Tidak ada satu arsitektur prosesor yang dapat menjalankan seluruh fungsi ini secara efisien. Sebaliknya, berbagai jenis komputasi harus bekerja bersama.
CPU dan GPU berkinerja tinggi berperan sebagai “otak”, yang menangani penalaran kompleks, persepsi, dan workload AI. SoC dan NPU yang adaptif berfungsi seperti sistem saraf, memungkinkan pemrosesan berlatensi rendah dan hemat daya yang dekat dengan tempat keputusan harus dibuat. FPGA mendukung kontrol sensor dan aktuator yang presisi, sehingga mesin cerdas dapat berinteraksi dengan dunia fisik secara aman dan akurat.
Inilah sebabnya physical AI membutuhkan komputasi heterogen. Alih-alih mengandalkan satu compute engine, sistem physical AI butuh menggabungkan CPU, GPU, NPU, adaptive compute, dan FPGA, dengan masing-masing dioptimalkan untuk peran berbeda di seluruh pipeline sensor-to-action.
Era Physical AI Selaras dengan Kekuatan AMD
Munculnya physical AI tidak mengubah strategi teknologi AMD. Sebaliknya, hal ini memvalidasi strategi yang telah dibangun perusahaan selama beberapa dekade.
Physical AI membutuhkan komputasi heterogen dan AMD menghadirkan portofolio komputasi terluas di industri yang mencakup CPU, GPU, NPU, adaptive SoC, dan FPGA. AMD menyediakan beragam komputasi yang masing-masing tepat untuk workload tertentu.
Alih-alih mengoptimalkan satu tahap pemrosesan AI, teknologi-teknologi ini bekerja bersama untuk mendukung pipeline physical AI secara lengkap—mulai dari persepsi dan penalaran hingga kontrol real-time dan tindakan fisik.
Sama pentingnya adalah pengalaman panjang AMD dalam embedded computing. Selama beberapa dekade, teknologi AMD telah mendukung sistem di bidang otomotif, otomatisasi industri, telekomunikasi, layanan kesehatan, kedirgantaraan, dan pasar embedded lainnya; yang mana operasi deterministic, siklus hidup produk yang panjang, functional safety, lingkungan operasi yang ekstrem, serta pengembangan bersama pelanggan selalu menjadi hal yang penting.
Karakteristik yang sama kini menjadi makin penting seiring physical AI bergerak dari tahap riset menuju penerapan di dunia nyata.
Namun, physical AI membutuhkan lebih dari sekadar silikon. Membangun sistem fisik cerdas membutuhkan model AI, peranti lunak robotika, middleware, sensor, simulasi, validasi, dan platform siap produksi yang bekerja bersama.
Oleh karena itu, AMD memperluas strategi ekosistem terbuka yang telah lama dijalankan melalui inisiatif seperti AMD Robotics Partner Network dan AMD Kria AI Solutions, membantu pelanggan bergerak lebih cepat dari prototipe menuju produksi.
Alih-alih beradaptasi dari awal terhadap era physical AI, AMD memperluas teknologi, peranti lunak, dan ekosistem yang telah dibangun selama bertahun-tahun.
Dekade AI Berikutnya Akan Ditentukan oleh Sistem yang “Melakukan”
Physical AI bukan sekadar tahap berikutnya dari AI. Ini merupakan perubahan mendasar dalam cara kecerdasan menciptakan nilai.
Era pertama AI sebagian besar ditentukan oleh sistem yang dapat memahami informasi. Era berikutnya akan ditentukan oleh sistem yang dapat merasakan, memutuskan, dan bertindak secara aman di dunia fisik.
Pergeseran ini sangat relevan bagi perekonomian yang didorong oleh sektor manufaktur dan menghadapi perubahan demografis struktural. Indonesia adalah salah satu contohnya. Populasi yang menua, pasar tenaga kerja yang makin kompetitif, dan meningkatnya tekanan untuk meningkatkan produktivitas industri mendorong percepatan investasi dalam otomatisasi, robotika, dan infrastruktur cerdas.
Bagi perekonomian seperti ini, physical AI bukan sekadar tren teknologi. Teknologi ini menjadi alat penting untuk menjaga produktivitas jangka panjang, daya saing industri, dan ketahanan ekonomi.
Physical AI tidak akan menyelesaikan tantangan-tantangan tersebut sendirian. Namun, dengan memungkinkan sistem cerdas berinteraksi secara aman dengan dunia fisik, physical AI berpotensi mengubah secara mendasar cara industri beroperasi.
AMD percaya bahwa dekade AI berikutnya akan ditentukan bukan hanya oleh sistem yang “tahu”, melainkan juga oleh sistem yang “melakukan”.