Kabar Jawa – Kita mungkin cukup mengetik pertanyaan, meminta dibuatkan gambar, atau menyuruh AI merangkum sebuah tulisan. Beberapa detik kemudian, jawabannya sudah muncul di layar.
Semua terlihat simpel. Tapi di balik proses tersebut ada infrastruktur besar yang bekerja terus-menerus.
Model kecerdasan buatan (AI) dijalankan menggunakan komputer dengan kemampuan pemrosesan sangat tinggi. Ribuan GPU dan komponen lainnya berada di dalam pusat data yang harus terus dijaga suhunya agar tidak mengalami panas berlebih.
Di sinilah air ikut berperan.
Sejumlah pusat data menggunakan metode evaporative cooling, yaitu sistem pendinginan yang memanfaatkan penguapan air untuk membantu membuang panas dari peralatan komputer. Artinya, semakin besar kebutuhan komputasi AI, kebutuhan energi dan air untuk menopang infrastrukturnya juga ikut menjadi perhatian.
Bukan Cuma Listrik, AI Juga Punya Jejak Air
Selama ini pembahasan soal dampak lingkungan AI lebih sering dikaitkan dengan konsumsi listrik. Padahal, air juga menjadi bagian dari rantai infrastruktur yang membuat layanan AI dapat bekerja.
Besarnya penggunaan air tentu berbeda-beda. Faktor seperti jenis pusat data, sistem pendinginan, lokasi, iklim, hingga efisiensi perangkat ikut menentukan jumlah air yang dibutuhkan.
Beberapa penelitian dan laporan yang dikutip dalam pembahasan mengenai jejak air AI menunjukkan bahwa aktivitas AI dapat memiliki kebutuhan air yang tidak terlihat oleh pengguna.
Berapa banyak air untuk menggunakan AI?
Salah satu angka yang banyak dibahas berasal dari penelitian tentang jejak air model AI. Dalam kondisi tertentu, sekitar 500 mililiter air dapat digunakan untuk puluhan interaksi dengan chatbot, meskipun jumlah sebenarnya dapat berbeda tergantung model dan pusat data yang digunakan.
Untuk menghasilkan gambar menggunakan AI, kebutuhan air juga tidak selalu sama. Salah satu estimasi yang dikutip menyebut satu gambar AI dapat berkaitan dengan penggunaan air sekitar 29 mililiter.
Angka tersebut memang terlihat kecil jika hanya dilihat dari satu permintaan. Masalahnya muncul ketika penggunaan AI dihitung dalam skala jutaan atau bahkan miliaran permintaan.
Pusat Data Membutuhkan Air dalam Jumlah Besar
Penggunaan AI secara global membuat kebutuhan terhadap pusat data terus berkembang. Fasilitas ini bukan sekadar ruangan berisi komputer, tetapi kompleks infrastruktur yang membutuhkan listrik, sistem pendingin, jaringan, serta berbagai fasilitas pendukung.
Pusat data berukuran besar dapat membutuhkan jutaan galon air setiap hari, terutama jika menggunakan sistem pendinginan berbasis penguapan.
Di Amerika Serikat, Congressional Research Service (CRS) mencatat penggunaan air oleh pusat data mencapai sekitar 17 miliar galon pada 2023. Angka tersebut meningkat sekitar tiga kali lipat dibandingkan satu dekade sebelumnya.
Google juga melaporkan pengambilan air dalam jumlah besar untuk kebutuhan operasional pusat datanya. Data yang dikutip dalam berbagai kajian menunjukkan penggunaan air perusahaan teknologi ini mencapai puluhan miliar liter.
Namun, penting dicatat bahwa angka konsumsi air pusat data tidak otomatis berarti seluruhnya digunakan untuk menjalankan AI. Pusat data juga melayani berbagai kebutuhan komputasi lain, seperti penyimpanan cloud, layanan internet, mesin pencari, dan aplikasi digital.
Kenapa Pusat Data Harus Menggunakan Air?
Server dan GPU yang bekerja keras menghasilkan panas dalam jumlah besar.
Kalau suhu perangkat tidak dikendalikan, performa komputer bisa menurun dan komponen berisiko mengalami kerusakan. Karena itu, pusat data membutuhkan sistem pendinginan yang bekerja hampir sepanjang waktu.
Salah satu metode yang digunakan adalah evaporative cooling. Prinsipnya cukup sederhana: air membantu menyerap panas, kemudian sebagian air menguap sehingga panas ikut dilepaskan.
Cara tersebut dapat membantu meningkatkan efisiensi pendinginan. Namun, konsekuensinya adalah adanya kebutuhan terhadap pasokan air.
Di wilayah yang memiliki sumber air melimpah, persoalannya mungkin berbeda dibandingkan daerah yang sudah menghadapi kekeringan atau tekanan terhadap sumber air.
Ancaman Kebutuhan Air pada 2030
Perkembangan AI membuat persoalan ini diperkirakan semakin penting dalam beberapa tahun mendatang.
Laporan dan penelitian yang membahas kebutuhan air pusat data memperkirakan konsumsi air dapat meningkat tajam hingga 2030 seiring ekspansi infrastruktur AI.
Salah satu proyeksi yang dikutip dalam kajian mengenai AI dan air memperkirakan konsumsi air pusat data secara global dapat mencapai triliunan liter per tahun pada 2030.
Di Amerika Serikat, penelitian yang melibatkan Fengqi You dari Cornell University juga memperkirakan konsumsi air pusat data dapat meningkat menjadi ratusan miliar hingga lebih dari satu triliun liter per tahun pada 2030, tergantung perkembangan infrastruktur dan teknologi yang digunakan.
