Apa yang dimaksud dengan AI edge?

Intinya, AI edge (atau “AI di edge”) menggabungkan komputasi edge dan kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan tugas machine learning (ML) langsung pada perangkat edge yang saling berhubungan. 

Komputasi edge memungkinkan data disimpan di dekat perangkat, dan algoritme didukung AI memungkinkan pemrosesan di tepi jaringan, dengan atau tanpa koneksi internet. Kemampuan ini memfasilitasi pemrosesan data dalam milidetik, memberikan masukan langsung.

Mobil self-driving, wearable , kamera keamanan, peralatan rumah pintar, dan robotika canggih adalah salah satu teknologi yang menggunakan kemampuan AI edge untuk memberikan informasi real-time kepada pengguna. Sistem AI agen juga bergantung pada AI edge untuk bertindak dan merespons secara instan, tanpa harus mengirim data ke cloud untuk dianalisis.

 Meningkatnya permintaan untuk pemrosesan data instan, dikombinasikan dengan kemajuan dalam AI dan algoritma ML, mendorong adopsi AI edge di seluruh lingkungan perusahaan. Pada tahun 2025, Grand View Riset menilai pasar AI edge global sebesar 24,91 miliar USD. Perusahaan memperkirakan akan mencapai 118,69 miliar USD pada tahun 2033, tumbuh pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 21,7% dari 2026-2033.¹

Organisasi menerapkan AI canggih untuk mengoptimalkan alur kerja, mengotomatiskan proses bisnis, dan mendorong inovasi. Secara bersamaan, edge AI membantu menghadirkan latensi rendah, keamanan yang lebih tinggi, dan pengurangan biaya.

AI edge menggunakan kerangka kerja neural networks dan pembelajaran mendalam untuk melatih model agar dapat mengenali, mengklasifikasikan, dan mendeskripsikan objek secara akurat. Proses pelatihan ini biasanya dilakukan di pusat data terpusat atau cloud untuk memproses volume data yang besar yang diperlukan untuk pelatihan model.

Setelah penerapan, model AI edge meningkat seiring waktu. Misalnya, ketika AI menemukan masalah, data ditransfer ke cloud untuk pelatihan lebih lanjut dari model AI awal, yang pada akhirnya menggantikan mesin inferensi AI di tepi. 

Kemajuan dalam model bahasa kecil (SLM) —yang lebih ringkas dan efisien daripada model bahasa besar (LLM)—dan meningkatnya penggunaan AI generatif (gen AI) memperluas apa yang dapat dilakukan oleh perangkat edge secara lokal. Hal ini memungkinkan lebih banyak pemrosesan terjadi di perangkat tanpa bergantung pada cloud.

Komponen AI edge penting adalah:

• Perangkat/node edge: Mesin IoT industri, sensor IoT, dan kamera pintar yang menangkap data.

• Gateway edge: Router, server, atau perangkat jaringan lain yang berada di antara perangkat edge dan cloud atau pusat data terpusat.

• Server edge: Komputer khusus atau klaster komputer yang terletak di bagian tepi yang menangani pemrosesan, penyimpanan, jaringan, keamanan, dan sumber daya komputasi lainnya.

• Prosesor edgecdan akselerator AI: Perangkat keras khusus mencakup unit pemrosesan saraf (NPU ) dan unit pemrosesan grafis (GPU). Komponen infrastruktur AI utama ini mengoptimalkan inferensi AI di tepi, memberikan komputasi tinggi dengan konsumsi daya yang rendah. Akselerator AI menggunakan kemampuan pemrosesan paralel yang memungkinkannya melakukan miliaran perhitungan sekaligus. NVIDIA, IBM® dan perusahaan teknologi besar lainnya menawarkan solusi AI edge yang dirancang untuk inferensi lokal.

• Model machine learning: Model yang memungkinkan pengambilan keputusan real-time di tepi, bertindak berdasarkan data pada sumbernya. Sebagai contoh dunia nyata, algoritma AI (sering dilatih sebelumnya di cloud) dapat membantu mendeteksi kerusakan di lantai pabrik sehingga perbaikan dapat dilakukan segera.

AI edge tidak beroperasi secara terpisah; AI edge bekerja bersama dengan AI terdistribusi dan komputasi cloud. Mengetahui bagaimana ketiganya berhubungan adalah kunci untuk memahami keputusan penerapan.

AI Edge memungkinkan pengambilan keputusan di tempat, menghilangkan kebutuhan untuk terus-menerus mengirimkan data ke lokasi pusat dan menunggu pemrosesan, yang merampingkan otomatisasi operasi bisnis.

Penskalaan AI di berbagai lokasi dan beragam aplikasi membawa tantangan, seperti gravitasi data, heterogenitas, skala, dan kendala sumber daya. Di sinilah konsep kecerdasan buatan yang terdistribusi (DAI) berperan—sebuah pendekatan dalam menangani tugas AI berskala besar dengan membagi beban kerja ke banyak—perangkat atau prosesor.

