Pergeseran ke Inferensi AI Membawa Kecerdasan Real-Time ke Batasan

Industri AI—dan dialog yang dihasilkannya—sedang mengalihkan fokus dari upaya melatih model AI. Kisah tersebut, yang sebelumnya terpusat di cloud atau pusat data (atau keduanya), sudah menjadi "berita lama". Kini, dengan beragam kasus penggunaan di sebagian besar industri, model-model ini diterapkan dan dijalankan dalam lingkungan terdistribusi dan terdesentralisasi. Industri ini sedang bertransisi dari fase pelatihan ke fase inferensi, dan kisah ini terjadi di edge dengan kecerdasan real-time yang dibutuhkan untuk segala hal, mulai dari kamera pintar hingga perangkat yang tertanam dalam mesin industri. Fokusnya bergeser dari pelatihan AI terpusat ke Edge AI, atau penerapan hibrida.

Di era di mana kecepatan, ketepatan, dan privasi data lebih penting dari sebelumnya, Tepi AI mendefinisikan ulang proses operasional di titik sentuh paling penting bisnis. Tidak seperti model AI tradisional yang mengandalkan infrastruktur cloud, Edge AI membawa pengambilan keputusan lebih dekat ke titik pembuatan data.

Nilai AI Tepi

Meminimalkan jarak antara pembuatan data dan pengambilan keputusan akan meminimalkan latensi dengan menghilangkan kelambatan transmisi jaringan, sehingga menghasilkan penyampaian wawasan prediktif dan keputusan otomatis yang lebih cepat. Pemrosesan real-time ini memberikan peningkatan efisiensi bagi organisasi, meningkatkan berbagai hal mulai dari pengalaman pelanggan hingga kualitas produk, bahkan mendukung keselamatan karyawan. Apa pun kasus penggunaannya, jarak yang lebih pendek juga meningkatkan keamanan dan keandalan dengan mengurangi jumlah waktu perpindahan data sensitif dan menurunkan bandwidth yang dibutuhkan.

Kesegeraan dan relevansi adalah yang terpenting, apa pun sektor industrinya.

Misalnya, di bidang manufaktur, Edge AI dapat mendukung sistem jaminan kualitas yang secara instan menandai cacat produk. Di bidang kesehatan, AI dapat mendukung sistem pemantauan pasien yang memicu peringatan saat anomali terdeteksi. Peritel akan menggunakan Edge AI untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan di dalam toko dan mengelola inventaris secara dinamis. Namun, dalam semua skenario ini, kecerdasan yang dibutuhkan di edge merupakan pembeda utama. Edge AI sangat penting ketika milidetik menjadi penentu.

Konteks Penting dari Pusat Data hingga Tepi

Meskipun GPU sering dianggap identik dengan AI, AI Edge melibatkan lebih banyak nuansa, karena kebutuhan dan sifat beban kerja untuk inferensi pada dasarnya berbeda dari beban kerja untuk pelatihan model. Banyak beban kerja inferensi—terutama aplikasi berbasis visi—dapat ditangani secara efisien oleh CPU, yang lebih hemat daya dan biaya. Meskipun penerapan edge membutuhkan kinerja yang lebih tinggi, kelas GPU berdaya rendah yang lebih baru telah muncul, menawarkan solusi yang dirancang khusus untuk edge.

Pada akhirnya, memilih konfigurasi yang tepat merupakan latihan untuk menyeimbangkan beban kerja spesifik, throughput yang diinginkan, dan kendala lingkungan. Penerapan AI edge membutuhkan perangkat keras yang menyeimbangkan kinerja dengan operasionalitas praktis di lapangan.

Keberhasilan di edge membutuhkan pendekatan yang secara fundamental berbeda yang mengatasi kendala ruang, daya, dan pendinginan sambil tetap mempertahankan kinerja. Perangkat keras dan perangkat lunak harus dirancang khusus untuk memenuhi tuntutan edge, yang sering kali mencakup kemampuan untuk beroperasi dengan andal di lingkungan yang keras tanpa mengorbankan kapasitas komputasi. Alternatifnya adalah waktu henti, yang dapat berdampak buruk pada hilir.