Besarnya angka tersebut menunjukkan bahwa persoalan air tidak bisa dilepaskan dari pembicaraan mengenai perkembangan AI.
Masalahnya Bukan Sekadar Jumlah Air
Ada persoalan lain yang tidak kalah penting, yaitu lokasi pusat data.
Air yang digunakan oleh sebuah pusat data tidak selalu berasal dari wilayah dengan sumber daya air berlimpah. Ketika fasilitas berkapasitas besar dibangun di kawasan yang mengalami kekeringan, kebutuhan industri teknologi bisa bersinggungan dengan kebutuhan masyarakat dan sektor lainnya.
Beberapa wilayah di Amerika Serikat, termasuk Arizona dan New Mexico, menghadapi tekanan terhadap sumber daya air. Kehadiran pusat data di wilayah semacam itu kemudian memunculkan pembahasan mengenai bagaimana air seharusnya dialokasikan antara kebutuhan rumah tangga, pertanian, industri, dan teknologi.
Dengan kata lain, persoalannya bukan cuma “berapa liter air yang dipakai”, tetapi juga dari mana air tersebut diambil dan siapa saja yang membutuhkan sumber daya yang sama.
Data Penggunaan Air Masih Belum Sepenuhnya Terbuka
Menghitung jejak air industri AI juga tidak mudah.
Salah satu alasannya adalah perusahaan teknologi tidak selalu membuka data penggunaan air secara rinci. Selain itu, kebutuhan air pusat data dapat mencakup berbagai layanan sekaligus sehingga sulit menentukan berapa bagian yang secara khusus digunakan untuk AI.
CRS juga menyoroti keterbatasan data mengenai penggunaan air industri pusat data di Amerika Serikat.
Kurangnya transparansi membuat masyarakat sulit mengetahui secara pasti seberapa besar tekanan sebuah fasilitas terhadap sumber air di wilayah tertentu.
Hal ini menjadi semakin penting ketika pusat data berada di daerah yang sudah mengalami persoalan ketersediaan air.
Teknologi Baru Bisa Mengurangi Penggunaan Air
Kabar baiknya, industri teknologi tidak tinggal diam.
Berbagai metode pendinginan baru mulai dikembangkan untuk mengurangi ketergantungan pusat data terhadap air bersih.
1. Sistem pendinginan tertutup
Dalam sistem closed-loop, cairan pendingin terus bersirkulasi di dalam sistem. Dengan cara ini, kebutuhan untuk terus memasukkan air baru dapat dikurangi.
2. Liquid cooling
Teknologi liquid cooling menggunakan cairan untuk mengambil panas langsung dari komponen tertentu di dalam sistem komputasi.
Metode ini semakin menarik karena GPU yang digunakan untuk AI menghasilkan panas tinggi. Pendinginan langsung dapat membantu menangani panas tersebut dengan lebih efisien dibandingkan sistem pendinginan konvensional dalam kondisi tertentu.
3. Memakai air daur ulang
Pusat data juga dapat menggunakan air hasil pengolahan kembali sebagai alternatif sumber air bersih.
Dengan memanfaatkan air daur ulang untuk kebutuhan pendinginan, tekanan terhadap sumber air minum atau air tanah dapat dikurangi.
Lokasi Pusat Data Juga Menentukan
Teknologi pendinginan bukan satu-satunya faktor.
Lokasi pembangunan pusat data juga berpengaruh besar terhadap jejak air. Pusat data yang berada di wilayah dengan kondisi iklim lebih sejuk dapat memiliki kebutuhan pendinginan yang berbeda dibandingkan fasilitas yang dibangun di daerah panas dan kering.
Sumber energi juga ikut berperan. Pemanfaatan energi terbarukan dapat membantu mengurangi dampak lingkungan dari operasional pusat data, meskipun persoalan penggunaan air tetap perlu diperhitungkan secara terpisah.
Sejumlah penelitian bahkan memperkirakan pemilihan lokasi dan sistem yang tepat dapat memangkas jejak air secara signifikan, dengan salah satu estimasi mencapai hingga 86 persen dalam kondisi tertentu.
Jadi, Haruskah Berhenti Menggunakan AI?
Persoalannya tidak sesederhana memilih antara menggunakan AI atau tidak.
AI sudah digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari pendidikan, penelitian, pekerjaan, layanan kesehatan, hingga industri kreatif. Di saat yang sama, pertumbuhan teknologi ini membawa kebutuhan infrastruktur yang juga semakin besar.
Yang menjadi tantangan adalah bagaimana pertumbuhan tersebut tidak menghasilkan beban lingkungan yang tidak terkendali.
Transparansi penggunaan air, pemilihan lokasi pusat data, pemakaian air daur ulang, sistem pendinginan yang lebih efisien, serta penggunaan energi yang lebih bersih menjadi beberapa bagian penting dari pembahasan tersebut.
Jadi, ketika kita mengetik satu pertanyaan kepada chatbot atau meminta AI membuat gambar, prosesnya memang terlihat berlangsung di layar. Namun di belakangnya ada server, GPU, listrik, sistem pendingin, dan sumber daya alam yang bekerja bersama.
Jejak air AI mungkin tidak terlihat oleh pengguna. Tetapi ketika penggunaan teknologi ini dilakukan secara masif, kebutuhan air tersebut menjadi persoalan lingkungan yang semakin sulit diabaikan.
