Scaleway Gandeng AMD untuk Membangun Superkomputer AI Komersial di Swedia

Perusahaan layanan cloud asal Prancis, Scaleway, mengumumkan kerja sama dengan AMD untuk membangun superkomputer kecerdasan buatan komersial di Swedia. Pengumuman yang disampaikan pada 13 Oktober 2026 dalam acara ai-PULSE di Paris ini menjadi bagian dari upaya memperkuat infrastruktur AI Eropa. Superkomputer tersebut akan menggunakan akselerator AMD Instinct MI355X untuk mendukung pelatihan dan pengoperasian model kecerdasan buatan berskala besar. Kehadiran teknologi ini diharapkan memperluas pilihan komputasi bagi startup, pengembang AI, dan perusahaan yang membutuhkan kapasitas pemrosesan tinggi. Proyek tersebut juga menarik perhatian karena menggabungkan kepentingan kedaulatan digital Eropa dengan pemanfaatan energi rendah karbon di kawasan Nordik.

Scaleway dan AMD Siapkan Superkomputer AI Komersial Pertama di Eropa

Perusahaan cloud Scaleway memperkenalkan pengembangan pusat komputasi kecerdasan buatan di Swedia. Pengumuman tersebut disampaikan dalam konferensi ai-PULSE 2026. Pembangunan superkomputer baru menandai ekspansi sistem superkomputer perusahaan ke luar wilayah Prancis. Menurut penjelasan perusahaan, infrastruktur baru ini diposisikan sebagai superkomputer AI AMD komersial pertama di Eropa. Walaupun menawarkan pencapaian penting, klaim tersebut berkaitan dengan model layanan kepada pelanggan. Dalam bidang komputasi ilmiah, superkomputer LUMI di Finlandia telah menggunakan teknologi AMD. Berkat pengembangan ini, pengguna komersial di Eropa berpeluang memperoleh alternatif infrastruktur baru.

Infrastruktur komputasi yang direncanakan dirancang bagi berbagai pelaku industri yang membutuhkan GPU. Kelompok pengguna tersebut memerlukan kapasitas pemrosesan tinggi untuk mengembangkan model. Pada pekerjaan AI berskala besar, kebutuhan komputasi memengaruhi biaya dan kecepatan pengembangan. Dengan menggandeng AMD, Scaleway menawarkan alternatif terhadap layanan berbasis akselerator lain. Ketersediaan beberapa arsitektur GPU dapat membantu perusahaan menyesuaikan sistem dengan kebutuhan. Meski memiliki potensi tersebut, manfaat nyata tetap bergantung pada harga dan ketersediaan layanan. Dengan mempertimbangkan kondisi tersebut, kesuksesan proyek bergantung pada kemampuan memenuhi kebutuhan pasar.

Teknologi GPU AMD untuk Pelatihan dan Inferensi Model AI

Teknologi pemrosesan inti dalam proyek adalah akselerator kecerdasan buatan AMD Instinct MI355X. Akselerator komputasi ini dikembangkan untuk pekerjaan kecerdasan buatan dan komputasi berkinerja tinggi. Tidak seperti kartu grafis yang berfokus pada permainan, produk ini ditujukan untuk lingkungan komputasi profesional. Akselerator AI berkinerja tinggi mempercepat perhitungan yang digunakan model pembelajaran mesin. Dukungan pemrosesan paralel menjadi kebutuhan utama pada pengembangan model generatif. Berkat dukungan akselerator AMD, pelanggan diharapkan memperoleh sumber daya untuk pekerjaan berat. Walaupun GPU memiliki kemampuan tinggi, hasil pemrosesan bergantung pada perangkat lunak dan jaringan.

Selain digunakan untuk pelatihan, AMD Instinct MI355X juga dapat menangani inferensi AI. Pelatihan model bertujuan membangun kemampuan model dari kumpulan informasi. Di sisi lain, inference merupakan tahap ketika AI memproses permintaan pengguna. Kedua jenis pekerjaan tidak selalu membutuhkan konfigurasi perangkat keras identik. Untuk menggambarkan penerapannya, perusahaan pengembang chatbot membutuhkan kapasitas pelatihan dan layanan respons. Dengan menyewa kapasitas GPU, perusahaan dapat menggunakan sumber daya sesuai model layanan. Walaupun layanan cloud menawarkan fleksibilitas, pengeluaran operasional harus dibandingkan dengan alternatif lain.

Persaingan ROCm dan CUDA untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan

Di samping kemampuan akselerator, AMD menyediakan perangkat pengembangan Radeon Open Compute. ROCm merupakan ekosistem komputasi terbuka untuk akselerator AMD. Melalui ekosistem tersebut, aplikasi dapat memanfaatkan GPU untuk pemrosesan model. Berbagai alat pengembangan kecerdasan buatan seperti PyTorch memiliki dukungan untuk konfigurasi ROCm tertentu. Ketersediaan integrasi perangkat lunak memudahkan eksplorasi arsitektur komputasi berbeda. Walaupun ROCm bersifat terbuka, tidak semua program berjalan identik di berbagai akselerator. Karena alasan tersebut, penerapan teknologi AMD sebaiknya melalui evaluasi teknis.

