Pakai AI secara lokal atau langsung mengandalkan cloud?
Pilihan ini bukan cuma soal model mana yang lebih canggih. Kamu juga perlu mempertimbangkan keamanan data, kemampuan hardware, latency, biaya, sampai seberapa besar workload yang harus ditangani.
Lalu, mana yang lebih masuk akal? Yuk, cari tahu perbedaan LLM Lokal dan Cloud AI serta mana yang paling cocok untuk kebutuhanmu.
Perbedaan LLM Lokal dan Cloud AI
Sebelum memilih, kamu bisa melihat perbedaan LLM lokal dan Cloud AI dari beberapa aspek berikut.
| Aspek | LLM Lokal | Cloud AI |
|---|---|---|
| Lokasi data | Diproses di perangkat atau server sendiri | Diproses melalui infrastruktur cloud |
| Security | Kontrol data berada di tangan pengguna | Keamanan dikelola bersama penyedia cloud |
| Capability | Bergantung pada model dan hardware lokal | Bisa mengakses model dan compute yang lebih besar |
| Latency | Bisa rendah tanpa koneksi internet | Bergantung pada jaringan dan lokasi server |
| Volume | Terbatas kemampuan perangkat | Lebih mudah menangani trafik besar |
| Hardware | Membutuhkan CPU, GPU, NPU, RAM, dan storage yang sesuai | Hardware dikelola penyedia cloud |
| Biaya | Lebih banyak investasi di awal | Umumnya berbasis penggunaan |
| Maintenance | Dikelola sendiri | Sebagian besar dikelola provider |
1. LLM Lokal
LLM lokal adalah model AI yang dijalankan langsung di perangkat atau infrastruktur milik pengguna. Pemrosesan tidak harus dikirim ke server cloud.
Contohnya, kamu bisa menjalankan model open-weight berukuran kecil atau menengah di PC, laptop, workstation, maupun server internal. Kemampuan akhirnya sangat bergantung pada spesifikasi hardware yang tersedia.
Kapan LLM lokal lebih masuk akal?
LLM lokal cocok ketika data security menjadi prioritas utama. Misalnya, aplikasi memproses dokumen internal atau informasi yang tidak boleh keluar dari lingkungan perusahaan.
Model lokal juga menarik untuk aplikasi yang harus tetap berjalan ketika koneksi internet terbatas. Karena inferensi berlangsung di perangkat, aplikasi tidak selalu bergantung pada jaringan.
Dari sisi latency, pemrosesan lokal juga bisa mengurangi ketergantungan terhadap perjalanan data ke server. Namun, performanya tetap dipengaruhi kemampuan GPU, NPU, CPU, RAM, serta ukuran model.
2. Cloud AI
Cloud AI menjalankan model melalui infrastruktur cloud. Kamu cukup mengakses model melalui layanan atau API yang disediakan provider.
Keuntungannya ada pada capability dan scalability. Kamu tidak perlu membeli server dengan GPU besar hanya untuk menjalankan model berkapasitas tinggi.
Cloud juga lebih praktis ketika aplikasi digunakan banyak pengguna. Kapasitas komputasi bisa disesuaikan dengan kebutuhan tanpa harus meng-upgrade hardware sendiri.
Kapan Cloud AI lebih masuk akal?
Cloud AI cocok untuk aplikasi yang membutuhkan model besar, trafik yang berubah-ubah, atau pengembangan yang cepat. Kamu juga tidak perlu mengurus sebagian besar maintenance hardware dan infrastruktur AI.
Namun, data harus melewati jaringan menuju layanan cloud sehingga aspek keamanan, lokasi pemrosesan data, konfigurasi akses, dan kepatuhan terhadap regulasi seperti UU PDP tetap perlu diperhatikan.
Cara Menghitung Biaya LLM Lokal vs Cloud
Perbedaan biaya lokal dan cloud tidak cukup dilihat dari harga API atau harga hardware saja.
Pada LLM lokal, kamu perlu menghitung upfront cost seperti PC, GPU, RAM, storage, listrik, serta biaya maintenance. Setelah infrastrukturnya tersedia, penggunaan model berikutnya tidak otomatis menghasilkan biaya per token seperti API cloud.
Cloud AI umumnya menggunakan model pay-as-you-go. Biaya dapat dipengaruhi oleh jumlah token input dan output, durasi penggunaan, kapasitas komputasi, atau layanan yang dipakai.
Selain itu kamu juga perlu menghitung total cost of ownership (TCO) dan membandingkan biaya hardware, listrik, maintenance, tenaga teknis, dan depresiasi dengan biaya cloud selama periode penggunaan.
Kesimpulan
Untuk sebagian aplikasi, pendekatan hybrid local + cloud bisa menjadi pilihan yang fleksibel. Misalnya, aplikasi menjalankan model lokal untuk tugas ringan dan data yang sensitif.
Ketika pengguna membutuhkan model yang lebih besar atau kemampuan yang tidak tersedia secara lokal, aplikasi bisa melakukan fallback ke cloud. Dengan pola tersebut, kamu tidak harus memilih salah satu secara mutlak.
Nah, kalau kamu ingin memahami lebih jauh soal teknologi, AI, dan kebutuhan digital yang relevan untuk bisnis, cek juga berbagai informasi di kastakilat.id.(***)
