Perbandingan Arsitektur AI PC: AMD Ryzen AI 400 Series vs Intel Core Ultra Series 3

BACA JUGA :
➡️ N1X: Chiplet dan Pergeseran dari Era Chip Monolitik
➡️ Mulai dari Baca Otak Sampai Bikin Iklan: Bagaimana AI Mengambil Alih Seluruh Pipeline Kreatif di 2026

AMD Ryzen AI 400 Series dan Intel Core Ultra Series 3 membawa AI PC 2026 ke tahap baru: bukan lagi sekadar mengejar clock speed dan jumlah core CPU, tetapi mengoptimalkan CPU, GPU, dan NPU untuk menjalankan AI secara lokal.

Perubahan ini semakin penting karena Microsoft menetapkan kemampuan NPU 40+ TOPS sebagai salah satu persyaratan utama untuk pengalaman Copilot+ PC. AMD Ryzen AI 400 Series menawarkan hingga 60 NPU TOPS, sedangkan Intel Core Ultra Series 3 menyediakan hingga 50 NPU TOPS.

Menurut Gartner, AI PC diproyeksikan mencapai sekitar 143 juta unit atau 54,7% pasar PC global pada 2026, sementara Counterpoint memperkirakan PC AI-Advanced menyumbang sekitar 59% pengiriman PC global 2026. Angka tersebut menunjukkan bahwa NPU telah bergeser dari fitur khusus menjadi bagian penting arsitektur PC modern.

Namun, membandingkan kedua platform hanya berdasarkan angka TOPS akan menyesatkan. NPU, GPU, dan CPU memiliki karakteristik workload, presisi, bandwidth memori, serta dukungan software yang berbeda.

1. AMD Ryzen AI 400 Series: Zen 5 + Zen 5c + RDNA 3.5 + XDNA 2

AMD Ryzen AI 400 Series menggunakan kombinasi Zen 5 dan Zen 5c, GPU Radeon 800M berbasis RDNA 3.5, serta NPU AMD XDNA 2.

Untuk model tertinggi seperti Ryzen AI 9 HX 475, konfigurasi CPU mencapai 12 core/24 thread, terdiri dari 4 core Zen 5 dan 8 core Zen 5c. Prosesornya dibuat menggunakan proses TSMC 4nm FinFET, dengan cTDP 15–54W.

Tidak semua Ryzen AI 400 memiliki konfigurasi yang sama. Seri ini membentang dari Ryzen AI 5 430 dengan 4 core hingga Ryzen AI 9 HX 475 dengan 12 core. Karena itu, spesifikasi CPU, GPU, bandwidth memori, dan TOPS harus dilihat berdasarkan SKU.

NPU XDNA 2: hingga 60 TOPS

Keunggulan utama Ryzen AI 400 terletak pada XDNA 2 NPU. Ryzen AI 9 HX 475 mencapai hingga 60 TOPS, HX 470 hingga 55 TOPS, sedangkan beberapa SKU lain berada di 50 TOPS. Artinya, seluruh jajaran Ryzen AI 400 yang ditujukan untuk Copilot+ melewati ambang 40+ TOPS Microsoft.

XDNA 2 juga membawa dukungan Block Floating Point, yang dirancang untuk mempertahankan karakteristik akurasi FP16 sambil meningkatkan efisiensi komputasi dibandingkan pendekatan FP16 konvensional pada workload tertentu. AMD memperkenalkan teknologi Block FP sebagai bagian dari strategi efisiensi AI pada XDNA 2.

Keuntungan NPU terutama terlihat pada workload AI yang berlangsung terus-menerus dengan konsumsi daya rendah, misalnya efek kamera, pemrosesan audio, inferensi model kecil, dan berbagai fitur AI Windows.

RDNA 3.5: AI tidak hanya dikerjakan NPU

Ryzen AI 400 mengintegrasikan Radeon 800M berbasis RDNA 3.5. Model tertinggi seperti Ryzen AI 9 HX 475 menggunakan Radeon 890M dengan 16 Compute Units, sementara Ryzen AI 9 465 menggunakan Radeon 880M dengan 12 CU.