DAI membantu mengatasi hambatan penskalaan tepi dengan mengintegrasikan pengumpulan data cerdas, mengotomatiskan siklus hidup data dan AI mengadaptasi dan memantau jari-jari, serta mengoptimalkan data dan pipeline AI.

Dalam praktiknya, AI edge dan AI terdistribusi bekerja sama, dengan edge AI menangani pemrosesan di tempat pada perangkat lokal sementara DAI mengoordinasikan dan menskalakan beban kerja AI di banyak lokasi.

Komputasi awan dan antarmuka pemrograman aplikasi (API) umum digunakan untuk melatih dan menerapkan model machine learning. Dengan edge AI, tugas machine learning (misalnya, analisis prediktif, pengenalan suara, deteksi anomali) berlangsung lebih dekat dengan pengguna. Data tersebut diproses pada perangkat IoT daripada di pusat data atau cloud.

AI Edge adalah pilihan yang lebih baik kapan pun prediksi real-time dan pemrosesan data diperlukan, seperti dalam teknologi kendaraan self-driving. Untuk mengamankan navigasi dan menghindari potensi bahaya, kendaraan ini harus dapat dengan cepat deteksi dan merespons faktor-faktor seperti sinyal lalu lintas, driver yang tidak menentu dan perubahan jalur. Selain itu, mereka harus memperhitungkan pejalan kaki, trotoar, dan banyak variabel lainnya.

Dengan melakukan pemrosesan lokal di dalam kendaraan, edge AI mengurangi risiko masalah konektivitas yang mungkin timbul dari pengiriman data ke server jarak jauh.

AI Cloud, sebaliknya, mengacu pada penerapan algoritme dan model AI pada server cloud. Metode ini menawarkan peningkatan penyimpanan data dan kemampuan daya pemrosesan, memfasilitasi pelatihan dan penerapan model AI yang lebih canggih.

Ketika digabungkan, AI cloud dan AI edge saling melengkapi. Sebagai contoh, data yang terkait dengan preferensi pelanggan dapat dikirim ke cloud untuk dianalisis, sementara permintaan pelanggan langsung ditangani di sumber data di tepi.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang perbandingan cloud AI dan edge AI, baca “Edge versus Cloud AI: Apa bedanya?“

Dengan AI menjadi lebih penting bagi bisnis perusahaan, AI edge berkembang sebagai bagian integral dari bagaimana organisasi membangun dan menskalakan infrastruktur AI menyeluruh. Sebuah studi IBM® Institute for Business Value tahun 2026 menemukan bahwa 79% eksekutif mengharapkan AI untuk mendorong pendapatan secara signifikan pada tahun 2030.

 Manfaat edge AI utama meliputi manfaat berikut:

• Latensi berkurang: Melalui pemrosesan lengkap di perangkat, pengguna mendapatkan respons yang lebih cepat—tidak diperlukan perjalanan pulang pergi ke server yang jauh.

• Penurunan bandwidth: AI Edge memproses data secara lokal, mengurangi jumlah data yang ditransmisikan melalui internet dan membebaskan bandwidth. Pengurangan ini memungkinkan jaringan untuk menangani lebih banyak lalu lintas data sekaligus.

• Analisis real-time: Pengguna dapat melakukan pemrosesan data real-time pada perangkat tanpa memerlukan konektivitas dan integrasi sistem. Kemampuan ini memungkinkan mereka untuk membuat keputusan lebih cepat dengan menganalisis data di mana data itu dihasilkan.

• Privasi data dan keamanan: Edge AI meningkatkan privasi data karena data tidak ditransfer ke jaringan lain, di mana data menjadi rentan terhadap serangan siber. Melalui pemrosesan informasi secara lokal pada perangkat, AI edge mengurangi risiko kesalahan penanganan data sensitif. Selain itu, untuk industri yang tunduk pada peraturan kedaulatan data, sistem AI edge  membantu menjaga kepatuhan dengan memproses dan menyimpan informasi sensitif secara lokal di dalam yurisdiksi yang ditentukan.

• Otomatisasi yang ditingkatkan: AI edge mengotomatiskan analisis data di tempat, menghilangkan kebutuhan akan pengawasan manusia yang berkelanjutan. Fitur ini adalah kunci dalam aplikasi seperti otomatisasi industri dan pemantauan jarak jauh, yang mendukung manufaktur modern dan robotika.

• Ketahanan operasional: Dalam pengaturan AI edge, perangkat memproses data secara lokal, sehingga operasi Lanjutkan bahkan ketika jaringan mati atau menjadi tidak stabil.

