listrik. Mengejar pusat data 1 GW milik negara dikhawatirkan mengulangi kesalahan proyek mercusuar yang berakhir kurang termanfaatkan.

Kajian ini menerima sebagian besar premis argumen kedua. Membangun kapasitas pelatihan model terdepan milik negara memang tidak rasional bagi Indonesia sebelum 2030. Akan tetapi, kesimpulan “beli awan saja” mengabaikan tiga hal. Pertama, ketergantungan penuh pada awan komersial membuat Indonesia tidak memiliki kapasitas cadangan ketika akses berubah karena keputusan eksekutif di negara lain. Pencabutan dan penggantian aturan dalam hitungan bulan pada 2025 menunjukkan bahwa risiko ini nyata. Kedua, tanpa kapasitas riset publik yang terjangkau, universitas dan BRIN tidak dapat menghasilkan talenta dan evaluasi independen. Padahal kedua hal itu merupakan syarat negosiasi yang cerdas dengan vendor. Ketiga, posisi tawar Indonesia terhadap hyperscaler justru bergantung pada adanya alternatif kredibel, meskipun kecil. Jadi jawabannya bukan “bangun semuanya” atau “beli semuanya”, melainkan memiliki kapasitas inti yang cukup untuk riset, evaluasi, dan layanan publik kritis, lalu membeli sisanya dengan syarat yang dinegosiasikan.

Kedua argumen tandingan juga mengandung pelajaran bagi strategi yang dianjurkan kajian ini. Keduanya menunjukkan bahwa biaya ketidakpastian ditanggung oleh pasar. Investor pusat data yang menunggu kejelasan vendor, aturan, dan pasokan listrik akan memilih Johor atau Singapura. Oleh karena itu, kedaulatan berlapis harus diumumkan dan dijalankan secara eksplisit dan cepat. Ambiguitas yang strategis bagi diplomasi bisa menjadi racun bagi investasi.

Skenario hingga 2030 dan Penanda

Empat skenario disusun berdasarkan dua ketidakpastian kunci. Ketidakpastian pertama adalah apakah Indonesia akan merumuskan doktrin kedaulatan komputasi yang eksplisit dan menegakkannya melalui Perpres, kebijakan pengadaan, dan keputusan vendor Danantara. Ketidakpastian kedua adalah apakah persaingan Amerika–Tiongkok di lapisan perangkat keras makin mengeras, misalnya melalui aturan pengganti Diffusion Rule atau syarat verifikasi lokasi cip, atau justru makin transaksional.

Skenario A, penjajaran de facto ke tumpukan Amerika, adalah yang paling mungkin karena merupakan kelanjutan dari tren yang sudah berjalan. Pusat data besar, termasuk proyek 1 GW Danantara dan Telkom, memakai cip Nvidia di bawah rezim kepatuhan Amerika, mungkin melalui paket American AI Exports Program. Model Tiongkok tetap dipakai luas oleh pengembang swasta, sedangkan keanggotaan WAICO tinggal sebagai forum diplomatik. Dalam skenario ini Indonesia memperoleh investasi, tetapi daya tawarnya menyusut di setiap putaran karena tidak memiliki alternatif kredibel dan kerangka hukum yang kuat. Penandanya meliputi pengumuman pemasok cip untuk proyek 1 GW, keikutsertaan konsorsium yang menyasar Indonesia dalam program ekspor AI Amerika, dan Perpres AI yang terbit dengan klausul yang melunak setelah masukan perusahaan asing.

Skenario B, kedaulatan berlapis yang terkelola, adalah skenario yang dianjurkan kajian ini. Indonesia menerbitkan Perpres dan menjadikannya jangkar. Indonesia menegosiasikan jalur izin yang dapat diprediksi dengan Washington sebagai imbalan atas rezim kepatuhan ekspor yang kredibel. Di lapisan model, Indonesia mempertahankan keterbukaan terhadap model kedua negara melalui lembaga evaluasi nasional. Di lapisan energi, data, dan talenta, Indonesia berinvestasi secara agresif. Penandanya adalah terbitnya aturan kendali ekspor dan transit cip ala Malaysia, kontrak listrik hijau khusus pusat data dari PLN, alokasi kapasitas riset publik di proyek-proyek Danantara, dan inisiatif evaluasi model bersama di bawah ASEAN AI Safety Network.

Skenario C, stagnasi atau kedaulatan nominal, terjadi jika regulasi terus tertunda, jaringan listrik tidak mampu mengimbangi, dan investor mengalihkan proyek ke Johor yang telah menyelesaikan masalah airnya atau ke Thailand dan Vietnam. Slogan kedaulatan tetap dipakai, tetapi Indonesia menjadi konsumen layanan awan tanpa kapasitas inti dan tanpa daya tawar. Penandanya meliputi konversi pipa kapasitas Batam dan Jakarta yang jauh di bawah proyeksi, kegagalan pendanaan proyek 1 GW, dan pembatalan atau penundaan proyek hyperscaler.

Skenario D, pergeseran ke tumpukan Tiongkok, memiliki probabilitas terendah, tetapi dampaknya terbesar. Pemicunya dapat berupa krisis dalam hubungan dagang Indonesia–Amerika, penolakan izin ekspor untuk proyek strategis, atau tawaran pembiayaan Tiongkok yang sangat murah untuk paket listrik, pusat data, dan Ascend. Skenario ini akan memicu tekanan sekunder dari Washington terhadap mitra-mitra Indonesia dan dapat memecah ekosistem domestik antara perusahaan yang melayani pasar global dan proyek negara. Penandanya adalah pengadaan Ascend oleh BUMN, proyek WAICO dengan komponen perangkat keras di Indonesia, atau pernyataan resmi Indonesia yang mempertanyakan rezim kendali ekspor Amerika.

Penanda lintas skenario yang perlu dipantau setiap kuartal adalah penandatanganan ASEAN Digital Economy Framework Agreement yang perundingannya telah rampung pada 30 Mei 2026 dan ditargetkan ditandatangani pada November 2026, aturan pengganti Diffusion Rule dari BIS, kelanjutan laporan pembelian Ascend oleh Malaysia, dan kecepatan Johor menyelesaikan krisis airnya.

Rekomendasi Berbatas Waktu untuk Aktor Nasional, Regional, dan Internasional

Untuk Presiden Republik Indonesia, langkah paling mendesak adalah menandatangani Perpres Peta Jalan AI dan Perpres Etika AI paling lambat akhir kuartal pertama 2027. Bersamaan dengan itu, pemerintah perlu mempublikasikan ringkasan perubahan yang dilakukan setelah konsultasi dengan perusahaan asing agar legitimasi domestiknya terjaga. Presiden juga perlu menetapkan, melalui Perpres atau instruksi, doktrin kedaulatan berlapis sebagai pedoman tunggal bagi Komdigi, Danantara, Kementerian Luar Negeri, dan Kementerian Perdagangan. Tanpa doktrin bersama, komitmen eksternal Indonesia akan terus dibuat secara terpisah oleh kementerian yang berbeda, seperti terlihat pada perjanjian dagang Februari dan penandatanganan WAICO pada Juli 2026.