Memori juga menjadi bagian penting. Beberapa Ryzen AI 400 mendukung LPDDR5X hingga 8533 MT/s, sehingga bandwidth memori dapat membantu workload AI yang tidak sepenuhnya cocok dijalankan pada NPU.

Namun, angka TOPS GPU tidak boleh diperlakukan sebagai skor performa AI absolut. Performa aktual untuk model seperti Stable Diffusion atau LLM lokal dipengaruhi oleh bandwidth memori, ukuran model, precision, driver, framework, dan optimasi kernel.

2. Intel Core Ultra Series 3: Panther Lake dan Xe3

Intel Core Ultra Series 3, yang dikenal dengan nama kode Panther Lake, membawa pendekatan berbeda melalui desain hybrid dan disaggregated platform berbasis Intel 18A. Intel menyebut Series 3 sebagai platform AI PC pertama yang dibangun pada proses Intel 18A.

Pada SKU tertinggi, konfigurasi dapat mencapai 16 core CPU, dengan kombinasi Performance-core dan Efficient-core, sementara desain tertentu juga menggunakan Low Power E-core. Intel menggabungkan CPU, GPU, NPU, dan memory subsystem sebagai satu platform heterogen untuk menangani workload berbeda.

NPU 5: hingga 50 TOPS

Intel Core Ultra Series 3 menggunakan NPU 5 dengan kemampuan hingga 50 TOPS. Intel memosisikan NPU sebagai akselerator berdaya rendah untuk workload AI berkelanjutan, sementara CPU menangani workload berlatensi rendah dan GPU menangani workload paralel yang lebih berat.

Dengan 50 TOPS, Series 3 juga melewati persyaratan 40+ TOPS untuk Copilot+ PC.

Xe3 dan XMX

Perbedaan penting Intel berada pada sisi GPU. SKU kelas atas menggunakan Intel Arc B390 dengan arsitektur Xe3, hingga 12 Xe-core. Intel mencantumkan GPU peak AI performance hingga 122 INT8 TOPS pada Core Ultra X9 378H.

Setiap Xe-core membawa XMX atau Xe Matrix Extensions, yang dirancang untuk operasi matrix/tensor dan menjadi komponen penting dalam akselerasi AI pada GPU Intel.

Namun, tidak semua Core Ultra Series 3 memiliki GPU 122 TOPS. Misalnya, Core Ultra 5 322 hanya memiliki dua Xe-core dan Intel mencantumkan 18 INT8 TOPS untuk GPU-nya. Karena itu, klaim “Xe3 100–120 TOPS” harus dipahami sebagai kemampuan SKU GPU kelas atas, bukan karakteristik seluruh keluarga Series 3.

BACA JUGA :
➡️ Posthuman Bukan Lagi Sekadar Filsafat
➡️ Printer Meat: Bagaimana Teknologi Ini Mengatasi Pangan di Masa Depan

3. Perbandingan Arsitektur

Parameter	AMD Ryzen AI 400 Series	Intel Core Ultra Series 3
CPU	Zen 5 + Zen 5c	P-core + E-core + LP E-core pada konfigurasi tertentu
Proses	TSMC 4nm FinFET	Intel 18A
NPU	XDNA 2	NPU 5
NPU maksimum	Hingga 60 TOPS	Hingga 50 TOPS
GPU	Radeon 800M, RDNA 3.5	Intel Arc B-series/Xe3 pada SKU tertentu
GPU AI maksimum yang tercantum	Bergantung SKU	Hingga 122 INT8 TOPS pada Arc B390
Matrix acceleration	WMMA/arsitektur Radeon	XMX
Memori	Hingga LPDDR5X-8533 pada SKU tertentu	Hingga LPDDR5X-9600 pada SKU tertentu
Copilot+	Ya, SKU dengan NPU ≥40 TOPS	Ya, SKU dengan NPU ≥40 TOPS
Software	ROCm, ONNX, DirectML, Windows ML	OpenVINO, ONNX Runtime, DirectML, Windows ML

Spesifikasi berbeda antar-SKU sehingga tabel tersebut harus dibaca sebagai karakteristik platform/family, bukan spesifikasi satu prosesor tertentu.

