Di balik setiap jawaban cerdas, email yang dibuatkan, atau kode yang diperbaiki oleh kecerdasan buatan (AI) seperti ChatGPT, terdapat biaya lingkungan yang seringkali tidak terlihat: konsumsi air dalam jumlah besar. Menurut pengakuan CEO OpenAI, Sam Altman, setiap interaksi sederhana dengan ChatGPT ternyata "meminum" air.
Lalu, seberapa besar jejak air dari revolusi AI yang sedang kita saksikan ini? Jawabannya mungkin akan mengejutkan Anda.
Setiap Pertanyaan, Setetes Air: Kalkulasi Konsumsi AI
Menurut Altman, rata-rata satu interaksi atau prompt yang dikirimkan ke ChatGPT membutuhkan sekitar seperlimabelas sendok teh air bersih. Angka ini mungkin terdengar kecil, tetapi ketika dikalikan dengan skala penggunaannya, jumlahnya menjadi sangat masif.
"Mengapa langit berwarna biru?" – setara satu tetes air.
"Bisakah lemon diganti jeruk nipis dalam resep ini?" – setara satu tetes air.
"Bantu saya perbaiki kode situs web ini." – setara satu tetes air.
Dengan klaim adanya satu miliar pesan yang dikirim ke ChatGPT setiap hari, kita dapat membayangkan betapa "haus"-nya teknologi ini. Dan itu baru dari satu AI. Jika kita menambahkan pemain besar lainnya seperti Google Gemini, Anthropic Claude, dan DeepSeek, jelas bahwa revolusi AI membawa konsekuensi besar bagi sumber daya air global.
Mengapa AI Butuh Begitu Banyak Air? Dari Pendinginan hingga Manufaktur
Kebutuhan air AI berasal dari dua proses utama yang sangat intensif:
Pendinginan Pusat Data (Data Center):
Sistem AI dijalankan oleh ribuan chip komputer paling canggih di dunia yang ditempatkan di pusat data raksasa. Proses kalkulasi yang kompleks untuk memahami dan merespons setiap instruksi Anda menghasilkan panas yang luar biasa. Untuk mencegah overheat dan kerusakan, pusat data ini memerlukan sistem pendingin.
Semakin banyak perusahaan beralih dari pendingin udara ke pendingin cair (liquid cooling) yang lebih efisien, yang sebagian besar menggunakan air minum bersih. Proses ini melibatkan:
Cairan pendingin menyerap panas dari chip.
Air digunakan untuk mendinginkan cairan tersebut.
Air panas kemudian dialirkan ke menara pendingin, di mana sebagian besar menguap.
Secara total, hingga 80% air yang digunakan dalam siklus ini hilang karena penguapan.
Manufaktur dan Rantai Pasokan:
Air tidak hanya digunakan untuk operasional, tetapi juga dalam seluruh rantai pasokan teknologi AI. Mulai dari pemurnian bahan baku krusial yang dibutuhkan untuk membuat chip semikonduktor hingga proses manufaktur itu sendiri, air menjadi komponen vital yang tak terhindarkan.
Angka Sebenarnya Mungkin Jauh Lebih Besar
Meskipun estimasi dari Sam Altman memberikan gambaran, beberapa ahli skeptis. Profesor Shaolei Ren dari University of California, Riverside, yang menerbitkan studi "Making AI Less 'Thirsty'", berpendapat bahwa angka tersebut mungkin merujuk pada model AI yang lebih kecil.
Menurut perhitungannya, untuk model bahasa seukuran GPT-3, percakapan yang terdiri dari 10 hingga 50 pertanyaan bisa menghabiskan sekitar 500 ml air. Jumlah ini sudah termasuk air yang digunakan untuk pendinginan dan pembangkitan listrik.
Sayangnya, transparansi dari perusahaan teknologi raksasa seperti Google, Meta, dan Microsoft masih minim. Meskipun mereka merilis laporan lingkungan tahunan yang menunjukkan penggunaan miliaran liter air, tidak ada yang merinci seberapa besar porsi yang dikonsumsi khusus untuk operasional AI.
Menuju AI yang Lebih Berkelanjutan: Inovasi dan Harapan
Di tengah meningkatnya protes komunitas global terhadap dampak lingkungan pusat data, industri teknologi mulai mencari solusi. Beberapa inovasi yang sedang dijajaki meliputi:
Sistem pendingin tanpa evaporasi.
Pemanfaatan kembali panas dari pusat data untuk menghangatkan rumah.
Memindahkan pusat data ke lokasi ekstrem seperti bawah laut atau Kutub Utara untuk pendinginan alami.
Eksperimen menempatkan pusat data di luar angkasa.
"Kita perlu belajar bersama sebagai masyarakat dunia tentang bagaimana meminimalkan penggunaan air dan energi," ujar Thomas Davin, Direktur UNICEF Office of Innovation. "Karena ini semua adalah sumber daya dunia."
Revolusi AI memang menjanjikan masa depan yang luar biasa, tetapi kita tidak boleh mengabaikan biaya ekologisnya. Transparansi data dan inovasi berkelanjutan akan menjadi kunci untuk memastikan kemajuan teknologi tidak mengorbankan kelestarian planet kita.
