Courtesy of SCMP

Potensi Besar Scaling dan Riset AI Tetap Menjadi Kunci Kemajuan Teknologi

Menjelaskan bahwa peningkatan kapasitas komputasi dan data masih bisa menghasilkan kemajuan dalam pengembangan model AI, serta menegaskan bahwa riset dan scaling adalah dua pendekatan yang saling melengkapi dalam industri AI.

26 Nov 2025, 20.00 WIB

197 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Peningkatan sumber daya komputasi dan data masih dapat meningkatkan model AI.
Industri AI sedang mengalami pergeseran kembali ke fokus penelitian setelah periode peningkatan skala.
Start-up AI di Tiongkok mencari solusi algoritmik sebagai alternatif untuk meningkatkan model mereka ketika menghadapi pembatasan akses teknologi.

tidak disebutkan secara spesifik - Dalam dunia kecerdasan buatan, ada dua pendekatan utama yang sedang diperdebatkan: meningkatkan kapasitas komputer dan data (scaling) serta inovasi riset yang mendalam. Yao Shunyu, peneliti Google DeepMind, percaya bahwa memperbesar sumber daya komputasi dan data masih bisa meningkatkan kemampuan AI selama setidaknya satu tahun ke depan.

Pendapat Yao muncul tak lama setelah Ilya Sutskever dari OpenAI menyebut bahwa industri AI kini memasuki era riset setelah bertahun-tahun fokus pada scaling. Ini menandai perubahan strategi yang penting dalam cara pengembangan model AI dilakukan.

Perusahaan-perusahaan besar seperti Google dan Microsoft sudah menginvestasikan ratusan miliar dolar untuk membangun infrastruktur AI, seperti komputer super dan chip khusus dari Nvidia, agar dapat melatih model AI yang semakin canggih. Namun langkah ini juga menimbulkan kekhawatiran akan pembentukan gelembung finansial di sektor AI.

Sementara itu, startup AI di Tiongkok seperti DeepSeek dan Moonshot AI menghadapi pembatasan teknologi chip canggih dari Amerika Serikat. Karena itu, mereka lebih mengandalkan pengembangan algoritma untuk meningkatkan performa AI tanpa harus bergantung pada sumber daya komputasi yang besar.

Menurut Yao, sebenarnya tidak perlu memilih antara scaling dan riset karena kedua pendekatan ini saling melengkapi. Industri AI harus terus menggabungkan peningkatan kapasitas dengan inovasi riset agar dapat terus maju dan menghadapi tantangan yang ada.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3334248/scaling-compute-still-fruitful-advancing-ai-google-deepmind-scientist-china-says?module=top_story&pgtype=section

Analisis Ahli

Yao Shunyu

"Scaling dan riset harus berjalan seiring dalam pengembangan AI untuk hasil optimal."

Ilya Sutskever

"Saat ini adalah masa transisi dari fokus scaling ke fokus riset dalam AI."

Analisis Kami

"Pendekatan scaling masih sangat relevan, terutama dalam jangka pendek, karena banyak data dan sumber daya komputasi yang belum dimanfaatkan. Namun, tanpa riset mendalam pada algoritma dan efisiensi, peningkatan kapasitas saja tidak akan cukup untuk melewati batasan fundamental yang akan segera terlihat."

Prediksi Kami

Dalam waktu dekat, pengembangan AI akan terus didorong oleh kombinasi peningkatan kapasitas komputasi dan inovasi riset algoritma, meskipun ada batasan pada jumlah data yang tersedia.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dikatakan Yao Shunyu tentang peningkatan model AI?

Yao Shunyu menyatakan bahwa masih ada potensi besar untuk meningkatkan model AI dengan meningkatkan sumber daya komputasi dan data.

Mengapa Ilya Sutskever mengatakan bahwa industri AI kembali ke 'era penelitian'?

Ilya Sutskever berpendapat bahwa setelah periode penekanan pada peningkatan skala, industri AI sekarang kembali fokus pada penelitian dan pengembangan.

Apa tantangan yang dihadapi start-up AI Tiongkok seperti DeepSeek dan Moonshot AI?

Start-up AI Tiongkok seperti DeepSeek dan Moonshot AI menghadapi kendala akses ke chip canggih dari AS, sehingga mereka berfokus pada peningkatan algoritma.

Apa peran Nvidia dalam industri AI saat ini?

Nvidia berperan sebagai pemimpin industri dalam penyediaan chip AI yang sangat dibutuhkan untuk pengembangan model-model baru.

Bagaimana perusahaan seperti Google dan Microsoft berinvestasi dalam AI?

Perusahaan seperti Google dan Microsoft telah menginvestasikan ratusan miliar dolar dalam infrastruktur AI untuk mendukung pengembangan model bahasa besar.