Meta Bangun Agen AI Muse, Pemicu Ledakan Data Center

Telset.id – Meta resmi memperkenalkan agen AI personal bernama Muse, sebuah langkah yang disebut perusahaan dibangun untuk bekerja bagi miliaran pengguna di seluruh dunia. Peluncuran ini menjadi salah satu pemicu utama gelombang pembangunan pusat data berskala masif di Silicon Valley, karena agen AI jauh lebih intensif daya dibanding chatbot biasa. Meta menyatakan Muse akan mempertahankan dedicated computer di cloud untuk setiap pengguna, yang tetap bekerja bahkan saat pengguna sedang offline, dan berencana mengintegrasikannya dengan AI glasses pada akhir tahun ini.

Pertanyaan soal alasan di balik pembangunan pusat data besar-besaran kini menemukan jawabannya. Jika AI sudah menghasilkan banyak terobosan, mengapa perusahaan teknologi tetap menanggung utang miliaran dolar dan membangun pembangkit listrik terbesar di dunia untuk membangun lebih banyak data center? Jawabannya bukan untuk membantu pengguna rata-rata mencari resep atau tempat wisata. Query chatbot sederhana kini menjadi cara berpikir yang semakin usang tentang cara kerja AI.

Sekarang, AI identik dengan agen. Meski tidak ada definisi resmi, secara garis besar agen adalah sistem berbasis large language model yang dirancang untuk membuat keputusan otonom guna mengeksekusi suatu tugas. Pergeseran menuju agen inilah yang menjadi salah satu pendorong pembangunan infrastruktur daya besar-besaran di Silicon Valley.

Bagaimana Agen AI Mengonsumsi Daya

Maxwell Zeff, penulis newsletter mingguan Model Behavior, menjelaskan perbedaan fundamental antara chatbot dan agen. Daripada mengajukan pertanyaan sederhana dan mendapat jawaban, agen dapat memberikan ratusan prompt kecil kepada dirinya sendiri berdasarkan pertanyaan awal pengguna. Sebagai contoh, jika seseorang meminta agen AI membangun sebuah website, agen itu bisa berjalan selama berjam-jam untuk membangun fitur, melakukan re-prompting puluhan kali dalam prosesnya untuk membuat berbagai halaman web, menu, dan dataset yang menggerakkan produk tersebut.

Agen kini berada di jantung pekerjaan laboratorium frontier dalam bidang AI. OpenAI baru-baru ini mengumumkan bahwa sekawanan lebih dari 10.000 agen yang mengirim 2,7 juta pesan telah memecahkan masalah matematika yang sudah lama ada. Meski para matematikawan membantah klaim perusahaan tersebut, kasus ini menunjukkan skala sumber daya yang dibutuhkan. Semua pesan itu menghabiskan banyak daya pemrosesan, yang berarti energi dalam jumlah besar, kemungkinan bernilai puluhan juta dolar.

Perusahaan AI swasta secara historis sangat selektif dalam mengungkap metrik lingkungan produk mereka. Banyak CEO sering menunjuk pada query tunggal yang dilakukan individu sebagai ukuran penggunaan sumber daya. Dalam sebuah wawancara podcast, CEO OpenAI Sam Altman mengklaim bahwa air yang dibutuhkan untuk memanen satu almond setara dengan 38.000 query ChatGPT, meski perhitungan itu diperdebatkan.

Menghadirkan agen AI, yang jauh lebih intensif energi dibanding query sederhana, membuat perhitungan ini jauh lebih kompleks. Ada kekurangan besar informasi seputar penggunaan energi agen, yang tugasnya bisa berkisar dari pekerjaan sederhana hingga coding otonom sepanjang hari yang melibatkan tim agen helper paralel. Ada jurang besar dalam penggunaan daya antara aplikasi-aplikasi ini, dan potensi ekspansi tanpa batas seiring tugas yang semakin kompleks.

Dampak pada Konsumsi Energi dan Infrastruktur

Boris Gamazaychikov, co-founder dan CEO Sustainable AI, sebuah kelompok riset dan advisory, menyatakan bahwa pada area pertumbuhan teknologi lain, manusia dibatasi oleh berapa banyak orang yang mengendarai mobil atau streaming Netflix. Namun kini, hal ini terpisah dari pengguna. Jika mendengarkan para pemimpin AI, itulah yang mereka inginkan. Mereka berbicara tentang unicorn yang hanya memiliki satu karyawan.

Dalam dunia yang dibayangkan itu, bisa ada ratusan atau bahkan ribuan agen AI yang bekerja di belakang layar. Ini adalah masa depan yang sedang diperjuangkan perusahaan AI, dan membantu menjelaskan kesibukan membangun pusat data. Dengan sedikitnya data yang dapat diandalkan dari perusahaan soal penggunaan energi mereka, sebagian penggemar AI mencoba menghitungnya sendiri.

