Courtesy of Forbes

Tantangan dan Solusi Energi di Era Pusat Data AI Berbasis Semikonduktor

Menyampaikan tantangan dan solusi dalam mengembangkan pusat data AI secara efisien dan berkelanjutan tanpa membebani sumber daya energi dunia, serta pentingnya inovasi perangkat keras dan pelatihan insinyur chip di tengah perkembangan pesat AI.

01 Mar 2026, 00.09 WIB

272 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Pertumbuhan permintaan AI akan mempengaruhi pasar semikonduktor secara signifikan.
Kebutuhan daya untuk data center akan meningkat secara drastis, memerlukan solusi yang berkelanjutan.
Pendidikan dan pelatihan insinyur di bidang semikonduktor sangat penting untuk masa depan industri.

tidak disebutkan, dunia - Pembangunan pusat data AI diperkirakan akan meningkatkan pengeluaran cloud hingga 87% antara 2025 dan 2030, yang mendorong pertumbuhan pasar semikonduktor sebesar 53% pada 2029. Namun, konsumsi energi pusat data juga meningkat drastis, dengan potensi melampaui kapasitas energi dunia pada 2030. Hal ini menimbulkan kekhawatiran keberlanjutan dan kebutuhan solusi efisiensi yang mendesak.

Dr. Rick Tsai menekankan pentingnya metrik Perf/TCO dan Perf/Watt serta co-optimisasi dalam desain pusat data, termasuk integrasi memori, interkoneksi, dan kemasan elektronik canggih. Anirudh Devgan dari Cadence menunjukkan bahwa AI dapat mempercepat desain chip hingga 100 kali lipat dan mengurangi konsumsi daya melalui model bahasa besar khusus. Sementara itu, Apple dan universitas mulai membalikkan tren penurunan insinyur silikon melalui program pelatihan intensif.

Kondisi ini mengindikasikan perlunya kolaborasi antara produsen chip, perusahaan desain, dan institusi pendidikan untuk mengatasi keterbatasan energi dan sumber daya manusia. Kegagalan mengelola konsumsi energi pusat data AI berpotensi menghambat kemajuan teknologi AI secara global dan memperparah masalah lingkungan. Inovasi yang terintegrasi dan pelatihan yang tepat menjadi kunci agar pengembangan AI dapat berkelanjutan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/tomcoughlin/2026/02/28/chip-innovation-ai-enabled-design-and-training-can-enable-ai-buildout/

Analisis Ahli

Dr. Rick Tsai

"Perlu co-optimisasi menyeluruh antara komputasi, interkoneksi, dan pengemasan heterogen untuk mencapai efisiensi terbaik dalam pusat data AI."

Anirudh Devgan

"Automasi desain dengan AI dan pengembangan model bahasa besar khusus dapat meningkatkan performa desain chip hingga 100 kali lipat sementara menghemat konsumsi daya."

Hope Giles

"Meningkatkan pelatihan insinyur silikon merupakan kunci untuk mengimbangi kompleksitas chip modern dan mendorong inovasi teknologi masa depan."

Analisis Kami

"Teknologi AI memang menjanjikan revolusi di banyak bidang, tetapi tanpa pendekatan holistik terhadap efisiensi energi dan integrasi perangkat keras, kita bisa menghadapi krisis energi skala global. Investasi dalam inovasi desain dan pelatihan sumber daya manusia harus dipercepat agar ekosistem AI bisa tumbuh secara berkelanjutan tanpa menimbulkan dampak lingkungan yang parah."

Prediksi Kami

Jika inovasi dalam desain chip, paket elektronik, dan pelatihan insinyur tidak ditingkatkan secara drastis, konsumsi energi pusat data AI akan mencapai titik kritis yang mengancam pasokan energi global sebelum tahun 2030.