Pesatnya perkembangan kecerdasan buatan telah membawa tuntutan komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan juga membawa tantangan konsumsi energi yang sangat besar. Thomas Graham, salah satu pendiri perusahaan komputasi optik Lightmatter, memperkirakan bahwa pada tahun 2026, konsumsi daya pusat data kecerdasan buatan global akan mencapai angka 40 gigawatt, setara dengan konsumsi daya di delapan kota di New York. Prediksi ini telah menimbulkan kekhawatiran di industri mengenai keseimbangan antara pengembangan kecerdasan buatan dan keberlanjutan energi. Artikel ini akan menyelidiki masalah ini dan menganalisis solusi komputasi optik yang diusulkan oleh Lightmatter.
Baru-baru ini, peningkatan tajam dalam permintaan komputasi kecerdasan buatan telah menarik perhatian luas di industri. Thomas Graham, salah satu pendiri startup komputasi optik Lightmatter, mengatakan dalam sebuah wawancara dengan Bloomberg bahwa diperkirakan pada tahun 2026, beberapa pusat data kecerdasan buatan yang membutuhkan listrik dalam jumlah besar akan dibangun di seluruh dunia, dan konsumsi listriknya akan meningkat. sebanyak yang ada di New York City.
Catatan sumber gambar: Gambar dihasilkan oleh AI, dan penyedia layanan otorisasi gambar Midjourney
Dalam wawancaranya, Graham menyebutkan bahwa perusahaan teknologi seperti Nvidia saat ini sedang memperluas fasilitas komputer besar di seluruh dunia untuk memenuhi permintaan pelatihan model kecerdasan buatan yang besar, seperti GPT-4. Dengan semakin banyaknya model AI yang diproduksi, permintaan daya komputasi akan terus meningkat. Dia menunjukkan bahwa seiring dengan peralihan kecerdasan buatan dari tahap penelitian dan pengembangan ke tahap penerapan, permintaan akan komputer skala besar akan meningkat secara signifikan. Dia menekankan bahwa permintaan komputasi inferensial tumbuh pada tingkat yang eksponensial.
Graham juga berbicara tentang teknologi inovatif Lightmatter. Perusahaan ini berfokus pada pengembangan chip komputasi optik, sebuah teknologi yang menghubungkan beberapa prosesor pada satu chip semikonduktor dan menggantikan tautan jaringan tradisional dengan koneksi optik. Teknologi interkoneksi optik ini dapat mengirimkan data dengan konsumsi energi lebih rendah dan kecepatan lebih cepat, menjadikan struktur jaringan pusat data lebih efisien dan ekonomis.
Dia mencontohkan, setidaknya selusin pusat data AI baru saat ini sedang dibangun atau direncanakan, dan daya yang dibutuhkan oleh pusat-pusat tersebut mencapai satu gigawatt per pusat. Meskipun konsumsi listrik harian Kota New York adalah sekitar lima gigawatt, pusat data kecerdasan buatan global diperkirakan membutuhkan 40 gigawatt listrik di masa depan, yang setara dengan konsumsi listrik di delapan kota di New York.
Lightmatter baru-baru ini mengumpulkan modal ventura sebesar $400 juta, sehingga memberi nilai perusahaan sebesar $4,4 miliar. Graham mengatakan perusahaan akan memasuki produksi dalam beberapa tahun ke depan. Dia yakin dalam memperluas infrastruktur komputasi kecerdasan buatan, meskipun dia juga menyebutkan bahwa jika algoritma baru yang dapat melakukan penghitungan kecerdasan buatan dengan lebih efisien muncul di masa depan, hal ini dapat mempengaruhi investasi industri dalam daya komputasi.
Kontradiksi antara pesatnya perkembangan kecerdasan buatan dan konsumsi energi menjadi semakin menonjol. Teknologi komputasi hemat energi yang secara aktif dieksplorasi oleh perusahaan seperti Lightmatter memberikan ide-ide baru untuk memecahkan masalah ini. Di masa depan, teknologi komputasi AI yang berefisiensi tinggi dan hemat energi akan menjadi kekuatan pendorong utama bagi pengembangan industri, dan hal ini juga memerlukan upaya bersama dari seluruh industri untuk menghadapi tantangan ini.