Courtesy of Forbes

Mengapa Efisiensi Energi Jadi Kunci Utama dalam Infrastruktur AI Masa Depan

Mengajak para eksekutif dan pengambil keputusan memahami pentingnya efisiensi energi dalam infrastruktur AI, serta menerapkan metrik baru seperti 'tokens per watt' untuk mengukur nilai bisnis AI, agar bisa skala AI secara berkelanjutan dan hemat biaya di tengah batasan energi dan regulasi lingkungan.

18 Nov 2025, 19.30 WIB

100 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Efisiensi energi menjadi metrik penting dalam infrastruktur AI.
Mengukur kinerja AI berdasarkan output per watt dapat meningkatkan nilai bisnis.
Strategi pengoptimalan dan keberlanjutan harus diintegrasikan dalam pengembangan AI.

Selama bertahun-tahun, perlombaan teknologi AI berfokus pada memperbesar kapasitas komputasi dan kecepatan sistem, namun kini fokus utama bergeser ke efisiensi energi. Hal ini karena konsumsi energi yang besar berdampak pada biaya, regulasi, dan keberlanjutan bisnis AI. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengadopsi metrik baru yang lebih mencerminkan nilai bisnis per energi yang digunakan.

Jensen Huang, CEO NVIDIA, menjelaskan bahwa menggandakan performa per watt tidak hanya menghemat energi tapi juga menggandakan potensi pendapatan pusat data tanpa menambah konsumsi listrik. Ini menunjukkan bahwa energi yang terbuang bukan hanya pemborosan listrik, tapi juga peluang bisnis yang hilang, terutama dalam ekonomi berbasis AI yang terus berjalan.

Beban kerja AI saat ini berkembang menjadi sistem yang selalu aktif dan multi-tenant, meliputi analitik prediktif, pembuatan konten generatif, dan proses pelatihan ulang secara terus menerus. Hal ini menimbulkan tekanan pada berbagai komponen infrastruktur seperti penyimpanan dan perpindahan data, sehingga efisiensi menyeluruh menjadi sangat penting untuk menjaga pertumbuhan yang berkelanjutan.

Para pimpinan bisnis didorong untuk menggunakan metrik seperti 'tokens per watt' yang mengukur output AI nyata terhadap konsumsi energi. Langkah-langkah seperti mengidentifikasi bottleneck, mengoptimalkan pipeline, dan mengurangi pemborosan daya dapat meningkatkan penggunaan sumber daya tanpa harus menambah perangkat keras baru, memberikan keuntungan ekonomi dan lingkungan.

Kesimpulannya, masa depan AI tidak hanya tentang siapa yang memiliki perangkat terkuat atau klaster terbesar, tetapi siapa yang mampu memaksimalkan nilai bisnis dari setiap watt energi yang digunakan. Mereka yang menggabungkan strategi efisiensi energi dengan performa tinggi akan mendapat keuntungan kompetitif dan menetapkan standar baru dalam infrastruktur AI yang berkelanjutan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/18/energy-efficiency-the-new-currency-of-ai-infrastructure/

Analisis Ahli

Jensen Huang

"Meningkatkan performa per watt adalah kunci utama untuk menggandakan nilai bisnis tanpa biaya energi ekstra, sesuatu yang vital untuk pertumbuhan berkelanjutan di pusat data besar."

Sven Oehme

"Efisiensi energi harus menjadi fokus utama strategi teknologi AI dan infrastruktur, sebagai fondasi untuk menjawab tuntutan bisnis dan lingkungan masa depan."

Analisis Kami

"Pendekatan efisiensi energi dalam AI adalah lompatan paradigma yang sangat diperlukan, mengingat pembengkakan konsumsi energi pusat data yang bisa berdampak besar pada ekonomi dan lingkungan. Perusahaan yang berlambat mengadopsi metrik seperti tokens per watt risiko kehilangan kesempatan bisnis dan akan tersisih oleh mereka yang lebih inovatif dalam membangun infrastruktur berkelanjutan."

Prediksi Kami

Di masa depan, organisasi yang mampu mendesain dan mengoperasikan infrastruktur AI dengan efisiensi energi tinggi akan mendominasi pasar, sementara yang masih fokus pada performa mentah tanpa memperhatikan konsumsi daya akan mengalami kerugian kompetitif signifikan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama artikel ini?

Fokus utama artikel ini adalah pentingnya efisiensi energi dalam infrastruktur AI seiring dengan meningkatnya penggunaan AI di berbagai sektor.

Mengapa efisiensi energi penting dalam infrastruktur AI?

Efisiensi energi penting karena dapat meningkatkan potensi pendapatan tanpa menambah konsumsi daya dan juga memenuhi batasan regulasi terkait emisi karbon.

Bagaimana cara mengukur kinerja AI dalam konteks efisiensi energi?

Kinerja AI dapat diukur dengan menggunakan metrik token per watt, yang mengaitkan output AI dengan konsumsi energi.

Apa yang dapat dilakukan eksekutif untuk meningkatkan efisiensi energi?

Eksekutif dapat meningkatkan efisiensi energi dengan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, mengidentifikasi bottleneck, dan merestrukturisasi pipeline.

Mengapa artikel ini menyebut bahwa masa depan AI bukan hanya tentang ukuran cluster?

Masa depan AI bukan hanya tentang ukuran cluster karena organisasi harus dapat mengekstrak nilai maksimal per unit energi untuk pertumbuhan berkelanjutan.