LINTAS BISNIS – Kecerdasan buatan (AI) memasuki babak baru. Setelah mengubah produktivitas digital melalui large language model (LLM), asisten AI, dan copilot, teknologi ini kini bergerak ke dunia fisik melalui physical AI.
Physical AI memungkinkan sistem tidak hanya memahami informasi, tetapi juga merasakan, mengambil keputusan, dan bertindak secara real-time.
Perkembangan ini membuka peluang besar bagi berbagai sektor, mulai dari manufaktur, otomotif, layanan kesehatan, hingga infrastruktur cerdas. Robot dapat bekerja berdampingan dengan manusia di lantai pabrik, kendaraan otonom merespons kondisi lingkungan, sementara sistem medis dapat membantu tenaga klinis mengambil keputusan secara real-time.
Menurut AMD, pergeseran tersebut menghadirkan tantangan komputasi yang berbeda dibandingkan AI berbasis cloud. Sistem physical AI dituntut memiliki respons real-time, perilaku deterministik, functional safety, efisiensi daya, serta tetap andal ketika konektivitas terbatas.
“Physical AI pada dasarnya merupakan tantangan rekayasa sistem, bukan sekadar tantangan model AI,” demikian pandangan AMD dalam pemaparannya.
Berbeda dengan chatbot yang masih dapat mentoleransi jeda respons, robot industri dan kendaraan otonom membutuhkan keputusan dalam hitungan waktu yang sangat ketat. Karena itu, proses AI harus terhubung dari sensing, persepsi, inferensi, perencanaan, kontrol hingga tindakan fisik.
Komputasi Heterogen Jadi Kunci
AMD menilai tidak ada satu jenis prosesor yang mampu menangani seluruh kebutuhan physical AI secara optimal.
CPU dan GPU berperan menangani komputasi berkinerja tinggi, persepsi, dan workload AI. Adaptive SoC dan NPU mendukung pemrosesan berlatensi rendah dan hemat daya, sedangkan FPGA membantu pengendalian sensor dan aktuator secara presisi.
Kombinasi tersebut membentuk arsitektur komputasi heterogen yang memungkinkan sistem menjalankan fungsi berbeda secara efisien dalam satu pipeline sensor-to-action.
Strategi ini sejalan dengan portofolio AMD yang mencakup CPU, GPU, NPU, Adaptive SoC, hingga FPGA. Perusahaan juga membawa pengalaman panjang di bidang embedded computing untuk otomotif, otomasi industri, telekomunikasi, kesehatan, kedirgantaraan, dan berbagai sektor lainnya.
AMD juga memperluas ekosistem physical AI melalui inisiatif seperti AMD Robotics Partner Network dan AMD Kria AI Solutions, yang ditujukan untuk membantu pengembangan sistem dari tahap prototipe hingga produksi.
Peluang Besar bagi Indonesia
Perkembangan physical AI dinilai semakin relevan bagi negara dengan basis manufaktur kuat seperti Indonesia.
Perubahan demografi, persaingan tenaga kerja, serta tuntutan peningkatan produktivitas industri mendorong kebutuhan terhadap otomasi, robotika, dan infrastruktur cerdas.
Dalam konteks tersebut, physical AI tidak hanya menjadi tren teknologi, tetapi berpotensi menjadi salah satu instrumen untuk meningkatkan produktivitas, daya saing industri, dan ketahanan ekonomi.
Era AI berikutnya pun diperkirakan tidak lagi hanya berbicara tentang sistem yang mampu “tahu”, tetapi sistem yang mampu “melakukan” merasakan lingkungan, mengambil keputusan, dan bertindak secara aman di dunia nyata.
