Liquid AI Kembangkan Teknologi Pengganti Transformer dengan Solusi Hemat Energi

JAKARTA – Teknologi Kecerdasan Buatan (AI) semakin canggih saat ini, tetapi konsumsi energinya masih menjadi tantangan. Menurut Liquid AI, perusahaan pecahan MIT, konsumsi energi yang tinggi ini perlu diatasi. 

Saat ini, hampir seluruh AI generatif didominasi oleh arsitektur Transformer. Arsitektur ini mengontrol 99 persen sistem AI di dunia, tetapi teknologi ini memiliki satu kelemahan yang besar, yakni efesiensi yang lemah karena konsumsi energinya tinggi. 

CEO Liquid AI Ramin Hasani menilai bahwa Transformer tidak bisa menjadi fondasi jangka panjang yang berkelanjutan. Pasalnya, cara Transformer dalam memproses data membuat sistem AI menjadi mahal dan tidak efisien secara operasional. 

"Masalahnya, Transformer memproses data secara kuadratik. Semakin banyak informasi yang diproses, konsumsi energinya meningkat secara eksponensial," kata Hasani kepada VOI di sela acara Expand North Star 2025 di Dubai. 

Untuk menjawab tantangan tersebut, Hasani dan timnya di Massachusetts Institute of Technology (MIT) mengembangkan teknologi yang disebut liquid neural networks. Teknologi ini terinspirasi dari sistem biologis manusia dan hewan.

Sistem ini mampu mengembangkan kecerdasan dan beradaptasi dengan konsumsi energi yang minimal. Menurut Hasani, cara teknologi ini bekerja benar-benar mirip dengan cara manusia dan hewan dalam belajar.

"Jika Anda lihat manusia atau hewan, mereka bisa belajar dan beradaptasi dengan sangat efisien. Mereka tidak butuh energi besar untuk mengontrol perilaku atau berpikir. Kami meniru prinsip biologis itu," jelas Hasani. 

Liquid AI kini berupaya memelopori penggunaan liquid neural networks untuk berbagai aplikasi. Mereka menerapkan teknologi ini ke dalam mobil pintar hingga ke perangkat satelit. Teknologi ini bisa berjalan secara efisien di perangkat kecil tanpa perlu akses ke pusat data atau cloud. 

“Kami membangun Liquid Foundation Model yang berbeda dengan GPT. Model kami bisa dijalankan hampir di semua perangkat, dari Raspberry Pi, mesin kopi, mobil, ponsel, laptop, hingga satelit,” ungkap Hasani. “Anda bisa membayangkan ChatGPT versi offline yang bisa bekerja tanpa internet, langsung di ponsel Anda.”

Selama mengembangkan teknologi baru ini, Fokus Liquid AI tidak hanya pada efisiensi energi. Mereka juga fokus pada nilai-nilai lainnya, salah satunya efisiensi ekonomi. Efisiensi ini perlu untuk menekan biaya operasional AI secara drastis. 

Berikutnya, Liquid AI juga mengedepankan privasi data, terlebih lagi AI mereka dapat berjalan langsung di perangkat pengguna. Teknologi yang mereka kembangkan tidak mengirimkan data pribadi ke server eksternal.

Terakhir, Liquid AI berusaha membuat teknologinya lebih instan digunakan, tetapi dengan keamanan yang tetap tinggi. Hasani juga menekankan bahwa AI di perangkat harus fokus juga pada latensi rendah. 

Selain efisiensi, Hasani menekankan pentingnya transparansi dan interpretabilitas dalam AI. Ia menilai bahaya terbesar AI adalah kurangnya pemahaman manusia terhadap cara AI dalam mengambil keputusan.

“Kami ingin setiap keputusan AI bisa dijelaskan. Ketika manusia tidak mengerti bagaimana AI berpikir, di situlah bahaya muncul,” ujar Hasani. “Misi kami adalah memastikan AI tetap dalam kendali manusia dan digunakan secara bijak.”