Ciena, perusahaan penyedia jaringan telekomunikasi terkemuka, baru-baru ini merilis hasil survei yang mengungkapkan proyeksi peningkatan beban kerja di pusat data akibat perkembangan kecerdasan buatan (AI) dalam dua hingga tiga tahun mendatang. Survei tersebut melibatkan lebih dari 1.300 pengambil keputusan terkait pusat data di 13 negara. Hasilnya menunjukkan bahwa 53% responden percaya bahwa beban kerja AI akan memberikan tekanan signifikan pada infrastruktur Data Center Interconnect (DCI), lebih besar dibandingkan dengan peningkatan yang dihasilkan oleh komputasi awan maupun analitik big data.
Dalam survei tersebut, sebanyak 43% fasilitas pusat data baru diprediksi akan didedikasikan khusus untuk menangani beban kerja yang berkaitan dengan AI. Hal ini menunjukkan bahwa kebutuhan akan infrastruktur yang mendukung AI akan semakin mendesak, terutama mengingat kompleksitas dan volume data yang harus dikelola selama proses pelatihan dan inferensi model AI.
Salah satu temuan penting dari survei ini adalah perkiraan peningkatan kebutuhan bandwidth yang signifikan. Jürgen Hatheier, Chief Technology Officer International Ciena, menerangkan bahwa beban kerja AI tidak hanya akan mengubah cara pusat data beroperasi, tetapi juga demand terhadap bandwidth. Ia menekankan pentingnya mempersiapkan infrastruktur DCI untuk menghadapi lonjakan lalu lintas yang didorong oleh aplikasi-aplikasi berbasis AI.
Soal kapasitas serat optik, survei mencatat bahwa 87% responden yakin mereka akan memerlukan kapasitas 800 Gb/s atau lebih per panjang gelombang untuk memenuhi tuntutan komunikasi data yang terus meningkat. Hal ini mencerminkan bahwa infrastruktur jaringan yang ada saat ini perlu ditingkatkan guna mendukung integrasi AI secara optimal.
Selain itu, survei juga menyoroti perkembangan pluggable optics, suatu teknologi yang diperkirakan akan menjadi krusial untuk memenuhi kebutuhan bandwidth sekaligus efisiensi energi. Sebanyak 98% ahli pusat data meyakini bahwa pluggable optics memiliki potensi untuk mengurangi konsumsi daya serta meminimalkan jejak fisik dari infrastruktur jaringan mereka. Dengan kata lain, teknologi ini diharapkan dapat menjadi solusi bagi tantangan daya dan ruang yang dihadapi saat ini.
Di samping itu, survei juga menekankan pentingnya pelatihan model bahasa besar (Large Language Models atau LLMs) yang semakin terdistribusi di berbagai pusat data. Sekitar 81% responden percaya bahwa pelatihan LLM akan dilakukan di beberapa fasilitas pusat data yang tersebar, yang mana hal ini memerlukan solusi DCI yang efisien dan saling terhubung.
Lebih jauh lagi, mayoritas responden berharap untuk memanfaatkan Managed Optical Fiber Networks (MOFN), yang merupakan jaringan berkapasitas tinggi yang dioperasikan oleh penyedia layanan untuk menghubungkan pusat data jarak jauh. Hatheier menegaskan bahwa tanpa jaringan yang tepat, potensi AI yang ada tidak akan termaksimalkan.
Survei ini menggambarkan gambaran yang lebih luas mengenai arah industri pusat data ke depan, dengan fokus khusus pada bagaimana cara infrastruktur harus beradaptasi untuk tetap relevan di tengah tuntutan AI yang terus berkembang. Dalam konteks ini, operator pusat data dituntut untuk memastikan bahwa infrastruktur DCI mereka siap untuk menghadapi tantangan baru, di mana lalu lintas berbasis AI diprediksi akan mendominasi.
Dengan tren pertumbuhan yang pesat di sektor AI, sudah saatnya para pelaku industri pusat data memikirkan strategi jangka panjang untuk memenuhi ekspektasi dan kebutuhan yang terus berkembang, baik dalam hal kapasitas maupun efisiensi. Ini bukan hanya soal peningkatan hardware, tetapi juga inovasi dalam pengelolaan dan arsitektur jaringan.
