Adopsi AI Meningkat, Infrastruktur Komputasi Jadi Tantangan Baru

• 

• Lifestyle

• Digilife

Rabu, 1 Juli 2026 - 19:18 WIB

Jakarta, VIVA – Pemanfaatan kecerdasan buatan (artificial intelligence atau AI) terus meluas di berbagai sektor. Teknologi ini kini tidak hanya dimanfaatkan untuk membuat layanan berbasis chatbot, tetapi juga digunakan untuk mengotomatiskan proses bisnis, menganalisis data, hingga mendukung pengambilan keputusan di perusahaan.

Seiring meningkatnya adopsi AI, kebutuhan terhadap infrastruktur komputasi juga ikut bertambah. Perusahaan yang ingin mengembangkan maupun menjalankan model AI dalam skala besar membutuhkan sumber daya komputasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan aplikasi digital pada umumnya.

Tantangan tersebut menjadi salah satu perhatian dalam implementasi enterprise AI, yakni penerapan AI di lingkungan perusahaan. Selain membutuhkan perangkat keras dengan performa tinggi, perusahaan juga harus mempertimbangkan biaya operasional, pengelolaan infrastruktur, hingga kemampuan sumber daya manusia yang mengoperasikannya.

Tak sedikit perusahaan yang masih mengandalkan layanan AI berbasis cloud. Meski menawarkan kemudahan, penggunaan layanan tersebut dalam jangka panjang dinilai dapat meningkatkan biaya operasional, terutama bagi perusahaan yang menjalankan beban kerja AI secara intensif.

Di sisi lain, membangun infrastruktur AI secara mandiri juga bukan perkara mudah. Perusahaan perlu menyiapkan server, GPU berperforma tinggi, sistem penyimpanan data, hingga perangkat lunak yang mampu mengelola seluruh sumber daya tersebut agar bekerja secara optimal.

Product and Solutions Director Acer Indonesia, Riko Gunawan, mengatakan kebutuhan tersebut mendorong hadirnya solusi yang menggabungkan perangkat keras dan perangkat lunak dalam satu ekosistem.

"Altos Computing menghadirkan pendekatan end-to-end yang menggabungkan hardware dan software dalam satu ekosistem," ujarnya, dikutip Rabu 1 Juli 2026.

Menurutnya, pendekatan tersebut bertujuan mempermudah perusahaan dalam mengembangkan lingkungan AI tanpa harus membangun seluruh infrastruktur dari awal. Solusi seperti ini juga diharapkan dapat mempercepat implementasi AI di berbagai sektor, mulai dari bisnis, industri, pendidikan, hingga penelitian.

Selain perangkat komputasi, aspek pengelolaan sumber daya juga menjadi perhatian. Sistem manajemen infrastruktur AI kini dirancang agar mampu memantau penggunaan prosesor, GPU, dan memori secara real time sehingga beban kerja dapat didistribusikan lebih efisien sekaligus mengurangi risiko overload.

Perkembangan tersebut menunjukkan bahwa transformasi digital kini tidak hanya bergantung pada ketersediaan model AI. Infrastruktur komputasi yang mampu mendukung proses pelatihan maupun pengoperasian model AI dalam skala besar juga menjadi faktor penting dalam menentukan keberhasilan implementasi teknologi tersebut.