Untuk Komdigi, dalam enam bulan setelah Perpres terbit, perlu diterbitkan peraturan menteri tentang pengadaan AI sektor publik. Peraturan itu mewajibkan portabilitas model dan data, melarang ketergantungan pada satu model dasar untuk layanan kritis, dan mensyaratkan evaluasi keamanan sebelum penerapan. Pada 2027, Komdigi bersama BRIN perlu membentuk unit evaluasi model nasional yang menguji model dasar dari Amerika, Tiongkok, dan Eropa dengan tolok ukur berbahasa Indonesia dan bahasa daerah. Unit ini sebaiknya terhubung dengan jaringan evaluasi regional.

Untuk Danantara, sebelum keputusan vendor proyek pusat data 1 GW pada 2027, Danantara perlu menerbitkan kerangka tata kelola proyek yang mencakup kepatuhan kendali ekspor, struktur kepemilikan, dan alokasi minimal kapasitas untuk riset publik dan layanan pemerintah. Proyek perlu dirancang sebagai klaster berlisensi Amerika dengan kepatuhan penuh. Uji coba perangkat keras alternatif, jika diinginkan, harus dipisahkan secara fisik dan kelembagaan agar tidak membahayakan izin. Danantara juga perlu mengaitkan setiap investasi pusat data dengan kontrak energi terbarukan baru, bukan sekadar sertifikat.

Untuk PLN dan Kementerian ESDM, hingga pertengahan 2027, perlu dirancang tarif dan skema kontrak listrik hijau khusus pusat data skala besar, termasuk opsi pembangkit terbarukan terdedikasi di Batam dan Jawa bagian barat. Revisi RUPTL berikutnya perlu memasukkan proyeksi beban pusat data secara eksplisit. Untuk BRIN dan perguruan tinggi, pada 2027–2028 perlu dibangun fasilitas komputasi riset bersama dengan perjanjian tingkat layanan yang jelas, belajar dari kritik terhadap IndiaAI. Perguruan tinggi juga perlu mengembangkan kurikulum tata kelola AI yang memasukkan rantai pasok komputasi dan kendali ekspor. Prioritas lainnya adalah korpus data bahasa Indonesia dan bahasa daerah yang dikurasi secara terbuka, termasuk di perguruan tinggi keagamaan yang tengah bergulat dengan dampak AI generatif terhadap otoritas ilmu.

Untuk ASEAN, setelah penandatanganan DEFA pada November 2026, negara anggota perlu menyepakati mekanisme bersama verifikasi pengguna akhir untuk cip AI paling lambat 2028. Tujuannya agar kawasan tidak diperlakukan sebagai rute pengalihan oleh Washington, dan agar tidak ada negara yang menanggung beban penegakan sendirian. ASEAN AI Safety Network, yang menurut ADGMIN Hanoi Januari 2026 bersekretariat di Kuala Lumpur, sebaiknya diberi mandat evaluasi model bersama. Pemutakhiran ASEAN Guide on AI Governance and Ethics (Februari 2024) juga perlu memasukkan bab tentang infrastruktur komputasi dan energi.

Untuk aktor internasional, rekomendasinya sebagai berikut. Departemen Perdagangan dan BIS Amerika Serikat sebaiknya menawarkan Indonesia jalur izin yang dapat diprediksi, misalnya melalui jaminan antarpemerintah, sebagai imbalan atas rezim kepatuhan kredibel. Paket AI Exports Program untuk Indonesia juga perlu memuat komponen kapasitas lokal, seperti pelatihan, akses riset, dan alih pengetahuan, karena paket tanpa komponen itu akan memperkuat narasi bahwa penjajaran berarti ketergantungan. Tiongkok sebaiknya mewujudkan komitmen WAICO dalam bentuk yang tidak memaksakan pilihan perangkat keras, seperti dokumentasi model terbuka, kerja sama data bahasa, dan riset efisiensi energi, serta menghormati kerangka hukum Indonesia. Jepang dan Uni Eropa memiliki peran unik sebagai pemasok netral di lapisan energi dan aturan. Pembiayaan transmisi dan energi terbarukan untuk koridor pusat data serta kerja sama evaluasi model dapat mengurangi tekanan biner. Investor Teluk yang berminat pada pusat data Indonesia sebaiknya menerima standar keterbukaan kepemilikan dan kepatuhan yang sama. Para hyperscaler perlu berkomitmen pada pengadaan energi terbarukan tambahan di Indonesia dan pada akses kapasitas bersubsidi bagi riset publik hingga 2030.

Keterbatasan Kajian dan Kesimpulan: Kedaulatan sebagai Kemampuan Memilih Syarat

Kajian ini memiliki empat keterbatasan utama. Pertama, isi final kedua rancangan Perpres AI belum dipublikasikan. Penilaian lapisan aturan bersandar pada buku putih, pernyataan pejabat, dan laporan media, sehingga dapat berubah jika teks akhirnya memuat ketentuan yang berbeda. Kedua, data kapasitas pusat data sangat bergantung pada definisi dan sumber. Perbedaan antara angka Knight Frank dan JLL untuk Johor merupakan pengingat bahwa angka-angka dalam Tabel 1 perlu dibaca sebagai indikasi orde besaran, bukan ukuran presisi. Beberapa laporan riset pasar juga berada di balik dinding berbayar sehingga tidak dapat diperiksa sepenuhnya.

Ketiga, isi lengkap Perjanjian Perdagangan Resiprokal Indonesia–Amerika ditafsirkan berbeda oleh pihak Amerika dan Indonesia. Kajian ini mengutip pembacaan CCIA dan Wantimpres tanpa analisis hukum pasal demi pasal. Karena itu, penilaian tentang batas-batas kebijakan data dan konten lokal dipegang dengan keyakinan sedang. Laporan tentang pertimbangan Malaysia atas cip Ascend pada September 2026 juga belum dikonfirmasi pemerintah Malaysia.

Keempat, kajian ini tidak didukung wawancara dengan pejabat atau pelaku industri, dan probabilitas skenario merupakan penilaian subjektif. Pembaca, terutama peserta pendidikan tata kelola AI, dianjurkan memperlakukan matriks dan skenario sebagai alat diskusi yang dapat diperbarui. Keduanya bukan prediksi. Kebijakan kendali ekspor Amerika dapat berubah dalam hitungan minggu, dan kecepatan perubahan itu sendiri merupakan bagian dari temuan kajian ini.

