Home Solution AWS re:Invent 2024: Transformasi AI, Cloud, dan Data untuk Masa Depan Digital

AWS re:Invent 2024: Transformasi AI, Cloud, dan Data untuk Masa Depan Digital

Anthony Amni, Country Manager, Indonesia, AWS
Anthony Amni, Country Manager, Indonesia, AWS

Gelaran AWS re:Invent 2024 menghadirkan berbagai inovasi di bidang kecerdasan buatan (AI), cloud computing, dan pengelolaan data. Dari model AI terbaru Amazon Nova hingga infrastruktur mutakhir AWS Trainium2, AWS terus mendorong batas teknologi untuk membantu bisnis berkembang lebih cepat dan efisien.

Amazon Nova: AI Lebih Canggih, Cepat, dan Terjangkau

Salah satu sorotan utama dari AWS re:Invent 2024 adalah Amazon Nova, serangkaian model AI terbaru yang tidak hanya lebih cepat, tetapi juga lebih hemat biaya. Model ini tersedia di Amazon Bedrock dan mencakup berbagai varian yang dirancang untuk kebutuhan berbeda:

  • Amazon Nova Micro: AI berbasis teks dengan respons instan dan biaya sangat terjangkau.
  • Amazon Nova Lite: Model multimodal yang dapat memahami teks, gambar, dan video dengan efisiensi tinggi.
  • Amazon Nova Pro: Pilihan seimbang antara akurasi, kecepatan, dan efisiensi.
  • Amazon Nova Premier: Model paling canggih untuk tugas penalaran kompleks dan pembelajaran mendalam.
  • Amazon Nova Canvas & Nova Reel: AI untuk pembuatan gambar dan video berkualitas tinggi.

Keunggulan utama Amazon Nova adalah kecepatannya yang lebih tinggi dengan harga hingga 75% lebih murah dibandingkan model AI lain di Amazon Bedrock.

Ekosistem Amazon Bedrock yang Lebih Aman dan Fleksibel

AWS juga memperkenalkan serangkaian pembaruan untuk Amazon Bedrock, termasuk peningkatan keamanan AI, orkestrasi agent yang lebih canggih, serta opsi kustomisasi yang lebih fleksibel. Kini, Amazon Bedrock mendukung model AI terdepan seperti Luma AI’s Ray 2, poolside’s malibu, dan Stable Diffusion 3.5 Large.

Tak hanya itu, AWS meluncurkan Amazon Bedrock Marketplace, tempat bisnis bisa mengakses berbagai model AI dari penyedia Asia Pasifik. Di antaranya Upstage’s Solar Pro untuk penerjemahan dan AI Singapore’s SEA-LION, model bahasa yang mendukung 11 bahasa Asia Tenggara, termasuk bahasa Indonesia.

Menyederhanakan Migrasi dan Modernisasi Aplikasi

Untuk mendukung efisiensi bisnis, AWS menghadirkan fitur baru di Amazon Q Developer, sebuah asisten AI generatif yang dirancang untuk menyederhanakan proses migrasi dan pembaruan aplikasi. Dengan inovasi ini, perusahaan bisa menghemat waktu dan biaya dalam mengadopsi teknologi terbaru.

Selain itu, Amazon Q Business, Amazon Q di QuickSight, serta integrasi AI dalam Asana dan Zoom kini memungkinkan data bisnis terhubung ke satu sumber utama, menghadirkan wawasan yang lebih akurat dan terintegrasi.

AWS Trainium2: Infrastruktur AI yang Lebih Kuat dan Efisien

AWS juga mengumumkan peluncuran AWS Trainium2, yang mendukung layanan komputasi Amazon EC2 untuk pelatihan model AI dengan performa lebih tinggi dan biaya lebih hemat. AWS bahkan sudah mulai mengembangkan Trainium3, yang menjanjikan peningkatan efisiensi yang lebih besar.

Selain itu, inovasi dalam desain pusat data AWS juga menjadi sorotan, termasuk:

  • Liquid cooling, sistem pendingin cair yang menjaga suhu server AI tetap optimal.
  • Dukungan beban kerja AI skala besar, dengan optimasi distribusi daya agar lebih efisien.
  • Sistem kontrol otomatis, yang memastikan pemantauan standar dan respons lebih cepat terhadap peringatan operasional.

Revolusi Data dengan Amazon SageMaker

AWS juga memperkenalkan versi terbaru dari Amazon SageMaker, platform yang menyatukan pengelolaan data, analitik, dan AI dalam satu ekosistem. Dengan SageMaker Unified Studio, pengguna kini dapat mengakses dan menganalisis data dari berbagai sumber dengan lebih mudah.

Pembaruan lainnya termasuk SageMaker HyperPod, yang dapat mempercepat pelatihan model AI hingga berminggu-minggu lebih cepat, sekaligus mengurangi biaya hingga 40%.

Di sisi lain, AWS juga meningkatkan layanan database Amazon Aurora, DynamoDB, dan Amazon S3. AWS bahkan menjadi penyedia cloud pertama yang mendukung Apache Iceberg, memungkinkan analisis data lebih cepat dan efisien di skala besar.