Apa itu infrastruktur AI?

Teknologi ini merupakan bagian dari tumpukan AI, yang juga mencakup kerangka kerja, alat, dan layanan yang mendukung pembangunan dan menjalankan solusi AI di seluruh siklus hidup AI. Infrastruktur AI yang tepat memungkinkan pengembang untuk secara efektif membuat dan menerapkan aplikasi AI dan machine learning (ML) seperti agen virtual, pengenalan wajah dan suara, dan visi komputer.

Infrastruktur AI juga menjadi penting bagi organisasi yang ingin mengadopsi dan menskalakan AI AI agen, AI generatif (gen AI), AI untuk operasi TI (AIOps) dan contoh penggunaan AI lainnya dalam skala besar. Sebuah studi dari Statista menunjukkan bahwa pengeluaran global untuk infrastruktur AI diperkirakan hampir tiga kali lipat pada tahun 2029. Pasar diproyeksikan tumbuh dari 334 miliar USD pada tahun 2025 menjadi lebih dari 900 miliar USD pada tahun 2029.¹

Infrastruktur AI terus Lanjutkan seiring dengan ekosistem AI menyeluruh yang berkembang pesat. Misalnya, organisasi mengandalkan pendekatan hibrida, menggabungkan skalabilitas layanan cloud publik untuk pelatihan dengan infrastruktur lokal untuk inferensi AI volume tinggi yang andal.

Dalam pengaturan on premises dan pribadi pusat data , AI accelerators yang dibangun pada mainframe seperti IBM® Z membantu mempercepat produktivitas pengembang dan tujuan modernisasi. Kebutuhan ini sangat penting bagi industri seperti keuangan dan asuransi, di mana peraturan ketat sering menentukan di mana data dapat disimpan dan diproses.

Pada titik akhir pengaturan infrastruktur hybrid terdistribusi, AI edge memungkinkan model AI berjalan pada perangkat lokal seperti kamera dan sensor. Pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk menghasilkan insight langsung tanpa bergantung pada infrastruktur cloud untuk pemrosesan.

AI agen juga mengubah lingkungan infrastruktur AI. Tidak seperti alat AI tradisional yang menanggapi pertanyaan individu, sistem AI otonom ini dapat bernalar, merencanakan, dan bertindak. Dalam pengaturan perusahaan, AI agen mendukung alur kerja multi-langkah yang kompleks, memprioritaskan keamanan, kepatuhan, dan pengambilan keputusan real-time. 

Tata kelola data dan kedaulatan data menjadi perhatian utama saat ini, karena volume data berbasis AI berkembang biak dari berbagai sumber yang berbeda. Akibatnya, organisasi menyesuaikan infrastruktur AI mereka untuk memenuhi tujuan kedaulatan AI, yang memungkinkan mereka untuk mengontrol model AI mereka secara langsung, memastikan kemandirian organisasi, keamanan, dan kepatuhan.

Dalam studi IBM® Institute of Business Value (IBV), responden memperkirakan bahwa investasi AI akan tumbuh sekitar 150% antara sekarang dan 2030. Pada saat yang sama, 68% eksekutif yang disurvei khawatir upaya AI mereka akan gagal karena kurangnya integrasi dengan kegiatan bisnis inti.  

Studi yang sama mengungkapkan bahwa 57% pemimpin bisnis yang disurvei percaya bahwa keunggulan kompetitif mereka akan berasal terutama dari kecanggihan model AI mereka. Untuk itu, infrastruktur AI yang aman dan dibangun khusus telah menjadi penting karena peran AI dalam bisnis terus tumbuh.

Perusahaan dengan berbagai ukuran dan di berbagai industri bergantung pada infrastruktur AI untuk membantu mereka mewujudkan ambisi AI. Sebelum masuk lebih dalam ke infrastruktur AI dan cara kerjanya, ada baiknya meninjau beberapa teknologi dasar: kecerdasan buatan, machine learning (ML), dan pembelajaran mendalam.

AI adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk mensimulasikan cara manusia berpikir dan memecahkan masalah. Ketika dikombinasikan dengan teknologi lain seperti internet, sensor, dan robotika, AI dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan input manusia. Tugas-tugas ini termasuk mengoperasikan kendaraan, menanggapi pertanyaan atau memberikan insight dari volume data yang besar.

Banyak aplikasi AI yang paling populer bergantung pada model machine learning, sebuah area AI yang secara khusus berfokus pada data dan algoritma.