Jalan Menuju Sukses

Jalan menuju kesuksesan Edge AI dimulai dengan mengidentifikasi satu kasus penggunaan berdampak tinggi dan memfokuskan penerapan awal pada kasus tersebut. Fokus seperti ini menjaga cakupan tetap mudah dikelola oleh organisasi sekaligus membangun momentum positif dalam penerapannya, memungkinkan organisasi untuk memahami potensi teknologi ini sekaligus menyempurnakan proses operasional dan kerangka kerja dukungan.

Namun, ini lebih mudah diucapkan daripada dilakukan!

Sebagian besar organisasi yang ingin memanfaatkan penerapan AI belum sepenuhnya berpengalaman, dan belum mendalami semua teknologi yang mendasarinya. Kesenjangan pengetahuan ini membuat mereka mencari panduan dan peningkatan kapabilitas dari mitra eksternal. Terutama seiring maraknya penerapan dan pergeseran industri dari pelatihan inti ke inferensi di edge, persyaratan perangkat lunak dan layanan yang menyertai perangkat keras juga menjadi semakin penting. Lebih lanjut, kompleksitas akan terus meningkat di masa mendatang. Terutama di edge, di mana waktu henti dapat berdampak besar—dan mahal—pada hilir, bermitra dengan keahlian dan layanan yang dibutuhkan untuk memastikan kinerja yang konsisten menjadi hal yang tidak dapat ditawar.

Kesalahan umum yang dihadapi organisasi adalah terlalu sempitnya fokus pada proyek bukti konsep tanpa jalur yang jelas untuk mencapai skalabilitas. Organisasi juga harus memperhitungkan kompleksitas operasional—mulai dari pengelolaan jarak jauh dan toleransi kesalahan hingga dukungan siklus hidup. Alasan lain untuk bekerja sama dengan mitra berpengalaman sangatlah penting. Tidak seperti pusat data, yang sistemnya dipantau secara ketat dan diperbarui secara berkala, infrastruktur edge harus dirancang untuk bertahan lama, dengan target tipikal lima hingga tujuh tahun.

Selain itu, berbagai organisasi semakin tertarik untuk mengkonsolidasikan sumber daya komputasi edge guna mengurangi jejak dan biaya. Hal ini menggabungkan beban kerja tradisional dengan aplikasi AI pada platform terpadu dan tervirtualisasi, sehingga menghilangkan kebutuhan akan infrastruktur terpisah, tetapi meningkatkan kebutuhan akan kecerdasan real-time.

Edge AI Menuju Masa Depan

AI tepi berkembang pesat, beralih dari sistem berbasis aturan ke kecerdasan yang lebih adaptif dan peka konteks. Dengan kemajuan dalam AI generatif dan model fondasi, sistem tepi mulai mendukung siklus pembelajaran berkelanjutan, menyesuaikan diri secara otonom berdasarkan masukan data tanpa bergantung pada cloud.

Penerapan berbasis Kubernetes dan model terkontainerisasi menciptakan konsistensi yang diperlukan untuk menjaga efisiensi penerapan Edge AI. Kontainerisasi memudahkan pengiriman pembaruan cepat dari cloud ke edge, dan Kubernetes mengorkestrasi kontainer dalam skala besar, mengelola penerapan, pembaruan, dan pemeriksaan kesehatan secara otomatis. Peningkatan efisiensi dan keandalan pembaruan yang dikirimkan melalui node edge ini juga meningkatkan akurasi model dan memberikan ketahanan serta waktu aktif yang lebih baik—penting untuk mempertahankan nilai setiap penerapan Edge AI. Bersamaan dengan itu, perangkat edge dapat mengumpulkan data baru yang akan membantu melatih model yang lebih baik dalam sistem AI loop tertutup.

Edge AI lebih dari sekadar kata kunci. Ini adalah evolusi nyata dalam cara industri memanfaatkan kecerdasan pada titik interaksi di masa depan – dan ini akan segera terjadi. Dengan rencana AI Edge yang dipadukan dengan infrastruktur dan kapabilitas sistem yang tepat, organisasi dapat membuka efisiensi baru yang dahsyat dalam AI—meningkatkan responsivitas sekaligus menghindari waktu henti yang merugikan.