Memberdayakan AI. Mendefinisikan Ulang Data Center.
Artificial Intelligence (AI) sedang mengubah berbagai industri dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Mulai dari large language models dan generative AI hingga high-performance computing, kebutuhan terhadap kapasitas komputasi terus meningkat secara signifikan.
Di balik setiap aplikasi AI terdapat data center yang harus mampu mendukung beban komputasi yang sangat besar. Namun, semakin tinggi kemampuan komputasi AI, semakin besar pula tantangan yang dihadapi data center konvensional — mulai dari konsumsi listrik yang tinggi, kebutuhan energi untuk cooling, waktu pembangunan yang panjang, hingga keterbatasan lahan.
Untuk mendukung generasi baru komputasi AI, data center membutuhkan lebih dari sekadar kapasitas komputasi yang besar. Dibutuhkan infrastruktur yang lebih cerdas, efisien, dan berkelanjutan.
Inilah yang menjadi fokus BROAD dalam mendefinisikan masa depan data center.
Empat Tantangan Utama Data Center untuk AI
1. Konsumsi Energi yang Sangat Besar
Beban kerja AI membutuhkan daya komputasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan aplikasi konvensional. Seiring meningkatnya penggunaan GPU dan high-performance computing, kebutuhan listrik menjadi salah satu faktor paling penting dalam pengembangan infrastruktur AI.
Karena itu, sistem pembangkitan, distribusi, dan penggunaan energi yang efisien menjadi bagian penting dalam membangun AI infrastructure yang berkelanjutan.
2. Meningkatnya Biaya Energi untuk Cooling
Komputasi dengan kepadatan tinggi menghasilkan panas dalam jumlah besar. Untuk menjaga temperatur operasional tetap optimal, data center membutuhkan sistem cooling yang canggih.
Konsumsi energi untuk cooling dapat menjadi bagian signifikan dari total penggunaan energi data center. Oleh karena itu, peningkatan efisiensi cooling menjadi salah satu kunci untuk mengurangi konsumsi energi dan mencapai Power Usage Effectiveness (PUE) yang lebih rendah.
3. Waktu Konstruksi yang Panjang
Pembangunan data center konvensional dapat membutuhkan waktu yang cukup panjang, mulai dari proses desain, konstruksi, instalasi, hingga commissioning.
Di tengah meningkatnya kebutuhan AI computing, operator data center membutuhkan metode pembangunan yang lebih cepat, terstandarisasi, dan scalable.
4. Keterbatasan Lahan di Area Perkotaan
Data center konvensional umumnya membutuhkan area lahan yang luas. Di kota-kota besar dan pusat teknologi, ketersediaan lahan semakin terbatas dan biaya lahan semakin tinggi.
Hal ini mendorong pendekatan baru dalam pengembangan data center: membangun secara vertikal, bukan hanya memperluas secara horizontal.
BROAD: Mendefinisikan Ulang Urban Data Center
BROAD mengembangkan solusi data center terintegrasi yang dirancang untuk menjawab berbagai tantangan tersebut melalui kombinasi konstruksi modular, sistem energi efisien, teknologi cooling canggih, dan pengoperasian yang cerdas.
High-Rise Data Center: Menghemat Lahan
Daripada hanya mengandalkan fasilitas data center horizontal, BROAD memperkenalkan konsep high-rise urban data center yang memanfaatkan ruang vertikal secara lebih optimal.
Pendekatan ini dapat menghemat 5–40 kali lahan dibandingkan layout data center pada umumnya, sehingga sangat relevan untuk kota dengan kepadatan tinggi dan harga lahan yang mahal.
Dengan memanfaatkan ruang secara vertikal, kapasitas data center dapat ditingkatkan tanpa membutuhkan perluasan lahan yang besar.
100% Factory-Prefabricated Modules
Pendekatan factory prefabrication dari BROAD memungkinkan berbagai komponen utama data center diproduksi dan dirakit di lingkungan pabrik sebelum dikirim ke lokasi proyek.
Metode ini dapat mempercepat proses konstruksi di lapangan, dengan kemampuan pembangunan hingga 3 lantai per hari pada kondisi proyek yang sesuai.
Factory prefabrication juga membantu meningkatkan standardisasi, kualitas konstruksi, serta efisiensi proyek.
Green Power + HVDC
Infrastruktur kelistrikan yang efisien merupakan bagian penting dari data center generasi berikutnya.
BROAD mengintegrasikan green power dan High-Voltage Direct Current (HVDC) untuk mendukung distribusi listrik yang stabil dan efisien bagi lingkungan high-performance computing.
Dengan mengoptimalkan distribusi energi, teknologi ini dapat membantu mengurangi energy losses yang tidak diperlukan sekaligus mendukung kebutuhan daya yang terus meningkat akibat perkembangan AI computing.
Waste-Heat Refrigeration: Menargetkan PUE ≤ 1.15
Cooling merupakan salah satu komponen terpenting dalam efisiensi energi data center.
Pendekatan energi terintegrasi BROAD menggunakan waste-heat refrigeration, yaitu memanfaatkan energi panas yang tersedia untuk mendukung kebutuhan cooling.
Solusi ini dirancang untuk mencapai Power Usage Effectiveness (PUE) ≤ 1.15, sehingga data center dapat meningkatkan efisiensi energi sekaligus mempertahankan thermal management yang andal.
AI-Powered Smart O&M
Semakin kompleks sistem data center, semakin penting pula pengoperasian dan maintenance yang cerdas.
BROAD mengintegrasikan teknologi AI-powered smart Operation & Maintenance (O&M) untuk memantau performa sistem, mengidentifikasi kondisi operasional, mengoptimalkan konsumsi energi, serta mendukung pengelolaan fasilitas yang lebih efisien.
Tujuannya bukan hanya menjalankan data center, tetapi juga melakukan optimalisasi secara berkelanjutan terhadap penggunaan energi dan sumber daya.
Dari Computing Power Menuju Intelligent Infrastructure
Solusi data center BROAD telah diterapkan di berbagai pusat komputasi utama di China serta oleh perusahaan teknologi global, dengan puluhan proyek penting yang telah dikembangkan di berbagai wilayah dunia.
Proyek-proyek tersebut menunjukkan adanya perubahan penting dalam industri data center: masa depan AI infrastructure tidak hanya ditentukan oleh kemampuan komputasi.
Efisiensi dalam penyediaan daya, cooling, konstruksi, dan pengoperasian juga menjadi faktor yang sama pentingnya.
Membangun Masa Depan AI di Perkotaan
Seiring AI terus mendorong perkembangan ekonomi digital, kota-kota membutuhkan infrastruktur yang mampu mendukung beban komputasi yang semakin besar tanpa memberikan tekanan berlebihan terhadap lahan dan sumber daya energi.
Pendekatan BROAD menggabungkan high-rise data center, factory prefabrication, green power, HVDC, waste-heat refrigeration, dan AI-powered smart O&M menjadi solusi terintegrasi untuk infrastruktur AI generasi berikutnya.
Masa depan AI membutuhkan lebih dari sekadar computing power.
Masa depan AI membutuhkan infrastruktur yang lebih cerdas dan efisien.