Kita tidak lagi terbatas menggunakan AI di cloud. Kini, tugas AI yang berat bisa dilakukan langsung di komputer Anda, mulai dari membuat teks dan gambar hingga menjalankan model data yang kompleks. Pilihan prosesor menjadi lebih penting dari sebelumnya karena perubahan ini. Selama bertahun-tahun, sebagian besar pengguna PC mengandalkan Intel. Namun dengan munculnya AI yang dijalankan langsung di perangkat, Anda mungkin bertanya-tanya apakah ada opsi yang lebih baik untuk beban kerja AI Anda.
Tulisan ini akan membahas kondisi terkini prosesor AI. Kami akan melihat bagaimana Intel berevolusi, bagaimana kinerja para pesaing baru, dan apa yang perlu dipertimbangkan agar komputer Anda siap menghadapi masa depan AI.
Bagaimana Intel Menangani Tugas AI Saat Ini
Tak ada jeda bagi Intel. Intel menambahkan Neural Processing Unit (NPU) sendiri pada prosesor Core Ultra terbarunya, seperti seri “Meteor Lake”. NPU ini dirancang khusus untuk mempercepat AI tasks, NPU adalah bagian dari chip yang membuat prosesor bekerja lebih cepat dan lebih efisien dibandingkan hanya menggunakan CPU biasa.
Dalam beberapa pengujian, perubahannya sangat terlihat. Misalnya, PCMag’s first tests Pengujian pada Core Ultra 7 155H menunjukkan bahwa prosesor ini dapat menangani pemrosesan AI “jauh lebih baik” dibandingkan chip Intel lama yang hanya mengandalkan prosesor utama dan grafis. Ini berarti tugas-tugas seperti peningkatan resolusi gambar atau pengenalan objek yang menggunakan AI akan berjalan lebih cepat.
Namun Intel tidak selalu unggul di segala aspek. AI adalah bidang yang luas, dan tidak semua tugas bersifat sama. Saat digunakan di dunia nyata, situasinya menjadi sedikit lebih kompleks. Meskipun NPU Intel adalah langkah yang baik, prosesor ini menghadapi persaingan signifikan, terutama dalam hal efisiensi daya dan kecepatan percepatan AI.
Bangkitnya AMD Ryzen AI dan Keunggulan RDNA 3.5
AMD, AMD, yang telah lama menjadi pesaing Intel, membuat langkah besar di bidang AI dengan prosesor Ryzen AI-nya. Untuk tugas-tugas AI, chip ini sangat tangguh karena menggabungkan NPU dengan arsitektur grafis RDNA 3.5 yang kuat.
Apa artinya ini bagi Anda? Jika Anda membandingkan kedua hal ini secara langsung, hasilnya mungkin akan mengejutkan Anda. Tom’s Hardware Pengujian dilakukan menggunakan OpenVINO, perangkat lunak AI buatan Intel sendiri. Meskipun Intel memiliki keuntungan karena berada di “rumah sendiri”, chip Ryzen dari AMD sering kali menang. Misalnya, prosesor AMD lebih cepat dalam tugas-tugas seperti mengetik dari audio dan menghilangkan kebisingan. Ini berarti AMD mungkin lebih baik untuk beberapa jenis pekerjaan AI, terutama yang dapat memanfaatkan bagian grafis dari chip.
Tonnes operasi per detik, atau TOPS, seringkali menjadi penentu utama. Angka ini menunjukkan seberapa kuat sebuah prosesor AI. NPU generasi pertama Intel Core Ultra memiliki antara 11 hingga 13 TOPS, namun AMD’s newest Ryzen AI 9 HX 370 sedangkan chip AMD memiliki 50 TOPS, yang jauh lebih tinggi. TOPS bukanlah satu-satunya hal yang penting, tetapi ini menjadi indikasi yang baik seberapa baik sebuah chip dapat menangani tugas AI yang kompleks.
| Feature | Intel Core Ultra (Series 1) | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
|---|---|---|
| NPU TOPS | ~11-13 | 50 |
| Architecture | Integrated NPU | NPU + RDNA 3.5 Graphics |
| Strengths | Good performance boost over non-NPU chips | High raw AI performance, excels in specific real-world tasks |
Informasi Lebih Lanjut:AMD Ryzen AI 9 HX 370 vs Intel Core Ultra: The Battle for AI Mini PC Supremacy
Apple Silicon dan Puncak Efisiensi
Ketika membahas prosesor modern, Anda tidak bisa melewatkan Apple. Apple melakukan pendekatan berbeda dengan chip seri M-nya dengan menciptakan arsitektur “memori terpadu”. Ini berarti CPU, GPU, dan Neural Engine (NPU) milik Apple semuanya menggunakan satu kumpulan memori yang sama. Hal ini membuat perpindahan data dalam jumlah besar untuk tugas AI menjadi sangat cepat dan mudah.
