Matt Garman resmi menjabat sebagai CEO Amazon Web Services (AWS) pada Juni 2024, setelah 19 tahun berkarier di perusahaan tersebut. Ia memulai perjalanan di AWS sebagai magang sebelum menjadi manajer produk pertama di unit bisnis cloud computing milik Amazon itu. Kini, AWS berada di tengah persaingan ketat dalam industri AI, dengan berbagai inovasi strategis untuk mengukuhkan posisinya di pasar.
Fokus AWS dalam AI: Membangun Platform yang Terintegrasi
Ketika generative AI menjadi tren besar, AWS memilih pendekatan berbeda dibandingkan pesaingnya. Alih-alih merilis chatbot sesegera mungkin, AWS lebih fokus membangun platform yang kuat, aman, dan mudah diintegrasikan dengan data pelanggan.
“Kami ingin memastikan AI dapat dimanfaatkan sepenuhnya dalam ekosistem pelanggan kami dengan keamanan sebagai prioritas utama,” ujar Garman. AWS telah mengembangkan layanan seperti SageMaker dan Amazon Bedrock, yang memungkinkan pelanggan menggunakan model AI dari berbagai pengembang, termasuk Anthropic dan Mistral.
Investasi Besar AWS untuk Startup AI
AWS menunjukkan komitmennya terhadap startup dengan menyediakan kredit cloud senilai $1 miliar. Langkah ini bertujuan mendukung perusahaan rintisan dalam mengembangkan teknologi berbasis AI di atas infrastruktur AWS.
“Startups adalah masa depan. Mereka tidak hanya membantu kami mengembangkan layanan tetapi juga menjadi pelanggan besar di masa depan,” kata Garman.
Superkomputer AI dengan Trainium 2
AWS juga berinvestasi dalam pengembangan perangkat keras dengan merilis Trainium 2, chip AI generasi terbaru mereka. Cluster superkomputer berbasis Trainium 2 diklaim mampu menurunkan biaya pelatihan AI sebesar 30-40% dibandingkan dengan GPU Nvidia.
“Kami percaya bahwa dengan menawarkan lebih banyak pilihan, pelanggan dapat memilih solusi terbaik untuk kebutuhan mereka,” jelas Garman.
Model AI Nova: Kompetitor GPT-4 dan Gemini?
AWS meluncurkan Nova, model AI yang dirancang untuk menyaingi GPT-4 dan Gemini. Nova dikembangkan dengan fokus pada efisiensi, latensi rendah, serta integrasi yang lebih baik dengan data pelanggan.
“Model AI ini sangat cocok untuk workflow berbasis RAG (Retrieval-Augmented Generation) dan agentic workflows,” ujar Garman.
Kemitraan AWS dan Anthropic
AWS menjalin kemitraan strategis dengan Anthropic, perusahaan yang mengembangkan model AI Claude. Selain menyediakan infrastruktur cloud bagi Anthropic, AWS juga mendapat keuntungan dari feedback yang membantu meningkatkan performa Trainium 2.
“Kami memiliki flywheel yang saling menguntungkan—Anthropic membangun di atas AWS, dan pelanggan kami dapat mengakses model AI mereka dengan mudah melalui Bedrock,” kata Garman.
Keamanan dan Etika dalam AI
AWS menekankan pentingnya keamanan dalam pengembangan AI. Mereka menerapkan berbagai kontrol keamanan, termasuk pengecekan otomatis untuk memastikan jawaban yang diberikan model AI akurat dan tidak menyesatkan.
“Kami memberikan pelanggan alat untuk membangun AI yang sesuai dengan kebutuhan mereka, termasuk kontrol yang lebih ketat untuk berbagai skenario penggunaan,” tambah Garman.
Tantangan Energi dan Komitmen Net-Zero
Dengan ekspansi besar dalam infrastruktur AI, AWS menghadapi tantangan dalam memenuhi kebutuhan energi yang ramah lingkungan. Amazon telah menjadi pembeli energi terbarukan terbesar dalam lima tahun terakhir dan mulai berinvestasi dalam teknologi nuklir, termasuk reaktor modular kecil (SMR) sebagai bagian dari strategi jangka panjangnya.
“Kami memiliki target jangka panjang untuk mencapai net-zero emissions pada 2040, dan itu berarti kami harus terus berinovasi dalam cara kami mengelola konsumsi energi,” jelas Garman.
Harapan AWS terhadap Kebijakan Pemerintah
AWS berharap pemerintah AS dapat mempercepat perizinan pembangunan pusat data dan infrastruktur AI untuk mempertahankan keunggulan teknologi AS di tingkat global.
“AI bukan hanya tentang bisnis; ini adalah bagian dari kepentingan nasional. Kami ingin memastikan teknologi ini berkembang dengan cepat dan aman,” kata Garman.
Prioritas AWS di 2025
Garman menegaskan bahwa prioritas AWS di tahun mendatang adalah memastikan pelanggan dapat memanfaatkan AI secara maksimal dalam bisnis mereka. Ini mencakup:
- Migrasi data dan aplikasi ke cloud untuk optimalisasi AI
- Penurunan biaya AI melalui Trainium 2
- Pengembangan aplikasi AI berbasis cloud seperti Amazon Q
- Pemberdayaan ekosistem mitra dan startup
“Kami ingin membantu pelanggan membawa AI ke dalam produksi nyata yang memberikan ROI nyata bagi bisnis mereka,” pungkas Garman.