Tantangan AI Asia Pasifik: Infrastruktur
Kompleksitas Multicloud
advent1jkt.sch.id – Tantangan AI Asia Pasifik salah satunya adalah pengelolaan lingkungan multicloud, dengan 49% perusahaan kesulitan akibat inkonsistensi alat dan fragmentasi data [Web:0⁊]. Misalnya, perusahaan menghadapi tantangan menjaga sistem tetap mutakhir di berbagai platform [Web:7⁊]. Selain itu, kompleksitas ini menghambat integrasi GenAI dalam operasional [Web:1⁊]. Akibatnya, perusahaan mencari solusi infrastruktur yang lebih fleksibel [Web:8⁊]. Informasi lebih lanjut di Edge Computing APAC.
Hambatan Performa
Model cloud hub-and-spoke konvensional menyebabkan latensi tinggi, yang melemahkan performa aplikasi AI real-time [Web:0⁊]. Untuk instance, 31% organisasi di APAC telah menerapkan GenAI di tahap produksi, tetapi infrastruktur lama tidak mendukung beban kerja skala besar [Web:6⁊]. Sementara itu, edge computing menawarkan pemrosesan data lebih dekat ke sumbernya, mengurangi latensi [Web:3⁊]. Dengan demikian, adopsi AI Asia Pasifik bergantung pada infrastruktur modern [Web:2⁊].
Regulasi dan Kepatuhan
Perangkap Kepatuhan
Tantangan AI Asia Pasifik mencakup regulasi yang beragam, dengan 50% dari 1.000 organisasi teratas di kawasan ini menghadapi standar kepatuhan yang terus berubah [Web:1⁊]. Misalnya, perbedaan regulasi antarnegara menyulitkan perusahaan beradaptasi dengan pasar lokal [Web:8⁊]. Selain itu, kepatuhan data menjadi krusial untuk inovasi AI [Web:0⁊]. Akibatnya, perusahaan harus menyesuaikan strategi mereka [Web:7⁊]. Baca lebih lanjut di CNNIndonesia.com.
Kenaikan Biaya
Sebanyak 24% organisasi melaporkan kenaikan biaya cloud tak terduga sebagai hambatan AI APAC [Web:0⁊]. Untuk instance, biaya ini memperlambat strategi GenAI, terutama bagi perusahaan tanpa infrastruktur optimal [Web:7⁊]. Sementara itu, solusi edge computing menawarkan efisiensi biaya dengan pemrosesan lokal [Web:2⁊]. Dengan demikian, perusahaan beralih ke model hybrid untuk mengelola anggaran [Web:9⁊].
Evolusi Edge Computing
Proyeksi Pertumbuhan
Menurut IDC, pengeluaran untuk layanan cloud publik berbasis edge di APAC diperkirakan mencapai USD 29 miliar pada 2028, dengan CAGR 17% [Web:1⁊]. Misalnya, pada 2027, 80% CIO di APAC akan beralih ke edge computing untuk memenuhi kebutuhan performa dan kepatuhan [Web:5⁊]. Selain itu, pendekatan ini menggabungkan skalabilitas cloud dengan kecepatan edge [Web:6⁊]. Akibatnya, inovasi AI APAC didorong oleh Evolusi Edge [Web:3⁊]. Cek detail di IDC.com.
Manfaat Edge Computing
Edge computing memungkinkan pemrosesan data lebih dekat ke pengguna, mengurangi latensi dan meningkatkan keamanan [Web:2⁊]. Untuk instance, Parimal Pandya dari Akamai Technologies menegaskan bahwa AI hanya sekuat infrastruktur yang mendukungnya [Web:17⁊]. Sementara itu, Daphne Chung dari IDC menyebut strategi edge kini diterapkan secara aktif untuk memenuhi tuntutan kecerdasan dan skala [Web:18⁊]. Dengan demikian, edge computing menjadi pilar transformasi digital [Web:4⁊].
Tren Adopsi AI di Negara APAC
Tiongkok
Tiongkok memimpin adopsi AI Asia Pasifik, dengan 37% perusahaan menggunakan GenAI di tahap produksi [Web:4⁊]. Misalnya, investasi edge meningkat untuk mendukung operasional industri jarak jauh [Web:2⁊]. Selain itu, 96% perusahaan mengandalkan IaaS cloud publik [Web:4⁊]. Akibatnya, Tiongkok menjadi model inovasi AI di kawasan [Web:8⁊].
Jepang
Di Jepang, 38% perusahaan menggunakan GenAI di tahap produksi, tetapi 84% percaya AI akan mendisrupsi bisnis dalam 18 bulan [Web:2⁊]. Untuk instance, pemanfaatan edge untuk AI dan IoT mendorong pemutakhiran infrastruktur [Web:4⁊]. Sementara itu, kesenjangan kematangan digital tetap menjadi tantangan [Web:4⁊]. Dengan demikian, Jepang berfokus pada modernisasi [Web:9⁊].
India dan ASEAN
India mengembangkan kemampuan edge di kota-kota tingkat 2 dan 3 untuk mengelola biaya GenAI [Web:2⁊]. Misalnya, 91% perusahaan ASEAN memprediksi disrupsi GenAI dalam 18 bulan [Web:2⁊]. Selain itu, investasi edge meningkat untuk kontrol data dan operasional jarak jauh [Web:6⁊]. Akibatnya, tantangan AI Asia Pasifik mendorong solusi lokal [Web:14⁊]. Baca lebih lanjut di AntaraNews.com.
Solusi untuk Mengatasi Tantangan
- Adopsi Edge Computing: Gunakan layanan edge untuk mengurangi latensi dan biaya [Web:3⁊].
- Standar Kepatuhan: Sesuaikan strategi dengan regulasi lokal melalui konsultasi hukum [Web:8⁊].
- Infrastruktur Hybrid: Kombinasikan cloud dan edge untuk fleksibilitas [Web:2⁊].
- Pantau Tren: Ikuti laporan IDC di IDC.com untuk proyeksi AI [Web:5⁊].
- Keamanan Data: Terapkan Zero Trust untuk melindungi data [Web:9⁊].
Kesimpulan
Tantangan AI Asia Pasifik meliputi kompleksitas multicloud, regulasi, biaya, dan performa, tetapi edge computing menawarkan solusi inovatif [Web:0⁊]. Misalnya, dengan proyeksi pengeluaran USD 29 miliar pada 2028, APAC beralih ke infrastruktur hybrid [Web:1⁊]. Sementara itu, negara seperti Tiongkok, Jepang, India, dan ASEAN menunjukkan kemajuan unik [Web:2⁊]. Dengan demikian, inovasi AI APAC bergantung pada adaptasi infrastruktur dan kepatuhan [Web:3⁊]. Untuk detail lebih lanjut, kunjungi Akamai.com atau Kompas.com [Web:0⁊, Web:2⁊].