Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan Artificial Intelligence (AI) berkembang sangat pesat. Banyak perusahaan mulai memanfaatkan AI untuk meningkatkan produktivitas, mengotomatisasi pekerjaan, membantu pengambilan keputusan, hingga memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan.
Namun di balik antusiasme tersebut, muncul berbagai tantangan baru. Banyak organisasi bertanya-tanya bagaimana cara menerapkan AI secara aman, efisien, dan tidak menghabiskan anggaran yang terlalu besar.
Selama ini, banyak orang menganggap bahwa menjalankan AI harus menggunakan GPU (Graphics Processing Unit) yang mahal dan membutuhkan infrastruktur besar. Padahal kenyataannya, tidak semua kebutuhan AI memerlukan teknologi sebesar itu.
Melalui kolaborasi antara Cloudera, AMD, dan Dell Technologies, perusahaan kini memiliki alternatif yang lebih praktis untuk mengadopsi AI secara ekonomis tanpa mengorbankan keamanan dan performa.
AI Tidak Selalu Membutuhkan GPU
Ketika membahas AI, banyak orang langsung membayangkan model besar seperti ChatGPT atau berbagai Large Language Model (LLM) yang membutuhkan ribuan GPU untuk dilatih dan dijalankan.
Padahal sebagian besar kebutuhan AI di perusahaan sebenarnya jauh lebih sederhana.
Misalnya:
-
Chatbot internal perusahaan.
-
Asisten pencarian dokumen.
-
Ringkasan laporan otomatis.
-
Bantuan penulisan kode program.
-
Analisis data operasional.
-
Prediksi perawatan mesin.
Untuk kebutuhan seperti ini, perusahaan tidak selalu memerlukan model AI raksasa.
Sebaliknya, mereka dapat menggunakan Small Language Model (SLM), yaitu model AI yang lebih kecil, lebih ringan, dan dirancang untuk tugas tertentu.
Keuntungan utamanya adalah model tersebut dapat berjalan dengan baik menggunakan CPU (Central Processing Unit) yang sudah banyak tersedia di server perusahaan.
Perubahan Cara Pandang Terhadap AI
Banyak organisasi kini mulai mengubah strategi AI mereka.
Jika sebelumnya fokus pada penggunaan model terbesar dan infrastruktur paling kuat, sekarang perhatian beralih pada pertanyaan yang lebih penting:
“Apakah investasi AI ini benar-benar memberikan manfaat bisnis yang sebanding dengan biayanya?”
Pendekatan ini sering disebut sebagai Return on Intelligence, yaitu kemampuan menghasilkan nilai bisnis dari AI dengan biaya yang masuk akal.
Karena itu, banyak perusahaan mulai mencari solusi yang:
-
Lebih hemat biaya.
-
Lebih mudah diimplementasikan.
-
Lebih aman.
-
Mudah diperluas ketika kebutuhan bertambah.
Mengapa Small Language Model Menjadi Menarik?
Small Language Model (SLM) adalah model AI yang memiliki ukuran lebih kecil dibandingkan Large Language Model.
Meskipun lebih kecil, SLM tetap mampu menjalankan berbagai tugas penting seperti:
-
Menjawab pertanyaan.
-
Membuat ringkasan dokumen.
-
Membantu pembuatan konten.
-
Membantu pengembangan perangkat lunak.
-
Mendukung layanan pelanggan.
Karena ukurannya lebih kecil, SLM memiliki beberapa keunggulan:
Biaya Infrastruktur Lebih Rendah
Model dapat dijalankan menggunakan CPU sehingga perusahaan tidak perlu membeli GPU dalam jumlah besar.
Konsumsi Energi Lebih Hemat
CPU umumnya membutuhkan daya listrik lebih rendah dibandingkan GPU untuk banyak skenario penggunaan AI.
Implementasi Lebih Mudah
Perusahaan dapat memanfaatkan infrastruktur yang sudah dimiliki tanpa perlu membangun lingkungan baru yang kompleks.
Keamanan Data Lebih Baik
AI dapat dijalankan di lingkungan internal perusahaan tanpa harus mengirim data sensitif ke layanan AI publik.
Strategi Private AI dari Cloudera
Salah satu tantangan terbesar dalam implementasi AI adalah keamanan data.
