Efisiensi menjadi salah satu fokus utama perkembangan kecerdasan buatan pada 2026. Industri teknologi kini semakin mengarah pada on-device AI, yaitu pemrosesan AI yang dilakukan langsung di perangkat seperti laptop, ponsel pintar, kendaraan, atau robot tanpa harus terus bergantung pada pusat data (cloud).
Pendekatan ini menawarkan sejumlah keuntungan, mulai dari latensi yang lebih rendah, perlindungan privasi yang lebih baik, hingga pengurangan biaya operasional dan konsumsi bandwidth internet. Pengguna juga dapat memanfaatkan fitur AI secara lebih responsif karena sebagian besar proses berlangsung secara lokal di perangkat.
IBM menilai bahwa masa depan AI tidak hanya bergantung pada pembangunan model yang semakin besar, tetapi juga pada peningkatan efisiensi model dan infrastruktur. Perusahaan tersebut mendorong pemanfaatan Small Language Models (SLM) yang dirancang untuk tugas-tugas spesifik dengan kebutuhan komputasi yang jauh lebih ringan dibandingkan model AI berukuran sangat besar.
Strategi ini dinilai mampu menghadirkan performa tinggi dengan biaya dan konsumsi energi yang lebih rendah.
Perhatian terhadap efisiensi AI juga dipicu oleh meningkatnya kebutuhan energi pusat data di seluruh dunia. Lembaga riset dan organisasi internasional memperkirakan konsumsi listrik data center akan terus meningkat seiring berkembangnya AI generatif.
Selain penggunaan energi dalam jumlah besar, kebutuhan pendinginan server juga meningkatkan konsumsi air di sejumlah wilayah yang rentan mengalami kekeringan, sehingga mendorong industri mencari pendekatan komputasi yang lebih berkelanjutan.
Di sektor otomotif dan robotika, pemrosesan AI secara lokal menjadi faktor penting untuk menghadirkan respons secara real-time. NVIDIA, misalnya, mengembangkan platform komputasi tepi (edge AI) yang memungkinkan kendaraan otonom dan robot industri memproses data dari kamera maupun sensor secara langsung tanpa harus mengirim seluruh informasi ke cloud.
Pendekatan ini tidak hanya mempercepat pengambilan keputusan, tetapi juga meningkatkan aspek keselamatan karena sistem dapat merespons situasi dalam hitungan milidetik.
Tren lain yang mulai berkembang adalah penggunaan beberapa model AI berukuran kecil yang bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan tugas tertentu.
Pendekatan ini dinilai lebih efisien untuk aplikasi spesifik karena mampu memberikan hasil yang cepat dengan biaya komputasi yang lebih rendah dibandingkan penggunaan satu model AI berskala sangat besar. Meski demikian, model frontier tetap memiliki keunggulan dalam penalaran umum dan penyelesaian tugas yang lebih kompleks.
Perkembangan tersebut menunjukkan bahwa arah inovasi AI tidak lagi hanya berfokus pada membangun model yang semakin besar, tetapi juga menciptakan sistem yang lebih efisien, hemat energi, dan dapat berjalan langsung di perangkat pengguna.
On-device AI diperkirakan akan menjadi fondasi penting bagi hadirnya aplikasi AI yang lebih cepat, aman, dan mudah diakses di berbagai sektor industri maupun kehidupan sehari-hari.
