Tiga Jenis Pabrik AI – Evangelos Simoudis

Menjelang berakhirnya tahun 2025, narasi seputar AI perusahaan mulai bergeser. Kami beralih dari tahun 2025 sebagai “Tahun Eksperimen” ke tahun 2026 yang menjadi “Tahun Penerapan”. Berdasarkan mandat tersebut, perusahaan harus mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI mereka secara terukur, efisien, dan ekonomis. Bagi perusahaan besar, yang dimulai dengan Fortune 500, untuk mencapai tujuan ini memerlukan penerapan pendekatan mirip pabrik, yang mengarah pada pengembangan Pabrik AI.

Perkenalan

Dalam survei RBC baru-baru ini, 60% perusahaan menyatakan niat mereka untuk memindahkan uji coba AI ke tahap produksi, naik dari hanya 39% pada tahun lalu. Namun, seiring dengan upaya perusahaan untuk mencapainya AI-pertamamereka harus menerapkan proses untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola beberapa aplikasi AI secara konsisten.

Satya Nadella, CEO Microsoft, baru-baru ini menyatakan Kemampuan model tersebut semakin membaik, namun organisasi terus berjuang untuk mencapai hasil yang dapat diandalkan karena penerapannya terhenti. Seperti yang dikatakan Nadela, kegunaan akan menentukan nilai. Model yang lebih baik tidak secara otomatis menghasilkan nilai. Perusahaan memerlukan proses yang lebih baik dan karyawan yang cukup terlatih selain lapisan orkestrasi dan aplikasi agen yang tepat.

Hanya sedikit perusahaan, termasuk sebagian besar perusahaan Fortune 500, yang telah menerapkan proses seperti itu. Seperti Pitchbook baru-baru ini dilaporkannegara-negara Eropa dengan perekonomian terbesar masih tertinggal dalam investasi ventura yang berfokus pada AI. Untuk mengatasi masalah ini, saya memperkenalkan konsep Pabrik AI Perusahaan. Dalam postingan ini, saya membandingkan Pabrik AI Perusahaan, sebuah konsep yang didorong oleh pasar AS, dengan Pabrik AI Berdaulat yang didirikan oleh Uni Eropa dan Tiongkok.

Pabrik AI Uni Eropa

Di bawah pengawasan Kantor AI Eropa, Uni Eropa (UE) sedang membangun Jaringan pabrik AI. Setiap pabrik akan:

• Menyediakan akses bersama ke komputasi skala besar.
• Tempatkan data, model, bakat, dan lingkungan eksperimen bersama-sama.
• Sertakan akselerator yang mendukung startup, UKM, perusahaan besar, peneliti akademis dan korporat, serta sektor publik.
• Ciptakan kapasitas AI lintas batas yang terfederasi.

Ini adalah jaringan dua tingkat. Tingkat pertama terdiri dari Spesialis Sektor Pabrik AI yang menawarkan keahlian komputasi, data, dan AI untuk industri-industri utama. Misalnya, pabrik AI di Stuttgart berfokus pada industri manufaktur, termasuk otomotif, sedangkan pabrik Bologna berfokus pada pertanian. Perusahaan seperti BMW dapat menggunakan proses yang dikembangkan oleh pabrik AI di Stuttgart untuk meningkatkan upaya penerapan aplikasi AI, tetapi juga untuk menyempurnakan model yang dikembangkan oleh pabrik menggunakan data miliknya.

Tingkat kedua terdiri dari gigafactories yang akan digunakan secara eksklusif untuk mengembangkan model fondasi yang akan menyaingi model yang dikembangkan oleh AS dan Tiongkok. Misalnya, Wina akan menjadi salah satu kota gigafactory AI.

Model UE menggabungkan peluang teknologi, inkubasi, dan kolaborasi. Dengan cara ini, jalur penerapan dan penskalaan AI menjadi lebih mudah bagi perusahaan. Selain itu, model ini memfasilitasi kolaborasi antara startup AI dan perusahaan, sehingga memungkinkan mereka mengakses teknologi AI mutakhir yang dikembangkan oleh startup.

Jaringan AI Tiongkok

Tiongkok tidak memiliki analogi langsung dengan Pabrik AI di UE sebagai program nasional tunggal yang bermerek. Sebaliknya, mereka menanamkan kemampuan seperti pabrik AI dalam kebijakan industri, tata kelola kota, dan sistem perusahaan negara. Tiongkok tidak memerlukan pabrik AI sebagai entitas yang berbeda karena Tiongkok sudah melakukannya menetapkan AI sebagai infrastruktur penting. Kota dan perusahaan negara bertindak sebagai lingkungan produksi. Teknologi dan regulasi dirancang bersama.

