Bayangkan bisnis Anda sedang bertengger di atas impian AI yang menjulang tinggi, menskalakan model, memanfaatkan kekuatan cloud yang luar biasa, dan menyiapkan panggung bagi inovasi masa depan. Menarik, bukan? Namun sebelum Anda menekan "deploy", ada baiknya mengintip di balik layar. Platform cloud ternama (AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud, Oracle Cloud) berbicara tentang kecepatan, skalabilitas, dan kesederhanaan, tetapi mengabaikan beberapa catatan kaki yang penting. Mari kita telusuri biaya tersembunyi yang tersembunyi di balik layar.
1. Penyimpanan Data & Transaksi API yang Berlebihan
Model AI Anda berkembang pesat berkat set data yang sangat besar. Namun, setiap interaksi dengan penyimpanan platform cloud, API seperti PUT, GET, dan LIST, akan membebankan biaya. Mengunggah miliaran file kecil? Setiap file akan memicu biaya transaksi. Biaya-biaya tersebut akan bertambah dengan cepat. Sebuah perkiraan menunjukkan bahwa penyerapan data pelatihan saja bisa menghabiskan biaya ribuan dolar hanya untuk panggilan PUT.
Dan bukan hanya transaksi, file kecil sering kali memiliki ukuran minimum yang dapat ditagih (misalnya, 128KB), yang berarti Anda mungkin membayar untuk ruang yang sebenarnya tidak Anda gunakan.
2. Biaya Keluar Data & Jaringan
Ingin memindahkan hasil pelatihan, menerapkan model lintas wilayah, atau berbagi dengan mitra eksternal? Saat itulah biaya egress pada platform cloud mulai menumpuk, terkadang melebihi biaya komputasi. Mentransfer terabyte lintas zona geografis dapat melipatgandakan atau melipatgandakan tagihan cloud Anda. Pembunuh tersembunyi? Pilihan arsitektur sehari-hari, penggunaan gateway NAT, dan komunikasi lintas zona dapat meningkatkan biaya jaringan yang tak terduga.
3. Penyediaan Berlebihan & Sumber Daya yang Menganggur
Agar tetap berkinerja baik, banyak tim menyediakan sumber daya GPU dan komputasi secara berlebihan, hanya untuk melihatnya tidak digunakan lagi.
• Satu penyedia melaporkan penggunaan perusahaan hanya 13% dari CPU yang disediakan dan 20% dari memori
• Penyedia lain mengatakan pemanfaatan GPU yang tidak aktif berada di atas 30%, yang menghabiskan biaya ribuan per bulan
Tanpa penskalaan otomatis yang cerdas atau observabilitas, pembengkakan pengeluaran yang sia-sia, dan pemberitahuan CFO Anda.
4. Vendor Lock-In & Masalah Migrasi
Ketika Anda mengandalkan platform dan perangkat cloud proprietary, seperti SageMaker, Vertex AI, Azure ML, atau akselerator khusus, Anda membeli kemudahan. Namun, ketika saatnya beralih atau beralih ke hybrid, migrasi menjadi mimpi buruk.
Ketergantungan pada API atau katalog vendor tertentu dapat mengakibatkan biaya dan waktu yang besar untuk melakukan refaktor.
5. Biaya Kepatuhan, Tata Kelola & Pemantauan
Mari kita bahas biaya-biaya yang tak terlihat, namun penting. Audit, alat bantu penjelasan, pemeriksaan bias, enkripsi, kepatuhan residensi data… semuanya membutuhkan investasi.
• Mempersiapkan set data? Biayanya saja bisa mencapai ratusan juta rupiah.
• Membangun dan memelihara pipeline MLOps? Perkiraan biaya $60.000–$95.000 di tahun pertama, ditambah 10–20% per tahun.
• Memastikan pemantauan yang andal (log, APM, pelacakan kesalahan)? Biaya bulanan yang kecil ini (ratusan hingga ribuan) akan terus bertambah—terutama jika perangkat standar tidak memadai.
6. Eksternalitas Lingkungan dan Sosial
AI tidak gratis bagi planet atau komunitas. Pusat data yang boros energi yang mendukung AI dapat mencapai 12% dari penggunaan listrik AS pada tahun 2028, yang berpotensi meningkatkan tagihan listrik Anda.
Ekspansi pusat data yang tak terkendali di tempat-tempat seperti Inggris membebani sumber daya air dan energi, biaya yang ditanggung masyarakat dan ekosistem.
Sementara itu, lapisan manusia jarang dibicarakan. Tenaga kerja bergaji rendah, seringkali di negara berkembang, memberi anotasi dan memoderasi konten AI dalam kondisi yang sulit. Pekerjaan tak kasat mata ini menimbulkan pertanyaan etika dan risiko reputasi.
7. Infrastruktur AI: Lebih dari Sekadar Perangkat Lunak
Pertumbuhan AI bukanlah gelombang SaaS yang ramping, melainkan lonjakan infrastruktur yang padat modal. Estimasi menunjukkan industri AI mungkin membutuhkan investasi pusat data sebesar $3,7 triliun. Menjalankan inferensi pada platform cloud membutuhkan banyak energi, dan mempertahankan profitabilitas menjadi semakin menantang seiring lonjakan permintaan dan penurunan pendapatan per kueri.
Sementara itu, masyarakat pada akhirnya harus menanggung tagihannya melalui kenaikan harga energi dan beban infrastruktur.
Kesimpulannya
Ya, platform cloud membuat peluncuran AI terasa ajaib. Namun, di balik setiap "penerapan sekali klik" terdapat labirin kompleksitas, ekosistem biaya tersembunyi yang mencakup penyimpanan, operasi, etika, lingkungan, dan infrastruktur. Memahaminya bukan tentang rasa takut, melainkan tentang memberdayakan keputusan yang lebih cerdas.
Tetaplah ingin tahu, tetaplah kritis karena inovasi sejati mengetahui biaya sebenarnya sebelum membayarnya.
Baca juga: Apa yang Perlu Diketahui Pemimpin C-Suite Sebelum Memilih Strategi Cloud
