Edge AI: Mengapa AMD Menjadi Pilihan Nilai Terbaik untuk 2026

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu pengganggu teknologi utama dekade ini, mendorong perubahan fundamental di seluruh industri dan masyarakat secara luas.

Data menunjukkan bahwa sekitar satu dari enam orang di seluruh dunia kini menggunakan alat AI generatif. Selain itu, 90% pekerja teknologi sudah menggunakan AI dalam pekerjaan mereka. Meskipun adopsi ini, industri AI diproyeksikan masih akan tumbuh sekitar 9 kali lipat pada tahun 2033.

Dengan adopsi masif ini muncul biaya komputasi yang melambung, tantangan latensi yang meningkat, dan kekhawatiran yang meningkat tentang keamanan, penggunaan energi, dan skalabilitas. Perusahaan kini menyadari bahwa mengirim data secara terus-menerus ke server remote untuk inferensi AI—komputasi awan atau Cloud AI—adalah mahal, lambat, dan melibatkan risiko privasi.

Dalam Cloud AI, perusahaan memanfaatkan sumber daya besar platform seperti AWS, Azure, dan Google Cloud untuk menyediakan layanan AI. Ini memungkinkan pengguna mengakses model AI sesuai permintaan melalui internet tanpa membangun infrastruktur mereka sendiri.

Fondasi Cloud AI adalah hyperscalers—pusat data AI masif yang menyediakan skalabilitas ekstrem untuk menangani beban kerja jauh melampaui kemampuan tradisional di tempat. Dengan deretan server horizontal yang luas, mereka menyediakan sumber daya bagi bisnis untuk secara efisien mengakses, membangun, melatih, menyebarkan, dan memelihara aplikasi AI.

Kombinasi komputasi awan dan AI ini menawarkan manfaat efisiensi biaya, skalabilitas, dan kemampuan memanfaatkan model bersama. Namun pada saat yang sama, ia memiliki kelemahan signifikan, termasuk biaya berulang tinggi karena sumber daya komputasi, penyimpanan, transfer data, dan keahlian khusus yang diperlukan untuk penggunaan terus-menerus.

Masalah lain yang dihadapi Cloud AI meliputi latensi, risiko keamanan, privasi data, ketergantungan pada internet, kontrol terbatas, dan ketergantungan pada vendor.

Dengan cloud terbukti mahal dan menantang untuk aplikasi konsumen, laptop, sistem industri, dan kasus penggunaan real-time, perusahaan beralih ke “Edge AI.” Melakukan inferensi lokal pada perangkat alih-alih bergantung pada GPU cloud yang mahal kini mengubah cara AI diterapkan di luar pusat data.

Geser untuk menggulir →

Edge AI Dijelaskan: Mengapa Inferensi Beralih ke Perangkat

Industri sedang mengalami pergeseran strategis dan arsitektural menuju Edge AI, memindahkan AI dari pusat data terpusat yang memakan banyak daya ke perangkat keras inferensi lokal.

Dalam Edge AI, kecerdasan buatan digabungkan dengan edge computing untuk menghilangkan ketergantungan pada cloud dengan memungkinkan perangkat memproses data secara lokal. “Edge” di sini mengacu pada perangkat yang digunakan—seperti ponsel, mobil, kamera, TV, sensor, atau perangkat medis—sehingga edge computing berarti komputer yang dirancang untuk memproses data berada di dekat atau di dalam perangkat tersebut.

Selain perangkat edge yang mengumpulkan dan memproses data, komponen kunci lainnya meliputi model AI yang dilatih di cloud dan diterapkan di edge, serta chip perangkat keras khusus yang secara efisien menangani tugas AI secara lokal.

Dengan pergeseran ke perangkat yang hemat daya ini, tujuan utamanya adalah mengatasi masalah kritis latensi dan privasi data dengan memungkinkan pemrosesan real-time pada perangkat pengguna, tempat data sebenarnya dihasilkan.

Ini berarti alih-alih mengirim data ke pusat data di luar lokasi, komputasi dilakukan dekat sumber, memungkinkan perangkat membuat keputusan dalam milidetik tanpa memerlukan koneksi internet. Data pada dasarnya digunakan tepat saat dibuat oleh perangkat.

