Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan berlomba-lomba mengadopsi teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk meningkatkan produktivitas, otomatisasi, hingga pengambilan keputusan berbasis data. Namun, ketika proyek AI mulai berkembang dari tahap uji coba menjadi sistem produksi yang digunakan secara nyata, banyak perusahaan menemukan satu masalah besar yang sering terabaikan: storage atau sistem penyimpanan data.
Sebagian besar organisasi fokus berinvestasi pada GPU yang mahal dan bertenaga tinggi untuk melatih model AI. Namun kenyataannya, performa AI tidak hanya bergantung pada GPU. Jika data tidak dapat dikirim dengan cepat ke GPU, maka perangkat keras yang mahal tersebut akan sering menganggur dan tidak bekerja secara maksimal.
Inilah alasan mengapa para Chief Technology Officer (CTO) perlu mulai melihat storage sebagai bagian penting dari strategi AI perusahaan.
Masalah Besar: GPU Mahal Sering Menganggur
Banyak orang menganggap bahwa semakin banyak GPU yang dimiliki, semakin cepat pula proses AI berjalan. Sayangnya, kenyataannya tidak sesederhana itu.
Berbagai penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan GPU dalam proyek AI sering kali hanya mencapai sekitar 50% atau bahkan lebih rendah. Penyebab utamanya bukan karena model AI yang buruk, melainkan karena masalah pada proses pengelolaan data.
GPU sering harus menunggu karena:
-
Data belum siap diproses
-
Proses input/output (I/O) terlalu lambat
-
Transfer data tidak cukup cepat
-
Storage tidak mampu mengikuti kecepatan komputasi AI
Akibatnya, perusahaan mengeluarkan biaya besar untuk infrastruktur AI, tetapi tidak mendapatkan manfaat maksimal dari investasi tersebut.
Mengapa AI Membutuhkan Storage yang Berbeda?
Sistem storage tradisional dirancang untuk aplikasi bisnis biasa seperti database, email, atau sistem ERP.
Namun AI memiliki kebutuhan yang sangat berbeda.
Model AI modern memproses data dalam jumlah sangat besar, seperti:
-
Gambar
-
Video
-
Audio
-
Data sensor IoT
-
Dokumen teks
-
Embedding dan vector database
Bahkan saat ini sekitar 80–90% data perusahaan berbentuk data tidak terstruktur (unstructured data), dan jumlahnya terus bertambah dengan sangat cepat.
Karena itu, storage lama sering kesulitan menangani kebutuhan AI yang membutuhkan:
-
Kecepatan tinggi
-
Latensi rendah
-
Transfer data paralel dalam jumlah besar
-
Akses data secara real-time
Jika storage tidak mampu memenuhi kebutuhan tersebut, seluruh sistem AI akan mengalami perlambatan.
Dampak Storage Modern terhadap Kinerja AI
Storage generasi terbaru dirancang khusus untuk mendukung beban kerja AI.
Dengan kemampuan transfer data hingga ratusan gigabyte per detik, storage modern dapat memastikan GPU selalu mendapatkan pasokan data yang cukup.
Manfaatnya antara lain:
1. Pelatihan Model Lebih Cepat
Data dapat dikirim ke GPU tanpa hambatan sehingga waktu pelatihan model AI menjadi lebih singkat.
2. Pemanfaatan GPU Lebih Optimal
GPU yang sebelumnya sering menunggu dapat bekerja lebih maksimal sehingga investasi perangkat keras menjadi lebih efisien.
3. Mengurangi Biaya Operasional
Semakin cepat proses AI berjalan, semakin sedikit biaya yang harus dikeluarkan untuk komputasi dan energi.
4. Mengurangi Kompleksitas Infrastruktur
Storage modern biasanya memiliki fitur otomatisasi yang mengurangi kebutuhan konfigurasi manual dan pemeliharaan yang rumit.
