Investasi besar-besaran dalam infrastruktur kecerdasan buatan (AI) menghadapi pertanyaan krusial: seberapa lama daya tahannya? Raksasa teknologi telah menggelontorkan ratusan miliar dolar untuk membangun pusat data dan chip yang menjadi tulang punggung AI.
Mereka mengklaim investasi ini akan menjadi fondasi bagi AI untuk merombak ekonomi, lapangan kerja, hingga hubungan pribadi. Tahun ini saja, perusahaan teknologi diperkirakan akan menyalurkan USD 400 miliar untuk belanja modal terkait AI, sebagaimana dikutip dari CNN oleh detikINET.
Simak artikel informatif lainnya hanya di mureks.co.id.
Ancaman Usangnya Chip AI
Bagi perusahaan AI, pertanyaan mengenai frekuensi pembaruan atau penggantian chip canggih menjadi sangat vital. Hal ini muncul di tengah meningkatnya skeptisisme apakah AI akan menghasilkan keuntungan yang cukup besar atau cukup cepat untuk menutupi investasi awal.
Kekhawatiran akan munculnya “gelembung AI” atau AI Bubble pun semakin menguat. Ada ketakutan bahwa antusiasme dan pengeluaran untuk AI tidak sebanding dengan nilai asli yang akan dihasilkan.
Belum ada kejelasan pasti mengenai berapa lama unit pemroses grafis (GPU) kelas atas, chip utama yang digunakan untuk pelatihan dan pemrosesan AI, akan tetap optimal. Beberapa pakar memperkirakan chip AI hanya efektif untuk melatih model bahasa besar (LLM) selama 18 bulan hingga tiga tahun.
Sebagai perbandingan, unit pemroses pusat (CPU) data center non-AI tradisional umumnya baru diganti setelah lima hingga tujuh tahun. Perbedaan ini sebagian besar disebabkan oleh beban kerja dan panas signifikan yang dihasilkan saat melatih model AI, yang mempercepat keausan chip.
Data menunjukkan sekitar 9% GPU mengalami kegagalan fungsi dalam setahun, jauh lebih tinggi dibanding sekitar 5% pada CPU. Selain itu, setiap generasi baru chip AI berkembang pesat dan menawarkan efisiensi yang jauh lebih baik, sehingga secara ekonomi tidak lagi menguntungkan untuk menjalankan beban kerja AI pada chip lama, meskipun masih berfungsi.
Tekanan Mencari Pendapatan dan Peringatan Pakar
Nvidia, salah satu pemain kunci dalam industri chip AI, berargumen bahwa sistem perangkat lunak CUDA mereka memungkinkan pelanggan memperbarui perangkat lunak chip yang ada. Ini berpotensi menunda kebutuhan untuk membeli produk terbaru.
Namun, para ahli tetap mempertanyakan dari mana pendapatan akan berasal untuk membangun kembali infrastruktur pada skala besar, terutama saat chip-chip tersebut pada akhirnya harus diganti. Masalahnya, permintaan jangka panjang untuk AI masih belum jelas, dan sebagian besar perusahaan yang mengadopsi teknologi ini belum melihat dampak positif nyata pada profit mereka.
Investor ternama Michael Burry, yang dikenal karena prediksinya tentang krisis keuangan 2008, baru-baru ini memperingatkan adanya gelembung AI. Ia berpendapat perusahaan teknologi terlalu melebih-lebihkan masa pakai investasi chip mereka, yang pada akhirnya dapat membebani pendapatan.
Para pemimpin industri mulai menyuarakan kekhawatiran ini secara terbuka. CEO Microsoft, Satya Nadella, menyatakan bahwa perusahaannya “mulai mengatur jadwal investasi infrastruktur agar chip data center tidak usang bersamaan.”
Senada, CFO OpenAI, Sarah Friar, memperingatkan bahwa “masa depan mereka sebagai pembuat model AI garis depan bergantung pada apakah chip tercanggih bisa bertahan hingga tiga, empat, lima tahun, atau lebih lama.”
Perbedaan dengan Gelembung Sebelumnya
Pada gelembung teknologi sebelumnya, seperti era dot-com akhir 1990-an, infrastruktur yang dibangun (misalnya kabel serat optik) masih dapat digunakan bertahun-tahun kemudian meskipun gelembungnya pecah. Kabel-kabel tersebut bahkan menjadi fondasi internet modern.
Namun, gelembung AI diprediksi akan berbeda. Pusat data AI tidak akan memiliki potensi penggunaan jangka panjang jika tidak terus-menerus disuntik dengan investasi chip baru. Mihir Kshirsagar dari Universitas Princeton menegaskan, “Kita tidak hanya membangun pusat data, perusahaan teknologi juga mendorong pembangunan pembangkit listrik untuk mendukung semuanya. Jika hitungan ekonomi tak jalan, akan muncul masalah sosial sangat besar.”
