Tingginya biaya percikan NVIDIA DGX, mulai dari $ 3.000, dapat secara signifikan memengaruhi adopsi oleh organisasi yang lebih kecil. Biaya ini bisa menjadi penghalang karena beberapa alasan:
1. Kendala Anggaran: Organisasi yang lebih kecil seringkali memiliki anggaran terbatas untuk investasi teknologi. Biaya unit percikan DGX tunggal sangat besar, dan membeli banyak unit bisa sangat mahal untuk banyak usaha kecil atau startup. Kendala keuangan ini dapat membatasi kemampuan mereka untuk mengadopsi dan memanfaatkan sistem komputasi AI canggih ini.
2. Solusi Alternatif: Organisasi yang lebih kecil dapat memilih layanan komputasi AI berbasis cloud, yang dapat menawarkan model penetapan harga dan skalabilitas yang lebih fleksibel. Layanan cloud memungkinkan pengguna untuk membayar hanya untuk sumber daya komputasi yang mereka gunakan, yang dapat lebih hemat biaya untuk beban kerja intermiten atau variabel. Ini dapat membuat percikan DGX kurang menarik jika organisasi tidak memerlukan akses konstan ke komputasi AI berkinerja tinggi.
3. Keahlian Teknis: Percikan DGX membutuhkan keahlian teknis untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuannya. Organisasi yang lebih kecil mungkin tidak memiliki personel atau sumber daya yang diperlukan untuk secara efektif memanfaatkan teknologi canggih tersebut, yang semakin memperumit proses adopsi.
4. Lansekap Kompetitif: Pasar untuk Solusi Komputasi AI kompetitif, dengan berbagai vendor menawarkan berbagai produk dan layanan. Organisasi yang lebih kecil dapat mengeksplorasi opsi lain yang lebih sesuai dengan anggaran dan kemampuan teknis mereka, berpotensi mengurangi permintaan untuk percikan DGX.
Namun, NVIDIA sedang mengatasi tantangan ini dengan menawarkan platform AI full-stack yang menyederhanakan pengembangan dan integrasi, serta bermitra dengan pembangun sistem untuk memberikan opsi dukungan dan penyesuaian. Ini dapat membantu mengurangi beberapa hambatan untuk adopsi untuk organisasi yang lebih kecil, meskipun biayanya tetap menjadi faktor yang signifikan.
Singkatnya, sementara percikan DGX merupakan kemajuan yang signifikan dalam komputasi AI, biaya tinggi dapat membatasi adopsi di antara organisasi yang lebih kecil. Entitas-entitas ini mungkin lebih suka alternatif yang lebih terjangkau atau menunggu lebih banyak opsi yang ramah anggaran untuk muncul di pasar.
Kutipan:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-meng- blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.youtube.com/watch?v=Krbh0von-2a
[3.
[4] https://jurnals.net/nvidia-uNveils-dgx-park-and-dgx-stration-revolutionary-personal-ai-supercomputer-power-by-grace-blackwell/
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-spesialisasi-desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[8] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[9] https://images.nvidia.com/aem-dam/solutions/documents/fy2024-nvidia-corporate-sustainability-report.pdf
[10] https://www.engadget.com/ai/nvidias-skark-desktop-ai-su-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[11] https://scholars.truescho.com/nvidia-announces-two-personal-ai-su-supercomputer/
[12] https://bgr.com/tech/nvidia-just-annoulced-two-new-personal-ai-su-supercomputer/