Tiongkok menciptakan tiga mekanisme yang saling terkait:

1. National Computing Power Hub yang mencakup cluster GPU yang sangat besar. Hal ini selaras dengan AI perusahaan, kota pintar, pertahanan, dan pengawasan.
2. Platform AI tingkat kota, misalnya Hangzhou City Brain, yang menyediakan komputasi, akses data, dan alat. Ini berorientasi pada produksi dan memprioritaskan kasus penggunaan yang selaras dengan kebijakan. Mereka sangat terintegrasi dengan data kota (lalu lintas, mobilitas, energi, keselamatan publik), dan dipadukan erat dengan perusahaan lokal terkemuka, misalnya, Alibaba di Hangzhou, dan Tencent di Shenzhen.
3. Hyperscaler, misalnya, Alibaba Cloud dan Baidu AI Cloud, yang melatih model dasar, melayani pelanggan pemerintah dan perusahaan, dan selaras dengan tujuan nasional melalui regulasi dan pengadaan.

Model Tiongkok memberikan pendekatan terpusat dan bersifat top-down membantu perusahaan dalam adopsi AI mereka dan penskalaan. Hal ini menekankan kemandirian teknologi dan memperluas penggunaan AI di seluruh perusahaan dan pemerintah. Meskipun Pusat Komputasi dan hyperscaler terus bergantung pada semikonduktor AS, misalnya GPU NVIDIA, upaya Tiongkok kini terfokus pada swasembada bahkan di bidang tersebut.

Membandingkan Model UE dan Tiongkok

Tabel di bawah ini membandingkan Pabrik AI UE dengan Jaringan AI Tiongkok:

Perbandingan Pabrik AI

Analisa

Jika kita dapat meringkas ketiga pendekatan tersebut, kita dapat mengatakan bahwa AS mendukung penyedia teknologi dan membiarkan perusahaan memutuskan bagaimana bereksperimen dan menerapkan AI, UE mencoba mendukung penyedia teknologi dan perusahaan, dan Tiongkok mengarahkan penyedia teknologi dan perusahaan.

Hingga saat ini, pemerintah federal AS telah mengadopsi pendekatan untuk mendukung penyedia teknologi AI, seperti yang dicontohkan oleh dukungan untuk apa yang disebut Magnificent 7melalui kebijakan khusus, pengurangan peraturan, dan investasi yang berorientasi pada keamanan nasional. Sebagai dampak dari kebijakan ini, para hyperscaler dan perusahaan teknologi lainnya melakukan dan merencanakan investasi dalam skala yang tak tertandingi dalam berbagai teknologi AI, termasuk pusat data dan model fondasi.

Menyadari pentingnya mewujudkan AI bagi banyak industri sebagai peningkat produktivitas dan pengurangan biaya, selain yang telah dipublikasikan sebelumnya Rencana Aksi AIpemerintah AS sedang berupaya untuk melepaskan a strategi robotika nasional.

Pasar AS mengharapkan dan memaksa UKM dan perusahaan besar untuk menemukan cara mereka sendiri dalam mengadopsi dan meningkatkan skala AI. Dalam prosesnya, mereka harus menentukan teknologi dan alat apa yang akan dilisensikan, dibangun, atau diperoleh, orang-orang apa yang harus dilatih ulang dan dipekerjakan, dan proses apa yang harus diadopsi. Bagi perusahaan besar, kami merekomendasikan agar mereka mempertimbangkan untuk mengembangkan lapisan pengetahuan, agen, dan orkestrasi Tumpukan AI itulah inti dari Pabrik AI mereka. Ketiga lapisan ini merangkum pengetahuan milik perusahaan dan kemungkinan besar akan memberikan ROI tertinggi.

UKM mungkin akan lebih mudah memanfaatkan alat yang disediakan oleh hyperscaler dan penyedia model dasar, dan melengkapinya dengan aplikasi AI pihak ketiga.

