Teknologi AI: Tiruan Otak yang Menyedot Air Minum Manusia

Penggunaan Air dalam Teknologi Kecerdasan Buatan

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) meningkat dengan pesat, tetapi teknologi ini memerlukan sumber daya yang cukup besar, termasuk air. Menurut laporan PBB, separuh populasi dunia mengalami kelangkaan air, dan perubahan iklim semakin memperparah situasi ini. Pertumbuhan permintaan penggunaan AI diperkirakan akan memperburuk masalah tersebut.

Berapa Banyak Air yang Digunakan oleh AI?

CEO OpenAI Sam Altman menyatakan bahwa satu kueri ke ChatGPT menghabiskan sekitar seperlima belas sendok teh air. Namun, studi dari akademisi di AS menunjukkan bahwa 10-50 respons dari model GPT-3 menghabiskan setengah liter air. Angka ini bervariasi tergantung pada jenis kueri, panjang respons, lokasi pemrosesan, dan faktor lainnya. Studi tersebut juga mencakup air yang digunakan untuk menghasilkan daya, seperti uap yang menggerakkan turbin di pembangkit listrik tenaga batu bara, gas, atau nuklir.

Bagaimana AI Menggunakan Air?

Aktivitas daring, seperti streaming video, mengirim email, atau membuat deepfake, diproses oleh pusat data yang menggunakan sistem pendingin. Sistem ini seringkali membutuhkan air bersih dan tawar untuk mendinginkan perangkat keras. Metode pendinginan bisa berupa penguapan hingga 80 persen dari air yang digunakan. Tugas AI, terutama yang kompleks seperti menghasilkan gambar atau video, membutuhkan lebih banyak daya komputasi dibandingkan aktivitas konvensional, sehingga memerlukan lebih banyak pendinginan.

Seberapa Cepat Pertumbuhan Konsumsi Air untuk AI?

Perusahaan teknologi AI tidak memberikan angka spesifik tentang penggunaan air mereka, tetapi laporan lingkungan menunjukkan peningkatan drastis. Google, Meta, dan Microsoft melaporkan peningkatan penggunaan air sejak 2020. IEA memprediksi bahwa penggunaan air di pusat data akan berlipat ganda pada 2030, termasuk air untuk pembangkit energi dan produksi chip komputer.

Apakah Itu Banyak?

Jumlah air yang digunakan oleh pusat data Google pada 2024 mencapai 37 miliar liter, di mana 29 miliar liter habis dikonsumsi. Jika dibandingkan, jumlah ini setara dengan kebutuhan air harian 1,6 juta orang selama setahun. Dalam skala yang lebih besar, ini bisa mengairi 51 lapangan golf di Amerika Serikat bagian barat daya selama setahun.

Mengapa Membangun Pusat Data di Daerah Kering?

Banyak penolakan lokal terhadap pembangunan pusat data di daerah kering telah menjadi isu utama. Di Spanyol, kelompok lingkungan Your Cloud is Drying Up My River menentang ekspansi pusat data. Di Chili dan Uruguay, Google menunda rencana karena protes terkait akses air. Faktor seperti ketersediaan lahan, infrastruktur listrik, dan regulasi yang mendukung membuat daerah kering menarik bagi industri ini.

Apakah Ada Pilihan Lain untuk Pendinginan?

Sistem pendingin kering atau udara dapat digunakan, tetapi cenderung membutuhkan lebih banyak listrik. Perusahaan seperti Microsoft, Meta, dan Amazon sedang mengembangkan sistem lingkaran tertutup untuk mengurangi penggunaan air. Beberapa negara seperti Jerman, Finlandia, dan Denmark juga memanfaatkan panas dari pusat data sebagai pemanas rumah.

Apakah Manfaatnya Sebanding dengan Dampak Lingkungan?

AI digunakan untuk membantu mengurangi tekanan terhadap Bumi, seperti menemukan kebocoran gas metana atau mengarahkan rute berkendara hemat bahan bakar. Thomas Davin dari Unicef menilai AI bisa menjadi terobosan baru dalam pendidikan, kesehatan, dan perubahan iklim. Namun, ia menyarankan agar perusahaan lebih fokus pada efisiensi dan transparansi, serta menjadikan model mereka open source untuk mengurangi kebutuhan pelatihan yang intensif.

Apa Yang Dikatakan Perusahaan Teknologi?

Google, Microsoft, AWS, dan Meta semua mengklaim memilih teknologi pendingin yang sesuai dengan kondisi lokal. Mereka menetapkan target ramah air pada 2030 dengan tujuan mengembalikan air lebih banyak daripada yang mereka ambil. Meski demikian, masih ada jalan panjang untuk mencapai target tersebut. OpenAI menekankan pentingnya efisiensi air dan energi, sementara Profesor Ren menyoroti kebutuhan pelaporan yang lebih konsisten dan terstandarisasi.