Kenapa AI Butuh Air dan Listrik dalam Jumlah Besar?

AI bekerja menggunakan server dengan prosesor dan akselerator khusus seperti GPU berkekuatan tinggi. Menurut IEA dalam laporan Energy and AI 2025, server rata-rata menyumbang sekitar 60 persen konsumsi listrik di pusat data modern, meski persentasenya berbeda berdasarkan jenis pusat data. Kebutuhan listrik meningkat ketika pusat data menjalankan model AI berukuran besar. Penelitian Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) dalam 2024 United States Data Center Energy Usage Report mencatat konsumsi listrik server yang memakai akselerator GPU untuk AI di Amerika Serikat meningkat dari kurang dari 2 TWh pada 2017 menjadi lebih dari 40 TWh pada 2023.

Energi yang digunakan chip tidak seluruhnya berubah menjadi kemampuan komputasi. Sebagian energi berubah menjadi panas sehingga pusat data membutuhkan sistem pendingin agar server tetap beroperasi pada suhu yang sesuai. Dalam laporannya, IEA memperkirakan infrastruktur seperti pendingin dan sistem pendukung lain menyumbang sekitar 20 persen dari pertumbuhan konsumsi listrik pusat data secara global hingga 2030. Besarnya kebutuhan pendinginan ini dipengaruhi desain pusat data, efisiensi perangkat, dan kondisi iklim di lokasi fasilitas.

Air berkaitan erat dengan kebutuhan pendinginan karena sebagian pusat data menggunakan sistem yang memanfaatkan penguapan untuk membuang panas dari peralatan. Air juga dapat memiliki jejak tidak langsung karena pembangkit listrik yang memasok energi ke pusat data membutuhkan air dalam proses operasionalnya. Penelitian Lawrence Berkeley National Laboratory yang terbit pada 2025 di jurnal Resources, Conservation and Recycling menemukan penggunaan air per beban kerja pusat data dapat berbeda lebih dari 10.000 kali. Penelitian itu menyebut efisiensi server, jenis sistem pendingin, lokasi geografis, utilisasi server, dan karakteristik jaringan listrik sebagai sejumlah faktor yang memengaruhi perbedaan tersebut.

Anggapan bahwa satu pertanyaan AI selalu menghabiskan jumlah air tertentu perlu diperlakukan hati-hati. Penelitian Making AI Less Thirsty yang diterbitkan dalam Communications of the ACM pada 2025, misalnya, memperkirakan pelatihan GPT-3 di pusat data Microsoft membutuhkan sekitar 5,4 juta liter air jika memperhitungkan penggunaan air operasional dan terkait listrik. Penelitian yang sama memperkirakan sekitar 500 mililiter air dikonsumsi untuk 10–50 respons GPT-3 berukuran sedang, tergantung lokasi dan waktu penggunaannya. Angka ini merupakan estimasi dengan batasan tertentu, sehingga tidak bisa digunakan sebagai patokan universal untuk seluruh model AI, pusat data, atau setiap pertanyaan yang dikirim pengguna.

Pertumbuhan penggunaan AI membuat kebutuhan infrastrukturnya ikut berkembang. IEA memperkirakan konsumsi listrik pusat data global mencapai sekitar 945 TWh pada 2030, lebih dari dua kali lipat dibandingkan 2024, dengan AI menjadi salah satu pendorong utama pertumbuhan itu. Di sisi lain, efisiensi teknologi terus berkembang sehingga konsumsi energi untuk satu tugas AI bisa menurun. IEA mencatat konsumsi listrik per tugas AI mengalami penurunan cepat, tetapi peningkatan jumlah pengguna dan munculnya penggunaan yang lebih intensif seperti AI agent dapat membuat total konsumsi energi tetap bertambah.

Air dan listrik menjadi bagian penting dari infrastruktur AI karena model membutuhkan komputasi dalam jumlah besar. Besarnya penggunaan sumber daya tidak memiliki satu angka yang berlaku untuk semua AI karena dipengaruhi berbagai variabel. Adapun salah satu cara untuk mengurangi konsumsi air oleh AI adalah menggunakan teknologi ini secara bijak.