youngster.id - Di berbagai belahan dunia, pemerintah dan pelaku industri berlomba mengamankan posisi terdepan dalam pengembangan Artificial Intelligence (AI). Perlombaan ini bukan semata soal teknologi mutakhir, melainkan respons atas tekanan struktural yang kian nyata: populasi yang menua, angkatan kerja yang menyusut, serta tuntutan produktivitas yang semakin tinggi. Dalam konteks ini, tertinggal bukanlah sebuah pilihan.
Gelombang berikutnya dari transformasi AI ditandai oleh kemunculan AI berbasis agen (agentic AI). Berbeda dari model AI tradisional yang bersifat reaktif, AI agenik dirancang untuk bernalar, merencanakan, dan bertindak secara mandiri lintas sistem. Ia tidak hanya menjawab, tetapi mengeksekusi. Dari mengatur jadwal hingga beradaptasi terhadap perubahan situasi secara real-time, AI agenik menggeser peran AI dari alat pasif menjadi mitra aktif manusia.
Namun, lompatan kemampuan ini membawa konsekuensi besar. AI agenik menuntut daya komputasi yang jauh lebih kompleks dan berkelanjutan. Bukan lagi soal menjalankan satu model untuk satu tugas, melainkan mengorkestrasi alur kerja yang dinamis, adaptif, dan berjalan terus-menerus. Ketika teknologi ini matang dan diadopsi secara luas, dunia pada dasarnya menambahkan miliaran “pengguna virtual” ke dalam infrastruktur komputasi global. Pertanyaan krusialnya adalah apakah infrastruktur AI nasional benar-benar siap menghadapi skala dan kompleksitas tersebut.
Di era AI agenik, desain sistem heterogen bukan lagi opsi, melainkan kebutuhan. Infrastruktur AI tidak cukup hanya mengandalkan komputasi mentah. Ia harus mampu mengintegrasikan CPU, GPU, jaringan, dan memori secara fleksibel serta terukur. Integrasi inilah yang memungkinkan kecepatan, koordinasi, dan throughput yang dibutuhkan untuk mendukung interaksi real-time dari agen-agen cerdas dalam jumlah masif. Optimalisasi di tingkat rak—di mana komputasi, penyimpanan, dan jaringan dirancang sebagai satu kesatuan—akan menjadi fondasi lonjakan kinerja dan efisiensi berikutnya.
Selama ini, diskursus AI kerap didominasi oleh GPU berkinerja tinggi. Perannya memang krusial, terutama untuk pelatihan dan inferensi model berskala besar. Namun, AI modern tidak hidup dari GPU semata. CPU memegang peran sentral di balik layar: mengelola perpindahan data, memori, orkestrasi beban kerja, serta koordinasi antarproses. Bahkan, banyak beban kerja AI—mulai dari model bahasa menengah, pengenalan gambar, hingga sistem rekomendasi—dapat berjalan secara efisien pada server berbasis CPU berkinerja tinggi.
Seiring model AI berkembang menjadi lebih modular, seperti arsitektur campuran pakar, kebutuhan akan orkestrasi sumber daya yang cerdas semakin meningkat. CPU dituntut memiliki kemampuan pemrosesan yang presisi, I/O yang cepat, serta kapasitas multitasking yang andal. Di titik ini, konektivitas menjadi “perekat” sistem AI modern. Jaringan berkecepatan tinggi, latensi rendah, serta komponen jaringan cerdas memastikan aliran data berjalan efisien dan aman di seluruh sistem terdistribusi.
Di atas semua itu, keterbukaan menjadi faktor penentu dalam persaingan AI global. Ketika sistem AI semakin kompleks dan terdistribusi, ekosistem tertutup berisiko menciptakan ketergantungan, mengurangi fleksibilitas, dan memperlambat inovasi. Sebaliknya, pendekatan terbuka—baik di level software, hardware, maupun desain sistem—memberikan ruang bagi adaptasi, kolaborasi, dan diferensiasi lokal.
Perangkat lunak AI terbuka memungkinkan pengembang dan peneliti membangun serta mengoptimalkan model di berbagai lingkungan tanpa hambatan kepemilikan. Standar terbuka di tingkat hardware dan sistem, termasuk desain skala rak dan interkoneksi antarakselerator, membuka jalan bagi infrastruktur yang interoperabel dan siap berkembang. Inisiatif kolaboratif dalam jaringan dan interkoneksi AI generasi berikutnya memperkuat fondasi ini, memungkinkan pergerakan data yang efisien dalam skala besar.
Bagi negara dan pelaku industri, merangkul keterbukaan bukan sekadar soal filosofi teknologi. Ini adalah strategi untuk menjaga kedaulatan digital, mempercepat inovasi, dan memastikan infrastruktur AI dapat disesuaikan dengan kebutuhan domestik. Infrastruktur yang terbuka, heterogen, dan terukur memungkinkan kinerja tinggi sekaligus efisiensi energi—dua hal yang semakin krusial di tengah pertumbuhan AI yang eksponensial.
Menjelang 2026, fokus pembangunan AI harus melampaui satu komponen tertentu dan melihat sistem secara utuh. CPU, GPU, interkoneksi berkecepatan tinggi, dan jaringan cerdas memiliki peran yang setara dalam mengorkestrasi keputusan kompleks AI agenik. Dengan fondasi ini, AI tidak hanya menjadi mesin otomatisasi, tetapi pendorong produktivitas, inovasi, dan ketahanan ekonomi jangka panjang.
Pada akhirnya, membangun infrastruktur AI yang siap masa depan adalah keputusan strategis, bukan sekadar teknis. Di era AI multi-agen, keterbukaan dan desain sistem yang cermat akan menentukan siapa yang sekadar menjadi pengguna teknologi, dan siapa yang memimpin arah transformasi digital global. (*ambs)
ALEXEY NAVOLOKIN – General Manager AMD APAC