Meluncurkan infrastruktur AI sendiri adalah kebutuhan bagi perusahaan di pasar pada tahun 2026. Stanislav Tibekin, salah satu pendiri integrator TI Nixys, berbagi kesalahan umum dalam menyiapkan sirkuit AI dan mengidentifikasi 5 komponen penting, tanpa itu infrastruktur LLM Anda hanyalah sekumpulan solusi yang terpisah-pisah.

Dalam beberapa bulan terakhir, Nixys secara aktif menerima permintaan untuk menerapkan LLM sendiri. Dan di hampir setiap proyek ada kesalahan yang sama:

Bisnis memilih model, tetapi tidak memperhitungkan infrastruktur di sekitarnya. Dari presale pada tahun 2026 berdasarkan studi kasus pelanggan, Stanislav mencantumkan persyaratan bisnis saat ini dan kesulitan pada setiap tahap.

✳️Tujuan proyek ini adalah membangun sirkuit terpadu untuk penerapan dan pengoperasian model LLM dan CV dengan WebUI dan API. Perusahaan klien ingin membuat platform internal yang lengkap untuk AI.

5 komponen penting:

1️⃣Orkestrasi dan penyeimbangan beban
Inferensi LLM sangat membutuhkan memori. Kesalahan dalam penempatan – dan GPU A100 yang mahal dengan 80 GB menganggur, karena dua model yang tidak muat ditempatkan di atasnya dengan utilisasi 95%.

2️⃣Sistem manajemen peran/akses dan kuota
Penting untuk memiliki manajemen terpusat tanpa pemblokiran di dalam sistem. Seharusnya tidak ada tagihan besar untuk GPU cloud. Omong-omong, FinOps untuk AI dimulai dari poin ini (mereka yang bisnisnya dibangun di atas AI akan mengerti apa yang dimaksud).

3️⃣Pengalaman pengguna yang seragam
Pengembang tidak perlu memahami cara menyusun permintaan ke sistem. Mereka perlu diberikan chat web yang nyaman (seperti Open WebUI) dan API yang stabil untuk integrasi ke dalam produk perusahaan mereka sendiri.

4️⃣Siklus hidup model dan penyimpanan
Bahkan di tim kecil, pertanyaan mungkin muncul – di mana mendapatkan versi terlatih dari model yang saya butuhkan? Tim DevOps sebelumnya menghadapi masalah serupa.

5️⃣Pemantauan dan observabilitas
Tanpa pencatatan permintaan menyeluruh, pelacakan, dan pemantauan metrik inferensi, mustahil untuk memahami apa yang menyebabkan perlambatan, pengguna mana yang menciptakan beban, dan bagaimana mengoptimalkan biaya.

Perusahaan yang mengadopsi LLM pada tahun 2026 sudah bersaing pada tingkat kualitas infrastruktur AI.

LLM sendiri adalah platform lengkap dengan data, akses, kontainer, dan metrik.
Tanpa sirkuit infrastruktur, bahkan pilot yang sukses pun berisiko berubah menjadi petualangan yang mahal dan tidak terkendali.

Lebih lanjut tentang cara menghitung TCO, mengelola infrastruktur AI, menghindari kesalahan umum dalam penerapan LLM — di ITibekin FM.