Infrastruktur Andal Tentukan Pengembangan AI Next Generation
Artificial Intelligence (AI) telah menjadi topik yang banyak diperbincangkan tahun ini!
Dalam proses transformasi digital, AI juga telah menggerakkan banyak industri bisnis dengan rangkaian potensinya. Sehingga tidak sedikit yang memprediksi AI Next Generation akan mampu memberi manfaat dalam meningkatkan efisiensi, personalisasi, dan produktivitas manusia. AI tidak lagi hanya sekadar ‘mirip manusia’ tetapi bisa jadi akan lebih dari itu.
AI Next Generation
AI Next Generation adalah generasi lanjutan dalam pengembangan kecerdasan buatan, ditandai oleh kemampuan yang lebih canggih, efisiensi yang lebih tinggi, dan aplikasi yang lebih luas dibandingkan dengan teknologi AI saat ini. AI Next Generation tidak hanya berfokus pada peningkatan performa teknis, tetapi juga pada penerapan etika, keberlanjutan, dan integrasi yang lebih mendalam pada berbagai aspek kehidupan dan industri.
Peningkatan kapabilitas kecerdasan buatan dalam AI Next Generation, difokuskan pada beberapa hal, di antaranya; peningkatan kemampuan belajar; kecerdasan buatan yang lebih cerdas dan adaptif; etika dan keamanan yang lebih baik; infrastruktur dan komputasi yang lebih efisien; integrasi dengan teknologi lain; aplikasi dalam bidang industri; antarmuka dan kolaborasi yang lebih baik dengan manusia.
Meskipun banyak potensi kedepannya, tetapi pengembangan AI Next Generation memiliki tantangan tersendiri. Yang paling utama adalah berkaitan dengan infrastruktur yang tidak murah, sehingga jika suatu perusahaan ingin mengembangkan AI sebagai bagian untuk meningkatkan produktivitas bisnisnya, mereka akan berpikir ulang untuk berinvestasi langsung. Belum lagi permasalahan regulasi dan kebijakan dalam perlindungan privasi dan keamanan.
Tantangan Pengembangan AI Next Generation dari Sisi Infrastruktur
Secara spesifik, pengembangan AI Next Generation menghadapi sejumlah tantangan infrastruktur dan teknologi masa depan yang signifikan. Tantangan-tantangan ini mencakup berbagai aspek mulai dari kebutuhan komputasi dan penyimpanan data, bahkan hingga keamanan dan regulasi.
- Kapasitas Komputasi yang Besar
Model AI Next Generation, seperti model bahasa besar dan jaringan saraf dalam, memerlukan daya komputasi yang sangat besar untuk pelatihan dan inferensi. Ini menuntut investasi besar dalam perangkat keras seperti Graphics Processing Unit (GPU), Tensor Processing Unit (TPU), dan superkomputer. Meskipun komputasi kuantum menawarkan potensi besar untuk AI, teknologinya masih dalam tahap pengembangan awal dan membutuhkan infrastruktur yang sangat khusus dan mahal.
2. Penyimpanan dan Manajemen Data
Pelatihan model AI memerlukan jumlah data yang sangat besar, yang menuntut solusi penyimpanan yang efisien dan scalable. Selain kapasitas penyimpanan, kecepatan akses data juga sangat penting untuk melatih model AI secara efisien, yang memerlukan infrastruktur jaringan dan penyimpanan berkinerja tinggi.
3. Keamanan dan Privasi Data
AI seringkali memproses data sensitif yang harus dilindungi dari akses tidak sah. Ini memerlukan infrastruktur keamanan data yang kuat. Metode ini mengurangi risiko privasi dengan melatih model di perangkat pengguna, tetapi juga menghadirkan tantangan infrastruktur dalam hal sinkronisasi dan agregasi model.
4. Efisiensi Energi
Operasi pusat data dan pelatihan model AI yang kompleks memerlukan konsumsi energi yang sangat tinggi, menimbulkan tantangan keberlanjutan dan biaya operasional. Infrastruktur AI juga memerlukan sistem pendinginan yang efisien untuk mencegah overheating perangkat keras.
5. Jaringan, Konektivitas, dan Skalabilitas
Aplikasi AI, terutama yang berbasis cloud dan edge computing, memerlukan jaringan dengan latensi rendah dan bandwidth tinggi untuk transfer data yang cepat dan andal. Implementasi dan adopsi jaringan 5G yang luas menghadirkan tantangan dalam penyediaan infrastruktur dan inter-operabilitas dengan teknologi AI.
