Pusat data harus dapat ditingkatkan untuk memenuhi beban kerja yang lebih tinggi dan memiliki infrastruktur daya dan efisiensi untuk mendukung skalabilitas ini. Strategi yang berwawasan ke depan sangat penting, yang memungkinkan penerapan data yang cepat dan mempersiapkan persyaratan di masa mendatang.
3. Kustomisasi
Persyaratan beban kerja AI sangat bervariasi di kalangan pelanggan. Oleh karena itu, pendekatan one-size-fits-all (‘satu ukuran untuk semua’) menjadi tidak tepat. Kustomisasi memastikan pusat data memenuhi kebutuhan spesifik dari berbagai sektor.
4. Keberlanjutan
Pusat data yang siap mendukung AI mengkonsumsi energi dalam jumlah yang signifikan, yang mendorong operator untuk memprioritaskan keberlanjutan dalam desain mereka. Ini melibatkan pemanfaatan sumber energi terbarukan yang disesuaikan dengan lokasi pusat data, penerapan teknologi pendinginan berkelanjutan, dan terlibat dalam kolaborasi dengan mitra teknologi. Upaya ini memastikan bahwa operator dapat secara efisien memenuhi permintaan yang terus meningkat akan infrastruktur yang siap mendukung AI sambil memfasilitasi teknologi AI terkini di negara ini.
Baca Juga: Indonesia Duduki Peringkat 4 Negara Paling Antusias dengan AI
Tahun lalu, kita telah menyaksikan AI meningkatkan efisiensi pusat data secara signifikan melalui algoritma khusus yang mengoptimalkan konsumsi energi dan merasionalisasi alokasi sumber daya.
Dengan menggabungkan AI, kita dapat memanfaatkan potensinya untuk mengoptimalkan operasional demi keberlanjutan dengan menganalisis dan memproses data, membantu perusahaan lebih memahami penggunaan energi mereka.
Seiring terus berkembangnya lanskap infrastruktur data di seluruh Asia, para pemimpin industri semakin berfokus pada keberlanjutan dan praktik perusahaan yang bertanggung jawab.
Banyak operator, termasuk PDG, kini memprioritaskan upaya untuk menyesuaikan diri dengan sertifikasi global dan mengadopsi standar operasional terdepan di industri.
Pendekatan ini memastikan bahwa layanan mereka tidak hanya memenuhi permintaan saat ini, tetapi juga mempersiapkan teknologi masa depan seperti AI, sekaligus mengintegrasikan praktik berkelanjutan ke dalam operasi mereka.
Di masa mendatang, ada penekanan yang semakin besar untuk mendorong perubahan positif dalam industri, dengan fokus pada inovasi dalam infrastruktur, proses, dan keberlanjutan.
Di Indonesia, seiring dengan meningkatnya permintaan penyimpanan, pemrosesan, dan konektivitas data, pengembangan fasilitas canggih memainkan peran penting dalam mendukung transformasi digital Indonesia dan pertumbuhan regional yang lebih luas.
AI berada di titik awal perkembangannya di Indonesia dan memiliki potensi untuk memberikan kontribusi yang signifikan terhadap berbagai perkembangan.
Baca Juga: iPhone 16 Sepi Peminat, Inovasi AI Apple Gagal Dongkrak Penjualan