Dengan segala keterbatasan itu, kesimpulan pokok kajian ini tetap jelas. Kedaulatan komputasi bagi Indonesia tidak berarti memiliki semua lapisan tumpukan AI. Kedaulatan itu berarti mampu menentukan di lapisan mana Indonesia bersandar pada pihak lain, dengan syarat apa, dan dengan jalan keluar seperti apa. Bukti 2025–2026 menunjukkan bahwa Indonesia telah melangkah ke dua tumpukan sekaligus tanpa doktrin yang mengikat langkah-langkah itu. Perjanjian dagang dengan Amerika mengunci sebagian alat kebijakan data, WAICO membuka saluran diplomatik dengan Tiongkok, dan investasi swasta sudah menjatuhkan pilihan perangkat keras. Pada saat yang sama, aturan domestik tertinggal di meja tanda tangan.

Rumusan kedaulatan berlapis menawarkan jalan keluar yang realistis. Di lapisan cip, Indonesia menjalankan penjajaran yang dinegosiasikan. Di lapisan model, Indonesia menjaga keterbukaan yang diawasi. Di lapisan energi, data, talenta, dan aturan, Indonesia berinvestasi agar kelak tidak hanya menjadi lokasi komputasi milik pihak lain. Buku The Beijing Factor in Southeast Asia (2026) menegaskan bahwa kehadiran, pengaruh, dan kendali adalah tiga hal berbeda, dan bahwa ketergantungan ekonomi tidak otomatis melahirkan kepatuhan politik. Pelajaran yang sama berlaku bagi kedua tumpukan. Delapan tahun lalu, edisi Foreign Affairs bertajuk World War Web (2018) memperingatkan bahwa internet akan terbelah menurut garis kekuasaan negara. Kini garis yang sama ditarik melalui pusat data dan jaringan listrik. Selama empat tahun ke depan, Indonesia harus memastikan bahwa garis itu tidak ditarik melewati kepentingannya tanpa persetujuannya.

Executive Summary: The Question, the Bottom Line, and the Stakes

This study answers one strategic question. As the United States and China compete to export their artificial intelligence (AI) “stacks”, from chips, data centres and models to standards and rules, what is the most sensible choice for Indonesia between 2026 and 2030? The question is no longer hypothetical. On 23 July 2025 Washington issued Executive Order 14320 to promote exports of the “American AI technology stack” as a whole. On 16 July 2026 in Shanghai, Indonesia joined 28 other countries in signing the founding agreement of the China-initiated World AI Cooperation Organization (WAICO). Five months earlier, Indonesia had signed an Agreement on Reciprocal Trade with the United States containing broad commitments on data and digital trade. In other words, Jakarta already has one foot in each stack. The question now is whether that dual position can be managed deliberately or will be settled by others.

The study’s bottom line is as follows. Indonesia cannot, and need not, choose one stack wholesale. Nor can it hedge evenly across every layer. At the layer of frontier computing hardware, the US export-control regime makes it legally hazardous to mix Nvidia and Huawei Ascend chips in a single facility, so calibrated alignment is the realistic option there. At the layers of models, data, talent, energy and rules, Indonesia’s room for autonomy is much wider, and that is where sovereignty must be built. This study calls the strategy layered sovereignty: align at the layers that others have locked, and build options at the layers that remain open. This judgement is held with moderate confidence. It assumes that Washington does not revive country-by-country quotas of the kind in the AI Diffusion Rule, and that Beijing does not make WAICO membership a condition for buying hardware.

The stakes extend beyond Indonesia. Indonesia is the largest economy in Southeast Asia and a G20 member. It is also a digital market that, according to equity research by BRI Danareksa Sekuritas (August 2026), had only about 580 MW of data-centre IT capacity in the first half of 2026, but with projected growth to 3.5 GW by 2030. How Indonesia manages the tension between the two stacks will set a precedent for other middle-income countries, which the literature places in the “Compute South“: countries where AI is deployed but where frontier models are not trained. If Indonesia succeeds, a third model will exist between Gulf-style full alignment and passive dependence. If it fails, “computing sovereignty” will remain a slogan, while decisions about chips, energy and models are taken by foreign companies and regulators.

The report is written as teaching material in AI governance. It moves from the analytical framework to the evidence, international comparison, a counter-argument, scenarios, recommendations and limitations. It deliberately does not revisit the philosophical debate about the epistemic power of algorithms covered in the Research Center study on algorithmic civilisation. Its focus is the political economy of infrastructure: who supplies electricity, chips, models and rules, on what terms, and where Indonesia still has bargaining power.

Analytical Framework and Method Note: The Stack Sovereignty Matrix

The framework draws on three bodies of literature. The first is the literature on compute governance, especially Sastry and colleagues (2024). They argue that computing power is the most governable intervention point in the AI chain because it is detectable, excludable and quantifiable, and its supply chain is highly concentrated. The properties that make compute easy to regulate also make it easy for supplier states to use as leverage. The second is Farrell and Newman’s (2019) theory of weaponised interdependence in International Security. The theory explains how states that control hubs in global networks can use those hubs to monitor others or cut off their access. The third is the literature on hedging by Southeast Asian states, particularly Kuik Cheng-Chwee (2008). Kuik shows that hedging is distinct from balancing and bandwagoning, and that the choice is driven largely by elites’ need for domestic legitimation rather than by the distribution of power alone.

From these three sources the study builds a Stack Sovereignty Matrix. The AI stack is broken into six layers: energy, compute (chips and data centres), data, models, talent and rules. Each layer is assessed with two questions. First, how much effective control does Indonesia have today, on a scale from 1 (almost entirely determined externally) to 5 (determined by domestic choice)? Second, how costly would it be to switch suppliers if one stack cut off or conditioned access? The logic of the matrix is that sovereignty is not a binary attribute that a state either has or lacks. It is a portfolio of control and options that differs by layer. A middle-income country cannot be sovereign at every layer, but it can choose where to invest its political and fiscal capital.

There are three method notes. First, the evidence comes from official documents such as the Federal Register and press releases from Indonesia’s Ministry of Communication and Digital Affairs (Komdigi), the Coordinating Ministry for Economic Affairs, Malaysia’s MITI and Singapore’s IMDA, together with multilateral data, market research and reputable reporting up to 29 October 2026. Where figures from two sources diverge sharply, as with Johor’s data-centre capacity, the study reports the discrepancy rather than choosing the most dramatic number. Second, the matrix scores are contestable analytical judgements, not measurements. They are meant to structure discussion, particularly in AI governance classrooms. Third, every key judgement carries a confidence level. High confidence means support from several mutually reinforcing primary sources. Moderate confidence means strong evidence that depends on policy assumptions that could change. Low confidence means reliance on partial information or reports not confirmed by the government concerned.