Pemrosesan real-time ini penting untuk robotika, kendaraan otonom, dan aplikasi pengawasan yang memerlukan waktu respons cepat.

Edge computing juga mengurangi beban berat pada pusat data dengan menghilangkan kebutuhan memindahkan data bolak-balik. Dalam Edge AI, hanya data yang relevan yang dikirim ke cloud, mengurangi kebutuhan bandwidth dan biaya terkait.

Selain efisiensi biaya, berpindah dari pusat data skala gigawatt ke perangkat memberikan keuntungan efisiensi energi, karena mereka dapat menjalankan AI dengan daya minimal. Dengan menjaga data sensitif tetap lokal, perusahaan dapat lebih mengatasi kekhawatiran keamanan, melindungi dari akses tidak sah dan pelanggaran data.

Berkat manfaat kecepatan, biaya, privasi, dan efisiensi energi, inferensi AI semakin banyak dilakukan di edge.

Dalam AI, inferensi adalah operasi aktual model—proses yang dimulai setelah model dilatih dan berhenti belajar. Inferensi adalah saat model mulai bekerja, menarik kesimpulan dari data dan mengubah pengetahuan itu menjadi hasil dunia nyata.

Inferensi lokal mengacu pada menjalankan model AI langsung pada mesin pengguna menggunakan silikon khusus, seperti NPU (Neural Processing Units) yang tertanam dalam CPU atau system-on-chip (SoC), alih-alih mengirim setiap permintaan kembali ke GPU cloud.

NPU adalah chip AI yang dioptimalkan untuk komputasi kompleks dalam tugas pembelajaran mendalam seperti pemrosesan bahasa alami, pemrosesan suara, deteksi objek, dan pengenalan gambar. Chip akselerator AI khusus ini memungkinkan inferensi cepat di perangkat dengan konsumsi energi minimal, memungkinkan aplikasi real-time.

Secara praktik, inferensi lokal berarti laptop, PC, sistem tertanam, atau bahkan smartphone Anda dapat menjalankan model bahasa besar (kueri LLM), model visi, atau beban kerja asisten tanpa harus mengandalkan server besar, mahal, dan kuat.

Ini mengurangi latensi, menurunkan biaya bandwidth, meningkatkan privasi, dan mengurangi tagihan server. Karena sistem Edge AI dapat beroperasi tanpa konektivitas internet yang konstan, mereka menawarkan keandalan yang lebih baik, menjadikannya cocok untuk daerah terpencil.

Seiring beban kerja AI berkembang dari eksperimen ke penggunaan sehari-hari, pergeseran ke inferensi lokal tidak lagi bersifat teoretis melainkan kebutuhan karena miliaran perangkat memperoleh kemampuan AI dan inferensi berbasis cloud menjadi tidak berkelanjutan pada skala besar.

Riset pasar Edge AI memperkirakan prosesor AI di edge dapat bernilai hampir $60 miliar pada akhir dekade ini, naik dari $9 miliar pada 2020, didorong terutama oleh komputasi lokal di PC dan perangkat.

Sudah tahun ini, tren inferensi lokal telah beralih dari demo riset ke produk nyata, seperti yang ditunjukkan oleh CES 2026, di mana puluhan AI PC dan faktor bentuk edge dipamerkan dengan kemampuan inferensi di perangkat.

Sebagai contoh, Ambarella meluncurkan CV7 vision SoC dengan pemrosesan edge AI di perangkat yang canggih untuk berbagai aplikasi persepsi real-time. Qualcomm (QCOM ) menggandakan integrasi vertikal untuk “komputasi cerdas di mana saja” dengan Snapdragon X Elite Gen 2 PC-nya. Broadcom (AVGO ) juga fokus pada mengintegrasikan “Neural Engines” ke dalam prosesor untuk memungkinkan AI lokal, khususnya menargetkan aplikasi rumah pintar.

Ketika berbicara tentang raksasa seperti Apple (AAPL ) dan NVIDIA (NVDA ), yang pertama menggunakan model hibrida AI di perangkat dan “Private Cloud Compute”, sementara yang kedua beralih ke “physical AI” dan pemrosesan di perangkat.

