Perusahaan layanan cloud asal Prancis, Scaleway, mengumumkan kerja sama dengan AMD untuk membangun superkomputer kecerdasan buatan komersial di Swedia. Pengumuman yang disampaikan pada 13 Oktober 2026 dalam acara ai-PULSE di Paris ini menjadi bagian dari upaya memperkuat infrastruktur AI Eropa. Superkomputer tersebut akan menggunakan akselerator AMD Instinct MI355X untuk mendukung pelatihan dan pengoperasian model kecerdasan buatan berskala besar. Kehadiran teknologi ini diharapkan memperluas pilihan komputasi bagi startup, pengembang AI, dan perusahaan yang membutuhkan kapasitas pemrosesan tinggi. Proyek tersebut juga menarik perhatian karena menggabungkan kepentingan kedaulatan digital Eropa dengan pemanfaatan energi rendah karbon di kawasan Nordik.
Kolaborasi Scaleway dengan AMD Perkuat Infrastruktur AI di Swedia
Penyedia infrastruktur digital asal Prancis tersebut mengungkap rencana pembangunan superkomputer AI berbasis AMD. Inisiatif pembangunan tersebut diperkenalkan melalui acara tahunan ai-PULSE di Paris. Proyek ini menjadi penerapan superkomputer Scaleway pertama di luar Prancis. Menurut penjelasan perusahaan, sistem ini dirancang sebagai superkomputer AI komersial berbasis AMD pertama di Eropa. Meskipun demikian, istilah komersial perlu dibedakan dari superkomputer penelitian. Pada fasilitas penelitian sebelumnya, AMD sudah mendukung sistem komputasi ilmiah seperti LUMI. Melalui proyek terbaru tersebut, kapasitas AI berbasis AMD menjadi pilihan tambahan bagi perusahaan.
Superkomputer baru tersebut dirancang bagi berbagai pelaku industri yang membutuhkan GPU. Berbagai organisasi yang menjadi sasaran membutuhkan sumber daya komputasi besar dalam pekerjaan AI. Selama ini, kebutuhan komputasi memengaruhi biaya dan kecepatan pengembangan. Berkat pembangunan sistem baru, Scaleway berupaya memperluas pilihan perangkat keras bagi pelanggan. Ketersediaan beberapa arsitektur GPU mengurangi ketergantungan terhadap satu jenis perangkat keras. Meskipun menawarkan alternatif baru, efisiensi operasional perlu dibuktikan melalui penggunaan aktual. Dengan mempertimbangkan kondisi tersebut, pengembangan superkomputer perlu dinilai dari layanan yang akhirnya tersedia.
Teknologi GPU AMD untuk Pelatihan dan Inferensi Model AI
Perangkat keras yang menjadi fondasi sistem adalah akselerator kecerdasan buatan AMD Instinct MI355X. Akselerator komputasi ini ditujukan bagi pemrosesan AI yang membutuhkan kapasitas besar. Tidak seperti kartu grafis yang berfokus pada permainan, akselerator tersebut dirancang untuk kebutuhan pusat data. Komponen pemrosesan paralel tersebut membantu menjalankan banyak operasi matematika sekaligus. Kemampuan tersebut penting dalam pelatihan model bahasa besar. Berkat dukungan akselerator AMD, Scaleway menargetkan penyediaan kapasitas AI berskala besar. Namun demikian, hasil pemrosesan bergantung pada perangkat lunak dan jaringan.
Selain digunakan untuk pelatihan, akselerator tersebut dirancang mendukung pengoperasian model. Proses training bertujuan membangun kemampuan model dari kumpulan informasi. Di sisi lain, inference menggunakan model untuk menghasilkan respons. Pelatihan dan inferensi tidak selalu membutuhkan konfigurasi perangkat keras identik. Untuk menggambarkan penerapannya, perusahaan pengembang chatbot membutuhkan kapasitas pelatihan dan layanan respons. Dengan menyewa kapasitas GPU, pelanggan tidak harus membeli seluruh perangkat keras sendiri. Walaupun layanan cloud menawarkan fleksibilitas, biaya sewa dan penggunaan jangka panjang tetap perlu dihitung.
Persaingan ROCm dan CUDA untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan
Selain perangkat keras, AMD menawarkan ekosistem komputasi ROCm. ROCm merupakan platform pengembangan untuk pekerjaan komputasi berkinerja tinggi. Berkat dukungan perangkat lunak AMD, pengembang dapat menjalankan berbagai kerangka kerja AI. Kerangka kerja populer seperti PyTorch dapat digunakan bersama perangkat keras AMD yang kompatibel. Dukungan alat pemrograman ini memudahkan eksplorasi arsitektur komputasi berbeda. Meskipun ekosistemnya semakin berkembang, tidak semua program berjalan identik di berbagai akselerator. Oleh sebab itu, penerapan teknologi AMD sebaiknya melalui evaluasi teknis.