The limits of the analysis should also be stated. The study does not assess the technical quality of particular models and does not offer investment advice. Nor does it treat “America” and “China” as homogeneous blocs. Within the American stack, interests differ among Nvidia, the hyperscale cloud providers (hyperscalers), the Commerce Department and Congress. Within the Chinese stack, they differ among Huawei, Alibaba, Tencent, the open-model labs and the Foreign Ministry. Those internal differences are what open bargaining space for Indonesia.

Two Stacks, Two Offers: The Architecture of Competition, 2025–2026

The American offer changed shape dramatically within eighteen months. In January 2025 the Bureau of Industry and Security (BIS) issued the AI Diffusion Rule, which divided the world into three tiers. According to an RSIS analysis (March 2025), most Southeast Asian countries, Singapore included, were placed in Tier 2. Tier 2 countries faced an import cap equivalent to roughly 50,000 H100 GPUs through 2027, and US hyperscalers could place no more than 7 per cent of their compute in any single Tier 2 country. The rule never took effect. On 13 May 2025, two days before the compliance date, the Commerce Department announced its rescission. At the same time BIS issued three guidance documents. One of them, according to a Kirkland & Ellis summary, warned that using advanced Chinese-made chips, including Huawei’s Ascend 910B, 910C and 910D, could trigger General Prohibition 10 anywhere in the world.

The rescission did not mean leniency. The quota logic was replaced by two other instruments: export promotion and enforcement. America’s AI Action Plan (23 July 2025) made “exporting full-stack AI to allies” part of its international diplomacy pillar. It also ordered work on location-verification features for AI chips. Executive Order 14320 turned this into a programme: US industry consortia submit packages covering hardware, data centres, models, cybersecurity and sectoral applications, and the government provides loans, guarantees, equity and political-risk insurance. On 16 March 2026 the Commerce Department opened a call for proposals starting on 1 April 2026. Approved packages were promised priority export-licence review and government-to-government advocacy. As of that release, no target countries had been announced.

The enforcement side shows why Southeast Asia sits at the centre of the problem. In February 2025 Singapore charged three people in a fraud case involving Dell and Supermicro servers. Minister K. Shanmugam assessed that the servers may have contained Nvidia chips and had been sent to Malaysia. On 14 July 2025, Malaysia required a Strategic Trade Permit for the export, transhipment and transit of US-origin high-performance AI chips under Section 12 of the Strategic Trade Act 2010. In March 2026 US prosecutors charged a Supermicro co-founder and two others. They are accused of channelling about US$2.5 billion of servers through a company in Southeast Asia, with at least US$510 million forwarded to China in April–May 2025. A few days later, Senators Elizabeth Warren and Jim Banks asked the Commerce Secretary to require binding, auditable end-user commitments for every licence application from Southeast Asia. The letter named Malaysia, Thailand, Vietnam and Singapore as intermediary locations.

Ironically, Washington itself loosened China’s access at the product level. On 8 December 2025 President Trump announced that H200 chip exports to China would be allowed with a 25 per cent fee for the US government, while Blackwell and Rubin remained excluded. For Jakarta the message is ambivalent. America’s red lines are more transactional than ideological, but scrutiny of diversion routes through Southeast Asia is tightening. A country that wants to host American compute must be ready to be audited.

The Chinese offer follows a different logic. On 26 July 2025 Premier Li Qiang announced a 13-point Global AI Governance Action Plan. The plan emphasised capacity-building for the Global South through clean electricity, networks, computing power and data centres, alongside a proposal for an AI cooperation organisation headquartered in Shanghai. That proposal materialised a year later as WAICO. At the hardware layer, Huawei announced its Ascend roadmap on 18 September 2025: the Ascend 950PR in the first quarter of 2026, the 950DT in the fourth quarter of 2026, the Ascend 960 at the end of 2027, and the Atlas 950 SuperPoD with up to 8,192 chips. Huawei compensates for weaker individual chips with cluster scale. China’s advantage is clearest at the model layer. A Stanford HAI and DigiChina study found that in September 2025, 63 per cent of new derivative models on Hugging Face were built on Chinese base models, and that the Qwen family overtook Llama as the most downloaded language-model family.

The two offers are asymmetric. The United States leads at the layers of frontier chips and managed cloud services, but its access is conditional and can change by executive decision. China leads at the layers of open-weight models and multilateral diplomacy, but its hardware carries legal risk for anyone who also wants to buy from the United States. This study judges with high confidence that this asymmetry, not a binary choice between “America or China”, is the structural fact that Indonesia must manage.

Indonesia’s Position as of October 2026: Delayed Rules, Accelerating Investment

Indonesia enters this competition with an unfinished policy framework. In early August 2025 Komdigi launched the National Artificial Intelligence Roadmap White Paper together with a draft AI Ethics Guideline for public consultation until 22 August 2025. The document was drafted by a 443-member task force. According to GovInsider, the white paper promises high-performance computing, GPUs/TPUs and a national cloud in sovereign data centres. Its targets are 100,000 AI professionals a year and 20 million AI-literate citizens by 2029. Danantara is named as a financing driver through a “Sovereign AI Fund” instrument. The white paper replaces the 2020–2045 National AI Strategy, which was judged to have been overtaken by the wave of generative AI.

The problem lies in turning the white paper into law. Komdigi’s legal documentation network (JDIH) records that the plenary meeting of the inter-ministerial committee for the Draft Presidential Regulation on the National Artificial Intelligence Roadmap 2026–2029 was held on 11 February 2026, with enactment targeted for the first quarter of 2026. The draft is paired with a Draft Presidential Regulation on AI Ethics. That target was missed. On 6 May 2026, Director General of Digital Ecosystem Edwin Hidayat Abdullah said the draft was at the State Secretariat and was expected to be signed that month. On 11 June 2026, Minister Meutya Hafid acknowledged that the draft had been revised after consultation with several US companies. On 3 September 2026, Edwin said that only the President’s signature remained. As of the date of this study, it found no official report that either regulation had been promulgated (moderate confidence, since promulgation can occur without wide coverage).

