Courtesy of YahooFinance

Mengatasi Batas Energi AI: Solusi Desentralisasi dan Model Kecil oleh Argentum AI

Menginformasikan tentang pendekatan inovatif Argentum AI dalam menciptakan platform komputasi desentralisasi yang mengatasi keterbatasan energi dan efisiensi bahasa pemrograman pada pengembangan AI, terutama LLM, serta mengangkat pentingnya post-quantum cryptography untuk keamanan masa depan.

06 Okt 2025, 22.10 WIB

121 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Energi adalah kendala utama dalam penerapan Model Bahasa Besar untuk aplikasi dunia nyata.
Model Bahasa Kecil menawarkan solusi yang lebih efisien untuk kebutuhan spesifik dalam kecerdasan buatan dan aplikasi ilmiah.
Penggunaan bahasa pemrograman yang lebih efisien seperti Rust dapat secara signifikan mengurangi konsumsi energi dalam pengembangan model AI.

Hong Kong, Tiongkok - Dr. Clark Alexander, dengan latar belakang fisika matematika dan pengalaman luas di berbagai bidang, membahas bagaimana kebutuhan energi yang semakin besar menjadi hambatan utama dalam pengembangan AI skala besar seperti Large Language Models (LLM). Dia menjelaskan bahwa pertumbuhan komputasi untuk LLM memerlukan listrik yang tidak proporsional besar, bahkan bisa mencapai batas fisik produksi listrik di dunia.

Sebagai pengganti LLM yang terlalu besar dan boros energi, Dr. Alexander mengusulkan penggunaan Small Language Models (SLM) yang lebih fokus pada bidang spesifik dan terintegrasi dengan sistem AI pengarah untuk mengunggah efisiensi. Misalnya, model SLM khusus untuk topik medis akan lebih berguna dan hemat energi daripada model umum yang memuat semua informasi.

Argentum AI, perusahaan yang dipimpin oleh Dr. Alexander, mengembangkan platform komputasi desentralisasi yang menggabungkan pasar lelang sumber daya komputasi dengan agen AI yang mengatur pemilihan penyedia sesuai kebutuhan pengguna. Ini memungkinkan pengguna memilih antara kecepatan dan biaya, sambil memastikan penggunaan sumber daya seminimal mungkin demi efisiensi energi.

Masalah lain yang diangkat adalah efisiensi bahasa pemrograman. Python, meskipun populer, sangat tidak efisien secara energi karena awalnya dibuat untuk pembelajaran. Dr. Alexander menunjukkan bahwa bahasa seperti Rust bisa jauh lebih efisien, dan platform Argentum AI akan memberikan insentif melalui harga berdasarkan bahasa yang digunakan untuk menjalankan komputasi.

Dalam aspek keamanan, Argentum AI berfokus pada integrasi post-quantum cryptography dengan metode lattice-based yang lebih tahan terhadap serangan komputer kuantum masa depan. Visi satu tahun ke depan adalah mendukung beragam aplikasi ilmiah dan industri secara aman dan efisien di platform mereka.

Referensi:
[1] https://finance.yahoo.com/news/conversation-dr-clark-alexander-co-151000504.html

Analisis Ahli

Dr. John Preskill

"Pendekatan post-quantum cryptography sangat penting mengingat kemajuan pesat dalam komputasi kuantum, dan platform yang mengadopsinya akan memastikan keamanan jangka panjang."

Andrew Ng

"Fokus pada model khusus domain (SLM) adalah strategi yang realistis dan efisien untuk aplikasi nyata dibandingkan terus memperbesar LLM tanpa batas."

Analisis Kami

"Pendekatan yang diambil oleh Argentum AI sangat tepat karena menggabungkan efisiensi teknis dengan pasar yang fleksibel untuk mengatasi krisis energi di AI. Namun, tantangan utamanya adalah mendapatkan adopsi luas dari industri yang sudah terbiasa dengan ekosistem Python dan sistem komputasi terpusat yang sudah mapan."

Prediksi Kami

Dalam satu tahun ke depan, platform desentralisasi seperti Argentum AI akan menjadi pusat komputasi berbagai aplikasi ilmiah dan industri, memungkinkan penggunaan sumber daya yang jauh lebih hemat energi dan aman dari ancaman kuantum.

Pertanyaan Terkait

Apa batasan utama dari Model Bahasa Besar (LLM)?

Batasan utama dari Model Bahasa Besar adalah kebutuhan komputasi yang tumbuh secara kuadratik, sedangkan energi yang dibutuhkan tumbuh secara kubik, menciptakan batasan fisik.

Mengapa Model Bahasa Kecil (SLM) dianggap lebih efisien untuk penggunaan ilmiah?

Model Bahasa Kecil dianggap lebih efisien karena dapat dilatih pada sumber yang relevan tanpa memerlukan pengetahuan yang luas, mengarah pada penggunaan sumber daya yang lebih baik.

Bagaimana Argentum AI mengatasi masalah efisiensi energi dalam komputasi?

Argentum AI mengatasi masalah efisiensi energi dengan menggunakan pendekatan berbasis pasar dan harga bertingkat untuk mendorong penggunaan bahasa pemrograman yang lebih efisien.

Apa yang menjadi fokus utama dari platform Argentum AI?

Fokus utama dari platform Argentum AI adalah menciptakan pasar komputasi terdesentralisasi yang menyelesaikan masalah ketidakefisienan dalam lanskap AI saat ini.

Mengapa penting untuk mengintegrasikan kriptografi pascakuantum dalam sistem blockchain?

Integrasi kriptografi pascakuantum penting untuk memastikan keamanan sistem blockchain di masa depan, terutama dengan kemunculan komputasi kuantum.