ML adalah area fokus AI yang menggunakan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, meningkatkan keakuratan jawabannya dari waktu ke waktu. ML bergantung pada beberapa proses utama:

• Proses pengambilan keputusan untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan informasi
• Fungsi kesalahan yang mengevaluasi keakuratan pekerjaannya
• Proses optimasi model yang mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan perkiraan model

Sebuah algoritma ML mengulangi proses ”mengevaluasi dan mengoptimalkan” ini hingga ambang batas akurasi yang ditentukan untuk model telah terpenuhi.

Sebagai bagian dari ML, pembelajaran mendalam membentuk fondasi untuk model bahasa besar (LLM) dan aplikasi AI generatif lainnya.

Terdiri atas neural networks berlapis-lapis yang dimodelkan setelah otak manusia. Algoritma ini belajar dengan terus menyempurnakan bagaimana mereka mengenali pola kompleks dalam data tidak terstruktur (misalnya, gambar, suara, teks). Kemampuan ini membuat pembelajaran mendalam cocok untuk pemrosesan bahasa alami (NLP), yang mendukung chatbot, alat terjemahan, dan analisis prediktif untuk meramalkan permintaan pelanggan.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang perbedaan nuansa antara teknologi ini, lihat blog kami, “AI versus machine learning versus pembelajaran mendalam versus neural networks: Apa bedanya?”

Infrastruktur TI adalah istilah luas yang mengacu pada perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya jaringan yang dibutuhkan perusahaan untuk mengelola dan menjalankan lingkungan TI mereka secara efektif.

Baik infrastruktur TI maupun infrastruktur AI berbagi teknologi modern yang mendasari, seperti virtualisasi, hypervisor, kontainer, sumber terbuka Kubernetes dan layanan mikro untuk menerapkan dan mengatur beban kerja AI dalam skala besar. Sementara infrastruktur TI terdiri dari teknologi yang mendukung aplikasi bisnis umum, infrastruktur AI bergantung pada perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk menjalankan dan melatih model AI.

Ketika perusahaan menemukan lebih banyak cara untuk menggunakan AI, menciptakan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung perkembangannya telah menjadi yang terpenting. Baik menerapkan ML untuk memacu inovasi dalam rantai pasokan atau bersiap untuk merilis agen virtual yang didukung AI generatif, memiliki infrastruktur yang tepat sangat penting.

Alasan utama mengapa proyek AI membutuhkan infrastruktur yang perlu disiapkan khusus adalah besarnya daya yang dibutuhkan untuk menjalankan beban kerja AI. Untuk mencapai kekuatan semacam ini, infrastruktur AI bergantung pada latensi rendah lingkungan komputasi cloud. Sistem ini juga bergantung pada daya pemrosesan unit pemrosesan grafis (GPU), bukan pada unit pemrosesan pusat (CPU) yang lebih tradisional yang lazim digunakan di lingkungan infrastruktur TI.  

Selain itu, infrastruktur AI berkonsentrasi pada perangkat keras dan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk arsitektur hybrid terdistribusi yang mendukung tugas AI dan ML.   

Infrastruktur AI bergantung pada perpaduan perangkat keras dan perangkat lunak modern. Tumpukan terintegrasi ini mencakup solusi komputasi, jaringan dan penyimpanan serta sumber daya lain yang mendukung seluruh siklus hidup AI, mencakup pelatihan model, penerapan, dan manajemen berkelanjutan.  

Berikut adalah tampilan terperinci tentang komponen infrastruktur AI canggih.