The delay matters geopolitically. The revision after input from US companies came in the same months in which Indonesia took on digital-trade commitments with Washington. The Agreement on Reciprocal Trade, whose text is dated 19 February 2026, contains, according to the reading of the industry association CCIA, a ban on discriminatory digital services taxes, a ban on forced technology transfer including source-code disclosure, an exemption for US firms from local-content requirements, and recognition of the adequacy of US personal-data protection. It also includes a commitment to coordinate with the United States on secure ICT infrastructure and trusted technology suppliers. Indonesia’s official narrative is more cautious. A page from the Presidential Advisory Council (Wantimpres) says Indonesia will allow only limited cross-border data transfers in accordance with national law. The gap between the two readings will become an arena of interpretation. For computing sovereignty, the “trusted supplier” clause and the ban on local-content requirements narrow two classic instruments of industrial policy: vendor preference and localisation mandates.

Five months later, Indonesia moved in what looked like the opposite direction. Komdigi reported that Deputy Minister Angga Raka Prabowo accompanied Coordinating Minister Airlangga Hartarto at the WAICO signing in Shanghai and called it a “strategic moment to strengthen national AI governance“. According to The China-Global South Project, the visit also included meetings with ByteDance, Unitree and FiberHome and the launch of a Tencent GPU cloud region in Indonesia. This study judges with moderate confidence that the two moves are not legally contradictory. WAICO is a cooperation forum without procurement obligations, while the trade agreement with the United States is binding. They do, however, create reputational tension that will be tested when Indonesia chooses vendors for large-scale computing projects.

On investment, Indonesia is moving faster than its regulation. On 23 February 2026 in London, Danantara and Arm signed a framework agreement to train 15,000 chip-design engineers, witnessed by President Prabowo. On 26 October 2026, at the Danantara Technology Innovation Investment Forum, Danantara CTO Sigit Puji Santosa set out plans for six semiconductor sectors and a 1 GW data centre as a priority project of the telecommunications cluster, alongside “national AI sovereignty” and a sovereign cloud. At the same forum, Telkom launched four “sovereign digital technology” capabilities with a target of 1 GW of AI data-centre capacity. Investment values and chip suppliers for these projects have not been announced. That information gap is the most important signpost to watch.

Meanwhile, the private ecosystem has already made de facto choices. Indosat, with Nvidia and Cisco, is building an AI Center of Excellence under Komdigi with an “AI factory” based on Blackwell GPUs (July 2025). Microsoft opened its Indonesia Central cloud region in May 2025 as part of a US$1.7 billion investment commitment for 2024–2028. Tencent said it would invest US$500 million by 2030 and build its third data centre in Indonesia, adding to two facilities already operating in Jakarta. The flagship national language model, Sahabat-AI from GoTo and Indosat, was launched in a 70-billion-parameter version in June 2025 and runs on Indosat’s GPU Merdeka cloud. According to the LLM Reference catalogue, Sahabat-AI variants are built on Llama and Gemma. Indonesia’s “sovereign model” is therefore, for now, a local-language adaptation of American base models running on American chips on Indonesian soil. That is a real achievement, but its sovereignty lies in data and language, not in its foundations.

The Compute Geography of the Malacca Strait: Batam, Johor and Singapore

Indonesia’s computing sovereignty cannot be understood without the geography of the Malacca Strait. Three neighbouring jurisdictions, Singapore, Johor and Batam, form a single regional compute market with different rules. Singapore imposed a moratorium on new data centres in 2019. According to DatacenterDynamics, the moratorium was eased in July 2022 through a pilot scheme that yielded about 80 MW of new capacity for four operators. On 29 May 2024 Singapore launched its Green Data Centre Roadmap, opening at least 300 MW of additional capacity in the near term under strict efficiency conditions, including a PUE target of 1.3 or lower. In October 2025, EDB and JTC set aside about 20 hectares on Jurong Island for a low-carbon data-centre park of up to 700 MW. Singapore has chosen managed scarcity: few megawatts, high value added and strict selection.

Singapore’s scarcity spills over into Johor. According to JLL, Johor now has 850 MW of operational capacity, 1,800 MW under construction and 2,700 MW in the pipeline (April 2026). Knight Frank gives a far larger figure of 5.8 GW in the second quarter of 2025. The gap almost certainly reflects different definitions of installed versus committed capacity. That growth has run into water limits. In November 2025 the Johor state government stopped approving Tier 1 and Tier 2 data centres. By then Johor had approved 51 projects worth RM182.96 billion, and water-cooled facilities were said to be able to draw up to 50 million litres a day. By July 2026 several operators had begun switching to recycled water, while the state and federal governments set aside RM5 billion for three reservoirs and three water-treatment plants.

Batam is the next stage of spillover. According to the BRI Danareksa research cited above, Batam has about 126 MW of operational capacity and a pipeline of about 1.4 GW. Some 71 per cent of it is hyperscale and most is foreign and privately owned, so the report calls it a “regional-spillover play”. The most representative project is the DayOne campus with the Indonesia Investment Authority (INA) at Nongsa Digital Park. The project, with about 72 MW of capacity, is financed by an IDR 6.7 trillion loan from DBS and UOB. The structure is plain: Singaporean capital and banks, a regionally rooted operator, Indonesia’s sovereign wealth fund as partner, and global customers. Jakarta remains the largest market, with about 322 MW of operational capacity, but Batam shows that part of “Indonesian capacity” is in fact an extension of the Singapore market on Indonesian territory.

There are three strategic implications. First, Indonesia benefits from its neighbours’ constraints: Singapore’s moratorium and Johor’s water crisis push demand towards Batam. This advantage is temporary and could disappear if Johor completes its water infrastructure. Second, the chip-diversion routes that Washington is scrutinising run precisely through this corridor. Batam will be treated with the same suspicion as Johor if Indonesia lacks an export-control regime equivalent to Malaysia’s permits, a risk assessed with moderate confidence. Third, the value of Batam’s capacity for Indonesian sovereignty depends on who uses the compute. If its users are mainly Singapore-based customers’ workloads, Batam strengthens Indonesia’s bargaining position at the energy and land layers, not at the model or talent layers. The issue also touches the wider debate on economic sovereignty in Singapore–Indonesia relations, although this study confines itself to the compute layer.

Energy as the Foundation Layer of Computing Sovereignty

Every layer of the AI stack ultimately rests on electricity. The International Energy Agency’s (IEA) Energy and AI report of April 2025 projects that global data-centre electricity consumption will rise from about 415 TWh in 2024 to about 945 TWh in 2030, roughly equal to Japan’s current electricity consumption. For Southeast Asia, the IEA expects data-centre consumption to nearly double by 2030. Ember’s projections (May 2025) are sharper for Malaysia: data-centre electricity demand rising from 9 TWh in 2024 to 68 TWh in 2030, about 30 per cent of national consumption. For Indonesia, Ember projects that power-sector emissions from data centres will quadruple, adding 13 million tonnes of CO₂e by 2030.

