Kompetisi Daya Komputasi di Era Kecerdasan Buatan

Perusahaan teknologi besar sedang mengejar impian kecerdasan buatan dengan sepenuh hati. Laporan keuangan terbaru dari perusahaan seperti Microsoft, Google, dan Meta menunjukkan bahwa AI mendorong pertumbuhan cepat dalam bisnis cloud computing, iklan, dan lainnya. Raksasa-raksasa ini sedang berinvestasi besar-besaran dalam infrastruktur Daya Komputasi, dan pengeluaran modal dalam waktu dekat tidak akan menunjukkan penurunan. Seperti yang diungkapkan oleh penyedia layanan Daya Komputasi CoreWeave, titik keseimbangan permintaan dan penawaran Daya Komputasi AI mungkin baru akan tercapai pada tahun 2030.

Industri berharap melihat lebih banyak aplikasi AI yang "dekat dengan kehidupan sehari-hari", yang dapat secara nyata meningkatkan produktivitas atau membawa kenyamanan dalam hidup. Tahun ini telah menyaksikan penampilan menakjubkan dari Sora milik OpenAI dan model besar dalam negeri Kimi, dan di masa depan diharapkan akan melihat pembaruan yang berkelanjutan dari model seperti GPT, Gemini, dan aplikasi model besar di terminal seperti PC dan ponsel. Jalan menuju kecerdasan buatan umum cukup berliku, dan mungkin masih membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menghasilkan aplikasi AI yang benar-benar mengubah masyarakat.

Saat ini, kita seharusnya lebih fokus pada "Daya Komputasi berkualitas tinggi dengan harga terjangkau". Melihat kembali ke era 4G dan 5G, penurunan biaya data seluler telah memunculkan kemakmuran aplikasi seluler. Demikian juga, penurunan biaya per unit daya komputasi akan menjadi syarat yang diperlukan bagi umat manusia untuk memasuki era AGI. Daya komputasi AI yang murah, mudah didapat, dan stabil, adalah dasar untuk melahirkan aplikasi AI yang revolusioner. Sebagai contoh Sora, peluncurannya masih membutuhkan beberapa bulan, salah satu alasan pentingnya adalah perlunya terus mengoptimalkan daya komputasi yang dibutuhkan untuk inferensi.

Dari segi biaya daya komputasi, selain sekitar 10% biaya listrik, hampir seluruhnya merupakan investasi aset tetap, termasuk GPU, perangkat jaringan, pendinginan, dll. Dalam hal GPU, TSMC sedang memperluas kapasitas pengemasan chip AI; dalam hal perangkat jaringan, produk baru NVIDIA GB200 banyak menggunakan kabel tembaga, menggabungkan kinerja dan biaya; dalam hal pendinginan, seiring dengan peningkatan kepadatan daya kabinet tunggal, solusi pendinginan cair akan lebih ekonomis dibandingkan pendinginan udara.

Di masa depan, biaya Daya Komputasi diperkirakan akan terus menurun, yang akan menciptakan kondisi untuk penerapan AI secara besar-besaran. Meskipun raksasa memiliki kekuatan untuk melakukan investasi besar, tetapi perusahaan kecil dan menengah lebih memerlukan layanan Daya Komputasi yang berkualitas tinggi dengan harga yang terjangkau. Secara keseluruhan, era AI masih berada pada tahap awal, dan semua pihak perlu terus berinvestasi dan mengeksplorasi untuk mendorong perkembangan dan penerapan teknologi yang mengganggu ini.