Ledakan AI Bikin Tagihan Listrik Naik, Ini 5 Penyebab Utamanya

Popularitas AI mendorong perusahaan teknologi untuk membangun lebih banyak pusat data untuk menjalankan layanan digital mereka. Fasilitas ini menampung ribuan server, perangkat jaringan, dan sistem komputasi yang memproses data dalam jumlah besar. Semakin banyak layanan AI digunakan, semakin besar pula kebutuhan perusahaan akan kapasitas komputasi yang memadai. Akibatnya, pembangunan pusat data terus berkembang untuk mengimbangi permintaan tersebut.

Laporan dari Environment America, jaringan organisasi lingkungan di Amerika Serikat, menunjukkan bahwa jumlah pusat data di negara tersebut hampir dua kali lipat antara 2021 dan 2024. Pertumbuhan ini menambah tekanan terhadap jaringan listrik karena setiap fasilitas membutuhkan pasokan energi yang stabil. Menurut Mark Wolfe, direktur eksekutif National Energy Assistance Directors Association, meningkatnya kebutuhan listrik pusat data berpotensi membebani pelanggan listrik. Artinya, rumah tangga bisa ikut merasakan dampaknya ketika biaya penyediaan energi mengalami kenaikan.

Masalahnya, kebutuhan listrik pusat data gak berhenti ketika jam kerja selesai. Banyak fasilitas harus beroperasi selama 24 jam agar layanan AI, penyimpanan data, dan komputasi awan tetap tersedia. Kondisi tersebut membuat konsumsi listrik berlangsung terus-menerus, sehingga perusahaan penyedia energi perlu memastikan pasokan selalu mencukupi.

Setiap kali kamu menggunakan chatbot AI untuk membuat tulisan, merangkum dokumen, atau menjawab pertanyaan, sistem perlu menjalankan proses komputasi. Proses tersebut dilakukan oleh komputer berperforma tinggi yang membutuhkan energi untuk mengolah permintaan dan menghasilkan jawaban. Kebutuhan listriknya dapat berbeda-beda, tergantung pada model AI, panjang permintaan, jenis tugas, dan perangkat keras yang digunakan. Ketika jumlah pengguna meningkat, total energi yang dibutuhkan untuk menjalankan layanan tersebut juga berpotensi bertambah.

Menurut penelitian yang dipublikasikan oleh Electric Power Research Institute (EPRI), pencarian menggunakan AI dapat mengonsumsi listrik hingga 10 kali lebih banyak dibandingkan dengan pencarian internet biasa. Perbandingan tersebut menggambarkan bahwa proses komputasi AI generatif dapat membutuhkan energi tambahan dalam jumlah berarti. Meski begitu, konsumsi aktual tetap bergantung pada teknologi dan sistem yang digunakan untuk setiap layanan. Jika jutaan orang menggunakan AI secara rutin, akumulasi kebutuhan energinya bisa menjadi persoalan bagi penyedia listrik.

Selain melayani permintaan pengguna, perusahaan teknologi juga membutuhkan energi untuk melatih model bahasa berukuran besar atau Large Language Models (LLM). Pelatihan ini melibatkan pemrosesan data dalam jumlah sangat besar dengan perangkat komputasi khusus. Setelah model selesai dilatih, listrik tetap diperlukan untuk menjalankan layanan dan menghasilkan jawaban bagi pengguna. Jadi, kebutuhan energi AI muncul sejak proses pengembangan hingga teknologi tersebut digunakan sehari-hari.

Server yang bekerja memproses data dalam jumlah besar menghasilkan panas. Jika suhu perangkat terlalu tinggi, performanya bisa terganggu dan risiko kerusakan meningkat. Karena itu, pusat data membutuhkan sistem pendingin untuk menjaga suhu peralatan tetap berada dalam batas operasional. Sistem tersebut juga menggunakan listrik, sehingga total konsumsi energi fasilitas tidak hanya berasal dari komputer yang menjalankan AI.

Semakin padat perangkat komputasi yang digunakan, semakin besar pula tantangan untuk mengelola panas di dalam pusat data. Perusahaan perlu menyesuaikan sistem pendingin dengan kapasitas perangkat, desain bangunan, dan kondisi lingkungan. Kebutuhan ini membuat pengelolaan energi menjadi bagian penting dalam pengoperasian fasilitas digital. Bahkan, pusat data yang memiliki perangkat hemat energi tetap harus mengalokasikan listrik untuk berbagai sistem pendukungnya.

Dave Turk, mantan wakil menteri di Departemen Energi Amerika Serikat, menjelaskan bahwa pusat data modern cenderung berukuran lebih besar dan umumnya lebih efisien dalam penggunaan energi. Namun, efisiensi tidak selalu berarti konsumsi listrik secara keseluruhan akan turun. Ketika kapasitas fasilitas meningkat dan semakin banyak pekerjaan komputasi dilakukan, total kebutuhan listrik masih bisa bertambah. Inilah alasan pertumbuhan AI tetap perlu diperhitungkan dalam perencanaan energi meskipun teknologi pusat data semakin efisien.