Bulan lalu, ilmuwan iklim Zeke Hausfather menulis blog post yang menghitung berapa banyak energi yang dikonsumsi penggunaan AI-nya sendiri, yang sangat bergantung pada agen. Ia menggunakan berbagai sumber berbeda untuk menyimpulkan bahwa sesi Claude harian rata-ratanya mungkin mengonsumsi lebih banyak energi daripada yang dibutuhkan untuk menyalakan dua kulkas. Gamazaychikov mencatat bahwa Hausfather melakukan upaya yang baik, tetapi perhitungannya didasarkan pada temuan yang agak usang. Hal itu tidak mengejutkan, mengingat sedikitnya karya akademis tentang topik ini dan betapa opaknya perusahaan teknologi dalam mengungkap metrik emisi.

Hausfather menyimpulkan bahwa dalam skema besar kehidupan pribadinya, penggunaan AI-nya yang setara dengan menjalankan beberapa kulkas cadangan bukanlah angka yang mengakhiri dunia. Namun penggunaan AI ini juga merupakan sumber emisi baru bersih, pada saat suhu global melonjak dan tujuan pengurangan emisi semakin melenceng. Angka ini jauh lebih besar dibanding angka sebesar sepotong almond yang dilempar Altman sebagai metrik.

Hausfather mengaku menggunakan AI dan alat agentic lebih banyak dari kebanyakan orang, tetapi itu bisa berubah dalam waktu dekat. Meta meluncurkan agen AI personal yang, menurut perusahaan dalam siaran persnya, dibangun untuk bekerja bagi miliaran pengguna di seluruh dunia. Dijuluki Muse, Meta mencanangkan bahwa agen ini akan mempertahankan dedicated computer di cloud untuk setiap pengguna yang akan bekerja bahkan saat pengguna offline, dan perusahaan berencana mengintegrasikan Muse dengan AI glasses mereka akhir tahun ini.

Sangat mungkin dalam waktu dekat, pengguna Meta yang bermain-main dengan glasses mereka atau berselancar di Facebook mengalihdayakan tugas ke agen tanpa menyadari apa yang mereka lakukan. Jika dibandingkan dengan hal-hal seperti penerbangan rutin atau makan daging sapi setiap hari, jejak karbon untuk penggunaan agentic personal masih relatif kecil. Namun jika Meta membayangkan masa depan di mana semua orang menggunakan agen, hal itu menjelaskan skala masif beberapa pusat data yang mereka bangun, seperti proyek Hyperion di Louisiana, yang akan ditenagai oleh 10 pembangkit gas alam.

Gamazaychikov menambahkan bahwa teknologi yang akan dilatih oleh pusat data yang diusulkan dan dibangun saat ini masih tiga hingga lima tahun lagi. Teknologi itu akan memiliki rasa yang sangat berbeda dari sekadar jendela chatbot. Perkembangan agen AI juga meluas ke berbagai sektor, mulai dari tugas siber khusus hingga kemampuan menggantikan mahasiswa dalam mengikuti kelas online.

Pertanyaan lain yang muncul adalah apakah pembangkit listrik nuklir kecil bisa menjadi solusi untuk pusat data. Jawaban singkatnya, pembangkit nuklir kecil bisa menjadi pilihan bagus untuk daya bebas karbon bagi pusat data. Sejumlah startup dan pengembang pusat data membayangkan utopia futuristik di mana pusat data dipasangkan dengan apa yang disebut reaktor modular kecil yang berjalan dari jaringan listrik.

Masalahnya, seperti biasa dengan nuklir, adalah berapa lama hal itu bisa terwujud. Tidak ada reaktor modular kecil yang beroperasi secara komersial di AS, dan hanya satu model yang dilisensikan untuk dijual, meski sudah puluhan tahun dikembangkan. Pemerintahan Trump berusaha membantu industri ini matang lebih cepat, termasuk membuat proyek percontohan di Department of Energy bagi 11 startup untuk mencapai tonggak penting tahun ini. Setidaknya beberapa di antaranya berhasil mencapai tonggak tersebut. Kini, mereka memulai perjalanan panjang untuk membawa produk mereka ke pasar.

Namun banyak pengembang pusat data tidak ingin menunggu bertahun-tahun bagi perusahaan-perusahaan ini untuk membuktikan diri, sehingga mereka memasang turbin gas sekarang. Dengan kata lain, mereka tidak menunggu utopia datang. Perkembangan ini juga menjadi perhatian berbagai pihak, termasuk mesin pencari podcast yang mengikuti tren agen AI.

Beberapa media juga menyoroti dampak sosial dari pembangunan pusat data ini. Scientific American melaporkan perjalanan Austyn Gaffney ke Memphis untuk mendokumentasikan penolakan terhadap pusat data SpaceX. The Wall Street Journal melaporkan bagaimana beberapa negara bagian yang memberikan keringanan pajak untuk pusat data kini menarik kembali kesepakatan tersebut. KERA News dari Texas meliput bagaimana pusat data membuat sebagian pemilih Republik mempertimbangkan untuk meninggalkan partai.

[ META_DESCRIPTION ]
Meta luncurkan agen AI Muse yang disebut untuk miliaran pengguna. Peluncuran ini memicu gelombang pembangunan data center besar-besaran di Silicon Valley.