Persaingan dalam pasar GPU AI selama ini banyak dipengaruhi ekosistem NVIDIA. Ekosistem pemrograman NVIDIA menggunakan teknologi komputasi paralel yang dikembangkan NVIDIA. Sebagai alternatif, platform ROCm memberikan pilihan bagi pengguna GPU AMD. Munculnya beberapa platform akselerasi memberikan alternatif ketika merencanakan infrastruktur. Walaupun tersedia beberapa pilihan, migrasi antarplatform tidak selalu berlangsung tanpa perubahan kode. Sebagai contoh, pengembang sebaiknya menguji waktu pemrosesan dan penggunaan memori. Dengan pengujian tersebut, keputusan penggunaan GPU menjadi lebih terukur.

Swedia Jadi Pusat Pengembangan Teknologi AI Komersial Scaleway

Pemilihan Swedia berkaitan dengan ketersediaan listrik rendah karbon. Infrastruktur komputasi kecerdasan buatan mengonsumsi daya untuk menjalankan ribuan komponen. Karakter operasional pusat data berasal dari GPU, sistem jaringan, penyimpanan, dan pendinginan. Negara Nordik tersebut menawarkan infrastruktur energi yang mendukung pengembangan pusat data. Kondisi tersebut menjadi salah satu pertimbangan Scaleway dalam memilih lokasi. Walaupun bauran energi menawarkan potensi, operasional superkomputer tetap memiliki jejak lingkungan. Dengan mempertimbangkan hal tersebut, pengukuran konsumsi listrik menjadi aspek penting.

Selain pertimbangan energi adalah pertumbuhan sektor kecerdasan buatan lokal. Dalam langkah ekspansi sebelumnya, mengembangkan layanan cloud dan AI bersama Tele2. Hubungan komersial dengan Tele2 diumumkan pada Mei 2026. Melalui kolaborasi tersebut, penawaran infrastruktur digital dapat dikembangkan di pasar setempat. Pembangunan fasilitas berbasis AMD melengkapi langkah ekspansi tersebut. Dari sudut pandang ekosistem nasional, infrastruktur baru membuka peluang bagi pengguna komputasi berkinerja tinggi. Namun demikian, hasil nyata bergantung pada realisasi pembangunan dan pemanfaatan layanan.

Dukungan Giga Computing, HPE, VAST Data, dan Motul pada Proyek Scaleway

Pengembangan sistem komputasi berskala besar membutuhkan berbagai komponen perangkat keras dan sistem pendukung. Scaleway bekerja sama dengan Bull sebagai mitra integrasi serta perawatan sistem. Selain Bull, komponen server melibatkan Giga Computing. Sementara itu, HPE menyediakan dukungan jaringan sistem. VAST Data berkontribusi melalui sistem storage. Pada sisi pengelolaan suhu, Motul mendukung kebutuhan coolant pada fasilitas. Pembagian tugas antarmitra memperlihatkan pentingnya ekosistem industri dalam pusat data AI. Berkat dukungan komponen yang saling melengkapi, proyek dapat dirancang sebagai sistem komputasi terpadu.

Pada sistem komputasi berkinerja tinggi, jaringan berkecepatan tinggi memiliki peran penting. Ketika ribuan tugas dijalankan, perhitungan membutuhkan komunikasi antarsumber daya. Jika konektivitas tidak mampu mengikuti kebutuhan komputasi, efisiensi keseluruhan sistem bisa menurun. Sistem penyimpanan perlu menyediakan akses cepat terhadap informasi. Selain itu, pemrosesan intensif menimbulkan beban termal. Mekanisme pengelolaan temperatur mendukung pengoperasian sistem secara berkelanjutan. Dengan mempertimbangkan seluruh kebutuhan, kinerja superkomputer harus dinilai sebagai satu kesatuan.

Superkomputer AI Swedia Membuka Pilihan Baru bagi Perusahaan

Kolaborasi antara penyedia cloud Scaleway dengan AMD membuka peluang baru dalam pengembangan layanan kecerdasan buatan. Berkat pemanfaatan teknologi GPU Instinct, pelanggan diharapkan memiliki pilihan perangkat keras lebih luas. Dukungan ROCm juga menjadi bagian penting dari strategi tersebut. Penempatan fasilitas di kawasan Nordik mempertimbangkan pasokan energi rendah karbon dan perkembangan industri AI. Untuk mendukung realisasi proyek, kolaborasi produsen server, jaringan, penyimpanan, dan pendinginan menjadi faktor pendukung pembangunan superkomputer. Walaupun proyek tersebut menjanjikan, kapasitas akhir, harga layanan, dan jadwal operasional masih perlu diperhatikan. Untuk ekosistem digital Eropa, pilihan infrastruktur yang lebih luas berpotensi mendorong inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah penggunaan energi rendah karbon harus menjadi prioritas pusat data masa depan? Silakan bagikan pendapat Anda agar semakin banyak perspektif tentang masa depan infrastruktur kecerdasan buatan dapat dibagikan.