• Skalabilitas: AI edge membantu organisasi meningkatkan beban kerja AI dengan menggabungkan platform berbasis cloud dengan perangkat keras terintegrasi AI. Pendekatan ini membuatnya lebih mudah untuk menambahkan perangkat dan memperluas operasi tanpa mengganggu jaringan. Bahkan ketika bagian jaringan turun, perangkat edge lokal dapat terus berjalan secara independen.

• Mengurangi biaya: Layanan AI berbasis cloud bisa mahal, terutama untuk beban kerja yang membutuhkan daya komputasi tinggi terus menerus. AI Edge menawarkan opsi untuk menggunakan sumber daya cloud sebagai repositori untuk menyimpan dan memproses data yang tidak memerlukan tindakan segera.  Pengurangan ini memudahkan beban kerja komputer cloud dan jaringan cloud.

• Konsumsi energi yang lebih rendah: Dengan menyaring dan memproses data secara lokal pada perangkat seperti sensor dan kamera, edge AI juga menyediakan lingkungan yang hemat energi dibandingkan dengan mentransfer semua data ke cloud.

Contoh harian edge AI termasuk smartphone, pembaruan lalu lintas real-time pada kendaraan otonom, perangkat yang terhubung, dan peralatan pintar. Berbagai industri mengandalkan aplikasi AI edge dan penerapan edge AI untuk memangkas biaya, mendukung otomatisasi TI, membuat keputusan yang cepat, dan mengoptimalkan operasi.

Contoh-contoh ini menyoroti beberap contoh penggunaan khusus‑industri.

 Penyedia layanan kesehatan menggunakan AI edge dan perangkat canggih untuk menciptakan sistem layanan kesehatan yang lebih cerdas sambil menjaga privasi pasien dan mengurangi waktu respons.

Menggunakan model AI yang disematkan secara lokal, monitor kesehatan wearable mengevaluasi metrik seperti detak jantung, tekanan darah, kadar gula darah, dan respirasi.  Perangkat AI edge wearable ini juga dapat mendeteksi ketika pasien jatuh secara tiba-tiba dan memperingatkan perawat, sebuah fitur yang sudah disertakan di smartwatch umum di pasaran.

Mengintegrasikan AI edge juga membantu memfasilitasi pertukaran langsung informasi kesehatan penting. Melalui melengkapi kendaraan kesehatan darurat dengan kemampuan pemrosesan data yang cepat, paramedis dapat mengekstrak insight dari perangkat pemantauan kesehatan dan berkonsultasi dengan dokter untuk menentukan Strategi stabilisasi pasien yang efektif. Pada saat yang sama, staf ruang gawat darurat dapat mempersiapkan diri untuk memenuhi kebutuhan perawatan khusus pasien.

Produsen menggunakan teknologi AI edge untuk mengoptimalkan operasi manufaktur, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan produktivitas. Data sensor dapat mengidentifikasi anomali dan memperkirakan kegagalan mesin, yang dikenal sebagai pemeliharaan prediktif, memperingatkan manajemen untuk perbaikan penting sebelum waktu henti operasional terjadi. Proses ini mempercepat resolusi dan mengurangi waktu henti operasional.

Edge AI berlaku untuk bidang manufaktur lainnya, seperti kontrol kualitas, keselamatan pekerja, optimalisasi hasil, analitik rantai pasokan, dan pengoptimalan area produksi.

Baik di retail fisik maupun e-commerce, teknologi seperti troli pintar yang dilengkapi sensor dan sistem checkout otomatis memproses transaksi serta mengenali barang secara instan. Semua solusi ini menggunakan teknologi AI yang canggih untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Pasar digital rumah telah mengalami proliferasi perangkat cerdas, seperti bel pintu, termostat, lemari es, sistem hiburan, dan bola lampu yang dikendalikan. Rumah pintar ini berisi ekosistem perangkat yang menggunakan AI edge untuk meningkatkan kualitas hidup penduduk.

Apakah seorang penduduk perlu mengidentifikasi seseorang di pintu mereka atau mengontrol suhu rumah mereka melalui perangkat mereka, teknologi AI edge dapat dengan cepat memproses data di tempat. Strategi ini menghilangkan kebutuhan untuk mengirimkan informasi ke server jarak jauh terpusat, membantu menjaga privasi penduduk dan mengurangi risiko akses tidak sah ke data pribadi.

Kecepatan sangat penting untuk video analytics di rumah, bisnis, dan pengaturan kota pintar. Banyak sistem visi komputer mengirimkan gambar dan video yang diambil ke mesin berbasis cloud daripada memprosesnya secara lokal, yang menciptakan masalah latensi yang memperlambat waktu respons.

Kemampuan penglihatan komputer dan deteksi objek AI edge pada perangkat keamanan pintar dapat mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan dan segera memberi tahu pengguna dan memicu alarm, membantu menjaga rumah, bisnis, dan ruang publik lebih aman.