Skalabilitas Menjadi Kebutuhan Utama
Salah satu tantangan terbesar dalam AI adalah pertumbuhan data yang sangat cepat.
Hari ini perusahaan mungkin hanya memiliki beberapa terabyte data. Namun dalam waktu singkat jumlah tersebut dapat meningkat menjadi petabyte karena:
-
Implementasi AI generatif
-
Penggunaan Retrieval-Augmented Generation (RAG)
-
Sistem pencarian berbasis vector
-
Analitik real-time
-
Digital twin dan IoT
Karena itu, storage modern harus mampu berkembang secara fleksibel tanpa mengganggu operasional.
Keunggulan storage modern adalah kapasitas dan performanya dapat ditingkatkan secara bertahap tanpa harus melakukan migrasi besar yang mahal dan berisiko.
Efisiensi Energi Menjadi Faktor Penting
Saat ini pusat data menghadapi tantangan baru, yaitu konsumsi energi yang terus meningkat.
Dengan berkembangnya AI, kebutuhan listrik data center meningkat drastis setiap tahun. Oleh karena itu, CTO tidak hanya memikirkan performa tetapi juga efisiensi energi.
Storage modern berbasis NVMe menawarkan:
-
Konsumsi daya lebih rendah
-
Kepadatan penyimpanan lebih tinggi
-
Pengurangan kebutuhan ruang rak
-
Pendinginan yang lebih efisien
Hasilnya, perusahaan dapat menjalankan sistem AI yang lebih besar tanpa meningkatkan biaya operasional secara signifikan.
Pentingnya Manajemen yang Terintegrasi
Sebagian besar perusahaan saat ini menggunakan kombinasi:
-
Data center lokal (on-premises)
-
Cloud publik
-
Edge computing
Lingkungan hybrid seperti ini sering menimbulkan kompleksitas pengelolaan data.
Storage modern hadir dengan sistem manajemen terpadu yang memungkinkan tim IT memantau seluruh infrastruktur dari satu platform.
Keuntungannya:
-
Pemantauan lebih mudah
-
Troubleshooting lebih cepat
-
Otomatisasi lebih tinggi
-
Risiko kesalahan manusia berkurang
Dengan demikian tim IT dapat lebih fokus pada inovasi dan pengembangan AI dibandingkan mengelola masalah infrastruktur sehari-hari.
Manfaat di Berbagai Industri
Storage AI modern memberikan manfaat di hampir semua sektor industri.
Keuangan
Mendukung deteksi penipuan secara real-time dan analisis transaksi dalam jumlah besar.
Kesehatan
Mempercepat pemrosesan citra medis, penelitian genomik, dan pengembangan obat.
Manufaktur
Membantu predictive maintenance dan pengelolaan digital twin.
Retail
Meningkatkan personalisasi pelanggan dan optimasi rantai pasok.
Media dan Hiburan
Mempercepat pengelolaan video resolusi tinggi dan analisis konten berbasis AI.
Energi
Mendukung analitik smart grid dan pemantauan lingkungan secara real-time.
Kesimpulan
Di era AI, storage bukan lagi sekadar tempat menyimpan data. Storage telah menjadi salah satu faktor utama yang menentukan keberhasilan atau kegagalan implementasi AI di perusahaan.
GPU yang canggih tidak akan memberikan hasil maksimal jika data tidak dapat diproses dan dikirim dengan cepat. Oleh karena itu, modernisasi storage harus dipandang sebagai investasi strategis, bukan sekadar pembaruan infrastruktur.
Bagi para CTO, keputusan untuk membangun storage yang modern, cepat, hemat energi, dan mudah dikelola akan memberikan dampak langsung terhadap efisiensi biaya, produktivitas tim, dan keberhasilan program AI jangka panjang. Dengan kata lain, jika perusahaan ingin memaksimalkan investasi AI, maka fondasi storage yang tepat harus menjadi prioritas utama sejak awal.
hitachivantara Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi hitachivantara.
Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
