Mengapa AI Butuh Hardware yang Sangat Powerfull? Perbandingan Hardware OpenAI vs DeepSeek
Kecerdasan buatan (AI) modern membutuhkan sumber daya komputasi yang luar biasa besar. Dari model pembelajaran mendalam hingga AI generatif, setiap inovasi menuntut hardware yang semakin canggih. Artikel ini akan membahas alasan mengapa AI membutuhkan hardware yang sangat powerful dan membandingkan infrastruktur yang digunakan oleh OpenAI dan DeepSeek.
Mengapa AI Membutuhkan Hardware yang Kuat?
-
Latihan Model AI yang Intensif
Model AI besar seperti GPT-4 dan DeepSeek memerlukan miliaran parameter untuk diproses. Proses training ini bisa memakan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan di pusat data dengan ribuan GPU atau TPU. -
Inferensi yang Cepat dan Efisien
Setelah model dilatih, ia harus mampu memberikan respons secara real-time. Ini membutuhkan perangkat keras yang mampu menangani komputasi tinggi dengan latensi minimal. -
Konsumsi Daya dan Pendinginan
Hardware AI membutuhkan sistem pendingin canggih untuk mengatasi panas berlebih yang dihasilkan oleh proses komputasi intensif. -
Penyimpanan Data yang Besar
Model AI memproses data dalam jumlah besar, yang berarti membutuhkan kapasitas penyimpanan tinggi dan akses data yang cepat.
Perbandingan Hardware: OpenAI vs DeepSeek
| Fitur | OpenAI | DeepSeek |
|---|---|---|
| Jenis Chip | NVIDIA A100/H100 | NVIDIA A100 dan alternatif China |
| Jumlah GPU | Ribuan unit di pusat data Microsoft Azure | Ribuan unit di pusat data independen |
| Sistem Penyimpanan | SSD NVMe berkecepatan tinggi | SSD dan sistem penyimpanan distribusi |
| Pendukung AI | Superkomputer dari Microsoft | Infrastruktur berbasis open-source |
| Efisiensi Daya | Fokus pada optimasi dengan pendinginan cair | Menggunakan efisiensi tinggi dengan server modular |
Kesimpulan
Baik OpenAI maupun DeepSeek mengandalkan hardware canggih untuk mengembangkan AI mereka. OpenAI memiliki akses ke infrastruktur Microsoft Azure yang sangat kuat, sementara DeepSeek menggunakan pendekatan lebih independen dengan alternatif GPU dan sistem open-source. Di masa depan, efisiensi dan inovasi dalam hardware AI akan menjadi faktor utama dalam persaingan pengembangan model AI generatif.
