Lembaga riset global Gartner memprediksi penyedia “neocloud” akan menguasai sekitar 20% pasar cloud AI senilai US$267 miliar pada 2030. Neocloud—penyedia cloud khusus beban kerja AI berbasis GPU—dinilai mengoreksi dominasi hyperscaler dengan menawarkan GPU-as-a-Service yang lebih transparan, murah hingga 60–70%, dan berperforma tinggi. Pergeseran ini menandai babak baru strategi infrastruktur: bukan lagi sekadar memilih cloud, melainkan menempatkan beban kerja AI secara presisi.
Fokus:
■ Gartner memproyeksikan neocloud menguasai sekitar 20% pasar cloud AI senilai US$267 miliar pada 2030.
■ Beban kerja berbasis GPU memicu lonjakan biaya, kelangkaan akselerator, dan penurunan efisiensi model hyperscaler.
■ CIO kini dituntut menentukan lokasi optimal setiap beban kerja AI untuk mengoptimalkan biaya, performa, dan kepatuhan.
Selama satu dekade terakhir, raksasa cloud global mendikte cara perusahaan membangun infrastruktur digitalnya. Namun gelombang kecerdasan buatan (AI) kini memaksa perubahan arah. GPU langka, biaya membengkak, dan performa yang tak selalu konsisten membuat model hyperscaler mulai retak. Di celah inilah neocloud muncul—dan menurut Gartner, mereka akan merebut seperlima pasar cloud AI dunia dalam lima tahun ke depan.
Dalam analisis terbarunya, Gartner memperkirakan bahwa pada 2030 penyedia neocloud akan menguasai sekitar 20% dari pasar cloud AI global yang diproyeksikan mencapai US$267 miliar. Angka ini bukan sekadar prediksi pertumbuhan, melainkan sinyal perubahan struktur industri.
Gartner memprediksi neocloud akan menguasai 20% pasar cloud AI global senilai US$267 miliar pada 2030. Model GPU-as-a-Service dinilai mengubah ekonomi cloud dan strategi infrastruktur AI dunia.
Neocloud adalah penyedia cloud yang dirancang khusus untuk beban kerja AI berbasis graphics processing unit (GPU). Mereka tidak dimaksudkan menggantikan hyperscaler seperti Amazon Web Services, Microsoft Azure, atau Google Cloud, tetapi menjadi koreksi struktural terhadap cara infrastruktur AI dibangun dan dikonsumsi.
Selama ini hyperscaler unggul dalam skala dan kemudahan. Model mereka dirancang untuk beban kerja umum, dari penyimpanan data hingga aplikasi enterprise. Namun AI generatif dan model bahasa besar mengubah permainan. Pelatihan model membutuhkan ribuan GPU, konsumsi daya tinggi, latensi rendah, dan biaya modal besar. Karakteristik ini berbeda dari komputasi tradisional.
Mengapa Model Hyperscaler Mulai Terkikis
AI menghadirkan tiga tekanan utama pada model cloud konvensional.
Pertama, biaya yang tidak transparan. Harga GPU di hyperscaler sering kali terikat dalam paket layanan kompleks, dengan komitmen reservasi jangka panjang. Dalam banyak kasus, perusahaan membayar kapasitas berlebih karena pola penggunaan AI yang fluktuatif—melonjak saat training, turun saat inference, lalu naik kembali saat model diperbarui.
Kedua, keterbatasan pasokan GPU. Permintaan akselerator canggih melonjak tajam sejak ledakan AI generatif pada 2023–2025. Waktu tunggu panjang dan kelangkaan regional membuat banyak organisasi kesulitan mendapatkan kapasitas tepat waktu.
Ketiga, trade-off performa. Lapisan virtualisasi dan model multi-tenant dalam hyperscaler kadang mengorbankan prediktabilitas untuk beban kerja sensitif terhadap latensi.
Di sinilah neocloud mengambil posisi.