Physical AI, yang memperluas AI di luar dunia digital ke robotika, drone, dan mesin industri, adalah salah satu tren yang muncul di sektor Edge AI dan diperkirakan menjadi pendorong pertumbuhan utama.

Mengapa AMD Diposisikan untuk Menang dalam Siklus Perangkat Keras Edge AI

Dalam dunia saham Edge AI, salah satu nama paling menonjol untuk dipantau adalah Advanced Micro Devices (AMD ), yang mengembangkan semikonduktor, prosesor, dan GPU untuk pusat data, AI, gaming, dan aplikasi tertanam.

Awal bulan ini, di CES 2026, Ketua dan CEO AMD Lisa Su membagikan tujuan perusahaan untuk menyediakan AI bagi semua orang sambil menyoroti strategi AI berorientasi edge di PC, perangkat tertanam, dan pengembang, memperkuat fokus perusahaan pada perangkat keras inferensi lokal di luar lingkungan cloud hyperscale.

Sebagai bagian dari pendekatan ini, perusahaan memperkenalkan lini baru prosesor AI. Ini termasuk prosesor Ryzen AI 400 Series untuk AI PC, dengan NPU terintegrasi yang memberikan sekitar 60 TOPS komputasi AI untuk inferensi lokal. Versi terbaru chip PC bertenaga AI AMD ini memiliki 12 Core CPU dan 24 thread serta akan memungkinkan multitasking lebih cepat (1,3x) dibandingkan pesaingnya. Mereka juga 1,7x lebih cepat dalam pembuatan konten.

PC, termasuk prosesor Ryzen AI 400 Series, akan tersedia pada kuartal ini.

“Dalam tahun-tahun mendatang, AI akan menjadi kain berlapis multi yang ditenun ke setiap tingkat komputasi pada lapisan pribadi. AI PC dan perangkat kami akan mengubah cara kami bekerja, bermain, mencipta, dan terhubung satu sama lain.”

AMD juga memperkenalkan chip Ryzen AI Max+ di pameran elektronik konsumen terbesar di dunia. Chip ini ditujukan untuk notebook premium dan mini-PC untuk inferensi lokal lanjutan, pembuatan konten, dan gaming.

Untuk pengembang, AMD mengumumkan platform Ryzen AI Halo untuk pengembangan model di perangkat, siap membawa kemampuan pengembangan AI yang kuat ke PC desktop kompak pada kuartal berikutnya.

Portofolio baru prosesor x86 embedded-nya dirancang untuk menggerakkan aplikasi berbasis AI di edge. Prosesor Seri P100 dan X100 baru memberikan komputasi AI berperforma tinggi untuk perawatan kesehatan pintar, kokpit digital otomotif, dan robotika humanoid.

“Tidak peduli siapa Anda dan bagaimana Anda menggunakan teknologi setiap hari, AI mengubah komputasi sehari-hari. Anda memiliki ribuan interaksi dengan PC Anda setiap hari. AI dapat memahami, belajar konteks, membawa otomatisasi, memberikan penalaran mendalam, dan kustomisasi pribadi untuk setiap individu.”
– Rahul Tikoo, Senior VP & GM of Client Business

Dengan langkah-langkah ini, pembuat chip Amerika menargetkan beban kerja AI di perangkat dan berkontribusi pada dorongan industri menuju inferensi lokal dan kecerdasan terdistribusi di miliaran endpoint.

Selain memungkinkan komputasi AI di edge, perusahaan telah memamerkan prosesor AI canggihnya, yang digunakan dalam rak server pusat data. Versi enterprise chip seri MI400 (MI440X) dirancang untuk penggunaan di tempat tetapi tidak secara khusus dirancang untuk klaster AI.

Untuk memenuhi kebutuhan komputasi masa depan perusahaan seperti OpenAI, AMD juga menampilkan platform MI500, yang dikatakan dirancang untuk memberikan peningkatan kinerja berorde magnitudo pada level sistem dan rak dibandingkan generasi sebelumnya, bukan sekadar upgrade chip satu-ke-satu. Chip-chip tersebut akan diluncurkan tahun depan.