• Server khusus: Infrastruktur AI menggunakan server khusus dan klaster server yang mendukung pergerakan data berkecepatan tinggi dan kemampuan penyimpanan berkinerja tinggi. Perangkat keras ini berkisar dari server chip AI on premises (misalnya, IBM® Z dengan prosesor Telum) hingga server AI edge hemat energi dan server kepadatan tinggi berbasis cloud.
• Sumber daya komputasi: Tugas ML dan AI membutuhkan daya komputasi dalam jumlah besar.  Infrastruktur AI yang dirancang dengan baik sering kali menyertakan perangkat keras khusus seperti unit pemrosesan grafis (GPU) dan unit pemrosesan tensor (TPU) untuk memberikan kemampuan pemrosesan paralel dan mempercepat tugas-tugas ML.
•  Unit pemrosesan grafis (GPUs): GPUs, dibuat oleh NVIDIA atau Intel, adalah sirkuit elektronik yang digunakan untuk melatih dan menjalankan model AI karena kemampuannya yang unik untuk melakukan banyak operasi sekaligus. Biasanya, infrastruktur AI mencakup server GPU untuk mempercepat perhitungan matriks dan vektor yang umum dalam tugas AI.
•  Unit pemrosesan tensor (TPU): TPU adalah akselerator AI yang dibuat khusus untuk mempercepat komputasi tensor dalam beban kerja AI. Kinerja tinggi dan latensi rendah membuatnya ideal untuk banyak aplikasi AI dan pembelajaran mendalam.
• Penyimpanan data: Aplikasi AI perlu dilatih pada kumpulan data besar agar efektif. Perusahaan yang ingin menerapkan produk dan layanan AI perlu berinvestasi dalam solusi penyimpanan dan manajemen data yang dapat diskalakan, seperti basis data lokal atau berbasis cloud , gudang data, sistem file terdistribusi, dan data lake.
• Jaringan: Infrastruktur AI menggabungkan sistem jaringan AI yang menggunakan AI dan ML untuk mendukung beban kerja AI dalam skala besar dan meningkatkan kecerdasan, kinerja, dan keamanan jaringan. Komponen utama termasuk switch dan router berkinerja tinggi, interkoneksi dan akselerator komputasi untuk latensi rendah dan kinerja bandwidth tinggi.
• Pusat data AI: Sebuah pusat data AI adalah fasilitas yang menampung infrastruktur TI spesifik yang diperlukan untuk melatih, menerapkan, dan menyediakan aplikasi dan layanan AI. Pusat data ini dilengkapi untuk menyediakan daya komputasi canggih, jaringan dan sistem penyimpanan, bersama dengan energi dan kapasitas pendinginan yang dibutuhkan untuk menangani beban kerja AI.

• Pra-pemrosesan dan penyaringan data: Penyerapan data dari berbagai sumber pertama kali terjadi dalam pelatihan model. Dari sana, kerangka kerja pemrosesan data dan pustaka seperti Pandas, SciPy dan NumPy dapat memproses dan membersihkan data skala besar.
• Kerangka kerja dan pustaka machine learning: Kerangka kerja ML menyediakan sumber daya khusus yang dibutuhkan AI untuk merancang, melatih, dan menerapkan model ML. Kerangka kerja ML seperti TensorFlow dan PyTorch mendukung berbagai kemampuan yang dibutuhkan oleh aplikasi AI. Fungsi-fungsi ini termasuk mempercepat tugas GPU dan fungsionalitas yang sangat penting untuk tiga jenis pelatihan ML: supervised, unsupervised, dan pembelajaran penguatan. Kerangka kerja seperti itu mempercepat proses machine learning dan memberi pengembang alat yang mereka butuhkan untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI.
• Platform MLOps dan AIOps: MLOps (Operasi machine learning) adalah proses yang melibatkan serangkaian praktik khusus untuk membantu mengotomatiskan dan mempercepat machine learning. Platform MLOps membantu pengembang dan insinyur dalam pengumpulan data dan pelatihan model, melalui validasi, pemecahan masalah, dan pemantauan aplikasi setelah diluncurkan. Platform ini mendukung fungsionalitas infrastruktur AI , membantu ilmuwan data, insinyur, dan lainnya berhasil meluncurkan alat, produk, dan layanan AI baru. AIOps memperluas proses MLOps lebih jauh, dengan menerapkan AI dan ML untuk secara cerdas mengotomatiskan penerapan sumber daya, penskalaan, pemantauan dan pengamatan berkelanjutan serta pipeline CI/CD yang dirancang untuk alur kerja AI.
• Alat keamanan: Infrastruktur AI terjalin dalam alat keamanan AI dengan infrastruktur keamanan siber yang ada, seperti umpan intelijen ancaman dan sistem informasi keamanan dan manajemen peristiwa (SIEM) . Enkripsi dan kontrol akses membantu organisasi melindungi sistem AI dan data sensitif mereka di seluruh permukaan serangan.

Kecerdasan buatan sebagai layanan (AIaaS) mengacu pada platform layanan yang memberikan alat dan kemampuan AI dengan harga sesuai permintaan. Perangkat lunak berbasis cloud ini memberi pengguna akses ke kemampuan ini tanpa mengharuskan mereka untuk membangun model AI mereka sendiri.

Pengembangan dan tim lain dan pengguna lain dapat mengakses alat ini melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau perangkat pengembangan perangkat lunak (SDK), yang mengintegrasikan fungsi AI ke dalam aplikasi dan layanan mereka. Misalnya, AIaaS dapat menyediakan alat pemrosesan bahasa alami yang menganalisis sentimen pelanggan, membantu bisnis meningkatkan pengalaman pelanggan mereka tanpa membangun model.

Selain mendukung pengembangan aplikasi mutakhir bagi pelanggan, perusahaan yang berinvestasi dalam infrastruktur AI biasanya melihat peningkatan pada proses dan alur kerja mereka.