4. NPU vs GPU: Mana yang Lebih Penting?

Kesalahan umum dalam membandingkan AI PC adalah menganggap TOPS sebagai satuan performa universal.

NPU 50 TOPS tidak otomatis lebih lambat daripada GPU 100 TOPS untuk semua pekerjaan. NPU dirancang untuk efisiensi dan workload AI yang berlangsung terus-menerus, sedangkan GPU memiliki throughput paralel yang jauh lebih besar untuk workload tertentu.

NPU cocok untuk:

• Windows Studio Effects
• noise cancellation
• background blur
• live captions
• penerjemahan real-time
• inferensi model kecil
• AI assistant yang berjalan terus-menerus
• workload AI dengan batas konsumsi daya ketat

GPU lebih cocok untuk:

• generative image
• Stable Diffusion
• video enhancement
• computer vision berskala lebih besar
• workload matrix/tensor paralel
• sebagian inferensi LLM lokal

5. Bagaimana dengan LLM 7B–14B?

Untuk menjalankan LLM lokal, NPU TOPS saja tidak cukup untuk menentukan performa. Faktor yang sama pentingnya adalah:

• kapasitas RAM;
• bandwidth memori;
• ukuran model;
• quantization;
• dukungan backend;
• driver;
• kemampuan GPU;
• optimasi software;
• konsumsi daya dan thermal envelope.

Model 7B yang sudah di-quantize dapat memiliki kebutuhan memori yang jauh lebih rendah dibandingkan model dengan precision tinggi. Karena itu, laptop dengan RAM besar dan bandwidth tinggi dapat memberikan pengalaman LLM lokal yang berbeda meskipun angka NPU TOPS-nya lebih rendah.

Untuk model 14B atau lebih besar, keterbatasan memori dan bandwidth bahkan dapat menjadi faktor yang lebih menentukan daripada perbedaan 50 versus 60 TOPS NPU.

6. Ekosistem Software: AMD vs Intel

AMD mengembangkan ekosistem Ryzen AI melalui kombinasi ROCm, ONNX Runtime, DirectML, dan tool pengembangan AI. Pada 2026, AMD juga mencantumkan Ryzen AI 400 Series dalam matriks kompatibilitas ROCm, termasuk Radeon 890M, 880M, 860M, 840M, dan 820M.

Pendekatan AMD memberi fleksibilitas untuk workload yang dapat berpindah antara CPU, GPU, dan NPU, tetapi kompatibilitas aplikasi tetap bergantung pada framework dan dukungan driver.

Intel memiliki OpenVINO, bersama ONNX Runtime, DirectML, Windows ML, dan WebNN. Core Ultra Series 3 secara resmi mencantumkan dukungan terhadap framework tersebut.

7. Efisiensi Daya dan Thermal

Perbedaan desain CPU membuat konsumsi daya tidak bisa disimpulkan hanya dari jumlah core atau TOPS.

Ryzen AI 400 memiliki rentang 15–54W cTDP pada sejumlah model mobile, sedangkan Core Ultra Series 3 memiliki konfigurasi daya yang berbeda berdasarkan SKU. Contohnya, Core Ultra 5 332 memiliki Processor Base Power 25W dan Maximum Turbo Power 55W.

Dalam penggunaan nyata, efisiensi AI ditentukan oleh pertanyaan yang lebih penting: berapa banyak pekerjaan AI yang dapat diselesaikan dengan energi tertentu?

8. Jangan Menjumlahkan TOPS Secara Sederhana

Salah satu bagian yang perlu diperbaiki dari perbandingan AI PC adalah klaim seperti: “AMD = NPU + GPU = sekian TOPS” “Intel = NPU + GPU = sekian TOPS.” Pendekatan tersebut hanya memberikan gambaran kasar dan bukan ukuran performa aplikasi.

Intel sendiri mencantumkan hingga 180 platform TOPS untuk konfigurasi tertentu Core Ultra Series 3, sementara NPU-nya mencapai 50 TOPS. Angka tersebut tidak berarti setiap aplikasi AI akan berjalan pada 180 TOPS. Workload harus benar-benar mampu menggunakan CPU, GPU, dan NPU secara bersamaan dengan efisiensi yang tinggi.

