Pantas ChatGPT Bikin Bangkrut, Bakar Duit Segini Besar
Pantas ChatGPT Bikin Bangkrut Bakar Duit Segini Besar
OpenAI diramalkan akan tidak untung. Walau sebenarnya perusahaan itu yang membuat ChatGPT demikian terkenal dan menghidupkan tehnologi Artificial Intelligence (AI) di dunia.
Rugi itu karena beban ongkos operasional yang terlampau tinggi. Pada sebuah laporan di prediksi rugi dapat capai US$5 miliar (Rp 81 triliun) /tahun ini.
Laporan Deadline yang mencuplik analitis The Information coba menunjukkan berapa besar pengeluaran OpenAI. Satu diantaranya ongkos operasional dan latih AI punya perusahaan capai US$7 miliar (Rp 114 triliun), d ikutip Kamis (1/8/2024).
Pengeluaran OpenAI yang lain ialah berkaitan sewa kemampuan server dari Microsoft untuk bermaintain ChatGPT. Ongkosnya sekitaran US$4 miliar (Rp 64 triliun).
Ongkos yang lain ialah berkaitan latih mode AI dengan data baru sebesar US$3 miliar (Rp 48 triliun). OpenAI harus keluarkan dana upah 1.500 pegawainya yang capai US$1,5 miliar (Rp 24 triliun).
OpenAI perlu lakukan cara terbaik untuk keluar kekuatan rugi besar. Bila tidak pikirkannya, karena itu OpenAI dapat hadapi kemunduran di masa datang.
Ahli AI dan profesor di NYU, Gary Marcus mengutamakan investor perlu ketahui apa yang menjadi daya magnet OpenAI sekarang ini. Ini perlu di laksanakan ingat banyak beberapa perusahaan yang lain tawarkan hal sama di luaran sana.
“Investor harus menanyakan: Apa keunggulan OpenAI? Apa tehnologi antiknya?” kata ahli AI dan profesor NYU, Gary Marcus, di akun X pribadinya.
“Bagaimana taktik mengantongi untung dari OpenAI? Meta sediakan service yang masih sama dengan gratis. Mereka punyai program ‘pembunuh’ kompetisi? Tehnologi mereka dapat di handalkan? Apa yang riil dan cuma demonstrasi?” Marcus menambah.
1. Biaya Pengembangan dan Pelatihan Model
Salah satu faktor utama yang menyebabkan biaya tinggi untuk ChatGPT adalah proses pengembangan dan pelatihan modelnya. Model seperti ChatGPT memerlukan infrastruktur komputasi yang sangat kuat dan mahal. Proses ini melibatkan beberapa tahap:
- Pengumpulan Data: ChatGPT dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar yang diambil dari berbagai sumber. Pengumpulan, pemrosesan, dan pembersihan data ini memerlukan biaya yang signifikan.
- Pelatihan Model: Pelatihan model AI seperti ChatGPT memerlukan penggunaan perangkat keras khusus, seperti GPU (Graphics Processing Unit) dan TPU (Tensor Processing Unit). Biaya sewa dan penggunaan perangkat keras ini sangat mahal. Sebagai gambaran, pelatihan model besar seperti GPT-3 dapat memakan waktu minggu hingga bulan, dengan biaya mencapai puluhan juta dolar.
- Sumber Daya Energi: Proses pelatihan juga memerlukan konsumsi energi yang besar. Server yang menjalankan pelatihan AI mengonsumsi energi listrik dalam jumlah besar, yang berkontribusi pada biaya operasional.
Baca juga: 5 Kebiasaan Picu Asam Urat
2. Biaya Infrastruktur dan Pemeliharaan
Setelah model di latih, ChatGPT memerlukan infrastruktur yang memadai untuk beroperasi secara efisien. Biaya ini mencakup:
- Server dan Data Center: Untuk menyediakan layanan ChatGPT secara real-time, di perlukan server yang dapat menangani permintaan pengguna secara bersamaan. Ini berarti membangun dan memelihara data center yang dapat menampung server-server ini, serta memastikan mereka tetap beroperasi tanpa gangguan.
- Skalabilitas: Untuk mengakomodasi jumlah pengguna yang besar, sistem harus dapat diskalakan secara efisien. Ini sering memerlukan pengeluaran untuk server tambahan dan perangkat lunak manajemen yang kompleks.
- Keamanan dan Kepatuhan: Menjamin keamanan data dan kepatuhan terhadap regulasi, seperti GDPR di Eropa, memerlukan investasi dalam teknologi keamanan dan audit yang terus-menerus.
3. Biaya Lisensi dan Hak Cipta
Sebagian dari biaya operasional ChatGPT juga terkait dengan lisensi dan hak cipta. Model ini di latih dengan menggunakan teks dari berbagai sumber, dan beberapa dari teks ini mungkin di lindungi oleh hak cipta. Oleh karena itu, biaya lisensi dan kompensasi kepada pemilik hak cipta dapat menjadi komponen signifikan dari total biaya operasional.
- Negosiasi dan Pembayaran Lisensi: Mengakses dan menggunakan data yang di lindungi hak cipta memerlukan negosiasi dan pembayaran lisensi yang sering kali memerlukan biaya tambahan.
- Kompensasi dan Royalti: Dalam beberapa kasus, ada kewajiban untuk memberikan kompensasi atau royalti kepada penulis atau penerbit yang datanya di gunakan dalam pelatihan model.
4. Biaya Penelitian dan Pengembangan (R&D)
ChatGPT merupakan hasil dari upaya penelitian dan pengembangan yang intensif. Tim ilmuwan data, insinyur perangkat lunak, dan peneliti yang terlibat dalam pengembangan teknologi ini memerlukan biaya yang signifikan. Pengembangan model baru dan perbaikan pada model yang sudah ada memerlukan:
- Gaji dan Kompensasi: Staf yang terlibat dalam R&D biasanya memiliki kualifikasi tinggi dan memerlukan gaji yang kompetitif. Ini termasuk gaji untuk ilmuwan data, insinyur AI, dan ahli domain yang terlibat dalam penelitian.
- Investasi dalam Teknologi dan Alat: R&D memerlukan investasi dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan alat-alat canggih yang mendukung penelitian dan pengembangan.
5. Biaya Operasional dan Dukungan Pengguna
Biaya operasional untuk menjaga ChatGPT agar tetap berfungsi dan memenuhi ekspektasi pengguna juga harus di perhitungkan:
- Dukungan Teknis: Memberikan dukungan teknis kepada pengguna, termasuk pemecahan masalah dan pembaruan sistem, memerlukan tim dukungan pelanggan yang terampil dan sumber daya yang memadai.
- Pembaruan dan Peningkatan: Menjaga model tetap relevan dan efektif memerlukan pembaruan berkala, peningkatan algoritma, dan penambahan fitur baru, semua itu melibatkan biaya tambahan.
- Pengelolaan dan Analisis Data: Mengelola dan menganalisis data interaksi pengguna untuk meningkatkan model juga memerlukan sumber daya yang signifikan.