GPU-as-a-Service: Lebih Murah, Lebih Transparan
Neocloud fokus pada GPU-as-a-Service (GPUaaS). Mereka menawarkan akses bare-metal—tanpa lapisan virtualisasi berlebihan—dengan model harga berbasis konsumsi yang lebih jelas.
Menurut Gartner, beberapa penyedia neocloud mampu menawarkan penghematan hingga 60–70% dibandingkan instans GPU hyperscaler, sembari menyediakan akses cepat ke generasi perangkat keras terbaru.
Namun perubahan terbesar bukan hanya soal harga. Neocloud memaksa organisasi memisahkan secara tegas kebutuhan training, fine-tuning, inference, hingga simulasi. Setiap beban kerja memiliki kebutuhan performa, lokasi data, dan biaya berbeda. Pendekatan “satu cloud untuk semua” makin tidak efisien.
Dari Strategi Cloud ke Strategi Penempatan AI
Kenaikan neocloud menandai lahirnya paradigma baru: AI placement strategy. CIO tidak lagi dituntut sekadar memigrasikan sistem ke cloud, tetapi menentukan di mana setiap beban kerja AI ditempatkan—apakah di hyperscaler, neocloud, on-premises, atau edge.
Strategi ini mempertimbangkan biaya, kedaulatan data, latensi, hingga risiko operasional. Pasar cloud pun terfragmentasi berdasarkan fungsi.
Menariknya, pertumbuhan neocloud bukan berarti kiamat bagi hyperscaler. Justru sebaliknya. Banyak hyperscaler menjadi pelanggan atau mitra neocloud untuk memperluas kapasitas saat permintaan melonjak atau pasokan GPU mengetat. Model baru ini menciptakan pola “co-opetition”—kompetisi sekaligus kolaborasi.
Risiko Jika Hanya Taktis
Gartner mengingatkan bahaya jika neocloud hanya dipakai sebagai solusi sementara atas kelangkaan GPU. Tanpa strategi matang, organisasi berisiko menghadapi kompleksitas integrasi, ketergantungan pada vendor tertentu, dan konsumsi energi tinggi.
Namun jika digunakan strategis, neocloud memberi tiga kontrol penting:
1. Kontrol atas visibilitas biaya GPU
2. Kontrol atas lokasi dan kedaulatan data
3. Kontrol atas penempatan beban kerja AI lintas lingkungan
Dalam lima tahun ke depan, pemimpin IT tidak lagi diukur dari seberapa banyak cloud yang mereka konsumsi, melainkan seberapa presisi mereka menempatkan kecerdasan buatan untuk menciptakan nilai bisnis.
Digionary:
● AI Placement Strategy: Strategi menentukan lokasi optimal beban kerja AI di berbagai lingkungan komputasi.
● Bare-Metal: Akses langsung ke perangkat keras tanpa lapisan virtualisasi tambahan.
● GPU (Graphics Processing Unit): Prosesor khusus untuk komputasi paralel intensif seperti pelatihan model AI.
● GPU-as-a-Service (GPUaaS): Layanan penyewaan GPU berbasis cloud dengan model konsumsi.
● Hyperscaler: Penyedia cloud berskala global dengan infrastruktur masif dan layanan umum.
● Inference: Tahap penggunaan model AI untuk menghasilkan prediksi atau jawaban.
● Multicloud: Strategi menggunakan lebih dari satu penyedia cloud.
● Neocloud: Penyedia cloud yang dirancang khusus untuk beban kerja AI berbasis GPU.
● On-Premises: Infrastruktur IT yang dioperasikan di pusat data milik sendiri.
● Virtualisasi: Teknologi yang memungkinkan satu perangkat keras menjalankan beberapa sistem secara bersamaan.
#Neocloud #CloudComputing #ArtificialIntelligence #GPUasAService #Gartner #Hyperscaler #AIInfrastructure #DataCenter #CIO #DigitalTransformation #Multicloud #TechIndustry #CloudStrategy #AITrends #EnterpriseIT #GenerativeAI #EdgeComputing #SovereignCloud #FutureOfCloud #TechAnalysis
