Masalah Biaya Infrastruktur saat Perusahaan Mengadopsi AI

Kebutuhan Infrastruktur Beban Kerja AI

• Beban kerja AI membebani komputasi, penyimpanan, dan jaringan dengan cara yang tidak diperkirakan oleh sebagian besar tim TI.
• Banyak organisasi saat memulai perjalanan AI perusahaan cenderung fokus pada pengeluaran yang nyata seperti biaya lisensi, layanan konsultasi, dan talenta.
• Namun, kebutuhan infrastruktur untuk mendukung beban kerja AI kurang terlihat, tetapi menonjol sebagai pusat biaya yang sama pentingnya.
• Implementasi AI memicu dampak berantai di seluruh ekosistem teknologi, menghasilkan masalah yang tak dapat diprediksi oleh kerangka kerja perencanaan kapasitas tradisional.

Keterbatasan perencanaan TI tradisional

• Beban kerja AI secara fundamental berbeda dari aplikasi perusahaan tradisional dalam pola konsumsi sumber daya.
• Pola penggunaan yang tidak dapat diprediksi:
  • Perencanaan kapasitas tradisional mengasumsikan pola penggunaan yang relatif dapat diprediksi, tetapi beban kerja AI dapat berkembang secara eksponensial saat adopsi meningkat.
  • Kasus penggunaan AI yang sukses menyebar dengan cepat ke seluruh departemen, dan setiap implementasi baru membutuhkan sumber daya komputasi tambahan.
• Munculnya agen AI otonom memperkenalkan dinamika biaya baru yang tak dapat diprediksi oleh perencanaan tradisional.
• Akselerator perangkat keras khusus:
  • Banyak aplikasi AI memerlukan akselerator perangkat keras khusus seperti GPU atau TPU, yang mengikuti kurva harga-kinerja berbeda dari CPU standar.

Tiga pilar utama infrastruktur AI

1. Arsitektur komputasi:
   • Beban kerja AI modern membutuhkan kapasitas pemrosesan paralel skala besar dan dapat melampaui kapasitas infrastruktur yang ada.
   • Inisiatif AI yang tampak ringan seperti chatbot layanan pelanggan tetap menimbulkan kebutuhan komputasi yang signifikan untuk menangani ribuan interaksi serentak.
2. Arsitektur penyimpanan:
   • Pengembangan dan penyebaran AI menghasilkan volume data yang sangat besar yang membebani sistem penyimpanan.
   • Selain penyimpanan data mentah untuk pelatihan dan validasi model, juga dibutuhkan kapasitas untuk artefak model, penangkapan data inferensi, dan solusi cadangan untuk aset AI.
3. Infrastruktur jaringan:
   • Perpindahan data menimbulkan kebutuhan jaringan yang signifikan.
   • Beban kerja AI harus mentransfer dataset dalam jumlah besar melalui infrastruktur jaringan, yang dapat memicu bottleneck yang menyebabkan penurunan performa.

Mengukur dampak nyata AI

• Organisasi membutuhkan pendekatan yang lebih canggih untuk mengukur dampak infrastruktur AI.
• Praktik terbaik adalah mengembangkan pemahaman komprehensif terhadap pemanfaatan sumber daya, melampaui metrik yang sederhana.
• Benchmarking per beban kerja memberikan perspektif yang lebih realistis dibandingkan spesifikasi vendor maupun benchmark industri umum.
• Akuntansi sumber daya total harus mengukur lebih dari sekadar metrik komputasi dasar, mencakup pemanfaatan memori, pola I/O penyimpanan, lalu lintas jaringan, dan penggunaan akselerator khusus.

Optimalisasi infrastruktur yang strategis

• Alih-alih sekadar menambah sumber daya untuk mengatasi masalah, organisasi dapat menerapkan pendekatan strategis untuk mengoptimalkan beban kerja AI.
• Model penyebaran berbasis beban kerja menyadari bahwa aplikasi AI yang berbeda memiliki profil konsumsi sumber daya yang unik.
• Kerangka tata kelola sumber daya menetapkan kebijakan yang jelas untuk alokasi sumber daya, memantau pola penggunaan, dan menerapkan mekanisme penagihan untuk memberi akuntabilitas.
• Pendekatan infrastruktur hibrida dapat memberikan keseimbangan optimal antara performa, biaya, dan fleksibilitas.

Pentingnya tim infrastruktur AI

• Tantangan terbesar dalam pengelolaan biaya infrastruktur AI adalah tantangan organisasi, bukan tantangan teknis.
• Tim TI tradisional sering dioperasikan dalam silo, dengan komputasi, penyimpanan, jaringan, dan pengembangan aplikasi yang dikelola secara terpisah.
• AI workload menuntut pendekatan yang lebih terintegrasi, dan organisasi yang sukses membentuk tim lintas fungsi yang menggabungkan keahlian domain TI tradisional, ilmu data, dan unit bisnis.
• Integrasi ini memungkinkan pengembangan solusi end-to-end, sehingga menjembatani kesenjangan antara kemampuan infrastruktur dan kebutuhan aplikasi.

Masa depan strategi infrastruktur AI

• Dengan berkembangnya cepatnya teknologi AI, organisasi harus mengembangkan strategi infrastruktur yang menjaga keseimbangan antara kebutuhan segera dan fleksibilitas jangka panjang.
• Banyak pelanggan enterprise berinvestasi sumber daya besar untuk implementasi RAG (retrieval augmented generation), tetapi ternyata lebih sulit dari perkiraan untuk mencapai penggunaan kelas enterprise dari sistem ini.
• Munculnya protokol yang distandarisasi secara mendasar mengubah cara sistem AI berintegrasi dengan infrastruktur perusahaan.
• Modularitas memungkinkan aplikasi tetap terlindung dari perubahan teknologi inti sehingga dapat dengan mudah mengadopsi pendekatan baru.

Membangun ekosistem AI yang berkelanjutan

• Keunggulan kompetitif nyata AI perusahaan bukan berasal dari algoritma paling canggih atau model terbesar.
• Membangun ekosistem infrastruktur yang berkelanjutan adalah cara agar inovasi AI tetap terdukung tanpa menekan keuangan organisasi.
• Melalui proses tinjauan berkala, kinerja infrastruktur AI dan efisiensi biaya harus dievaluasi agar organisasi dapat beradaptasi dengan kebutuhan yang berubah.
• Untuk menjamin nilai berkelanjutan dari investasi AI, pemimpin teknologi harus mengintegrasikan pertimbangan infrastruktur sejak awal perencanaan strategis.