Di tengah pesatnya adopsi AI, kesiapan data justru masih tertinggal. Gartner mencatat bahwa 63 persen organisasi tidak memiliki praktik pengelolaan data yang tepat untuk mendukung infrastruktur AI.  

Memasuki 2026, ketika enterprise mulai membangun local AI dan private AI infrastructure, keterbatasan ini semakin terasa. Banyak inisiatif AI terhambat bukan oleh data atau model, melainkan oleh storage yang tidak dirancang untuk workload AI modern. Di sinilah Huawei AI Storage berperan sebagai fondasi data strategis yang membantu AI berjalan lebih cepat, stabil, dan efisien. 

 

Apa itu AI Storage dan Mengapa Krusial untuk Enterprise AI?

AI Storage adalah pendekatan penyimpanan data yang dirancang khusus untuk memenuhi karakteristik workload AI, mulai dari AI training hingga inferencing. Berbeda dengan storage tradisional yang dioptimalkan untuk transaksi atau arsip, AI Storage fokus pada akses paralel berskala besar, latensi rendah, dan throughput tinggi—karakteristik yang dibutuhkan oleh model AI modern, big data analytics, dan HPC workload. 

Dalam konteks enterprise AI, AI Storage berperan sebagai fondasi data yang menentukan seberapa cepat dan stabil proses pengolahan AI dapat berjalan. Tanpa storage yang siap untuk AI, performa compute dan model tidak dapat dimaksimalkan. Karena itu, AI Storage menjadi elemen strategis dalam membangun data infrastructure yang scalable, efisien, dan aman. 

 

Mengapa AI Membutuhkan Storage yang Berbeda dari Sistem Konvensional? 

Workload AI menuntut cara kerja data yang jauh berbeda dibandingkan aplikasi enterprise tradisional. Proses training dan inferencing melibatkan pemrosesan data berskala besar secara simultan dan berkelanjutan, menjadikan storage bagian kritikal dari AI pipeline, bukan hanya lapisan pendukung.  

Ketika storage tidak dirancang untuk karakteristik tersebut, hambatan performa menjadi tidak terhindarkan. Proses training melambat, inferencing tidak konsisten, dan efisiensi infrastruktur menurun. Inilah alasan mengapa banyak inisiatif AI gagal mencapai hasil optimal, meskipun didukung oleh compute dan model yang canggih. 

 

Perkembangan Local AI dan Private AI Infrastructure dalam Enterprise 

Perkembangan local AI dan private AI infrastructure menandai pergeseran strategi enterprise dalam membangun AI. AI kini dijalankan lebih dekat dengan sumber data, terintegrasi dengan sistem internal, dan berada di bawah kendali penuh organisasi. 

Pendekatan ini banyak diadopsi oleh enterprise di sektor keuangan dan manufaktur, di mana kontrol data dan kepatuhan regulasi menjadi prioritas utama. Dalam skenario tersebut, kesiapan infrastruktur data menjadi faktor penentu keberhasilan implementasi AI secara berkelanjutan. 

 

AI-Native Storage dari Huawei untuk Infrastruktur AI Modern

Untuk menjawab kebutuhan tersebut, Huawei AI Storage dikembangkan sebagai solusi storage yang dirancang khusus untuk AI sejak awal. Bukan adaptasi dari sistem lama, melainkan fondasi data yang selaras dengan cara kerja AI modern. 

Dengan arsitektur AI-native dan manajemen data yang cerdas, Huawei AI Storage membantu enterprise menghilangkan bottleneck data dalam AI pipeline. Hal ini membantu proses training dan inferencing berjalan lebih cepat dan stabil, sekaligus memberikan fondasi storage yang siap mendukung pengembangan AI di lingkungan enterprise. 

Performa, Reliability, dan Efisiensi Energi untuk AI Workloads 

AI workloads berskala enterprise menuntut lebih dari sekadar performa tinggi. Proses training dan inferencing yang berjalan terus-menerus membutuhkan storage yang mampu menjaga performa secara konsisten dan andal. Ketika storage tidak stabil, AI-pipeline menjadi tidak efisien dan hasil AI sulit dipertahankan secara berkelanjutan. 

Huawei AI Storage dirancang untuk menjawab tantangan tersebut melalui kombinasi performa tinggi yang stabil, reliability kelas enterprise, dan desain yang efisien energi. Dengan arsitektur AI-native dan intelligent data acceleration, Huawei AI Storage membantu mengurangi bottleneck data sekaligus menekan konsumsi daya data center, menjadikannya fondasi yang siap mendukung AI workload jangka panjang. 

