Courtesy of Forbes

Mengukur Efisiensi AI dengan Metrik Biaya Energi untuk Hemat dan Berkelanjutan

Memberikan kerangka kerja metrik biaya AI yang menggabungkan konsumsi energi, kapasitas storage, dan efisiensi operasional guna membantu tim keuangan mengelola dan memahami biaya serta efisiensi AI secara transparan dan terukur.

04 Des 2025, 21.15 WIB

172 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Perusahaan harus mengembangkan model ekonomi yang lebih granular untuk mengukur biaya dan efisiensi AI.
Pengukuran penggunaan energi per token dapat menjadi indikator kinerja penting untuk aplikasi AI.
Investasi dalam penyimpanan yang efisien dan sadar energi dapat meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya operasional AI.

AI generatif kini digunakan oleh lebih dari tiga perempat organisasi, tetapi fokus utama bergeser pada bagaimana mengelola biaya yang muncul dari teknologi ini. Khususnya, penggunaan listrik di pusat data yang melonjak sangat besar menjadi perhatian utama karena server khusus AI mengonsumsi daya lebih tinggi dari server biasa.

Model biaya tradisional yang hanya memperhatikan kapasitas penyimpanan dan komputasi sudah tidak memadai. Dibutuhkan metrik yang mengukur konsumsi energi secara rinci, seperti biaya per terabyte, energi yang digunakan untuk memindahkan data, hingga energi per token yang dihasilkan AI saat inferensi.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa proses inferensi AI sering menggunakan energi lebih banyak dibanding pelatihan, dan model besar yang dioptimalkan bisa jadi lebih efisien. Ini penting untuk diperhatikan dalam menyusun strategi operasional AI agar lebih hemat energi.

Walaupun storage hanya menyumbang 5% dari konsumsi total listrik pusat data, pengaruhnya terhadap efisiensi AI sangat signifikan karena data yang tidak dikelola dengan baik dapat menyebabkan pemborosan daya yang besar. Jadi, arsitektur storage yang efisien menjadi kunci dalam operasional AI.

Dengan menerapkan metrik berbasis energi dan biaya yang jelas, organisasi bisa mengestimasi dan membandingkan biaya AI di berbagai platform, mencapai efisiensi yang lebih baik, serta siap menghadapi tren regulasi dan kebutuhan pelaporan energi di masa depan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/04/how-finance-teams-can-make-sense-of-generative-ai-costs/

Analisis Ahli

Michael Wu

"Pentingnya metrik biaya yang terintegrasi dengan penggunaan energi dan storage akan mengubah cara perusahaan mengelola investasi AI secara menyeluruh, dari sisi teknis hingga keuangan."

Analisis Kami

"Transformasi dari pendekatan biaya tradisional ke pengukuran biaya berbasis energi akan menjadi game changer dalam manajemen operasional AI. Ini bukan hanya soal menghemat uang, tapi juga menciptakan ekosistem AI yang lebih berkelanjutan dan transparan secara finansial."

Prediksi Kami

Di masa depan, penggunaan metrik berbasis energi dan biaya ini akan menjadi standar industri untuk mengukur efisiensi operasi AI, membantu perusahaan mengoptimalkan pengeluaran dan beradaptasi dengan regulasi energi yang semakin ketat.

Pertanyaan Terkait

Apa tantangan utama yang dihadapi perusahaan dalam adopsi AI?

Tantangan utama adalah mengubah fokus dari eksperimen menjadi pemahaman yang jelas tentang struktur biaya AI.

Mengapa efisiensi energi menjadi penting dalam konteks AI?

Efisiensi energi penting karena penggunaan listrik di pusat data semakin meningkat, dan biaya energi dapat mempengaruhi keseluruhan anggaran AI.

Apa saja metrik yang dapat digunakan untuk mengevaluasi biaya dan efisiensi AI?

Metrik termasuk $/TB-bulan, Watt-jam/TB yang dipindahkan, Wh/token, dan $/TBW yang disesuaikan dengan daya tahan.

Bagaimana penyimpanan mempengaruhi kinerja AI?

Penyimpanan yang efisien dapat meminimalkan siklus idle dan pemborosan energi, meningkatkan pemanfaatan GPU.

Apa manfaat dari mengadopsi ekonomi AI yang terukur dan sadar energi?

Manfaatnya termasuk transparansi biaya yang lebih baik, kepatuhan terhadap persyaratan pelaporan efisiensi energi, dan kemampuan untuk memprediksi biaya AI dengan lebih akurat.