Masalah
IA (video, inferensi, waktu nyata) menyebabkan lonjakan biaya energi di pusat data dan jaringan. Pada skala ini, model ini menjadi tidak efisien secara ekonomi dan ekologis.
Solusi
Cloud edge (mis. Theta) memindahkan sebagian perhitungan dan distribusi lebih dekat ke pengguna, dengan menggunakan sumber daya yang sudah ada.
Hasil: lebih sedikit data yang ditransfer, lebih sedikit GPU pusat yang digunakan.
Dampak terukur
Pada IA video dan inferensi waktu nyata:
→ –30 hingga –70 % energi per tugas
→ latensi lebih rendah
→ biaya infrastruktur berkurang
Kunci tesis
Edge tidak menggantikan hyperscaler, ia mengurangi kepadatan mereka.
Masa depan yang hemat dan dapat diskalakan dari IA adalah hibrida: pelatihan terpusat, inferensi terdistribusi.
Mengapa sekarang
Ledakan IA waktu nyata + batasan energi + tekanan regulasi = waktu yang sempurna.
#theta $THETA