Berikut adalah enam manfaat paling umum yang dapat diharapkan oleh bisnis yang mengembangkan infrastruktur AI yang kuat:

• Peningkatan skalabilitas dan fleksibilitas
• Kinerja dan kecepatan yang lebih baik 
• Lebih banyak kolaborasi
• Kepatuhan yang lebih baik
• Pengurangan biaya
• Peningkatan kemampuan AI generatif dan AI agen

Karena infrastruktur AI biasanya berbasis cloud atau diterapkan di tepi, infrastruktur ini dapat diskalakan dan fleksibel. Karena kumpulan data yang dibutuhkan untuk mendukung aplikasi AI menjadi lebih besar dan lebih kompleks, infrastruktur AI dirancang untuk menskalakan, memberdayakan organisasi untuk meningkatkan sumber daya sesuai kebutuhan.

Infrastruktur cloud dan edge yang fleksibel sangat mudah beradaptasi dan dapat diskalakan naik atau turun lebih mudah dibandingkan infrastruktur TI tradisional seiring perubahan kebutuhan perusahaan.

Infrastruktur AI menggunakan teknologi komputasi kinerja tinggi (HPC) terbaru yang tersedia—seperti GPU, TPU, dan sistem superkomputer untuk menggerakka  algoritma ML yang mendukung kemampuan AI. Ekosistem AI memiliki kemampuan pemrosesan paralel, yang secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melatih model ML.

Karena kecepatan sangat penting dalam banyak aplikasi AI, seperti aplikasi trading frekuensi tinggi dan mobil swakemudi, peningkatan kecepatan dan kinerja merupakan fitur penting dari infrastruktur AI.

 Infrastruktur AI yang kuat bukan hanya tentang perangkat keras dan perangkat lunak, tetapi juga tentang menyediakan sistem dan proses yang dibutuhkan oleh para pengembang dan insinyur untuk bekerja sama secara lebih efektif saat membangun aplikasi AI.

Mengandalkan MLOps, siklus hidup pengembangan AI yang dibangun untuk merampingkan dan mengotomatiskan pembuatan model ML, sistem AI memungkinkan para insinyur untuk membangun, berbagi, dan mengelola proyek-proyek AI mereka dengan lebih efektif.

Seiring dengan meningkatnya kekhawatiran seputar privasi data dan AI, lingkungan regulasi menjadi lebih kompleks, mencakup masalah residensi data dan kedaulatan AI. Oleh karena itu, infrastruktur AI yang kuat harus memastikan undang-undang privasi dipatuhi secara ketat selama manajemen data dan pemrosesan data dalam pengembangan aplikasi AI baru. 

Solusi infrastruktur AI memastikan bahwa perusahaan mengikuti semua hukum dan standar yang berlaku dan menegakkan kepatuhan AI. Solusi ini juga melindungi data pengguna dan melindungi terhadap kerusakan hukum dan reputasi.

Walaupun berinvestasi dalam infrastruktur AI membutuhkan biaya besar, upaya mengembangkan aplikasi dan kemampuan AI menggunakan infrastruktur TI konvensional sering kali menimbulkan biaya yang lebih tinggi. Dalam banyak kasus, cara ini tidak seefisien berinvestasi pada infrastruktur AI yang dibuat khusus.

Infrastruktur AI mengoptimalkan sumber daya dan menerapkan teknologi terbaik yang tersedia untuk mengembangkan dan menyebarkan proyek AI. Ini juga memberikan pengembalian investasi (ROI) yang lebih baik pada inisiatif AI daripada mencoba mencapainya pada infrastruktur TI yang ketinggalan zaman dan tidak efisien.

AI generatif dapat membuat kontennya sendiri (termasuk teks, gambar, video, dan kode komputer) dari prompt pengguna sederhana. Kemampuan ini dapat meningkatkan produktivitas untuk perusahaan dan individu, seperti yang terlihat dengan program seperti ChatGPT dan AI Claude dan dalam contoh penggunaan bisnis mulai dari dukungan pelanggan hingga analisis investasi. AI agen melangkah lebih jauh, memungkinkan sistem AI bertindak secara mandiri dalam merencanakan dan melaksanakan tugas multi-langkah.

Infrastruktur AI dengan kerangka kerja yang solid di sekitar AI generatif dan AI agen dapat membantu bisnis mengembangkan kemampuan ini dengan aman dan bertanggung jawab.

Berikut adalah enam langkah perusahaan dari semua ukuran dan industri yang dapat diambil untuk membangun infrastruktur AI perusahaan yang mereka butuhkan.