 

OceanStor A800 dan OceanStor A600: Solusi AI Storage untuk Beragam Kebutuhan Bisnis

Huawei menyediakan menghadirkan solusi AI Storage yang dirancang sesuai dengan skala dan kebutuhan AI enterprise. OceanStor A800 dan OceanStor A600 dikembangkan untuk mendukung berbagai skenario AI dengan mempercepat alur kerja AI secara end-to-end, mulai dari pengumpulan data, proses training, hingga interference. Solusi ini dapat diterapkan di berbagai industri, termasuk layanan keuangan, kesehatan, intelligent computing center, riset ilmiah, serta platform autonomous driving. Pendekatan ini membantu organisasi membangun infrastruktur AI secara bertahap tanpa mengorbankan performa maupun efisiensi. 

OceanStor A800 

OceanStor A800 dirancang untuk lingkungan large-scale AI cluster dan high-performance computing. Solusi ini menghadirkan performa tinggi untuk beban kerja AI yang intensif, termasuk pemrosesan data, training, dan inference, melalui arsitektur AI-native serta akselerasi data yang cerdas. Dukungan terhadap tipe data baru, seperti vector data dan multi-level KV cache, membantu mengurangi latensi inference sekaligus meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, sehingga ideal untuk AI lab, pusat riset, dan enterprise yang membutuhkan performa ekstrem tanpa hambatan infrastruktur. 

OceanStor A600

OceanStor A600 mengombinasikan performa tinggi, kapasitas, kemampuan AI-native, dan efisiensi energi untuk mendukung sebagian besar beban kerja AI pada skala kecil hingga medium enterprise. Dengan opsi deployment yang fleksibel—baik di data center enterprise, lingkungan on-premises, maupun infrastruktur AI privat—OceanStor A600 membantu operasional AI yang stabil, efisien, dan berkelanjutan. 

 

Keunggulan Huawei AI Storage dengan AI-Ready Storage Konvensional

Huawei AI Storage menawarkan pendekatan storage yang dirancang khusus untuk AI, berbeda dengan storage konvensional yang hanya diadaptasi untuk workload AI. Solusi ini tidak hanya memberikan performa tinggi, tetapi juga stabilitas, efisiensi energi, dan kemampuan manajemen data yang cerdas, sehingga enterprise dapat membangun AI platform yang scalable dan berkelanjutan. 

Keunggulan utama Huawei AI Storage: 

  • AI-Native Architecture: Dirancang sejak awal untuk workload AI, memungkinkan akses data paralel berskala besar dan pemrosesan cepat tanpa bottleneck. 
  • Intelligent Data Acceleration: Mempercepat aliran data di seluruh AI pipeline, dari ingestion hingga training dan inferencing, sehingga insight bisa diperoleh lebih cepat. 
  • Ultra-High Performance: Mendukung AI training skala besar, HPC, LLM, computer vision, dan analytics enterprise dengan performa konsisten. 
  • Efisiensi Energi Tinggi: Menekan konsumsi daya tanpa mengorbankan performa, mendukung keberlanjutan data center. 
  • Smart Management System: Memudahkan monitoring, optimasi resource, dan manajemen lifecycle data AI secara terpusat. 
  • Fleksibilitas Deployment: Bisa digunakan di central data center, AI lab, on-premises, maupun private AI infrastructure. 
  • Kepercayaan Global dan Implementasi Lokal: Huawei sebagai principal global plus Virtus sebagai distributor resmi di Indonesia memastikan dukungan teknis dan operasional jangka panjang. 

Eksplor Lebih Jauh: Huawei OceanStor Data Storage di Virtus Technology Indonesia 

Wujudkan Enterprise AI dengan Fondasi Storage yang tepat Bersama Virtus

Virtus Technology Indonesia, sebagai distributor resmi Huawei, siap mendukung perusahaan menghadirkan Huawei AI Storage dengan implementasi yang aman, cepat, dan sesuai kebutuhan AI enterprise. Layanan end-to-end dari konsultasi, desain arsitektur, hingga deployment dan dukungan lokal memastikan perusahaan dapat memaksimalkan performa dan stabilitas AI secara berkelanjutan. 

Hubungi tim Virtus melaluk link ini untuk mulai memperkuat fondasi data AI Anda dan mempercepat pengembangan Ai secara efisien dan andal.  

 

Author: Moyna Farla Tsabitah 

CTI Group Content Writer Intern