Sementara itu, membangun infrastruktur yang dapat dengan mudah diskalakan untuk mendukung pertumbuhan data dan kebutuhan komputasi AI adalah tantangan besar, terutama bagi organisasi kecil dan menengah. Mengelola infrastruktur AI di lingkungan multi-tenant (seperti layanan cloud) memerlukan mekanisme yang efektif untuk isolasi dan alokasi sumber daya.
6. Standarisasi dan Regulasi
Kurangnya standar yang seragam untuk perangkat keras dan perangkat lunak AI dapat menyulitkan interoperabilitas antara sistem yang berbeda. Mengintegrasikan teknologi AI dengan infrastruktur IT yang sudah ada seringkali membutuhkan upaya dan biaya yang signifikan.
Hal yang tidak kalah penting adalah kepatuhan terhadap regulasi. Memastikan bahwa infrastruktur AI mematuhi regulasi privasi dan keamanan data, seperti GDPR di Eropa dan CCPA di California, atau UU No. 27 tahun 2022 di Indonesia, merupakan tantangan yang memerlukan perhatian khusus. Infrastruktur AI juga harus dirancang untuk mendukung penggunaan AI yang etis dan bertanggung jawab, termasuk mekanisme untuk audit dan transparansi.
7. Digital Talent
Keterbatasan jumlah ahli yang memiliki keterampilan khusus dalam AI dan manajemen infrastruktur menjadi hambatan signifikan dalam pengembangan dan pengelolaan sistem AI. untuk pelatihan dan pengembangan AI, juga diperlukan program pelatihan yang berkelanjutan untuk memastikan tim tetap mengikuti perkembangan teknologi dan praktik terbaik.
8. Biaya Investasi
Membangun infrastruktur AI memerlukan investasi awal yang tinggi dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan tenaga ahli. Selain biaya awal, biaya operasional yang berkelanjutan untuk pemeliharaan, upgrade, dan energi juga menjadi tantangan.
Infrastruktur Andal Pengembangan AI Next Generation
Infrastruktur yang andal, akan menentukan keberhasilan pengembangan AI. Infrastruktur ini harus mampu mendukung berbagai kebutuhan AI mulai dari pelatihan model hingga implementasi dan pemeliharaan.
Graphics Processing Unit (GPU) memegang peran sangat penting untuk melatih model AI yang kompleks karena kemampuannya dalam menangani operasi paralel. NVIDIA, AMD, dan perusahaan lainnya menyediakan GPU khusus untuk AI dan pembelajaran mendalam. Sementara TPU, dirancang khusus untuk mempercepat beban kerja pembelajaran mesin, terutama dalam operasi tensor yang umum dalam pelatihan jaringan saraf. Sementara itu, untuk tugas AI yang sangat besar, superkomputer seperti yang digunakan di pusat penelitian besar atau perusahaan teknologi terkemuka dapat menawarkan daya komputasi yang luar biasa.
Untuk penyimpanan, Storage Area Network (SAN) menjadi sistem penyimpanan jaringan yang memungkinkan akses cepat dan andal ke data yang sangat besar. Solusi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS) atau Google File System (GFS) dapat mengelola penyimpanan data yang terdistribusi secara efisien. Begitu juga dengan Solid State Drives (SSD) menawarkan kecepatan akses data yang lebih cepat dibandingkan dengan Hard Disk Drive (HDD), penting untuk tugas AI yang memerlukan data besar dan akses cepat.
Kekuatan infrastruktur jaringan juga mutlak dibutuhkan. Jaringan 5G dan Fiber Optic, menjadi jaringan berkecepatan tinggi yang dapat mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan transfer data, penting untuk aplikasi AI real-time dan edge computing. Begitu pula dengan layanan Cloud yang mendukung dalam hal penyimpanan data.
Dalam operasional mengembangan model AI, juga dibutuhkan framework pembelajaran mesin dan platform atau alat yang bisa membantu operasionalisasi model pembelajaran mesin (MLOps) seperti Kubeflow, MLflow, dan TFX membantu dalam manajemen siklus hidup model AI dari pelatihan hingga deployment dan pemantauan.
Dengan infrastruktur yang andal, maka pengembangan AI bisa diciptakan dengan luar biasa tanpa mengindahkan hal-hal prinsip seperti etis, regulasi, juga keamanan data. Telkom sebagai tulang punggung digitalisasi Indonesia, tengah mengembangkan banyak produk digital dan mengintegrasikannya dengan teknologi AI. Pengembangan AI yang dilakukan Telkom melibatkan talenta-talenta digital andal, dan perkuatan infrastruktur yang memadai. Kelak, berbagai industri dalam banyak ekosistem di Indonesia dapat memanfaatkan solusi digital yang lebih dalam lagi dari Telkom!
