Kurnia Nadya
Integrasi ini memungkinkan sistem untuk mengingat konteks informasi (caching) yang pernah diakses sebelumnya, sehingga agen AI tidak perlu menarik data baru dari awal yang berpotensi memicu pembengkakan biaya penggunaan token komputasi.
"Jika setiap kali agen AI mengakses data secara berulang, Anda akan terus menghabiskan token. Namun, karena platformnya sudah terintegrasi, platform memiliki konteks dan kesadaran sehingga tidak perlu menarik informasi itu lagi dari awal dan berhasil menghemat biaya Anda," ujar Moe Abdula dalam keterangannya, Jakarta (15/7/2026).
Efisiensi biaya juga menyasar pada proses pelatihan model (model training). Melalui desain cip AI yang dikembangkan secara mandiri, Google mampu mempercepat perpindahan data berukuran besar hingga skala terabyte dengan memanfaatkan jumlah prosesor dan kapasitas penyimpanan yang jauh lebih sedikit dibandingkan metode konvensional.
"Inilah alasan mengapa 9 dari 10 laboratorium AI terkemuka di dunia menggunakan Google. Kami membangun cip yang didesain khusus untuk platform AI, sehingga perpindahan data dalam skala besar dapat berjalan sangat cepat dengan jumlah prosesor yang lebih sedikit," tutur Moe Abdula.
Salah satu bukti nyata dari keunggulan infrastruktur ini tecermin dari langkah Anthropic, salah satu laboratorium AI terkemuka pembuat model bahasa Claude.
