Sementara Departemen Pertahanan kemungkinan akan mendapat manfaat dari pengumuman OpenAI minggu ini bahwa mereka akan berinvestasi setengah triliun dolar untuk membangun pusat data kecerdasan buatan baru Di seluruh negeri, para pejabat Pentagon memperingatkan bahwa AS kekurangan sumber daya energi dan daya komputasi untuk mendukung infrastruktur baru – dan menyelesaikan masalah tersebut tidaklah mudah.
OpenAI mengumumkan proyek tersebut, yang diberi nama Stargate, pada hari Selasa, menjanjikan dana awal sebesar $100 miliar – ditambah $400 miliar lainnya selama lima tahun ke depan – untuk membangun infrastruktur AI baru di seluruh AS dan menciptakan “ratusan ribu lapangan kerja di Amerika” dalam prosesnya. Penyandang dana awal termasuk Softbank, OpenAI, Oracle dan MGX – sebuah perusahaan investasi teknologi yang berbasis di Uni Emirat Arab – dan OpenAI akan bermitra dengan Oracle, Microsoft, Arm dan NVIDIA dalam pengembangan teknologi.
Dalam konferensi pers hari Selasa di Gedung Putih, Presiden Donald Trump menyebut upaya tersebut sebagai “usaha yang monumental” dan mengatakan Gedung Putih akan mendukung proyek tersebut, antara lain dengan mengeluarkan deklarasi darurat, meskipun ia tidak menjelaskan rinciannya.
Departemen Pertahanan mempunyai visi yang ambisius menggunakan AI di berbagai misi militertermasuk pengumpulan data, analisis intelijen, kampanye dan logistik. Namun menjalankan alat dan aplikasi tersebut membutuhkan lebih banyak daya dan ruang komputasi daripada yang dapat diakses oleh DOD.
Roy Campbell, wakil direktur komputasi canggih di Kantor Wakil Menteri Pertahanan untuk Riset dan Teknik, mengatakan pada hari Kamis bahwa sering kali, pangkalan di luar AS tidak memiliki kekuatan komputasi yang mereka perlukan untuk melatih kembali alat AI baru.
“Dalam beberapa kasus, agar Anda dapat menangani situasi yang tidak dapat ditangani oleh pangkalan operasi di garis depan, Anda harus mengembalikannya ke (benua Amerika Serikat) dan menggunakan pusat superkomputer DOD yang kami miliki di sana,” katanya. selama panel di KTT Penelitian dan Pengembangan tahunan Potomac Officers Club di McLean, Virginia.
Jeff Waksman, yang memimpin upaya di Kantor Kemampuan Strategis Pentagon untuk mengembangkan reaktor nuklir bergerakmengatakan tekanan yang ditimbulkan oleh teknologi seperti AI dan komputasi berdaya tinggi pada jaringan listrik menimbulkan pertanyaan tentang siapa yang harus memiliki akses terhadap data dan bagaimana memitigasi risiko pemadaman listrik.
“Ini bukan masalah yang bisa diselesaikan sendiri oleh industri atau Departemen Pertahanan. Ini tentang jaringan listrik negara secara keseluruhan,” kata Waksman, yang berbicara di panel bersama Campbell. “Ini mungkin tantangan yang paling diremehkan dari pengumuman besar senilai $500 miliar ini.”
Program reaktor nuklir Waksman, yang dikenal sebagai Proyek Pele, menawarkan satu jawaban terhadap tantangan tersebut: menggunakan tenaga nuklir sebagai sumber energi untuk komputasi AI.
Upaya tersebut, yang dimulai pada tahun 2019, bertujuan untuk mendemonstrasikan prototipe reaktor nuklir portabel pertama di AS dalam waktu lima tahun. Reaktor bergerak, yang menurut perkiraan departemen dapat menghasilkan daya listrik minimal satu hingga lima megawatt masa operasi tiga tahun, akan mendukung kebutuhan energi DOD yang terus meningkat dengan menyediakan listrik ke lokasi-lokasi yang sulit.
Pentagon peletakan batu pertama di lokasi uji Proyek Pele di Laboratorium Nasional Idaho September lalu dan berencana untuk mulai merakit reaktor – yang dibangun oleh BWXT Advanced Technologies – paling cepat bulan depan. Departemen ini bertujuan untuk mendemonstrasikan teknologi tersebut pada tahun 2026.
“Ini akan menjadi reaktor nuklir portabel generasi pertama yang dibangun di mana pun di dunia, di luar Tiongkok,” kata Waksman. “Ini bukan lagi proyek kertas.”
Solusi potensial lainnya terhadap masalah daya AI adalah menjadikan prosesor lebih efektif dalam mengolah data. Steven Meier, direktur asosiasi teknologi luar angkasa di Naval Research Center, mengatakan laboratoriumnya sedang menjajaki penggunaan prosesor neuromorfik yang lebih efisien yang bisa 100 kali lebih efisien daripada prosesor standar. Pada dasarnya, prosesor neuromorfik memakan lebih sedikit ruang, bekerja lebih cepat, dan menggunakan lebih sedikit energi.
“Ada kemajuan besar yang bisa dicapai dalam hal prosesor neuromorfik yang menjadikan AI dan (pembelajaran mesin) lebih mudah diakses pada kendaraan otonom dalam segala bentuk dan ukuran,” kata Meier pada konferensi tersebut.
Courtney Albon adalah reporter luar angkasa dan teknologi baru C4ISRNET. Dia telah meliput militer AS sejak 2012, dengan fokus pada Angkatan Udara dan Angkatan Luar Angkasa. Dia telah melaporkan beberapa tantangan akuisisi, anggaran dan kebijakan Departemen Pertahanan yang paling signifikan.