Pendapatan AI Cloud Indosat Tembus US$50 Juta

AI cloud adalah layanan komputasi untuk kebutuhan kecerdasan buatan, terutama sewa daya GPU untuk melatih dan menjalankan model, yang dijual seperti layanan cloud biasa. Bagi operator seluler, ini sumber pendapatan baru di luar pulsa dan paket data. Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) kini punya angka yang bisa ditunjukkan: US$50 juta pendapatan AI cloud dalam sembilan bulan pertama 2026.

Taruhannya besar. Menurut laporan TelecomTV atas hasil kuartal ketiga IOH, sekitar 36% belanja modal sembilan bulan ini dialirkan ke AI cloud. Bila permintaan tidak sesuai harapan, investasi sebesar itu akan lama kembali. Itu sebabnya angka pendapatan ini diperhatikan investor.

Berapa sebenarnya pendapatan AI cloud Indosat?

Berikut angka yang dilaporkan TelecomTV dari paparan hasil sembilan bulan 2026 IOH.

Dalam sembilan bulan, pendapatan AI cloud sudah hampir dua kali lipat total 2025. Untuk mencapai target US$100 juta, IOH perlu membukukan sekitar US$50 juta lagi hanya di kuartal keempat, jauh lebih cepat dari laju rata-rata sembilan bulan pertama. Angka kontrak 2027 yang di atas US$300 juta menunjukkan sebagian permintaan sudah terikat perjanjian, walau pendapatan kontrak belum tentu sama dengan pendapatan yang akhirnya diakui.

Sebagai pembanding skala, TelecomTV mencatat pendapatan total IOH periode yang sama Rp45,8 triliun (naik 11%), dengan belanja modal hampir Rp29 triliun. Jadi AI cloud masih porsi kecil dari bisnis Indosat, tapi porsi belanja modalnya sudah besar.

Apa yang sedang dibangun Indosat?

Dari infrastruktur ke layanan

Pada 9 Oktober 2026 Indosat bersama F5 memperkenalkan Indosat Intelligence Suite. Platform ini dirancang agar perusahaan bisa mengakses dan menjalankan berbagai model AI dalam satu antarmuka, dengan kontrol keamanan dan tata kelola, tanpa membangun infrastruktur sendiri.

Presiden Direktur dan CEO IOH Vikram Sinha, dikutip TelecomTV, menyebut perusahaan butuh lebih dari sekadar akses ke model. Mereka butuh cara yang tepercaya untuk membawa AI ke tahap produksi. Ia menyebut suite ini akan menjadi "intelligence factory" bagi bisnis.

Ekosistem full stack

Indosat menyebut suite tersebut dibangun di atas ekosistem AI full stack di Indonesia yang mencakup energi, pusat data, komputasi, konektivitas, dan model AI. Beberapa bagian yang disebut dalam laporan TelecomTV:

• Nvidia sebagai mitra lama sekaligus pemasok.
• PT Infra Fiber Teknologi (IFT), usaha patungan dengan Arsari Group yang mengelola jaringan serat optik grosir sepanjang 86.000 km dengan nama RAIA Grid, untuk menghubungkan infrastruktur AI.
• Zankore, usaha patungan infrastruktur AI bersama Nvidia, Nokia, dan Ooredoo Group, yang menurut laporan itu baru mendapat pendanaan utang US$3,1 miliar.

Bagaimana reaksi pasar?

Tidak semuanya sorak. TelecomTV melaporkan saham IOH turun 6,7% ke Rp1.465 setelah investor mempertanyakan imbal hasil dari belanja sebesar itu. Rasio belanja modal terhadap pendapatan mencapai 63,4%, dan margin EBITDA sedikit turun dari 47% ke 46%.

Vikram Sinha sendiri menyebut investasi AI "mulai menjadi kontribusi bisnis yang nyata", sambil menegaskan bisnis seluler inti tetap jadi fondasi transformasi. Artinya, cerita AI cloud Indosat masih dalam tahap membuktikan diri.

Indosat juga tidak sendirian. Operator lain dan raksasa teknologi asing ikut mengincar pasar AI Indonesia, termasuk lewat kerja sama seperti Tencent dengan Telkomsel, Indosat, dan XLSmart.

Kapan memilih AI cloud lokal, kapan layanan global?

Buat bisnis yang sedang menimbang, kehadiran AI cloud lokal menambah pilihan, bukan otomatis jadi jawaban.

AI cloud lokal masuk akal bila data yang diproses sensitif dan kamu ingin datanya tetap di Indonesia, bila latensi ke pengguna lokal penting (misalnya chatbot layanan pelanggan), atau bila kamu butuh dukungan dan penagihan dalam rupiah. Platform terkelola seperti Intelligence Suite juga cocok untuk perusahaan yang tidak punya tim infrastruktur AI sendiri.

Layanan global lebih cocok bila kamu butuh model tertentu yang hanya tersedia di penyedia tertentu, butuh skala GPU yang sangat besar dalam waktu singkat, atau sudah terikat ekosistem cloud lain. Untuk beban kecil dan eksperimen, sering kali server biasa sudah cukup. Pertimbangan untung ruginya dibahas di sewa GPU cloud atau beli kartu grafis, dan kebutuhan memori GPU per ukuran model ada di panduan VRAM untuk LLM.