Rencana Pembangunan AI Factory 1 GW, Visibilitas Komputasi Jadi Syarat Operasional
Datadog mendorong korporasi Indonesia menerapkan observabilitas AI untuk memantau GPU, cloud, jaringan, model, dan aplikasi, seiring rencana fasilitas AI berkapasitas 1 GW dalam tiga tahun.
Tanpa pemantauan terpusat, bisnis berisiko sulit menemukan hambatan, akar masalah, dan pengembalian investasi. Infrastruktur 1 GW juga menuntut integrasi komputasi, jaringan, listrik, serta pendingin.
Laporan Datadog menunjukkan hampir satu dari 20 permintaan AI gagal di produksi, terutama terkait batas kapasitas dan kuota. IOH telah mengonsolidasikan enam perangkat pemantauan ke platform Datadog.
Jakarta, FORTUNE - Datadog, Inc. (NASDAQ: DDOG) mendorong korporasi di Indonesia menerapkan sistem observabilitas infrastruktur kecerdasan buatan (AI) guna mengontrol biaya dan performa operasional, merespons rencana pembangunan fasilitas AI berkapasitas 1 gigawatt (GW) di dalam negeri.
Beban kerja AI mencakup unit pemrosesan grafis (GPU), infrastruktur cloud, jaringan, model, dan aplikasi. Seluruh komponen tersebut menghasilkan data performa dan tingkat konsumsi data secara terpisah.
Tanpa sistem pemantauan secara terpusat, entitas bisnis berisiko mengalami kendala dalam mengidentifikasi hambatan, melacak akar masalah, dan mengukur tingkat pengembalian investasi AI.
Visibilitas infrastruktur ini menjadi syarat operasional saat Indonesia memasuki fase pembangunan fasilitas komputasi AI. Pada Agustus lalu, pemerintah bersama investor mengumumkan rencana pembangunan fasilitas AI di Indonesia dengan proyeksi kapasitas mencapai 1 gigawatt (GW) dalam kurun waktu tiga tahun.
Pada tingkat kapasitas tersebut, pembangunan menuntut penggabungan komponen komputasi, jaringan, daya listrik, dan sistem pendingin (cooling) menjadi satu kesatuan operasional.
Pergeseran infrastruktur ini mewajibkan korporasi memetakan volume kapasitas komputasi, tingkat efektivitas penggunaan kapasitas, serta pengaruhnya terhadap keandalan operasional dan struktur biaya aplikasi AI.
Merespons kebutuhan ini, Datadog menyediakan perangkat lunak pemantauan untuk melacak penggunaan GPU dan token berdasarkan beban kerja, tim, dan skenario penggunaan. Perangkat lunak ini menghubungkan informasi penggunaan sumber daya dengan metrik latensi dan eror untuk memetakan kinerja beban kerja AI.
"Skala infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi kapasitas komputasi yang lebih besar tidak serta-merta menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik," ujar Field CTO Asia-Pasifik & Jepang di Datadog, Yadi Narayana.
Menurut laporan State of AI Engineering 2026 dari Datadog, hampir satu dari 20 permintaan AI mengalami kegagalan saat aplikasi mencapai tahap produksi. Data menunjukkan hampir 60 persen dari persentase kegagalan tersebut memiliki kaitan dengan batasan kapasitas, batasan tingkat permintaan (rate limits), kuota, dan batas konkurensi, bukan bersumber dari kualitas model AI.
Laporan yang sama mendata lonjakan volume data ke model AI per permintaan hingga menembus angka dua kali lipat selama satu tahun kalender pada kelompok pengguna volume basis. Lonjakan pada kelompok pengguna volume puncak menyentuh angka empat kali lipat.
Kenaikan volume data ini berpotensi mendongkrak pengeluaran dan menambah level kerumitan pengelolaan aplikasi AI pada tahap produksi.
Di dalam negeri, Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) telah menyatukan enam unit perangkat pemantau jaringan, teknologi informasi (TI), dan platform digital ke dalam platform Datadog. Konsolidasi perangkat pemantauan ini memberikan IOH kemampuan pemantauan operasional secara terpusat.
Dari sisi finansial, Datadog menyoroti struktur biaya komputasi AI yang mayoritas menggunakan mata uang dolar AS, sedangkan korporasi di Indonesia mencetak pendapatan menggunakan mata uang rupiah.
"Fase berikutnya dari infrastruktur AI tidak hanya akan ditentukan oleh seberapa besar kapasitas komputasi yang tersedia, melainkan seberapa efektif organisasi dapat mengoperasikan dan mengoptimalkan lingkungan yang berjalan di atasnya," ujar Yadi.
