Kecerdasan buatan (AI) berpotensi menjadi konsumen listrik yang lebih besar dibandingkan penambangan Bitcoin sebelum akhir tahun 2025. Prediksi ini berasal dari analisis terbaru yang menyatakan bahwa persaingan AI bisa menggunakan hampir separuh dari total konsumsi energi data center global hanya dalam waktu dua tahun ke depan.

Peneliti di balik analisis ini adalah Alex de Vries-Gao, kandidat PhD dari Vrije Universiteit Amsterdam di bidang Studi Lingkungan. Ia dikenal atas risetnya mengenai konsumsi listrik dan dampak lingkungan dari cryptocurrency yang ia dokumentasikan melalui situsnya, Digiconomist. Minggu lalu, de Vries-Gao menerbitkan komentarnya mengenai permintaan energi AI yang terus meningkat dalam jurnal ilmiah Joule.

Konsumsi Energi AI Terus Tumbuh

Saat ini, AI diperkirakan menyumbang hingga 20% dari total konsumsi listrik data center. Namun, data pasti sulit diperoleh karena perusahaan teknologi besar umumnya tidak mengungkapkan secara rinci berapa banyak energi yang digunakan oleh sistem AI mereka. Oleh karena itu, de Vries-Gao menggunakan metode proyeksi berdasarkan rantai pasokan chip komputer khusus yang digunakan untuk menjalankan AI.

Kendati ada efisiensi dalam teknologi, kebutuhan energi AI diprediksi terus meningkat. Hal ini menimbulkan kekhawatiran bahwa AI akan mengulang masalah lingkungan yang sebelumnya terjadi dalam dunia cryptocurrency, terutama Bitcoin.

ChatGPT dan Lahirnya Gelombang Baru Konsumsi Energi

De Vries-Gao mengaku hampir meninggalkan topik ini setelah Ethereum beralih ke metode validasi transaksi yang lebih hemat energi. Namun, peluncuran ChatGPT mengubah semuanya.

“Saya berpikir, ‘Oh tidak, ini akan jadi masalah besar lagi’. Ini teknologi yang rakus energi, apalagi di pasar yang sangat kompetitif,” ujarnya dalam wawancara dengan The Verge.

Ia mencatat adanya pola pikir “semakin besar semakin baik” di kalangan perusahaan teknologi, yang berlomba-lomba mengembangkan model AI dengan ukuran dan kapabilitas yang semakin tinggi — namun dengan konsekuensi kebutuhan energi yang juga kian besar.

Lonjakan Pembangunan Data Center Baru

Peningkatan permintaan AI mendorong pembangunan data center baru, terutama di Amerika Serikat. Negara ini kini menjadi pusat data center terbanyak di dunia. Untuk mendukung permintaan energi tersebut, perusahaan utilitas energi bahkan merencanakan pembangunan pembangkit listrik berbahan bakar gas dan reaktor nuklir baru.

Kondisi ini mengulang tantangan yang sempat muncul dalam dunia kripto — lonjakan mendadak konsumsi energi yang membebani jaringan listrik dan memperlambat transisi ke sumber energi bersih.

Tantangan Transparansi dan Pengukuran

Salah satu tantangan terbesar adalah mengukur dengan tepat berapa energi yang digunakan oleh teknologi AI. Perusahaan seperti Google dan Microsoft memang merilis laporan tahunan tentang emisi karbon mereka, namun tidak merinci seberapa besar kontribusi AI terhadap angka-angka tersebut.

Untuk memperkirakan konsumsi energi AI, de Vries-Gao mengandalkan data publik mengenai produksi chip AI, termasuk dari perusahaan seperti Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), yang memproduksi chip untuk Nvidia dan AMD. Produksi chip khusus AI TSMC diketahui meningkat lebih dari dua kali lipat antara 2023 dan 2024.

Dengan membandingkan kapasitas produksi chip tersebut dan estimasi konsumsi dayanya, de Vries-Gao menemukan bahwa AI kemungkinan telah mengkonsumsi listrik setara dengan seluruh negara Belanda pada tahun lalu. Ia memproyeksikan angka tersebut bisa setara dengan konsumsi listrik negara sebesar Inggris pada akhir 2025, mencapai 23 gigawatt (GW).

Prediksi Permintaan Energi AS Naik 25%

Sebuah laporan terpisah dari firma konsultan ICF juga memperkirakan permintaan listrik di Amerika Serikat akan naik hingga 25% sebelum 2030. Peningkatan ini sebagian besar disebabkan oleh AI, data center konvensional, dan penambangan Bitcoin.

Namun, memprediksi konsumsi energi dalam persaingan AI secara menyeluruh masih sulit. Dalam laporan mendalam dari MIT Technology Review, disebutkan bahwa dampak lingkungan dari penggunaan AI dapat sangat bervariasi tergantung lokasi dan sumber listrik lokal yang digunakan. Misalnya, jawaban dari persaingan AI yang diproses di West Virginia bisa menghasilkan hampir dua kali lipat emisi karbon dibandingkan yang diproses di California.

Transparansi Jadi Kunci

Solusi utama untuk memahami dampak AI terhadap lingkungan adalah transparansi dari perusahaan teknologi. “Langkah-langkah yang harus dilalui untuk mendapatkan estimasi angka ini sangatlah tidak masuk akal,” kata de Vries-Gao. “Seharusnya tidak sesulit ini. Tapi sayangnya, kenyataannya memang demikian.”

Apakah Efisiensi Akan Menyelamatkan?

Meskipun ada perkembangan teknologi yang memungkinkan efisiensi energi, masih belum jelas apakah itu akan cukup untuk menekan permintaan energi AI secara keseluruhan. Tahun ini, perusahaan DeepSeek mengklaim model AI-nya hanya menggunakan sebagian kecil dari listrik yang dikonsumsi model Llama 3.1 milik Meta, menimbulkan pertanyaan: Apakah perusahaan teknologi benar-benar harus menggunakan energi sebanyak itu untuk mencapai kemajuan AI?

Transisi Ethereum ke sistem validasi transaksi yang lebih hemat energi berhasil menurunkan konsumsi listriknya hingga 99,988%. Namun, penambang Bitcoin masih enggan mengubah cara kerja mereka karena investasi yang besar pada perangkat keras dan alasan ideologis lainnya.

Ada pula risiko paradoks Jevons, di mana efisiensi justru meningkatkan konsumsi karena pengguna makin sering memanfaatkan teknologi tersebut. Terlepas dari semua itu, masalah ini tidak akan bisa dikelola tanpa terlebih dahulu mengukurnya secara akurat.