This is where Indonesia’s structural weakness lies. According to Ember, only 18 per cent of Indonesia’s electricity in 2024 came from clean sources, and coal generation grew by 12 TWh that year. PLN’s Electricity Supply Business Plan 2025–2034 targets an additional 69.5 GW, with 42.6 GW of renewables, 10.3 GW of storage and 16.6 GW of fossil generation. The figure is ambitious, but it was not designed specifically for the surge in AI data-centre load, which is dense, concentrated and demands very high reliability. On 23 October 2026 Danantara was even reported to be urging large data centres to secure their own energy supply. This signals that the national grid is not yet ready to be relied on for gigawatt-scale projects.

For a sovereignty strategy, energy is the most underestimated and the most decisive layer. American hyperscalers have climate commitments that require low-carbon supply, while China offers “clean electricity” as part of the capacity-building package in its 2025 Action Plan. A country that can offer reliable, cheap green power at the scale of hundreds of megawatts will have bargaining power at the upper layers, including terms for knowledge transfer, a share of capacity for public research and the location of model training. This study judges with high confidence that over 2026–2030, energy constraints, not chip export licences, will be the effective limit on the growth of Indonesia’s computing capacity. PLN and the Ministry of Energy and Mineral Resources are therefore actors of computing sovereignty as important as Komdigi.

There is also a distributional dimension. Data-centre load concentrated in western Java and Batam means investment in transmission and generation will follow the map of corporate customers, not the map of household needs. Johor’s experience shows that competition between data centres and residents over water and power can quickly become a local political issue. Computing sovereignty that ignores energy justice will lose domestic legitimacy. Yet, as Kuik reminds us, domestic legitimacy is the main driver of hedging strategies among Southeast Asian states.

Indonesia’s Stack Sovereignty Matrix: Assessing Six Layers

With the evidence above, Indonesia’s stack sovereignty matrix can be filled in. Table 2 summarises the study’s assessment. Effective-control scores use a 1–5 scale, and switching costs are rated low, moderate or high. The discussion after the table explains the basis for each judgement that is not already clear from earlier sections.

The compute layer scores lowest because Indonesia does not produce AI chips. Access to frontier chips depends entirely on US licences and policy, while the Huawei alternative carries General Prohibition 10 risk for anyone who also uses American technology. The Danantara–Arm partnership matters symbolically and for design talent, but it will not change that dependence before 2030. Switching costs are high because software, compilers and engineers’ skills are locked into particular ecosystems. Nvidia’s CUDA toolkit is the clearest example.

The data layer scores in the middle. Law No. 27 of 2022 on Personal Data Protection has been fully in force since 17 October 2024. However, the latest official report this study could verify states that its supervisory agency had not been established and its implementing regulation was still being harmonised. Indonesia holds irreplaceable linguistic and social data assets, but the cross-border data-flow commitments in its agreement with the United States limit the use of localisation as a bargaining tool. Data sovereignty must therefore be built through governance of access and curation of public corpora, not through transfer bans.

The model layer scores low, but its switching costs are also low. This is the layer with the most options. The open-weight ecosystems of both countries allow Indonesian developers to change base models at relatively low cost. Sahabat-AI itself released variants based on Llama 3, then Gemma 2, then returned to Llama within less than a year. The vulnerability lies not in access but in licensing and evaluation. Base models carry their makers’ licences and embedded values, and Indonesia does not yet have an independent model-evaluation body to assess safety, bias and conformity with national law.

The talent and rules layers both score 2, but for different reasons. The Oxford Insights Government AI Readiness Index 2024 ranks Indonesia 38th of 188 countries. Its government pillar score is 79.86, while its technology-sector pillar score is only 48.06. The gap reflects political will running ahead of industrial and research capacity. The largest current talent programmes, such as the target of 15,000 engineers with Arm or Microsoft’s training programmes, are run with vendors. They are useful, but they reproduce ecosystem dependence. At the rules layer, the absence of the presidential regulation means Indonesia negotiates without a domestic legal anchor. As a result, external commitments such as the trade agreement and WAICO membership came before the national framework, when the national framework should have come first.

Read as a whole, the matrix shows a clear pattern. Indonesia’s control is strongest at the bottom layer (energy) and the middle layer (data), and weakest at the hardware layer. The model layer has low control but high optionality. The rational strategy is to strengthen the moderately scored layers so that they become bargaining tools, to keep the model layer open, and to accept negotiated alignment at the chip layer.

International Comparison: The Gulf, India and ASEAN Neighbours

The United Arab Emirates represents a model of alignment paid for with access. The 1 GW Stargate UAE is part of a 19.2 km², 5 GW UAE–US AI campus in Abu Dhabi, developed by Khazna (G42) with OpenAI, Oracle, Nvidia, Cisco and SoftBank. According to The National (December 2025), the first 200 MW phase was due for completion in the third quarter of 2026, after Washington in November 2025 authorised G42 to buy the equivalent of up to 35,000 GB300 chips. Saudi Arabia has followed a similar path: PIF-owned Humain obtained 18,000 GB300 chips in May 2025 for the first stage of up to 500 MW of capacity. The Gulf lesson is that access to frontier compute can be negotiated by states outside America’s traditional alliances, but only with very large capital, decisions taken at the top of the political system, and willingness to become part of America’s technology-security architecture. Indonesia has no capital surplus of that size and its foreign-policy tradition is “free and active” (bebas-aktif), so this model cannot be copied wholesale.

India represents a model of subsidised public compute. According to Business Standard (June 2026), the IndiaAI Mission now provides more than 38,000 GPUs at about ₹65 per GPU-hour, far below international market prices. The same report records important criticisms, however. Most start-ups adapt open models rather than train base models. A seven-day lease cap makes training difficult. Nearly half the mission budget goes to compute, while the share for data is relatively small. One expert quoted said that “50,000 H100s will not save you if you have a thin training corpus for Indic language.” The lesson from India for Indonesia is that compute subsidies without investment in data and talent produce under-used capacity. Under the Diffusion Rule, India was also in Tier 2, which shows that economic size does not automatically guarantee privileged access.

Malaysia represents the squeezed host. As Southeast Asia’s largest data-centre hub, Malaysia is the most exposed to scrutiny over chip diversion, so it was the first to introduce permits for US chip exports. Yet it also shows how hard it is to build a Chinese option. In May 2025 a deputy minister announced a sovereign AI system based on 3,000 Huawei Ascend chips. The statement was retracted within a day, and MITI said the project was entirely private. In September 2026 Bloomberg reported that Malaysia was again weighing the Ascend 910C for an RM2 billion sovereign AI programme, with the US State Department warning about “untrusted suppliers”. The Malaysian government did not comment, so this report is assessed with low confidence. Malaysia’s case shows that for sensitive government data, the temptation to choose non-American hardware can be real, but every step in that direction immediately becomes a bilateral issue with Washington.