Lonjakan permintaan dari pusat data membuat perusahaan penyedia listrik perlu menyiapkan kapasitas tambahan. Mereka mungkin harus meningkatkan kemampuan pembangkit listrik, memperluas jaringan transmisi, atau memperbarui infrastruktur distribusi. Pembangunan tersebut membutuhkan investasi besar yang pada akhirnya dapat memengaruhi biaya penyediaan listrik. Jika sebagian biaya itu dibebankan kepada pelanggan, tagihan rumah tangga berpotensi ikut meningkat.

Torsten Sløk, kepala ekonom di perusahaan manajemen aset Apollo Global Management, memperkirakan pusat data akan membutuhkan tambahan kapasitas listrik sebesar 18 gigawatt pada 2030. Sebagai gambaran, kebutuhan daya listrik New York City berada di kisaran 6 gigawatt. Artinya, tambahan kapasitas yang diperkirakan dibutuhkan pusat data tersebut setara dengan sekitar tiga kali kebutuhan daya kota itu. Angka ini menunjukkan betapa besar tantangan yang harus dihadapi sistem kelistrikan untuk memenuhi pertumbuhan kebutuhan komputasi.

Tekanan tersebut juga terlihat dalam proyeksi Schneider Electric, perusahaan yang bergerak di bidang otomasi digital dan pengelolaan energi. Perusahaan itu memperkirakan permintaan listrik dapat meningkat 16 persen hingga 2029, terutama akibat pertumbuhan pusat data. Di Virginia, misalnya, Dominion Energy pernah mengusulkan kenaikan tarif sebesar US$8,51 atau sekitar Rp140 ribu per bulan pada 2026, sekaligus mempertimbangkan kelompok tarif baru bagi pengguna listrik berkapasitas besar, termasuk pusat data. Contoh ini memperlihatkan bagaimana ekspansi pusat data mulai memengaruhi pembahasan tarif listrik di Amerika Serikat.

Meningkatnya kebutuhan energi gak selalu bisa langsung diimbangi dengan penambahan pasokan. Pembangunan pembangkit listrik dan jaringan transmisi membutuhkan waktu, perencanaan, pendanaan, serta proses perizinan. Jika pusat data tumbuh lebih cepat daripada kesiapan infrastruktur, penyedia listrik bisa menghadapi kesulitan memenuhi permintaan pada waktu tertentu. Situasi ini berpotensi meningkatkan tekanan terhadap harga energi sekaligus keandalan jaringan listrik.

North American Electric Reliability Corporation (NERC) dalam laporan tahunannya memperingatkan bahwa fasilitas untuk perusahaan AI dan mata uang kripto berkembang lebih cepat daripada pembangunan pembangkit dan jalur transmisi yang mendukungnya. Ketimpangan tersebut dapat menurunkan stabilitas sistem kelistrikan. Sementara itu, operator jaringan listrik PJM dalam laporan proyeksi jangka panjang yang diterbitkan pada Januari 2025 memperkirakan permintaan listrik akan meningkat tajam hingga 2030, terutama akibat pertumbuhan pusat data. Lonjakan permintaan tersebut juga menimbulkan kekhawatiran mengenai kemampuan pasokan listrik untuk memenuhi kebutuhan di masa mendatang. Kedua hal ini menunjukkan bahwa persoalan AI gak hanya berkaitan dengan besarnya konsumsi listrik, tapi juga dengan kesiapan infrastruktur untuk melayaninya.

Meski begitu, kenaikan tarif listrik bukan disebabkan oleh AI semata. Harga gas alam, inflasi, peningkatan penggunaan kendaraan listrik, dan elektrifikasi bangunan turut memengaruhi biaya energi. Pertumbuhan pusat data menjadi faktor tambahan yang dapat memperbesar tekanan tersebut, terutama di wilayah dengan konsentrasi fasilitas komputasi tinggi. Karena itu, dampaknya terhadap tagihan listrik bisa berbeda-beda, tergantung pada kondisi pasokan energi dan kebijakan tarif di setiap wilayah.

Selain membawa banyak kemudahan, ledakan AI bikin tagihan listrik naik dalam skala besar. Pembangunan pusat data, proses komputasi yang intensif, sistem pendingin, investasi infrastruktur, dan keterbatasan pasokan menjadi lima faktor yang dapat mendorong kenaikan biaya energi.

Di Amerika Serikat, tekanan tersebut sudah masuk dalam pembahasan tarif listrik dan perencanaan kapasitas jaringan. Namun, besarnya dampak terhadap rumah tangga tetap bergantung pada kondisi energi dan kebijakan masing-masing wilayah. Bagi Indonesia, perkembangan ini juga layak diperhatikan karena pertumbuhan layanan AI dan pusat data perlu diimbangi dengan perencanaan energi yang memadai agar manfaat teknologi bisa dinikmati tanpa mengabaikan keterjangkauan listrik.