Seiring berkembangnya adopsi AI di Indonesia, Datadog, Inc. (NASDAQ: DDOG), platform terdepan observabilitas dan keamanan berbasis AI untuk aplikasi cloud, meyakini bahwa perusahaan membutuhkan visibilitas yang lebih baik terhadap infrastruktur AI mereka untuk memastikan pertumbuhan investasi dalam AI benar-benar menghasilkan performa yang dapat diandalkan serta menghasilkan nilai bisnis nyata.

Beban kerja AI mencakup GPU (graphics processing units), infrastruktur cloud, jaringan, model, hingga aplikasi, yang masing-masing menghasilkan data performa dan konsumsi data yang berbeda. Tanpa tampilan yang terintegrasi di seluruh lapisan ini, organisasi akan kesulitan mengidentifikasi kendala, memahami akar masalahnya, dan menentukan apakah investasi AI mereka sudah memberikan hasil yang diharapkan.

Infrastruktur AI Berskala Gigawatt di Indonesia

Kebutuhan akan visibilitas ini menjadi semakin penting seiring langkah Indonesia yang terus mengarah pada infrastruktur AI berskala besar. Pada Agustus lalu, diumumkan rencana pembangunan AI Factory di Indonesia yang diproyeksikan mencapai kapasitas hingga 1 gigawatt (GW) dalam waktu tiga tahun, memposisikan Indonesia mendukung pengembangan AI di tingkat regional.

Pada skala ini, infrastruktur AI tidak lagi sekadar menambah server atau memperluas pusat data secara terpisah. Komputasi, jaringan, daya, hingga sistem pendingin (cooling) kini direncanakan sebagai suatu kesatuan sistem terintegrasi yang dirancang untuk menopang beban kerja AI secara berkelanjutan.

Kehadiran AI Factory berskala besar merupakan salah satu contoh dari pergeseran infrastruktur yang lebih luas. Seiring meningkatnya skala dan kompleksitas lingkungan AI, perusahaan tidak hanya harus memahami seberapa besar kapasitas komputasi yang mereka miliki, melainkan juga seberapa efektif kapasitas tersebut digunakan serta bagaimana hal itu mempengaruhi performa, keandalan, dan biaya aplikasi AI.

Semakin Besar Daya Komputasi, Semakin Kompleks Pengelolaannya

Tanpa visibilitas di seluruh lapisan yang mempengaruhi biaya dan keandalan aplikasi AI ini, perusahaan dapat kesulitan memahami dimana sumber daya yang dikonsumsi, apa yang memicu pembengkakan biaya, serta di mana masalah performa mulai bermunculan.

Observabilitas memungkinkan perusahaan untuk memahami kondisi lingkungan teknologi mereka dengan menggabungkan informasi mengenai performa sistem, penggunaan sumber daya, kesalahan, dan perilaku aplikasi. Bagi organisasi yang menjalankan beban kerja AI, visibilitas ini menjadi semakin penting seiring bertumbuhnya skala dan kompleksitas infrastruktur.

Datadog menyediakan perangkat lunak observabilitas yang memungkinkan organisasi memantau lingkungan AI di tingkat infrastruktur dan aplikasi, termasuk penggunaan GPU dan token berdasarkan beban kerja, tim, serta skenario penggunaan. Dengan menghubungkan informasi tersebut dapat dikaitkan dengan metrik seperti latensi, kesalahan, dan performa aplikasi, untuk membantu perusahaan memahami lebih jelas bagaimana kinerja beban kerja AI mereka.

“Skala infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi kapasitas komputasi yang lebih besar tidak serta-merta menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik,” ujar Yadi Narayana, Field CTO Asia-Pasifik & Jepang di Datadog. “Saat organisasi mulai menjalankan AI ke tahap produksi, mereka perlu memahami bagaimana kinerja lingkungan tersebut, dimana sumber daya yang dikonsumsi, serta dimana potensi hambatan dapat bermunculan. Visibilitas operasional harus berkembang sejalan dengan adopsi AI.”

Pemantauan Terintegrasi untuk Kinerja Operasional

Kebutuhan untuk mengintegrasikan pemantauan juga terlihat pada perusahaan yang mengelola lingkungan digital kompleks. Di Indonesia, Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) telah menyatukan lebih dari enam perangkat pemantau yang sebelumnya terpisah di seluruh jaringan, IT, dan platform digitalnya, ke dalam satu platform Datadog. Langkah ini memberikan IOH visibilitas yang lebih menyeluruh di seluruh operasionalnya.

Laporan State of AI Engineering 2026 dari Datadog menemukan bahwa hampir satu dari 20 permintaan AI mengalami kegagalan begitu aplikasi mencapai tahap produksi secara global. Hampir 60% dari kegagalan tersebut berkaitan dengan batasan kapasitas, rate limits, kuota, serta batas konkurensi, bukan karena kualitas model.

Laporan tersebut juga menemukan bahwa rata-rata volume data yang dikirim ke model AI dalam setiap permintaan melonjak lebih dari dua kali lipat selama setahun terakhir, sementara penggunaan di kalangan pengguna tertinggi meningkat hingga empat kali lipat. Pertumbuhan volume data ini dapat meningkatkan biaya sekaligus kompleksitas operasional aplikasi AI di tahap produksi.

Efisiensi Menjadi Faktor Penting dalam Ekonomi AI

Bagi perusahaan di Indonesia dan Asia Tenggara, pertimbangan ini menjadi sangat relevan seiring dengan semakin cepatnya adopsi AI. Biaya infrastruktur, performa, dan keandalan akan semakin memengaruhi apakah investasi AI dapat beralih dari eksperimen yang menjanjikan menjadi aplikasi bisnis yang berkelanjutan.

Dengan biaya komputasi yang sering kali menggunakan mata uang dolar AS sementara pendapatan dihasilkan dalam mata uang lokal, peningkatan efisiensi infrastruktur juga dapat berdampak langsung pada nilai ekonomi dari penerapan AI.

“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. “Observabilitas kini menjadi bagian pondasi yang semakin penting untuk adopsi AI yang berkelanjutan.”

Seiring bertambahnya infrastruktur AI skala besar, keberhasilan investasi tidak hanya akan ditentukan oleh kapasitas komputasi yang tersedia. Seberapa efektif kapasitas tersebut dimanfaatkan, bagaimana infrastruktur dan aplikasi berkinerja di bawah beban kerja yang berkelanjutan, serta bagaimana organisasi mengelola pertumbuhan biaya dan kompleksitas AI akan menentukan apakah gelombang investasi berikutnya mampu menghasilkan nilai bisnis yang berdampak panjang.

Bagi Indonesia, yang kini terus memperluas pembangunan infrastruktur AI berskala regional, hal ini akan sangat krusial untuk memastikan investasi kapasitas komputasi mampu menghasilkan layanan AI yang dapat diandalkan, efisien, serta berkelanjutan bagi dunia usaha dan masyarakat.