Lagi bingung pilih cloud AI atau on-premise untuk proyek kecerdasan buatan Anda? Salah pilih bisa bikin biaya bengkak, performa ngadat, dan risiko compliance meningkat. Tenang—artikel ini akan membantu Anda memutuskan dengan tenang (dan tepat).
Ringkas tapi Tegas
- Cloud AI unggul di speed-to-value, elastisitas GPU, dan skalabilitas cepat.
- On-premise unggul di kontrol penuh data, latency ultra-rendah, dan biaya jangka panjang tertentu.
- Jawaban modern: mayoritas perusahaan menuju hybrid—latih di cloud, jalankan inferensi dekat data/edge/on-prem sesuai kebutuhan.
Kenapa Banyak Bisnis Memulai di Cloud?
- Akses GPU instan & elastis
Penyedia cloud kini menawarkan rent GPU kelas data center (mis. H100) dengan harga semakin kompetitif dibanding 2023—cocok untuk eksperimen cepat dan burst capacity saat training. - Region lokal = latency lebih rendah + data residency
Indonesia sudah punya region cloud besar: AWS Jakarta (ap-southeast-3), Microsoft Azure Indonesia Central, dan inisiatif keamanan/data region dari Google Cloud—memudahkan kepatuhan dan memperbaiki performa aplikasi AI untuk pengguna di Indonesia. - Time-to-value
Tim dapat “coba dulu baru skala”—mengurangi waktu pengadaan, instalasi, dan tuning infrastruktur yang biasanya memakan minggu hingga bulan di on-prem.
Kapan On-Premise Lebih Masuk Akal?
- Kontrol penuh & kepatuhan internal yang ketat
Untuk data yang sangat sensitif, sebagian organisasi memilih on-prem karena kontrol fisik dan kebijakan akses yang lebih granular. Indonesia juga sudah menerapkan UU PDP No. 27/2022 yang menuntut tata kelola data personal yang ketat (transisi kepatuhan penuh per 17 Okt 2024). - Latency sangat rendah & edge AI
Kasus inferensi real-time (vision di pabrik, quality check, fraud detection di aplikasi) sering membutuhkan respon <10ms dan stabil. Menaruh model di edge/on-prem dekat sumber data biasanya lebih konsisten. - Biaya jangka panjang untuk beban kerja yang stabil
Untuk beban AI yang prediktabel dan 24/7, TCO on-prem bisa lebih efisien ketimbang rent GPU jangka panjang—tergantung disiplin operasi dan utilisasi Anda. (Catatan: beberapa analis menegaskan sewa GPU bisa mahal jika dipakai terus-menerus).
Biaya: Cloud vs On-Prem Bukan Hitam Putih
- Cloud unggul ketika eksperimen banyak, kebutuhan naik-turun; Anda bayar sesuai pemakaian dan pindah tipe instans saat perlu.
- On-prem unggul bila workload stabil, utilisasi tinggi, dan organisasi siap mengelola daya, pendingin, jaringan, patching, serta tim SRE/infra internal.
- Fakta di lapangan menunjukkan tren hybrid/multicloud terus menguat karena dorongan AI sebagai prioritas bisnis—bukan lagi proyek IT semata.
Dimensi Keamanan & Kepatuhan (Khusus Indonesia)
- UU PDP No. 27/2022 mewajibkan prinsip perlindungan data personal—mulai dari dasar pemrosesan, hak subjek data, hingga pelaporan insiden. Arsitektur AI Anda (cloud/on-prem) harus “privacy by design” dan mendukung data minimization, auditable logging, serta access control.
- Kabar baiknya, region cloud di Indonesia mendukung data residency in-country untuk banyak layanan; ini membantu kebijakan sektor keuangan, publik, kesehatan, dan industri regulasi tinggi.
Performa & Arsitektur
- Training skala besar: sering dimulai di cloud untuk akses cepat ke klaster GPU; optimalkan biaya dengan spot, reserved, atau short burst.
- Inferensi: letakkan sedekat mungkin dengan sumber data/pengguna. Untuk mobile/IoT/OT, edge/on-prem memberi prediksi konsisten dan hemat egress.
Rekomendasi Praktis (Checklist Keputusan)
- Profil beban kerja: ad-hoc / musiman (cloud) vs stabil 24/7 (condong on-prem).
- Kepatuhan & data residency: cek kebutuhan UU PDP & kebijakan industri; manfaatkan region Indonesia bila di cloud.
- Latency & lokasi data: butuh <10ms? Pertimbangkan edge/on-prem.
- Tim & proses: punya SRE/infra kuat? On-prem lebih realistis. Kalau belum, cloud mempercepat time-to-value.
- Optimasi biaya: uji TCO 12–36 bulan untuk dua skenario (cloud vs on-prem) berdasarkan utilisasi GPU/CPU, egress, dan biaya operasional. (Beberapa sumber menyebut sewa GPU jangka panjang bisa lebih mahal; namun tren harga GPU cloud juga menurun untuk opsi tertentu—uji dengan angka organisasi Anda).
Studi & Tren yang Perlu Anda Tahu
- AI = tujuan bisnis utama di cloud sepanjang 2024; perusahaan menilai proyek AI pakai KPI bisnis (bukan sekadar teknis).
- Investasi infrastruktur AI di Indonesia meningkat, termasuk komitmen besar dari pemain hyperscaler.
Bagaimana IDS Membantu
Sebagai Software House Indonesia yang mengembangkan solusi AI custom, PT Inovasi Digital Sadajiwa (IDS) membantu Anda memilih arsitektur cloud, on-prem, atau hybrid yang paling pas—lengkap dari tech due diligence, desain MLOps, hingga implementasi dan pelatihan tim. Kami berpengalaman di sektor BUMN, energi, manufaktur, dan publik, dengan layanan TechStrategist, CodeCraft, AI Innovate, ITForce, AILearn, dan DigiBoost.