Google DeepMind mencapai -40% energi pendinginan pusat data (tetapi hanya -4% konsumsi total, karena pendinginan adalah 10% dari total) - akurasi 99,6% dengan 0,4% kesalahan pada PUE 1.1 melalui 5 lapisan pembelajaran mendalam, 50 node, 19 variabel input pada 184.435 sampel pelatihan (data 2 tahun). Dikonfirmasi di 3 fasilitas: Singapura (penerapan pertama 2016), Eemshaven, Council Bluffs (investasi $ 5 miliar). PUE seluruh armada Google 1,09 vs rata-rata industri 1,56-1,58. Model Predictive Control memprediksi suhu/tekanan dalam satu jam ke depan dengan secara bersamaan mengelola beban TI, cuaca, status peralatan. Keamanan terjamin: verifikasi dua tingkat, operator selalu dapat menonaktifkan AI. Keterbatasan kritis: tidak ada verifikasi independen dari perusahaan audit/laboratorium nasional, setiap pusat data memerlukan model yang disesuaikan (8 tahun tidak pernah dikomersialkan). Implementasi 6-18 bulan membutuhkan tim multidisiplin (ilmu data, HVAC, manajemen fasilitas). Dapat diterapkan di luar pusat data: pabrik industri, rumah sakit, pusat perbelanjaan, kantor perusahaan. 2024-2025: Transisi Google ke pendingin cair langsung untuk TPU v5p, yang mengindikasikan batas praktis pengoptimalan AI.

"Apakah kita berada dalam gelembung AI? Ya'-Sam Altman, saat mengumumkan investasi triliunan dolar di OpenAI. Dia mengulang kata 'bubble' tiga kali dalam 15 detik, karena tahu persis bahwa kata itu akan menjadi berita utama. Namun, inilah perbedaannya: Bezos membedakan antara gelembung industri (meninggalkan infrastruktur yang bertahan lama) dan gelembung finansial (runtuh tanpa nilai). OpenAI sekarang bernilai $500 miliar dengan 800 juta pengguna mingguan. Strategi yang sebenarnya? Memoderasi hype untuk menghindari regulasi, mengkonsolidasikan kepemimpinan. Mereka yang memiliki fundamental yang kuat akan makmur.

Model bahasa tidak tahu bagaimana cara mengalikan-menghafal hasil seperti kita menghafal pi, tapi itu tidak membuat mereka menjadi ahli matematika. Masalahnya adalah struktural: mereka belajar dengan kesamaan statistik, bukan dengan pemahaman algoritmik. Bahkan 'model penalaran' baru seperti o1 gagal dalam tugas-tugas sepele: ia menghitung 'r' dalam 'strawberry' dengan benar setelah beberapa detik pemrosesan, tapi gagal ketika harus menulis paragraf di mana huruf kedua dari setiap kalimat membentuk sebuah kata. Versi premium seharga $200/bulan membutuhkan waktu empat menit untuk menyelesaikan apa yang dilakukan seorang anak secara instan. DeepSeek dan Mistral pada tahun 2025 masih salah menghitung huruf. Solusi yang muncul? Pendekatan hibrida-model yang paling cerdas telah mengetahui kapan harus memanggil kalkulator sungguhan alih-alih mencoba menghitung sendiri. Pergeseran paradigma: AI tidak harus tahu bagaimana melakukan segala sesuatu, tetapi mengatur alat yang tepat. Paradoks terakhir: GPT-4 dapat dengan cemerlang menjelaskan teori limit kepada Anda, namun salah dalam melakukan perkalian yang selalu diselesaikan oleh kalkulator saku dengan benar. Untuk pendidikan matematika, kalkulator ini sangat baik-menjelaskan dengan kesabaran yang tak terbatas, mengadaptasi contoh, menguraikan penalaran yang rumit. Untuk perhitungan yang tepat? Andalkan kalkulator, bukan kecerdasan buatan.

Tahun 2025 menandai berakhirnya era 'Wild West' dari AI: AI Act Uni Eropa beroperasi mulai Agustus 2024 dengan kewajiban literasi AI mulai 2 Februari 2025, tata kelola dan GPAI mulai 2 Agustus. Pelopor California dengan SB 243 (lahir setelah bunuh diri Sewell Setzer, anak berusia 14 tahun yang mengembangkan hubungan emosional dengan chatbot) yang memberlakukan larangan sistem imbalan kompulsif, deteksi keinginan bunuh diri, pengingat setiap 3 jam 'Saya bukan manusia', audit publik independen, denda $ 1.000/pelanggaran. SB 420 membutuhkan penilaian dampak untuk 'keputusan otomatis berisiko tinggi' dengan hak banding tinjauan manusia. Penegakan Nyata: Noom mengutip tahun 2022 untuk bot yang dianggap sebagai pelatih manusia, penyelesaian $56 juta. Tren nasional: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts mengklasifikasikan kegagalan untuk memberi tahu chatbot AI sebagai pelanggaran UDAP. Pendekatan sistem kritis risiko tiga tingkat (perawatan kesehatan/transportasi/energi) sertifikasi pra-penerapan, pengungkapan transparan kepada konsumen, pendaftaran tujuan umum + pengujian keamanan. Tambal sulam peraturan tanpa pengecualian federal: perusahaan multi-negara harus menavigasi persyaratan yang bervariasi. Uni Eropa mulai Agustus 2026: menginformasikan interaksi AI kepada pengguna kecuali jika sudah jelas, konten yang dihasilkan AI diberi label yang dapat dibaca oleh mesin.