Vietnam represents a law-first model. The National Assembly passed Law No. 134/2025/QH15 on Artificial Intelligence on 10 December 2025, and it has been in force since 1 March 2026 with a risk-based regime, extraterritorial reach and regulatory sandboxes. Vietnam shows that a middle-income country can lock in its domestic framework before external pressure hardens. That step gives its officials a legal anchor when negotiating with both stacks. The contrast with Indonesia is sharp: Hanoi enacted its law before signing external commitments, while Jakarta did the reverse.

Placed within the literature, the four cases reveal a pattern. Lehdonvirta, Wú and Hawkins (2024) distinguish countries that host compute for development (Compute North), countries that host it for deployment (Compute South), and countries without public cloud compute (Compute Desert). The UAE and Saudi Arabia are buying their way into the first category. India is trying to leap forward with public subsidies. Malaysia and Indonesia are currently in the second category. In Farrell and Newman’s framework, that category is the position most vulnerable to weaponised interdependence, because the decisive network hubs lie outside its territory. Several essays in the March/April 2023 issue of Foreign Affairs titled Innovation Power: How Technology Will Reshape Geopolitics, including Eric Schmidt’s lead essay, anticipated that innovation capacity would become a source of state power. The cases of 2025–2026 show the other side: for middle powers, that power consists mainly in the ability to choose the terms of dependence.

A Steel-Manned Counter-Argument and the Reply

The first and strongest counter-argument holds that hedging is impossible because standards lock-in forces a choice. Its strongest version runs as follows. The May 2025 BIS guidance makes the use of Ascend anywhere potentially unlawful under US law. The February 2026 trade agreement binds Indonesia to coordinate on “trusted suppliers”. The March 2026 Senate letter demands auditable end-user commitments for Southeast Asia. On the other side, software ecosystems (CUDA versus Huawei’s CANN), interconnect standards and spare-parts supply chains are incompatible. A data centre built for one stack cannot be moved to the other without costs close to rebuilding. Add government procurement behaviour that tends to favour a single main vendor, and “hedging” in practice becomes an expensive postponement of decisions. In the meantime, regional competitors lock in investment.

The argument is correct for the hardware layer, and this study accepts it there. It is wrong, however, when extended to the whole stack. Open-weight models can run on any adequate hardware. Sahabat-AI has already changed its base model more than once. Data, talent, energy and rules are not subject to General Prohibition 10. Even at the hardware layer, physical and institutional separation remains possible. One facility can run a US-licensed cluster under a full compliance regime, while non-sensitive research in another institution tests alternatives on a limited basis. That separation has a cost, but the cost is measurable and far smaller than losing options altogether. The conclusion is that what is impossible is even hedging at every layer, not hedging as a portfolio strategy.

The second counter-argument holds that computing sovereignty is an illusion for a middle-income country, so Indonesia should simply buy cloud services. Its strongest version is also persuasive. Building and refreshing GPU clusters is very expensive, and chip generations turn over every one to two years. Hyperscalers offer scale, reliability and developer tools that public facilities cannot match, as IndiaAI users acknowledge. Cloud regions of Microsoft, AWS, Google, Alibaba, Tencent and Huawei already operate in Jakarta, so data stays on Indonesian soil. Danantara’s limited capital would be better spent on education, health or the power grid. Chasing a state-owned 1 GW data centre risks repeating the mistake of prestige projects that end up under-used.

This study accepts most of the premises of the second argument. Building state-owned capacity for training frontier models is indeed not rational for Indonesia before 2030. But the conclusion “just buy cloud” overlooks three things. First, full dependence on commercial cloud leaves Indonesia with no reserve capacity when access changes because of an executive decision in another country. The rescission and replacement of rules within months in 2025 show that this risk is real. Second, without affordable public research capacity, universities and BRIN cannot produce talent and independent evaluation. Yet both are preconditions for negotiating intelligently with vendors. Third, Indonesia’s bargaining position vis-à-vis hyperscalers depends on the existence of a credible alternative, however small. The answer, then, is neither “build everything” nor “buy everything”, but to own enough core capacity for research, evaluation and critical public services, and to buy the rest on negotiated terms.

Both counter-arguments also hold a lesson for the strategy this study recommends. Both show that the cost of uncertainty is borne by the market. Data-centre investors waiting for clarity on vendors, rules and power supply will choose Johor or Singapore. Layered sovereignty must therefore be announced and implemented explicitly and quickly. Ambiguity that is strategic for diplomacy can be poison for investment.

Scenarios to 2030 and Signposts

Four scenarios are built on two key uncertainties. The first is whether Indonesia will formulate an explicit computing-sovereignty doctrine and enforce it through the presidential regulation, procurement policy and Danantara’s vendor decisions. The second is whether US–China competition at the hardware layer hardens further, for example through a successor to the Diffusion Rule or chip location-verification requirements, or becomes more transactional.

Scenario A, de facto alignment with the American stack, is the most likely because it continues trends already under way. Large data centres, including the 1 GW projects of Danantara and Telkom, use Nvidia chips under a US compliance regime, possibly through American AI Exports Program packages. Chinese models remain widely used by private developers, while WAICO membership stays a diplomatic forum. In this scenario Indonesia gains investment, but its bargaining power shrinks with every round because it lacks a credible alternative and a strong legal framework. The signposts include an announced chip supplier for the 1 GW project, participation of Indonesia-targeted consortia in the US AI export programme, and an AI regulation issued with clauses softened after input from foreign companies.

Scenario B, managed layered sovereignty, is the scenario this study recommends. Indonesia issues the presidential regulation and makes it the anchor. It negotiates a predictable licensing path with Washington in exchange for a credible export-compliance regime. At the model layer, it keeps open access to both countries’ models through a national evaluation body. At the energy, data and talent layers, it invests aggressively. The signposts are a Malaysian-style chip export and transit control rule, dedicated green-power contracts for data centres from PLN, allocation of public research capacity in Danantara projects, and a joint model-evaluation initiative under the ASEAN AI Safety Network.

Scenario C, stagnation or nominal sovereignty, occurs if regulation keeps slipping, the grid cannot keep up, and investors shift projects to a Johor that has solved its water problems, or to Thailand and Vietnam. The sovereignty slogan survives, but Indonesia becomes a consumer of cloud services with no core capacity and no bargaining power. The signposts include conversion of the Batam and Jakarta pipelines far below projections, failure to finance the 1 GW project, and cancellations or delays of hyperscaler projects.

