Courtesy of Forbes

Mengoptimalkan AI Inference untuk Efisiensi dan Keuntungan Bisnis Maksimal

28 Jan 2025, 15.15 WIB

328 dibaca

Steven Carlini, Wakil Presiden Inovasi dan Pusat Data di Schneider Electric, menjelaskan bahwa permintaan untuk kecerdasan buatan (AI) dan pusat data yang mendukungnya terus meningkat. Saat ini, fokus utama adalah pada pelatihan model AI, tetapi perhatian mulai beralih ke tahap inferensi, di mana model AI yang sudah dilatih membuat prediksi berdasarkan data baru. Untuk mengoptimalkan tahap ini, perusahaan perlu menggunakan sumber daya IT dan daya listrik yang lebih sedikit, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.

AI saat ini sudah mampu melakukan tugas-tugas seperti menulis dan coding dengan baik, tetapi model-model baru akan membutuhkan lebih banyak daya komputasi untuk menangani input yang lebih kompleks. Pusat data besar yang memiliki banyak GPU (unit pemrosesan grafis) digunakan untuk pelatihan dan inferensi AI, meskipun terkadang terlalu besar untuk kebutuhan saat ini. Di masa depan, diharapkan akan ada kemajuan dalam cara penggunaan sumber daya IT yang lebih efisien, sehingga AI dapat memberikan manfaat yang lebih besar bagi bisnis.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/28/the-current-and-future-path-to-ai-inference-data-center-optimization/

Analisis Kami

"Fokus pada optimasi inference adalah langkah penting yang sering diabaikan karena terlihat kurang spektakuler dibanding pelatihan AI. Namun, keberhasilan komersial AI justru sangat bergantung pada bagaimana inference dikelola secara efisien, karena di sinilah volume permintaan sebenarnya terjadi dan dampak bisnis terasa nyata."

Analisis Ahli

Steven Carlini

"Proses inference adalah tahap dimana optimasi penggunaan sumber daya dapat mendatangkan keuntungan bisnis terbesar dan menjadi kunci dalam pengembangan AI masa depan."

Prediksi Kami

Di masa depan, penggunaan tumpukan IT percepatan khusus untuk inference AI akan meningkat dengan optimasi yang lebih baik pada konsumsi daya, memungkinkan integrasi AI yang lebih efisien dan efektif dalam operasi bisnis yang beragam.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama dalam pengembangan AI saat ini?

Fokus utama dalam pengembangan AI saat ini adalah optimisasi sumber daya yang diperlukan untuk inference.

Mengapa optimisasi beban kerja inference penting dalam konteks AI?

Optimisasi beban kerja inference penting karena dapat meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya TI dan mengurangi konsumsi daya.

Apa peran GPU dalam pelatihan model AI?

GPU berperan penting dalam pelatihan model AI karena kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel.

Mengapa perusahaan besar seperti Microsoft dan AWS berinvestasi dalam AI?

Perusahaan besar seperti Microsoft dan AWS berinvestasi dalam AI untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menawarkan solusi inovatif kepada pelanggan.

Apa yang diharapkan dari perkembangan AI di masa depan?

Di masa depan, diharapkan akan ada kemajuan signifikan dalam pengembangan AI yang akan mengubah cara bisnis beroperasi dan meningkatkan efisiensi.