Misalnya, chip M4 terbaru memiliki Neural Engine yang mampu melakukan hingga 38 triliun operasi per detik. Jelas bahwa Apple ingin fokus pada kinerja AI, karena PCMag points out. Tidak dapat dipungkiri daya tariknya bagi para pengembang dan profesional kreatif yang menggunakan MacBook atau Mac Mini untuk melakukan tugas AI sederhana. Karena Apple Silicon sangat efisien, Anda mendapatkan kinerja hebat tanpa menguras baterai.
Namun, ada harga yang harus dibayar untuk kekuatan ini. Ekosistem Apple seperti taman bertembok; hanya perangkat keras Apple yang bisa digunakan. Anda tidak bisa meng-upgrade komponen atau memilih dari berbagai perangkat seperti pada PC. Bagi mereka yang menyukai banyak pilihan dan fleksibilitas, hal ini bisa menjadi masalah besar.
GPU dan NPU: Saat Performa Maksimal Datang dari Hardware Khusus
Sejauh ini kita telah membahas akselerator AI yang terintegrasi di prosesor utama. Namun, untuk tugas AI yang sangat berat, Anda akan membutuhkan perangkat keras yang lebih khusus. Di sinilah Graphics Processing Unit (GPU) menjadi sangat berguna.
Ternyata, perusahaan seperti NVIDIA dan AMD telah lama membuat GPU yang kuat untuk gaming. Chip-chip ini juga sangat baik dalam melakukan perhitungan paralel yang dibutuhkan untuk pelatihan model AI dan beban kerja AI berat lainnya. GPU kelas atas tetap menjadi pilihan terbaik jika Anda seorang peneliti, ilmuwan data, atau penggemar AI yang ingin melatih model AI sendiri.
Tapi bagaimana dengan NPU? Begini cara memandangnya:
- NPU seperti asisten pribadi AI yang bekerja dengan sangat baik. Tugas-tugas AI sehari-hari, seperti membuat latar belakang blur saat panggilan video atau mengetik catatan rapat, seharusnya bisa dilakukan dengan mudah olehnya. NPU selalu aktif dan siap membantu, tanpa memperlambat program lain yang sedang berjalan.
- GPU memang sangat kuat untuk AI. Dibuat untuk tenaga mentah, GPU mampu melakukan perhitungan besar dan kompleks. Inilah yang dibutuhkan untuk menangani tugas berat, tetapi penggunaan energinya jauh lebih tinggi.
Sistem yang memiliki keduanya adalah yang terbaik, dan kita semakin sering melihatnya. Dengan begitu, komputer Anda bisa menggunakan alat yang tepat untuk setiap pekerjaan: NPU untuk tugas kecil yang sering dilakukan, dan GPU untuk tugas besar yang membutuhkan banyak tenaga.
Rekomendasi Mini PC dan Sistem Terbaik untuk AI 2025
IMembahas prosesor dan perangkat keras terus-menerus mungkin terasa agak membingungkan. Anda mungkin berpikir, “Bagus sekali, tapi saya tidak ingin merakit PC sendiri. Pilihan apa yang saya miliki jika ingin sistem yang siap digunakan untuk AI?”
AI-ready mini PCs Di sinilah mini PC ikut berperan. Komputer kecil ini dirancang untuk memiliki daya yang mengejutkan dibanding ukurannya yang kecil, dan banyak di antaranya kini dilengkapi dengan prosesor terbaru yang mendukung akselerasi AI. Dengan semua perangkat keras AI yang Anda butuhkan sudah terpasang, mesin-mesin ini sangat praktis karena bisa langsung digunakan begitu Anda memilikinya.
Mari kita lihat GEEKOM A9 Max. Prosesor AMD Ryzen AI 9 HX 370 dalam mini PC ini memberikan performa AI hebat sebesar 50 TOPS seperti yang telah kita bahas sebelumnya. Ukurannya kecil, tetapi mampu menangani tugas AI berat seperti membuat gambar lokal, menyalin video menjadi teks, bahkan tugas machine learning sederhana. Kinerjanya setara dengan komputer desktop, namun ukurannya lebih kecil dibanding buku meja kopi.
Jika Anda lebih menyukai ekosistem Intel, GEEKOM IT15 adalah alternatif yang sangat baik. Dengan prosesor Intel Core Ultra, mini PC ini dilengkapi teknologi NPU milik Intel serta dukungan perangkat lunak dan driver yang matang. Pelanggan yang bergantung pada aplikasi yang dioptimalkan untuk Intel, atau yang menyukai kenyamanan ekosistem Intel, akan menemukan ini sebagai cara yang bagus untuk mulai menggunakan komputasi dengan akselerasi AI.