Kompetisi perangkat keras untuk pusat data berkaitan erat dengan penggunaan CUDA pada berbagai aplikasi. CUDA merupakan platform pengembangan yang terintegrasi dengan akselerator perusahaan. Sebagai alternatif, AMD mengembangkan perangkat lunak dengan pendekatan lebih terbuka. Munculnya beberapa platform akselerasi memberikan alternatif ketika merencanakan infrastruktur. Meskipun demikian, perpindahan dari CUDA ke ROCm dapat memerlukan penyesuaian. Sebagai contoh, tim teknis perlu memeriksa pustaka yang digunakan. Berkat pemeriksaan teknis secara bertahap, risiko gangguan saat perpindahan platform dapat dikurangi.
Mengapa Scaleway Memilih Swedia sebagai Lokasi Superkomputer AI
Pemilihan Swedia mempertimbangkan sumber energi dengan intensitas emisi relatif rendah. Infrastruktur komputasi kecerdasan buatan mengonsumsi daya untuk menjalankan ribuan komponen. Permintaan energi yang tinggi berasal dari GPU, sistem jaringan, penyimpanan, dan pendinginan. Swedia memiliki pasokan listrik dengan kontribusi energi rendah emisi yang besar. Keunggulan pasokan energi tersebut menjadi salah satu pertimbangan Scaleway dalam memilih lokasi. Walaupun bauran energi menawarkan potensi, pembangunan pusat data tidak otomatis bebas emisi. Oleh sebab itu, pengukuran konsumsi listrik menjadi aspek penting.
Di samping ketersediaan listrik rendah karbon adalah kondisi industri digital yang terus berkembang. Sebelum mengumumkan superkomputer ini, menjalin kemitraan dengan operator telekomunikasi Tele2. Kerja sama bisnis ini diumumkan pada Mei 2026. Melalui kolaborasi tersebut, penawaran infrastruktur digital dapat dikembangkan di pasar setempat. Rencana investasi komputasi tambahan melengkapi langkah ekspansi tersebut. Untuk industri digital setempat, infrastruktur baru membuka peluang bagi pengguna komputasi berkinerja tinggi. Walaupun peluang ekonominya menarik, manfaat jangka panjang masih memerlukan evaluasi berdasarkan perkembangan proyek.
Dukungan Giga Computing, HPE, VAST Data, dan Motul pada Proyek Scaleway
Pengembangan sistem komputasi berskala besar memerlukan lebih dari sekadar akselerator GPU. Dalam proyek tersebut, Scaleway menggandeng Bull sebagai mitra integrasi serta perawatan sistem. Sebagai bagian dari rantai penyedia teknologi, perangkat server didukung oleh Giga Computing. Sementara itu, HPE terlibat dalam komponen networking. Penyedia teknologi VAST Data menyediakan teknologi untuk infrastruktur penyimpanan. Dalam pengendalian panas perangkat, Motul mendukung kebutuhan coolant pada fasilitas. Pembagian tugas antarmitra menggambarkan kebutuhan integrasi berbagai teknologi. Berkat dukungan komponen yang saling melengkapi, pelaksanaan pembangunan melibatkan berbagai bidang keahlian.
Pada sistem komputasi berkinerja tinggi, jaringan berkecepatan tinggi memiliki peran penting. Ketika ribuan tugas dijalankan, komponen harus bertukar informasi secara cepat. Ketika komunikasi data berlangsung terlalu lambat, sebagian kapasitas GPU berpotensi tidak termanfaatkan. Infrastruktur storage juga harus mampu melayani kumpulan data yang besar. Selain itu, perangkat GPU menghasilkan panas selama beroperasi. Mekanisme pengelolaan temperatur membantu menjaga perangkat dalam rentang operasional yang aman. Dengan mempertimbangkan seluruh kebutuhan, pemilihan GPU saja tidak cukup untuk menentukan kemampuan fasilitas.
Kesimpulan: Kerja Sama Scaleway dan AMD Perkuat Masa Depan AI Eropa
Kolaborasi antara penyedia cloud Scaleway dengan AMD memperlihatkan peningkatan investasi komputasi berkinerja tinggi. Berkat pemanfaatan teknologi GPU Instinct, Scaleway berupaya menyediakan alternatif kapasitas komputasi. Dukungan ROCm juga menjadi bagian penting dari strategi tersebut. Penempatan fasilitas di kawasan Nordik mempertimbangkan pasokan energi rendah karbon dan perkembangan industri AI. Untuk mendukung realisasi proyek, dukungan berbagai perusahaan infrastruktur menjadi faktor pendukung pembangunan superkomputer. Meskipun manfaatnya berpotensi besar, hasil nyata bergantung pada realisasi sistem serta ketersediaan komersial. Untuk ekosistem digital Eropa, pilihan infrastruktur yang lebih luas berpotensi mendorong inovasi. Menurut Anda, apakah penggunaan energi rendah karbon harus menjadi prioritas pusat data masa depan? Silakan bagikan pendapat Anda agar semakin banyak perspektif tentang masa depan infrastruktur kecerdasan buatan dapat dibagikan.
