Lebih satu abad lalu, Henry Ford telah mengubah landskap pembuatan dengan barisan pengeluaran bergerak. Walaupun beliau bukan pencipta kereta, Ford telah mempelopori kaedah pengeluaran besar-besaran yang revolusioner sehingga menjadikan kenderaan mampu dimiliki oleh jutaan orang. Selepas pelbagai percubaan dan kesilapan, pada tahun 1913, Ford berjaya melaksanakan barisan pengeluaran bergerak di kilangnya di Highland Park, membolehkan kerja dibawa kepada pekerja, bukan pekerja bergerak mengelilingi kenderaan.
Inovasi ini merevolusikan pembuatan dengan membolehkan pengeluaran kereta secara besar-besaran pada kelajuan dan kecekapan yang belum pernah dicapai sebelum ini. Sebelum adanya barisan pengeluaran Ford, pembuatan kereta melibatkan tukang mahir yang memasang produk secara intensif tenaga kerja. Kaedah Ford telah mempermudah proses, membolehkan pekerja melakukan tugas khusus secara berulang, sekali gus mengurangkan masa dan kos pengeluaran dengan ketara.
Menjelang tahun 1913, Ford Motor Company mencipta sejarah sebagai syarikat pertama yang menggunakan barisan pengeluaran bergerak untuk pembuatan kereta. Ia benar-benar mengubah permainan; masa untuk menghasilkan sebuah kenderaan menurun daripada lebih 12 jam kepada hanya sekitar 90 minit. Pengurangan dramatik ini membuka peluang kepada kemampuan memiliki kereta, membolehkan Model T dijual pada harga yang mampu dimiliki oleh golongan pekerja.
Kini, satu jenis kilang baharu sedang muncul—yang menghasilkan kecerdasan, bukan barangan fizikal. "Seluruh dunia sedang berlumba-lumba membina kilang AI berskala besar dan tercanggih," jelas Jensen Huang, pengasas bersama dan Ketua Pegawai Eksekutif NVIDIA, di NVIDIA GTC 2025 baru-baru ini. "Membina sebuah kilang AI adalah pencapaian kejuruteraan yang luar biasa, memerlukan puluhan ribu pekerja daripada pembekal, arkitek, kontraktor, dan jurutera untuk membina, menghantar, dan memasang hampir 5 bilion komponen serta lebih 200,000 batu gentian optik."
Kilang AI ini menggunakan model asas, data pelanggan yang selamat, dan alat AI sebagai bahan mentah untuk menjana pengeluaran. Melalui perkhidmatan inferens, prototaip, dan penalaan halus, mereka membentuk model yang berkuasa dan disesuaikan untuk sedia digunakan. Apabila model-model ini diaplikasikan ke dunia sebenar, ia terus belajar daripada data baharu, yang disimpan, diperhalusi, dan dimasukkan semula ke dalam sistem menggunakan kitaran data (data flywheel). Kitaran pengoptimuman ini memastikan AI kekal adaptif, cekap, dan sentiasa bertambah baik—memacu kecerdasan perusahaan pada skala yang belum pernah dicapai.
Dalam visi ini, GPU adalah enjinnya, data ialah bahan mentah, dan hasilnya bukan produk fizikal tetapi kuasa ramalan pada skala yang luar biasa. Kapasiti pengkomputeran menjadi aset strategik, dan keupayaan untuk mengulangi model AI dengan lebih pantas menjadi pembeza daya saing. Evolusi ini memperkenalkan kalkulus baharu untuk pelaburan pusat data, di mana kos per token inferens—iaitu sejauh mana sistem dapat menghasilkan output AI yang boleh digunakan dengan cekap—muncul sebagai KPI kritikal, menggantikan metrik tradisional seperti PUE atau kepadatan rak sebagai penunjuk utama prestasi.
Kecerdasan buatan tidak jauh berbeza daripada inovasi revolusioner Henry Ford. Ia adalah teknologi baharu yang akan menghasilkan peningkatan kecekapan secara meluas sambil turut mengurangkan atau menghapuskan keseluruhan kategori pekerjaan. Perubahan sebesar itu sukar untuk dibayangkan dan, oleh itu, sukar untuk diterima secara lancar dan menguntungkan. Itulah sebabnya kita mesti 'memastikan masa depan' kehidupan kita sejauh mungkin sambil terus menumpukan perhatian kepada peluang pelaburan sekali seumur hidup yang dihasilkan oleh AI.