Selain portofolio produk yang mengesankan, AMD memiliki daftar klien yang luar biasa, termasuk OpenAI, Blue Origin, Liquid AI, Luma AI, World Labs, Illumina, Absci, AstraZeneca (AZN ), dan Generative Bionics, yang telah memanfaatkan teknologi perusahaan untuk mewujudkan janji AI menjadi dampak dunia nyata. Menurut Su:

“Seiring adopsi AI mempercepat, kami memasuki era komputasi yotta-scale, didorong oleh pertumbuhan tak tertandingi baik dalam pelatihan maupun inferensi. AMD membangun fondasi komputasi untuk fase AI berikutnya melalui kepemimpinan teknologi end-to-end, platform terbuka, dan co‑innovation mendalam dengan mitra di seluruh ekosistem.”

Dalam sebuah wawancara, dia mencatat bahwa, mengingat permintaan “luar biasa” untuk AI, yang “melonjak tinggi,” akan memerlukan investasi masif yang tak terhindarkan dalam daya komputasi dan perangkat keras mutakhir untuk tetap kompetitif di pasar AI.

Dunia, menurutnya, akan membutuhkan lebih dari “10 yottaflops” komputasi, “10.000 kali lebih banyak komputasi daripada yang kami miliki pada 2022,” untuk mengikuti pertumbuhan AI. Sejalan dengan itu, dia membagikan cetak biru perusahaan untuk infrastruktur yotta-scale, meluncurkan platform skala rak AMD “Helios,” yang akan memberikan hingga 3 AI exaflops kinerja dalam satu rak.

Pada acara yang sama, pesaing utama AMD, Nvidia, meluncurkan platform Vera Rubin generasi berikutnya, yang terdiri dari enam chip dan diperkirakan akan debut akhir tahun ini.

Tetapi sementara Nvidia terus fokus pada hyperscale dengan mega GPU kelas atas dan tumpukan enterprise, AMD mengambil pendekatan beragam pada produknya yang memungkinkan fungsionalitas AI dengan biaya total lebih rendah. Kontras ini semakin mendefinisikan perdebatan AMD vs NVIDIA 2026.

AMD menurunkan harga NVIDIA pada chip “AI PC” untuk merebut pangsa pasar AI PC yang berkembang dengan membuat prosesor AI‑capable yang lebih terjangkau bagi OEM dan konsumen. Akibatnya, AMD dianggap sebagai salah satu saham AI yang paling undervalued di pasar.

Per 20 Januari 2026, AMD, dengan kapitalisasi pasar $377,4 miliar, diperdagangkan pada $231,87, naik 8,25% YTD dan 90,87% dalam setahun terakhir. Ia memiliki EPS (TTM) sebesar 1,92 dan P/E (TTM) sebesar 120,97.

Posisi keuangan AMD juga kuat, dengan Jean Hu, eksekutif wakil presiden AMD, CFO, dan bendahara, mencatat, “Investasi berkelanjutan kami dalam AI dan komputasi berperforma tinggi mendorong pertumbuhan signifikan dan memposisikan AMD untuk memberikan penciptaan nilai jangka panjang.”

Hal ini terlihat dalam pendapatan rekor perusahaan semikonduktor global sebesar $9,2 miliar pada kuartal ketiga 2025. Ini termasuk $4,3 miliar dari segmen pusat data, naik 22% YoY, $4 miliar dari gabungan pendapatan klien dan gaming, naik 73% YoY, dan $857 juta dari segmen embedded, turun 8% YoY.

Pendapatan AMD masih belum mencakup pengiriman chip Instinct MI308 ke China, seperti pada kuartal lalu, meskipun perusahaan mengharapkan pendapatan darinya segera. “Kami telah menerima beberapa lisensi untuk MI308,” catat Su saat itu. “Kami masih bekerja dengan pelanggan kami mengenai lingkungan permintaan dan secara keseluruhan apa peluangnya.”

Pendapatan operasional untuk periode tersebut adalah $1,3 miliar, dan laba bersih $1,2 miliar, sementara margin kotor mencapai 52%. Laba per saham terdilusi adalah $0,75.