Scenario D, drift towards the Chinese stack, has the lowest probability but the largest impact. Triggers could include a crisis in Indonesia–US trade relations, denial of export licences for a strategic project, or very cheap Chinese financing for a package of power, data centres and Ascend chips. This scenario would provoke secondary pressure from Washington on Indonesia’s partners and could split the domestic ecosystem between firms serving global markets and state projects. The signposts are Ascend procurement by state-owned enterprises, WAICO projects with hardware components in Indonesia, or official Indonesian statements questioning the US export-control regime.

Cross-scenario signposts to monitor each quarter are the signing of the ASEAN Digital Economy Framework Agreement, whose negotiations concluded on 30 May 2026 and which is due to be signed in November 2026; a BIS successor rule to the Diffusion Rule; further reports on Malaysia’s Ascend purchases; and the speed with which Johor resolves its water crisis.

Time-Bound Recommendations for National, Regional and International Actors

For the President of the Republic of Indonesia, the most urgent step is to sign the AI Roadmap and AI Ethics presidential regulations by the end of the first quarter of 2027 at the latest. At the same time, the government should publish a summary of changes made after consultation with foreign companies to protect domestic legitimacy. The President should also establish, by presidential regulation or instruction, a layered-sovereignty doctrine as the single guideline for Komdigi, Danantara, the Foreign Ministry and the Trade Ministry. Without a shared doctrine, Indonesia’s external commitments will continue to be made separately by different ministries, as seen in the February trade agreement and the July 2026 WAICO signing.

For Komdigi, within six months of the presidential regulation, a ministerial regulation on public-sector AI procurement should be issued. It should require model and data portability, prohibit dependence on a single base model for critical services, and require safety evaluation before deployment. In 2027, Komdigi and BRIN should create a national model-evaluation unit that tests base models from the United States, China and Europe against benchmarks in Indonesian and regional languages. The unit should be linked to regional evaluation networks.

For Danantara, before the vendor decision for the 1 GW data-centre project in 2027, it should publish a project governance framework covering export-control compliance, ownership structure, and a minimum allocation of capacity for public research and government services. The project should be designed as a US-licensed cluster with full compliance. Any trials of alternative hardware, if desired, should be physically and institutionally separated so as not to jeopardise licences. Danantara should also tie every data-centre investment to new renewable-energy contracts, not merely certificates.

For PLN and the Ministry of Energy and Mineral Resources, by mid-2027, tariffs and contract schemes for green electricity dedicated to large data centres should be designed, including options for dedicated renewable generation in Batam and western Java. The next revision of the electricity supply plan should include explicit data-centre load projections. For BRIN and universities, a shared research-computing facility with clear service-level agreements should be built in 2027–2028, learning from criticism of IndiaAI. Universities should also develop AI governance curricula that cover compute supply chains and export controls. Another priority is openly curated data corpora in Indonesian and regional languages, including in Islamic higher-education institutions that are grappling with the impact of generative AI on scholarly authority.

For ASEAN, after DEFA is signed in November 2026, member states should agree on a joint end-user verification mechanism for AI chips by 2028 at the latest. The aim is to keep Washington from treating the region as a diversion route, and to ensure that no state bears the enforcement burden alone. The ASEAN AI Safety Network, whose secretariat, according to the Hanoi ADGMIN of January 2026, is based in Kuala Lumpur, should be given a joint model-evaluation mandate. An update of the ASEAN Guide on AI Governance and Ethics (February 2024) should also include a chapter on compute infrastructure and energy.

For international actors, the recommendations are as follows. The US Commerce Department and BIS should offer Indonesia a predictable licensing path, for example through government-to-government assurances, in exchange for a credible compliance regime. AI Exports Program packages for Indonesia should also include local-capacity components such as training, research access and knowledge transfer, because packages without them would reinforce the narrative that alignment means dependence. China should realise its WAICO commitments in forms that do not force hardware choices, such as documentation of open models, cooperation on language data and research on energy efficiency, and should respect Indonesia’s legal framework. Japan and the European Union have a unique role as neutral suppliers at the energy and rules layers. Financing for transmission and renewables in data-centre corridors, and cooperation on model evaluation, can reduce binary pressure. Gulf investors interested in Indonesian data centres should accept the same standards of ownership transparency and compliance. Hyperscalers should commit to additional renewable-energy procurement in Indonesia and to subsidised capacity access for public research until 2030.

Limitations and Conclusion: Sovereignty as the Ability to Choose the Terms

The study has four main limitations. First, the final texts of the two draft AI presidential regulations have not been published. The assessment of the rules layer rests on the white paper, official statements and media reports, and could change if the final text contains different provisions. Second, data-centre capacity data depend heavily on definitions and sources. The gap between Knight Frank’s and JLL’s figures for Johor is a reminder that the numbers in Table 1 should be read as indications of orders of magnitude, not precise measures. Some market-research reports are also behind paywalls and could not be fully checked.

Third, the full content of the Indonesia–US Agreement on Reciprocal Trade is interpreted differently by the American and Indonesian sides. The study cites the readings of CCIA and Wantimpres without a clause-by-clause legal analysis. For this reason, the assessment of the limits on data and local-content policy is held with moderate confidence. The report on Malaysia’s consideration of Ascend chips in September 2026 has also not been confirmed by the Malaysian government.

Fourth, the study is not supported by interviews with officials or industry players, and the scenario probabilities are subjective judgements. Readers, especially participants in AI governance education, are encouraged to treat the matrix and scenarios as discussion tools that can be updated. Neither is a prediction. US export-control policy can change within weeks, and the speed of that change is itself one of this study’s findings.

With all these limitations, the study’s core conclusion remains clear. Computing sovereignty for Indonesia does not mean owning every layer of the AI stack. It means being able to decide at which layers Indonesia relies on others, on what terms, and with what exit. The evidence of 2025–2026 shows that Indonesia has stepped into both stacks at once without a doctrine binding those steps together. The trade agreement with the United States locks part of its data-policy toolkit, WAICO opens a diplomatic channel with China, and private investment has already made its hardware choices. Meanwhile, domestic rules remain stuck on the signing desk.

The formula of layered sovereignty offers a realistic way out. At the chip layer, Indonesia practises negotiated alignment. At the model layer, it maintains supervised openness. At the energy, data, talent and rules layers, it invests so that it will not merely be a location for other people’s compute. The book The Beijing Factor in Southeast Asia (2026) stresses that presence, influence and control are three different things, and that economic dependence does not automatically produce political compliance. The same lesson applies to both stacks. Eight years ago, the Foreign Affairs issue titled World War Web (2018) warned that the internet would split along lines of state power. Today the same lines are being drawn through data centres and power grids. Over the next four years, Indonesia must make sure that those lines are not drawn across its interests without its consent.