TOPS adalah indikator kemampuan teoritis, bukan benchmark universal.

9. Dampaknya bagi Pasar AI PC 2026

Perkembangan Ryzen AI 400 dan Core Ultra Series 3 terjadi ketika AI PC mulai memasuki pasar utama. Gartner memperkirakan AI PC mencapai sekitar 54,7% pasar PC global pada 2026, atau sekitar 143 juta unit. Counterpoint bahkan memproyeksikan kategori AI-Advanced mencapai sekitar 59% pengiriman PC global pada tahun yang sama.

Namun, pertumbuhan tersebut berlangsung bersamaan dengan tekanan harga komponen. IDC pada Juni 2026 memperkirakan pengiriman PC global turun 11,3% sepanjang 2026, sementara harga jual rata-rata PC diproyeksikan meningkat akibat kekurangan memori.

Di Indonesia, IDC mencatat pengiriman PC mencapai 982.000 unit pada kuartal I 2026, naik 9,4% secara tahunan, tetapi IDC juga memperkirakan pasar Indonesia menghadapi koreksi pada sisa tahun akibat tekanan biaya komponen dan kondisi makroekonomi.

10. Kesimpulan: Dua Strategi Berbeda untuk AI PC

AMD Ryzen AI 400 Series dan Intel Core Ultra Series 3 sama-sama memenuhi arah baru AI PC: CPU untuk general computing, GPU untuk throughput paralel, dan NPU untuk inferensi AI berdaya rendah.

Ryzen AI 400 menawarkan hingga 60 TOPS NPU pada Ryzen AI 9 HX 475, arsitektur Zen 5/Zen 5c, Radeon 800M RDNA 3.5, serta dukungan LPDDR5X hingga 8533 MT/s pada SKU tertentu.

Intel Core Ultra Series 3 menawarkan NPU 5 hingga 50 TOPS, GPU Xe3 pada konfigurasi tertentu, XMX untuk operasi matrix, dan hingga 122 INT8 TOPS GPU pada Arc B390 di SKU kelas atas. Intel juga mencantumkan hingga 180 platform TOPS pada konfigurasi tertentu.

BACA JUGA :
➡️ Definisi Ketika Manusia Tak Lagi Sepenuhnya Biologis
➡️ BCI 2026: Saat Manusia Bisa Mengontrol Teknologi Hanya Dengan Pikiran

FAQ

Apakah Ryzen AI 400 dan Core Ultra Series 3 mendukung Copilot+ PC?
Ya. SKU yang memiliki NPU minimal 40+ TOPS memenuhi ambang kemampuan NPU yang ditetapkan Microsoft untuk Copilot+ PC. Ryzen AI 400 mencapai hingga 60 TOPS, sedangkan Core Ultra Series 3 hingga 50 TOPS.

Apakah Ryzen AI 400 selalu memiliki NPU 60 TOPS?
Tidak. 60 TOPS adalah kemampuan maksimum pada Ryzen AI 9 HX 475. Sejumlah model lain berada pada 50 atau 55 TOPS.

Apakah semua Intel Core Ultra Series 3 memiliki GPU 100+ TOPS?
Tidak. GPU hingga 122 INT8 TOPS berlaku pada konfigurasi kelas atas seperti Arc B390. SKU lain memiliki GPU dengan kemampuan yang jauh lebih rendah.

Apakah 180 platform TOPS Intel berarti performanya tiga kali lipat NPU 60 TOPS AMD?
Tidak. Platform TOPS dan NPU TOPS mengukur konfigurasi akselerator yang berbeda. Angka tersebut tidak dapat digunakan sebagai rasio langsung performa aplikasi AI.

Mana yang lebih penting untuk AI lokal?
Untuk AI lokal, perhatikan kombinasi NPU, GPU, CPU, kapasitas dan bandwidth RAM, dukungan framework, driver, thermal design, serta benchmark aplikasi nyata—bukan TOPS saja.

Update by

KUPAS TEKNOLOGI

Yogyakarta - Indonesia