Ciri Ciri Eksklusif Ahli Baru Untuk Memanfaatkan Pengalaman Tertutup

Liputan6.com, Jakarta - Di tengah percepatan adopsi kecerdasan buatan (AI) oleh sektor korporasi di kawasan Asia Pasifik, perdebatan mengenai lokasi terbaik untuk menjalankan workload AI--apakah di cloud, on-premises, atau edge--mulai bergeser.

Perusahaan kini menyadari bahwa tidak ada satu pun lingkungan tunggal yang mampu memenuhi seluruh kebutuhan operasional AI secara sempurna.

Commercial Leader Greater Asia Pacific Lenovo, Kumar Mitra, menegaskan pendekatan Hybrid AI kini telah bertransformasi dari sekadar opsi teknologi menjadi sebuah kebutuhan mendasar bagi enterprise.

Penyesuaian ini didorong oleh karakteristik setiap workload AI yang bervariasi, di mana organisasi harus secara konstan menyeimbangkan kinerja, keamanan, kedaulatan data, kepatuhan regulasi, tingkat latensi, hingga efisiensi biaya.

"Pertanyaannya bukan lagi memilih antara cloud, on-premises, atau edge, melainkan menentukan lingkungan yang paling tepat bagi setiap workload untuk menghasilkan hasil bisnis terbaik," ujar Kumar Mitra dalam wawancara khusus kepada Tekno Liputan6.com, ditulis Senin (26/10/2026).

Tren adopsi teknologi di kawasan Asia Pasifik menunjukkan preferensi yang makin kuat terhadap arsitektur fleksibel. Data internal perusahaan mencatat sebanyak 84 persen organisasi di Asia Pasifik memilih untuk mengikutsertakan infrastruktur on-premises atau edge dalam penerapan AI mereka.

Selain itu, sekitar 62 persen secara spesifik memilih model hybrid yang memadukan infrastruktur on-premises dengan private cloud maupun public cloud.

"Keanekaragaman kebutuhan ini tercermin pada implementasi praktis di lapangan. Aplikasi yang membutuhkan respons real-time tinggi umumnya dijalankan pada lingkungan edge demi memangkas latensi," tutur Kumar.

Di sisi lain, pemrosesan data sensitif atau workload yang terikat oleh aturan regulasi ketat memerlukan tingkat kontrol lebih tinggi yang ditawarkan oleh on-premises. Sementara itu, cloud publik diandalkan untuk memberikan fleksibilitas kapasitas komputasi saat terjadi lonjakan kebutuhan sumber daya.

Namun, di balik akselerasi adopsi ini, perusahaan dihadapkan pada tantangan besar dalam penyiapan infrastruktur. Menambah kapasitas komputasi semata dinilai tidak lagi cukup.

Mengingat 96 persen organisasi di Asia Pasifik berencana meningkatkan investasi AI dalam 12 bulan ke depan, dengan rata-rata lonjakan anggaran mencapai 15 persen, kesiapan fondasi data dan tata kelola menjadi kunci utama.

"Tantangan terbesar bagi para pimpinan teknologi (CIO) adalah membawa proyek AI keluar dari fase uji coba menuju tahap produksi penuh tanpa membebani anggaran korporasi," ucap Kumar menambahkan.

Menjawab tantangan tersebut, Lenovo mendorong pendekatan perancangan infrastruktur yang berorientasi pada use case serta dampak bisnis akhir, bukan sekadar agregasi perangkat keras.

Arsitektur AI dirancang mulai dari penilaian kesiapan, identifikasi use case, perancangan arsitektur, hingga optimalisasi operasional.

Guna mendukung fase komputasi masa depan, termasuk transisi menuju inference skala produksi dan penerapan agentic AI yang membutuhkan daya komputasi real-time, Lenovo menyatukan portofolio end-to-end.

Ini mencakup pemanfaatan lebih dari 80 platform yang siap untuk AI (AI-ready) serta penerapan teknologi pendinginan cair Lenovo Neptune generasi ke-6 untuk menekan konsumsi energi pada data center.

"Nilai praktis dari Hybrid AI adalah mengubah pilihan teknologi yang rumit menjadi model operasional yang skalabel. Tujuan akhirnya adalah membangun fondasi yang memungkinkan AI dikembangkan secara efisien sekaligus mengubah investasi menjadi nilai bisnis yang terukur," Kumar memungkaskan.

Melalui kombinasi komputasi yang dioptimalkan, manajemen penyimpanan, jaringan, dan layanan keamanan terintegrasi, sektor enterprise diharapkan mampu membangun ekosistem AI yang stabil, aman, serta siap menghadapi ketidakpastian pasar global.