Hal terbaik dari mini PC ini adalah mereka portabel sekaligus cepat untuk AI. Ukuran kecil bukan berarti Anda harus mengorbankan performa. Anda bisa menaruh sistem ini di atas meja, di belakang monitor, atau bahkan membawanya saat bepergian. Karena menggunakan daya jauh lebih sedikit dibanding desktop tower biasa, biaya listrik lebih rendah dan panas yang dihasilkan lebih sedikit. Meski begitu, mini PC ini tetap bekerja dengan baik ketika Anda perlu menjalankan model AI atau memproses banyak gambar.
Ini mini PCs Mini PC ini sangat cocok untuk orang-orang yang membuat konten menggunakan pengeditan foto dan video berbasis AI, pengembang yang menguji model machine learning, atau profesional yang membutuhkan alat AI andal untuk transkripsi dan analisis. Anda bisa melakukan pekerjaan nyata dengan perangkat ini, namun ukurannya kecil dan cukup efisien untuk muat di ruang kerja mana pun.
Lihatlah mini PC yang dioptimalkan untuk AI dan dirancang untuk beban kerja generasi berikutnya, untuk mengetahui bagaimana mereka dapat membantu Anda lebih produktif tanpa memakan terlalu banyak ruang di meja kerja Anda.
Memilih Pilihan yang Lebih Cerdas untuk Performa AI
Jelas bahwa Intel tetap penting, dan prosesor Core Ultra-nya merupakan langkah besar untuk membuat AI lebih cepat di komputer biasa. Teknologi NPU dari Intel memang berfungsi, dan bagi banyak pengguna, mesin bertenaga Intel akan lebih dari cukup untuk menangani tugas AI saat ini maupun di masa depan. Karena Intel telah menghabiskan puluhan tahun untuk menyempurnakan perangkat lunaknya dan memiliki dukungan industri yang luas, Anda tidak akan banyak mengalami masalah kompatibilitas.
Meski begitu, lanskap kini telah banyak berubah. Saat ini ada alternatif kuat yang bisa dipilih dan kadang-kadang lebih sesuai dengan kebutuhan Anda.
Prosesor AMD Ryzen AI telah menjadi pemain besar di bidang komputasi AI. Prosesor AMD mendorong batasan yang mungkin dicapai dalam komputasi dengan akselerasi AI. Mereka memiliki skor TOPS yang lebih tinggi dan menunjukkan performa baik dalam tugas sehari-hari seperti transkripsi dan pembuatan konten. Jika Anda menginginkan kekuatan AI murni, terutama di lingkungan Windows, AMD adalah opsi yang sangat layak dipertimbangkan.
Untuk kecepatan, chip seri M dari Apple adalah yang terbaik. Prosesor ini sangat baik untuk tugas AI dan menggunakan daya yang sangat sedikit karena memiliki arsitektur memori terpadu dan Neural Engine yang kuat. M4 dan penerusnya sangat cocok jika Anda seorang pengembang atau profesional kreatif yang peduli dengan daya tahan baterai dan bekerja dengan baik dengan produk Apple. Perlu diingat, Anda akan menukar sebagian kebebasan dengan efisiensi.
Satu pembuat chip tidak akan lebih unggul dari yang lain di masa depan komputer pribadi. Sebaliknya, kita sedang bergerak menuju sinergi hibrida, yaitu sistem yang menggunakan lebih dari satu jenis daya pemrosesan dengan cara yang cerdas. Mengetahui kapan menggunakan CPU untuk tugas umum, kapan mengaktifkan NPU untuk pekerjaan AI yang konstan dan hemat daya, serta kapan mengaktifkan GPU untuk pekerjaan komputasi berat akan membuat komputer menjadi yang paling cerdas dan bertenaga.
Generasi komputer berikutnya akan didasarkan pada pengaturan sumber daya yang cerdas ini. Anda tidak perlu memikirkannya; sistem operasi dan program Anda akan secara otomatis mengirimkan tugas ke perangkat keras terbaik, sehingga memberi Anda keseimbangan optimal antara kecepatan dan efisiensi.
Saat Anda membeli komputer baru, pikirkanlah tentang pekerjaan AI yang akan Anda lakukan di dalamnya. Apakah Anda seorang programmer yang membutuhkan banyak daya untuk melatih model? Seorang pembuat konten yang peduli pada kecepatan dan daya tahan baterai saat mengedit saat bepergian? Atau hanya pengguna biasa yang menginginkan sistem cepat dan cerdas yang dapat menangani fitur AI modern tanpa masalah?
Anda bisa memilih mesin yang benar-benar siap untuk era AI jika Anda memahami kelebihan dan kekurangan masing-masing platform. Misalnya, platform Intel lebih kompatibel dengan berbagai perangkat, platform AMD unggul dalam performa AI, dan platform Apple lebih efisien.
Cari tahu caranya AI-optimised mini PCs dapat melindungi alur kerja Anda untuk masa depan dan membantu Anda memaksimalkan penggunaan AI langsung di perangkat. Alatnya sudah ada, teknologinya siap, dan kini Anda bisa membuat pilihan Anda.
