Bulatan Times – Ledakan penggunaan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) tidak hanya mendorong kebutuhan chip dan listrik dalam jumlah besar. Di balik aktivitas seperti membuat teks, gambar hingga menjalankan model AI, terdapat pusat data yang juga membutuhkan air untuk menjaga infrastruktur komputasi tetap beroperasi.
Air terutama berkaitan dengan sistem pendinginan pusat data serta, secara tidak langsung, pembangkitan listrik yang memasok energi ke server. Ketika jumlah dan kapasitas server AI meningkat, jejak air teknologi ini ikut menjadi perhatian.
Penelitian yang dipublikasikan Nature Sustainability memperkirakan pengoperasian server AI di Amerika Serikat dapat menghasilkan jejak air tahunan sekitar 731 juta hingga 1,125 miliar meter kubik dalam rentang 2024–2030, tergantung skenario ekspansi.
Baca Juga: OpenAI Temukan 3 Masalah yang Bikin GPT-6 Astra Terasa Menurun
Mengapa AI Membutuhkan Air?
Server AI bekerja dengan beban komputasi tinggi. Perangkat keras yang menjalankan proses tersebut menghasilkan panas sehingga pusat data membutuhkan sistem pendinginan agar suhu peralatan tetap berada dalam batas operasional.
Sebagian fasilitas menggunakan sistem yang melibatkan air. Di luar penggunaan langsung itu, jejak air juga muncul dari listrik yang dibutuhkan pusat data karena pembangkitan energi tertentu membutuhkan air.
Penelitian Nature Sustainability memperkirakan komponen tidak langsung menyumbang sekitar 71 persen dari total jejak air server AI dalam model penelitian mereka, sedangkan penggunaan langsung sekitar 29 persen.
Artinya, pembicaraan mengenai “air yang digunakan AI” tidak sesederhana menghitung air yang masuk ke gedung pusat data.
Satu Model AI Bisa Membutuhkan Air dalam Jumlah Besar
Persoalan jejak air AI sebenarnya telah menjadi perhatian peneliti sejak sebelum ledakan layanan generative AI mencapai skala sekarang.
Studi Making AI Less “Thirsty” memperkirakan pelatihan GPT-3 di pusat data Microsoft di Amerika Serikat dapat menyebabkan sekitar 700 ribu liter air tawar menguap secara langsung.
Penelitian yang sama memperkirakan permintaan AI secara global dapat terkait dengan penarikan air sekitar 4,2 hingga 6,6 miliar meter kubik pada 2027.
Namun, angka tersebut tidak boleh diterjemahkan sebagai jumlah air yang semuanya “habis diminum AI”. Dalam kajian lingkungan, water withdrawal atau pengambilan air berbeda dengan water consumption, yaitu bagian air yang tidak segera dikembalikan ke sumber asalnya.
Perbedaan istilah ini penting agar angka besar mengenai jejak air AI tidak menjadi menyesatkan.
2030 Bisa Menjadi Tantangan Lebih Besar
Penelitian terbaru menunjukkan tekanan tersebut berpotensi meningkat seiring pembangunan server AI.
Kajian di Nature Sustainability menemukan skala dampaknya sangat dipengaruhi pertumbuhan kapasitas server, efisiensi pusat data, lokasi fasilitas, teknologi pendinginan, dan sumber listrik yang digunakan. Bahkan dalam skenario rendah, penelitian tersebut tetap menemukan kenaikan jejak energi, air, dan karbon.
Karena itu, tidak ada satu angka global yang dapat dianggap sebagai jawaban pasti mengenai berapa banyak air yang akan “dihabiskan AI” pada 2030. Yang lebih tepat adalah melihatnya sebagai rentang proyeksi dengan ketidakpastian besar.
Baca Juga: Apa Itu Internet dan Bagaimana Cara Kerjanya? Ini Penjelasannya
Bukan Hanya Air, Konsumsi Listrik Ikut Melonjak
Pertumbuhan AI juga terlihat dari kebutuhan listrik pusat data.
Laporan Lawrence Berkeley National Laboratory mencatat pusat data menggunakan sekitar 176 terawatt-jam (TWh) listrik di Amerika Serikat pada 2023, setara sekitar 4,4 persen konsumsi listrik negara tersebut.
Pada 2028, konsumsi pusat data AS diproyeksikan mencapai 325–580 TWh, atau sekitar 6,7–12 persen dari konsumsi listrik nasional, tergantung perkembangan industri. Berkeley Lab menyebut pertumbuhan server AI menjadi salah satu pendorong utama lonjakan permintaan tersebut.
Hubungan listrik dan air inilah yang membuat jejak lingkungan AI menjadi persoalan lebih kompleks daripada sekadar konsumsi daya chip.
Tidak Semua Pusat Data Sama Borosnya
Besarnya penggunaan air dapat berbeda jauh antara satu pusat data dan lainnya.
Lokasi geografis, iklim, teknologi pendinginan, efisiensi server hingga sumber listrik dapat mengubah hasil perhitungan. Pusat data yang beroperasi di daerah dengan tekanan sumber daya air tinggi juga menimbulkan persoalan berbeda dibanding fasilitas dengan kondisi air lebih melimpah.
Kajian tentang konsumsi air pusat data di npj Clean Water juga menyoroti masalah transparansi. Pengukuran konsumsi air oleh operator pusat data masih belum merata sehingga membandingkan satu fasilitas dengan fasilitas lainnya tidak selalu mudah.
Bisakah AI Dibuat Lebih Hemat Air?
Ada sejumlah jalur untuk menekan dampaknya.
Efisiensi sistem pendinginan, peningkatan utilisasi server, pemilihan lokasi pusat data dan penggunaan sumber energi dengan jejak air lebih rendah dapat membantu. Penelitian Nature Sustainability memperkirakan kombinasi praktik terbaik berpotensi menghasilkan pengurangan besar pada jejak lingkungan, meski penerapannya dibatasi kondisi infrastruktur dan ketersediaan teknologi.
Tantangannya adalah mengoptimalkan satu aspek tidak selalu otomatis memperbaiki aspek lainnya. Strategi untuk mengurangi konsumsi air pusat data dalam kondisi tertentu dapat meningkatkan emisi karbon sehingga keduanya perlu dikelola secara bersamaan.
Dengan penggunaan AI yang terus meluas, pertanyaannya bukan lagi sekadar seberapa pintar model yang dapat dibuat. Efisiensi energi, air, lokasi pusat data dan transparansi mengenai dampak lingkungan akan ikut menentukan seberapa berkelanjutan perkembangan AI pada tahun-tahun mendatang.