Banyak perusahaan menyimpan informasi penting seperti:
-
Data pelanggan.
-
Dokumen keuangan.
-
Data kesehatan.
-
Informasi operasional.
-
Kekayaan intelektual perusahaan.
Data-data tersebut sering kali tidak boleh keluar dari lingkungan perusahaan karena alasan keamanan maupun regulasi.
Untuk menjawab kebutuhan ini, Cloudera mengembangkan konsep Private AI.
Private AI memungkinkan perusahaan menjalankan AI di lingkungan yang mereka kendalikan sendiri, baik di data center maupun cloud privat.
Dengan pendekatan ini, data tetap berada di lokasi yang aman tanpa harus dipindahkan ke platform eksternal.
Peran AMD dan Dell Technologies
Keberhasilan AI berbasis CPU sangat bergantung pada kemampuan perangkat keras yang digunakan.
AMD menghadirkan prosesor AMD EPYC™ yang dirancang untuk menangani beban kerja data dan AI secara efisien.
Keunggulan prosesor ini meliputi:
-
Jumlah core yang tinggi.
-
Kapasitas memori besar.
-
Performa yang kuat untuk analitik dan inferensi AI.
-
Fitur keamanan bawaan.
Sementara itu, Dell Technologies menyediakan infrastruktur server kelas enterprise yang dapat menjalankan beban kerja AI secara stabil dan andal.
Kombinasi Cloudera, AMD, dan Dell memberikan solusi lengkap bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan AI tanpa harus melakukan perubahan besar pada infrastruktur yang sudah ada.
Contoh Penggunaan AI Berbasis CPU
Banyak aplikasi AI yang dapat berjalan optimal tanpa GPU.
Asisten Pengetahuan Internal
Karyawan dapat mencari informasi dari dokumen perusahaan menggunakan bahasa alami seperti berbicara dengan chatbot.
Chatbot untuk Karyawan
Departemen HR, IT, atau layanan pelanggan dapat menggunakan chatbot internal untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan.
Pembuatan Konten Otomatis
Tim pemasaran, hukum, dan operasional dapat membuat ringkasan dokumen atau laporan dengan lebih cepat.
Bantuan Pengembangan Software
AI dapat membantu programmer membuat kode, dokumentasi, dan pengujian aplikasi.
Analisis Prediktif
Perusahaan manufaktur dapat memprediksi kerusakan mesin sebelum terjadi sehingga mengurangi waktu henti produksi.
Mengapa AI Sebaiknya Dekat dengan Data?
Meskipun penggunaan cloud terus meningkat, sebagian besar data perusahaan masih berada di lingkungan internal.
Memindahkan data dalam jumlah besar ke cloud untuk diproses AI sering kali menimbulkan masalah seperti:
-
Biaya transfer data.
-
Risiko keamanan.
-
Latensi yang lebih tinggi.
-
Tantangan kepatuhan regulasi.Barracuda Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi Barracuda.
Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Karena itu, banyak organisasi mulai menerapkan konsep:
“Bring AI to the Data, Not Data to the AI.”
Artinya, AI dibawa ke lokasi data berada, bukan sebaliknya.
Pendekatan ini membuat proses lebih cepat, aman, dan efisien.
Kesimpulan
Masa depan AI perusahaan tidak selalu bergantung pada model terbesar atau GPU paling mahal. Banyak kebutuhan bisnis dapat diselesaikan secara efektif menggunakan Small Language Model yang berjalan di atas CPU modern.
Melalui kombinasi platform data Cloudera, prosesor AMD EPYC, dan infrastruktur Dell Technologies, perusahaan dapat membangun solusi AI yang aman, hemat biaya, dan mudah diperluas sesuai kebutuhan.
Pendekatan ini memungkinkan organisasi fokus pada hasil bisnis yang ingin dicapai, bukan terjebak dalam kompleksitas infrastruktur. Bagi perusahaan yang ingin membawa AI dari tahap eksperimen menuju penggunaan nyata di lingkungan produksi, strategi AI yang tepat ukuran (right-sized AI) bisa menjadi langkah yang lebih cerdas, efisien, dan berkelanjutan.
cloudera Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi cloudera.
Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.