Pabrik AI di UE memberikan manfaat bagi perusahaan yang tidak memiliki lapisan industrialisasi AI internal. Mereka membantu UKM, yang sebagian besar belum memiliki kemampuan AI, dengan memberikan mereka apa dan bagaimana caranya. Mereka membantu perusahaan besar dengan menyediakan mesin penskalaan AI yang banyak perusahaan tidak miliki. Pemenangnya adalah UKM yang menggunakan Pabrik AI untuk dengan cepat beralih dari penerapan pertama hingga adopsi berulang dan perusahaan besar yang menggunakan Pabrik AI sebagai tempat pelatihan untuk perubahan organisasi, dan bukan hanya infrastruktur. Dengan kata lain, UKM memulai dengan “meminjam” kemampuan Pabrik AI. Perusahaan-perusahaan besar memulai dengan “meminjam” perusahaan untuk belajar bagaimana membangun perusahaan mereka sendiri.

Tidak ada pabrik AI di Uni Eropa yang fokus pada AI yang diwujudkan. Hal ini merupakan kelalaian besar dan akan berdampak negatif pada negara-negara dengan konsentrasi manufaktur, logistik, dan bioteknologi yang tinggi, misalnya Jerman, Perancis, dan negara-negara lain, di mana AI diperkirakan akan memainkan peran penting, misalnya, pabrik yang gelap.

Tiongkok memperlakukan AI dan “Embodied Intelligence” sebagai prioritas nasional berdasarkan perencanaan pusat. Rencana 5 Tahun ke-15 negara ini secara khusus menyebutkan AI dan perwujudan AI. Oleh karena itu, pendekatannya terhadap Pabrik AI pada dasarnya berbeda dengan pendekatan yang dilakukan AS dan UE. Tiongkok menanamkan pabrik AI langsung ke dalam model operasi industri, perkotaan, dan perusahaannya. Negara bagian, seringkali di tingkat kota atau sektor, merancang dan menempatkan komputasi, data, pengembangan model, penerapan, dan regulasi bersama-sama.

Perusahaan-perusahaan besar dan pemerintah daerah diperkirakan tidak akan mengambil keputusan apakah atau Bagaimana untuk mengadopsi AI dalam skala besar. Pemerintah pusat menginstruksikan mereka untuk melakukan hal tersebut, dengan infrastruktur, permodalan, dan akses data. Hasilnya, Tiongkok telah berhasil melewati hambatan “percontohan menuju produksi” yang menghambat banyak perusahaan Barat. Perusahaan yang sukses memperlakukan penerapan AI sebagai masalah eksekusi. Mereka menegakkan keselarasan organisasi alih-alih menegosiasikannya.

Tiongkok memiliki keunggulan dalam penerapan fisik AI. Perusahaan ini mengontrol sebagian besar rantai pasokan untuk komponen penting seperti magnet tanah jarang, sel baterai, dan motor. Integrasi vertikal Tiongkok memungkinkan mereka memproduksi perangkat keras dengan biaya 1/10 hingga 1/20 biaya dibandingkan rekan-rekan global. Negara ini mendapat manfaat dari kumpulan data yang sangat besar dan terpusat. Misalnya, beberapa perusahaan Tiongkok mengklaim memiliki kumpulan data manipulasi cekatan terbesar di dunia untuk pelatihan. Konsumen menunjukkan kemauan yang tinggi untuk mengadopsi AI dan mewujudkan AI.

Kesimpulan

Dilihat dari sudut pandang ini, ketiga pendekatan tersebut mengungkapkan teori transformasi ekonomi yang berbeda. AS mengoptimalkan kecepatan inovasi dengan memberdayakan penyedia teknologi dan menerima hasil perusahaan yang tidak merata. UE mengoptimalkan inklusi dan kelangsungan industri. Hal ini dilakukan dengan mensubsidi kemampuan AI dan industrialisasi AI. Hal ini diasumsikan bahwa pasar saja tidak akan mampu mewujudkan hal tersebut. Tiongkok mengoptimalkan akumulasi kemampuan dan kecepatan penerapan dengan menggabungkan prioritas negara, perusahaan, dan infrastruktur secara erat. Implikasinya jelas. AS akan terus mendominasi teknologi dasar. UE akan menentukan apakah perusahaan-perusahaannya dapat melewati ambang batas dari yang mendukung AI menjadi yang mengutamakan AI. Tiongkok akan terus memimpin dalam operasionalisasi AI dalam skala besar. Daya saing jangka panjang setiap wilayah akan bergantung pada seberapa efektif pabrik AI mendorong produktivitas perusahaan yang berkelanjutan dan keuntungan ekonomi nasional.

Pos Tiga Tipe Pabrik AI muncul pertama kali di Evangelos Simoudis.