Nvidia telah lama mendominasi pasar chip kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam melatih model canggih yang mendukung sistem AI generatif saat ini. Namun, pergeseran sedang berlangsung saat para pesaing mengalihkan perhatian mereka ke tantangan yang berbeda—mengembangkan chip yang dioptimalkan untuk tugas inferensi AI.

Inferensi AI, proses menjalankan model terlatih untuk menghasilkan keluaran seperti respons chatbot atau pembuatan gambar, menuntut jenis daya komputasi yang berbeda. Sementara GPU Nvidia unggul dalam kalkulasi kompleks yang diperlukan selama pelatihan, GPU tersebut kurang efisien untuk tugas inferensi, yang lebih ringan dan lebih sering terjadi dalam aplikasi dunia nyata.

Keunggulan ini telah menciptakan peluang bagi perusahaan rintisan dan perusahaan mapan untuk berinovasi dan bersaing di pasar yang sedang berkembang. Para pesaing seperti AMD, Intel, dan perusahaan rintisan khusus seperti Cerebras, Groq, dan d-Matrix berfokus pada perancangan chip yang disesuaikan dengan inferensi, yang bertujuan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi bagi bisnis yang menerapkan produk AI.

Nvidia Memahami Inferensi AI dan Perannya

Pengembangan chatbot AI atau alat serupa melibatkan dua tahap utama: pelatihan dan inferensi. Selama pelatihan, model belajar dari kumpulan data besar, yang membutuhkan daya komputasi yang sangat besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan. GPU ideal untuk tugas ini karena kemampuannya untuk melakukan banyak kalkulasi simultan di seluruh sistem yang saling terhubung.

Di sisi lain, inferensi melibatkan penggunaan model yang dilatih untuk menanggapi masukan baru. Misalnya, saat pengguna meminta chatbot untuk menyusun dokumen atau menjawab pertanyaan, AI memproses kueri tersebut, membuat inferensi berdasarkan pelatihannya, dan menghasilkan output.

Meskipun GPU dapat menangani tugas inferensi, GPU tidak selalu menjadi pilihan yang paling efisien. GPU sering kali terlalu kuat untuk kalkulasi yang relatif mudah yang terlibat dalam inferensi, yang telah memacu pengembangan chip inferensi AI khusus. Chip ini dirancang untuk menangani tugas inferensi dengan lebih efisien, sehingga mengurangi konsumsi energi dan biaya operasional.

Meningkatnya Chip Inferensi AI

Baik perusahaan rintisan maupun pembuat chip tradisional sama-sama bertaruh pada permintaan chip inferensi yang terus meningkat. Perusahaan seperti d-Matrix, perusahaan rintisan yang didirikan pada tahun 2019, memasuki pasar dengan produk inovatif yang dirancang khusus untuk ceruk ini. Meskipun awalnya skeptis karena perusahaan tersebut terlambat masuk ke industri chip AI yang ramai, d-Matrix telah mengukir ruang untuk dirinya sendiri dengan berfokus pada efisiensi dalam tugas inferensi.

Produk terbaru mereka, Corsair, adalah contoh utama. Terdiri dari beberapa chiplet yang dikemas bersama untuk pendinginan yang optimal, Corsair dirancang untuk menangani tugas inferensi dengan kecepatan dan efisiensi. Dikembangkan di Santa Clara, California, chip tersebut diproduksi di Taiwan sebelum diuji dan diselesaikan kembali di AS.

Pendekatan ini menyoroti sifat global industri chip AI, di mana inovasi, manufaktur, dan pengujian sering kali menjangkau beberapa benua.

Menangani Kebutuhan Pasar

Sementara raksasa teknologi seperti Amazon, Google, dan Microsoft terus mendominasi lanskap AI dengan investasi mereka dalam GPU berperforma tinggi untuk pelatihan, pasar chip inferensi menargetkan klien yang lebih luas. Perusahaan, khususnya perusahaan Fortune 500, berupaya mengintegrasikan perangkat AI generatif tanpa membangun infrastruktur ekstensif dari awal.

