Perkembangan AI memunculkan pertanyaan baru yang jarang dibahas pengguna sehari-hari, yaitu seberapa besar teknologi ini menekan pasokan air bersih. Isu itu mencuat karena sistem di balik layanan AI, terutama pusat data, membutuhkan pendinginan intensif agar server tetap aman beroperasi.
Artinya, AI tidak “meminum” air secara langsung, tetapi infrastruktur pendukungnya yang membuat konsumsi air ikut naik. Di balik layanan yang terasa instan bagi pengguna, ada kebutuhan besar untuk menjaga ribuan hingga jutaan server tetap dingin.
Air Dipakai untuk Menjaga Server Tetap Stabil
Teknologi AI dijalankan lewat komputer berkinerja tinggi yang memproses data tanpa henti. Aktivitas ini menghasilkan panas besar sehingga pusat data membutuhkan sistem pendingin berbasis air, pendinginan udara yang efisien, atau kombinasi keduanya.
Air juga dipakai dalam pembangkit listrik termal yang menyuplai energi ke pusat data. Pada banyak fasilitas, cooling tower bekerja dengan menguapkan air untuk mempertahankan suhu operasional yang aman.
| Aspek | Peran dalam Operasional AI | Dampak ke Air |
|---|---|---|
| Pendinginan server | Menjaga perangkat tidak overheat | Menggunakan air dalam sistem pendingin berbasis air |
| Pembangkitan listrik | Menyalurkan energi ke pusat data | Pembangkit termal juga membutuhkan air |
| Cooling tower | Menstabilkan suhu fasilitas | Air diuapkan selama proses pendinginan |
Konsumsi Air Pusat Data Terus Meningkat
Sejumlah riset memperkirakan pusat data yang mendukung layanan AI mengonsumsi sekitar 300 hingga 760 miliar liter air per tahun. Angka itu mencakup kebutuhan pendinginan dan juga kebutuhan pembangkitan listrik.
International Water Management Institute (IWMI) mengutip proyeksi penelitian yang menyebut konsumsi air seluruh pusat data dunia bisa mencapai 4,2 triliun hingga 6,6 triliun liter per tahun pada 2027. Di Amerika Serikat, satu pusat data besar diperkirakan dapat memakai sekitar 300.000 hingga 5 juta galon air per hari, atau setara sekitar 1,1 juta hingga 19 juta liter per hari.
Bahkan untuk aktivitas sederhana seperti mengajukan pertanyaan ke chatbot AI, sejumlah penelitian memperkirakan sekitar setengah liter air dapat digunakan dalam proses puluhan permintaan AI yang kompleks. Jumlah itu kecil jika dilihat per pengguna, tetapi membesar cepat ketika dikalikan miliaran permintaan setiap hari.
Bukan Penyebab Utama Krisis Air Bersih
Meski konsumsi air AI besar, para peneliti menilai teknologi ini bukan penyebab utama krisis air bersih global. Sektor pertanian tetap menjadi pengguna air tawar terbesar di dunia, disusul industri manufaktur dan pembangkit listrik secara umum.
www.beritasatu.com menulis bahwa dampak AI lebih terasa pada tingkat lokal, terutama jika pusat data dibangun di wilayah yang sedang mengalami kekeringan atau memiliki cadangan air terbatas. Dalam kondisi seperti itu, tekanan terhadap sumber daya air bisa meningkat meski air yang dipakai sebagian kembali ke atmosfer lewat evaporasi.
Pusat Data AI Butuh Pendinginan yang Lebih Hemat
Beban kerja AI jauh lebih berat dibanding layanan digital konvensional seperti penyimpanan dokumen atau penelusuran internet biasa. Model AI modern memerlukan ribuan GPU yang bekerja terus-menerus saat pelatihan maupun ketika melayani pengguna.
Kondisi itu membuat panas yang dihasilkan lebih tinggi dan kebutuhan pendinginan ikut naik. Analis lingkungan Mara Pusic dari Environmental Law Institute mengatakan peningkatan penggunaan AI membuat konsumsi air pusat data naik sangat cepat.
Solusi Hemat Air Mulai Didorong
Industri teknologi mulai mencari cara agar operasional AI lebih berkelanjutan. Salah satu pendekatan yang berkembang adalah immersion cooling, yaitu pendinginan dengan cairan khusus yang lebih efisien dibanding sistem berbasis air konvensional.
Sejumlah perusahaan juga mulai memakai pendinginan udara yang lebih efisien, air daur ulang, dan pemanfaatan kembali panas server untuk kebutuhan lain. Pemilihan lokasi pusat data kini turut mempertimbangkan ketersediaan air dan akses energi terbarukan agar tekanan terhadap lingkungan tidak semakin besar.
Di sisi lain, AI justru ikut dipakai untuk membantu menghemat sumber daya melalui prediksi kebutuhan air, deteksi kebocoran jaringan distribusi, dan optimasi konsumsi energi. Perkembangan ini menunjukkan AI bisa menjadi bagian dari masalah sekaligus bagian dari solusinya, tergantung bagaimana infrastruktur di sekitarnya dirancang.