“Kami menyampaikan kuartal yang luar biasa, dengan pendapatan dan profitabilitas rekor yang mencerminkan permintaan luas untuk prosesor EPYC dan Ryzen berperforma tinggi serta akselerator AI Instinct kami,” kata Su. Ini “menandai langkah jelas ke atas dalam trajektori pertumbuhan kami seiring waralaba komputasi kami yang berkembang dan bisnis AI pusat data yang berkembang cepat mendorong pertumbuhan pendapatan dan laba yang signifikan,” tambahnya.

Pada saat itu, raksasa semikonduktor mencatat bahwa momentum pelanggan untuk platform AI mereka semakin cepat, terbukti dari kemitraan yang semakin dalam dengan OpenAI, Oracle (ORCL ), Cisco (CSCO ), IBM (IBM ), dan Cohere.

Departemen Energi AS juga membentuk kemitraan $1 miliar dengan AMD untuk membangun dua superkomputer generasi berikutnya yang akan “meningkatkan” kemajuan dalam pengembangan obat, tenaga nuklir, dan teknologi keamanan nasional. Yang pertama disebut Lux dan akan ditenagai oleh chip AI MI355X serta chip jaringan, menjadikannya superkomputer pabrik AI pertama di AS. Superkomputer Discovery yang lebih maju akan berbasis pada seri chip AI MI430.

Untuk kuartal terakhir, AMD memperkirakan pendapatan sekitar $9,6 miliar dan margin kotor non-GAAP sebesar 54,5%.

Minggu lalu, mitra manufaktur AMD, TSMC, yang merupakan pembuat chip kontrak terbesar, juga melampaui perkiraan pendapatan dengan melaporkan peningkatan 35% pada laba kuartal keempatnya. Perusahaan tersebut mengharapkan meningkatkan belanja modal tahun ini, menandakan kepercayaan pada pembangunan AI.

“Kami mengharapkan bisnis kami didukung oleh permintaan kuat yang terus berlanjut untuk teknologi proses terdepan kami.”
– Wendell Huang, CFO TSMC

Jadi, sambil berusaha mengejar Nvidia, AMD mendorong lebih dalam ke akselerator AI, komputasi berfokus edge, dan platform biaya‑efisien, memposisikan dirinya sebagai alternatif berbasis nilai yang menarik dalam lanskap AI yang terus berkembang.

Edge AI Adalah Siklus Perangkat Keras Besar Berikutnya

Lanskap AI berkembang dengan cepat, tertanam di segala hal mulai dari smartphone hingga perangkat wearable, tampilan, drone, robot, dan kendaraan otonom. Seiring model AI menjadi lebih efisien dan penggunaan teknologi beralih dari eksperimen ke penerapan dan skala, industri beralih dari cloud ke edge untuk mengikuti ledakan AI.

Sementara Nvidia terus mendominasi pelatihan pusat data dan inferensi hyperscale dengan GPU kelas atas dan penguncian ekosistem, siklus perangkat keras kini beralih dari pusat data terpusat ke perangkat sehari-hari, di mana nilai, efisiensi, dan harga paling penting. Dalam era baru AI tingkat perangkat ini, AMD menonjol karena fokus strategisnya pada inferensi lokal, NPU tertanam, dan prosesor AI PC, menjadikannya pilihan nilai yang menarik pada 2026.

Edge AI masih berada pada tahap awal, tetapi potensinya sangat besar. Dengan menanamkan kecerdasan ke setiap perangkat, AI dapat beroperasi di mana saja, terlepas dari konektivitas internet. Dan karena segala sesuatu menjadi komputer, peluang Edge AI dapat terbukti sangat besar, bahkan lebih besar daripada cloud. Namun alih-alih menggantikannya, masa depan AI kemungkinan akan bersifat hibrida, dengan platform cloud menangani pelatihan dan perangkat edge menyampaikan inferensi real-time, menandai paradigma komputasi utama berikutnya.

Klik di sini untuk daftar jaringan edge teratas untuk pengalaman online yang lebih cepat dan aman.