Chip inferensi juga semakin diminati di antara perusahaan yang mengeksplorasi aplikasi AI seperti pembuatan video atau memanfaatkan data perusahaan milik perusahaan untuk solusi AI yang disesuaikan. Chip ini menyediakan alternatif yang hemat biaya untuk GPU kelas atas yang secara tradisional digunakan untuk tugas AI, menawarkan titik masuk yang lebih mudah diakses bagi bisnis ke dalam revolusi AI.

Adopsi chip inferensi disertai dengan tantangannya sendiri, termasuk kurva pembelajaran untuk integrasi dan pengoperasian. Namun, seiring perusahaan menjadi lebih terbiasa dengan perangkat ini, permintaan akan perangkat keras yang efisien dan khusus untuk inferensi diperkirakan akan tumbuh secara signifikan.

Artikel Lainnya : Perkembangan Teknologi yang Semakin Canggih

Implikasi bagi Bisnis dan Lingkungan

Pengembangan chip inferensi bukan hanya tentang pemotongan biaya—tetapi juga mengatasi masalah tentang implikasi lingkungan dan energi dari adopsi AI yang meluas. Pelatihan model AI yang besar memerlukan daya komputasi yang signifikan, yang menyebabkan konsumsi energi yang tinggi dan biaya lingkungan terkait.

Sebaliknya, chip inferensi dirancang agar lebih hemat energi, menjadikannya pilihan yang lebih berkelanjutan untuk tugas-tugas AI rutin. Karena bisnis semakin banyak menggunakan solusi AI dalam operasi harian mereka, kemampuan untuk melakukannya tanpa konsumsi energi yang berlebihan akan menjadi faktor penting.

Peluang yang Lebih Luas untuk Chip AI

Pergeseran ke chip yang berfokus pada inferensi mencerminkan tren yang lebih luas dalam industri AI. Sementara pelatihan model besar terus mendominasi berita utama, inferensi siap menjadi pasar yang jauh lebih besar. Ini karena sebagian besar aplikasi AI melibatkan penerapan model yang terlatih daripada membangun yang baru dari awal.

Ketika perusahaan di luar raksasa teknologi mulai mengadopsi AI, mereka cenderung memprioritaskan solusi yang hemat biaya dan hemat energi. Tren ini membuka peluang yang signifikan bagi pembuat chip yang berfokus pada teknologi inferensi.

Masa Depan Inovasi Chip AI

Evolusi teknologi chip AI masih jauh dari kata selesai. Dorongan untuk chip inferensi yang lebih efisien hanyalah salah satu aspek dari upaya yang lebih luas untuk membuat AI lebih mudah diakses, terjangkau, dan berkelanjutan. Sementara GPU yang berfokus pada pelatihan akan tetap penting untuk memajukan kemampuan AI, potensi pertumbuhan yang sebenarnya terletak pada pengaktifan aplikasi sehari-hari melalui perangkat keras khusus.

Dalam beberapa tahun mendatang, persaingan di antara pembuat chip kemungkinan akan semakin ketat, mendorong inovasi lebih lanjut dalam teknologi pelatihan dan inferensi. Bagi bisnis dan konsumen, ini berarti akses ke alat AI yang lebih canggih dengan biaya lebih rendah, membuka jalan bagi era baru solusi yang digerakkan oleh AI.

Dengan berfokus pada chip inferensi, perusahaan seperti d-Matrix dan pesaingnya tidak hanya memenuhi kebutuhan pasar saat ini tetapi juga membentuk masa depan penerapan AI di seluruh industri. Seiring AI terus berkembang, pentingnya perangkat keras yang efisien dan mudah diakses akan terus tumbuh, menggarisbawahi peran penting chip inferensi dalam ekosistem AI yang lebih luas.

Baca Juga : Aneka Kerajinan Tangan