Dampak AI pada Krisis Air

Pertanyaan ini mencuat setelah sejumlah peneliti mengungkap konsumsi energi dan air yang sangat besar pada pusat data (data center) yang menjalankan model AI. Di berbagai negara, isu ini memancing diskusi serius tentang hubungan antara teknologi dan keberlanjutan lingkungan.

Air Bersih dan AI: Hubungan yang Jarang Dibahas

Setiap kali pengguna menekan tombol untuk menghasilkan teks, gambar, atau perintah AI lainnya, sebenarnya ada proses komputasi intensif yang terjadi di balik layar. Sistem AI yang besar—terutama model generatif—membutuhkan server berkinerja tinggi yang mengonsumsi energi besar.

Server ini menghasilkan panas, sehingga pusat data membutuhkan pendinginan konstan. Di sinilah air berperan.

Sebagian besar fasilitas menggunakan sistem pendingin berbasis air untuk menjaga temperatur server tetap stabil. Artinya, setiap proses AI memiliki jejak konsumsi air.

Dalam beberapa laporan, disebutkan bahwa satu permintaan AI dapat menghabiskan air setara beberapa gelas, tergantung model dan pusat data yang digunakan. Angka itu mungkin terlihat kecil, tetapi akan membesar jika dikalikan miliaran permintaan setiap hari.

Mengapa Data Center Banyak Menggunakan Air?

Ada dua alasan utama:

1. Pendinginan Server

Server yang menjalankan AI bekerja secara intensif—terutama saat melakukan inferensi (produksi output) dan training (pelatihan model). Tanpa pendinginan, mesin akan rusak. Pendingin berbasis air sering digunakan karena murah, efektif, dan ramah lingkungan dibanding pendingin kimia.

2. Kenaikan Suhu Global

Pemanasan global membuat banyak pusat data bekerja lebih keras. Di negara-negara dengan suhu tinggi, konsumsi air untuk pendinginan meningkat secara signifikan.

Beberapa pusat data di Amerika dan Eropa bahkan mengalami peningkatan konsumsi air hingga 20–30% akibat gelombang panas.

Benarkah AI Mengancam Ketersediaan Air Bersih?

Jawabannya tidak sesederhana “ya” atau “tidak”. Konsumsi air AI memang besar, tetapi efeknya tergantung konteks wilayah.

Risiko Tinggi di Wilayah Kering

Jika pusat data dibangun di daerah dengan pasokan air terbatas, dampaknya bisa signifikan. Contoh kasus sempat terjadi di beberapa negara bagian Amerika yang mengalami protes warga terhadap pembangunan pusat data karena dianggap menguras air kota.

Risiko Rendah di Daerah Kaya Air

Sebaliknya, di negara atau daerah dengan infrastruktur air kuat dan curah hujan tinggi, dampaknya jauh lebih kecil. Banyak pusat data bahkan menggunakan air daur ulang.

AI Bukan Satu-satunya Penyebab

Industri lain seperti pertanian, tekstil, dan manufaktur elektronik mengonsumsi air jauh lebih besar dibanding teknologi digital. Sektor teknologi hanya mengambil sebagian kecil dari total konsumsi global.

Namun demikian, fokus pada AI tetap relevan karena pertumbuhannya sangat cepat.

Jejak Air AI Saat Pelatihan Model

Pelatihan model AI skala besar membutuhkan konsumsi air yang jauh lebih tinggi dibanding penggunaan harian.

Beberapa studi menyebutkan bahwa pelatihan model besar bisa menghabiskan ratusan juta liter air. Proses ini biasanya berlangsung berminggu-minggu hingga berbulan-bulan, dan memerlukan pusat data berskala raksasa.

Artinya, meski pengguna akhir hanya melihat permintaan sederhana, di belakangnya terdapat proses panjang yang membutuhkan sumber daya besar.

Fakta: Konsumsi Air AI Dibandingkan Industri Lain

Agar tidak terjadi misinformasi, penting memahami gambaran besar:

• Pertanian menyerap lebih dari 70% air bersih dunia.
• Industri tekstil dan fashion menghabiskan sekitar 20% air industri global.
• Rumah tangga mengambil 10%.
• Sektor data center diperkirakan kurang dari 1% konsumsi air global.

Artinya, AI memang menambah tekanan, tetapi masih jauh dari menjadi penyebab utama kelangkaan air.

Namun, peringatan para peneliti tetap harus diperhatikan: konsumsi air AI tumbuh jauh lebih cepat dibanding sektor lain.

Inovasi untuk Mengurangi Konsumsi Air

Untuk menjawab kekhawatiran publik, banyak perusahaan teknologi kini mulai mengembangkan sistem pendinginan yang lebih efisien dan ramah lingkungan.

Beberapa strategi yang kini digunakan di berbagai pusat data:

1. Pendinginan Berbasis Udara

Meski boros energi, metode ini tidak menggunakan air.

2. Recycle / Water Reclamation

Air yang telah digunakan didaur ulang untuk pendinginan kembali.

3. Memindahkan Data Center ke Lokasi Dingin

Sejumlah perusahaan membangun pusat data di negara bersuhu rendah agar kebutuhan pendinginan minimal.

4. Penggunaan AI untuk Mengoptimalkan Energi

AI justru digunakan untuk mengurangi konsumsi air dan listrik pada server.

5. Menggunakan Air Laut

Beberapa fasilitas mulai menguji pendinginan berbasis air laut agar tidak mengambil dari pasokan air minum.

Teknologi ini menunjukkan bahwa industri tidak tinggal diam menghadapi kritik.

Apakah Kita Harus Mengurangi Penggunaan AI?

Para peneliti lingkungan mengajak masyarakat untuk lebih sadar, namun tidak perlu panik. AI tetap membawa manfaat besar dalam:

• kesehatan
• pendidikan
• penelitian
• mitigasi bencana
• pengembangan energi terbarukan

Yang perlu diperbaiki adalah cara industri mengelola infrastruktur.

Individu tetap bisa menggunakan AI tanpa rasa bersalah, selama teknologi terus diarahkan ke arah yang lebih efisien.

Kesimpulan: AI Memang Mengonsumsi Air, Tapi Bukan Penyebab Utama Krisis

Jadi, apakah keseringan memakai AI bisa membuat kita kehabisan air bersih?

Tidak secara langsung.
Namun, semakin besar penggunaan AI, semakin besar kebutuhan pusat data—yang secara otomatis meningkatkan konsumsi air untuk pendinginan.

Isu yang lebih penting adalah perencanaan industri dan lokasi pusat data, bukan penggunaan sehari-hari oleh masyarakat.

Ke depan, teknologi pendinginan baru dan energi bersih diperkirakan akan menekan jejak air AI secara signifikan.