YTI-ALFALAH.ID Baru-baru ini, pembangunan pusat data berbasis kecerdasan buatan Artificial Intellegence (AI) milik BDx di kawasan Jatiluhur, Kabupaten Purwakarta, dihentikan sementara oleh Pemerintah Provinsi Jawa Barat. Alasannya, dokumen Analisis Mengenai Dampak Lingkungan (AMDAL) dan Persetujuan Bangunan Gedung (PBG) belum rampung. Proyek bernilai Rp 3,5 triliun ini direncanakan berkapasitas listrik hingga 120 megawatt (MW) dengan potensi pengembangan mencapai 640 MW.

Salah satu sorotan utama adalah kebutuhan airnya yang sangat besar. Pada tahap awal saja, proyek ini diperkirakan membutuhkan sekitar 6.000 meter kubik air per hari. Jika beroperasi penuh, kebutuhannya bisa mencapai 384 liter per detik, atau sekitar 33 juta liter air per hari. Jumlah itu setara dengan kebutuhan air sekitar enam desa selama satu bulan penuh.

Mengapa Pusat Data AI Sangat Haus Air?

Pusat data adalah gedung yang dipenuhi ribuan server komputer yang bekerja tanpa henti. Server-server ini menghasilkan panas dalam jumlah sangat besar. Jika tidak didinginkan, suhu di dalam ruangan bisa melonjak dan merusak perangkat elektronik.

Ada beberapa cara mendinginkan pusat data, tetapi yang paling umum dan murah adalah pendinginan evaporatif (evaporative cooling). Prinsipnya sederhana: air dialirkan melalui media berpori, lalu udara panas ditiupkan melewatinya. Sebagian air menguap, dan proses penguapan itu menyerap panas dari udara. Udara yang keluar menjadi lebih dingin, sementara air yang menguap hilang ke atmosfer-.

Cara ini sangat efektif, tetapi konsekuensinya adalah air benar-benar “terpakai” dan tidak bisa langsung dipakai lagi dalam bentuk cair. Semakin panas cuaca, semakin banyak air yang menguap untuk mencapai efek pendinginan yang sama.

Selain untuk pendinginan, air juga digunakan secara tidak langsung di pembangkit listrik yang memasok energi ke pusat data. Pembangkit listrik tenaga gas atau batu bara juga membutuhkan air untuk proses pendinginan dan produksi uap.

Sekali Generate Butuh Lima Tetes Hingga 30 Liter Air

Untuk memberi gambaran, sebuah pusat data berkapasitas 1 MW saja dapat menghabiskan hingga 25,5 juta liter air per tahun hanya untuk pendinginan. Jumlah itu setara dengan kebutuhan air harian sekitar 300.000 orang.

Proyek BDx di Jatiluhuhur jauh lebih besar. Dengan target kapasitas awal 120 MW dan potensi hingga 640 MW, kebutuhan airnya bisa mencapai puluhan juta liter setiap hari. Sebagai perbandingan, sebuah pusat data berukuran menengah (15 MW) dapat mengonsumsi air dalam setahun setara dengan kebutuhan tahunan tiga rumah sakit berukuran rata-rata.

Pada tingkat global, diperkirakan pada tahun 2030, jejak air dari pusat data bertenaga AI bisa mencapai 9,3 triliun liter, setara dengan kebutuhan air domestik tahunan 1,3 miliar orang.

Lebih spesifik, berapa air yang dibutuhkan untuk mendinginkan pusat data AI ketika kita megenerate tulisan, foto, ataupun video?

1. Aktivitas Chat Teks Biasa

Ini adalah penggunaan paling ringan. Untuk satu pertanyaan teks biasa ke chatbot seperti Gemini, Google melaporkan konsumsi air di lokasi (onsite) sekitar 0,26 mililiter, kira-kira lima tetes air. Open AI menyebut angka serupa, sekitar 0,32 ml per rata-rata pertanyaan ChatGPT.

Tapi angka ini hanya menghitung air yang menguap di menara pendingin pusat data. Kalau kita hitung juga air yang dipakai di pembangkit listrik yang memasok listriknya, angkanya naik menjadi sekitar 1–5 mL per pertanyaan. Masih sangat kecil, setara dengan beberapa tetes air dari keran. Untuk percakapan yang lebih panjang (10–40 pertanyaan berturut-turut), totalnya bisa mencapai 0,5 liter setara setengah botol air minum kemasan.

2. Generate Satu Gambar AI

Ini sudah masuk kategori "berat". Membuat satu gambar dengan AI jauh lebih intensif secara komputasi daripada sekadar tanya jawab teks.

Ada dua rentang angka yang beredar, dan keduanya benar dalam konteks masing-masing:

• Estimasi ringan (berdasarkan listriknya saja): Studi dari UN University Institute for Water, Environment and Health memperkirakan satu gambar AI standar membutuhkan sekitar 29 mililiter air, kira-kira dua sendok makan. Ini menghitung air yang terkait dengan listrik yang dipakai (sekitar 2,9 watt-jam). Kalau kita generate 1 miliar gambar, totalnya menjadi 29 juta liter.

• Estimasi berat (berdasarkan penelitian UC Riverside): Setiap gambar yang dihasilkan AI bisa mengonsumsi 2 hingga 5 liter air. Angka ini muncul dari penelitian yang menghitung siklus penuh, termasuk pendinginan server dan pembangkit listrik yang memasok dayanya. Untuk model seperti DALL-E, Midjourney, atau Stable Diffusion, rentangnya bisa 0,5 hingga 3,45 liter pergambar, tergantung kompleksitas dan infrastruktur yang dipakai-.

Analogi sederhana: Kalau kamu generate satu gambar AI dengan model yang kompleks, air yang "terpakai" (menguap) setara dengan satu botol air minum kemasan 1,5 liter. Kalau kamu generate lima gambar berturut-turut, bisa mencapai 17 liter, setara mengisi hampir setengah ember besar-.

3. Generate Video AI

Ini adalah yang paling "haus". Video AI, seperti yang dihasilkan Sora atau model video generatif lainnya, membutuhkan daya komputasi yang jauh lebih besar, dan karenanya panas yang dihasilkan juga jauh lebih besar.

• Estimasi per video pendek: Satu video AI berdurasi pendek bisa membutuhkan lebih dari 4 liter air. Sebuah analisis dari penelitian Shaolei Ren memperkirakan setiap video Sora (10 detik) membutuhkan lebih dari 4 liter air tawar.

• Estimasi per menit video: Untuk video yang lebih panjang, beberapa ahli memperkirakan sekitar 30 liter air per menit video. Satu sumber menyebut bahwa untuk membuat video AI berdurasi 1 menit, pusat data mengonsumsi sekitar 30 liter air (setara dengan menyiram toilet 25 kali).

Analogi sederhana: Satu video AI pendek (10 detik) = 4 liter air (setara satu galon susu). Satu video AI 1 menit = 30 liter air (setara mengisi satu ember besar penuh). Bayangkan kalau kamu generate 10 video pendek dalam sehari, itu sudah 40 liter air yang menguap ke atmosfer.

Foto: Dok Digital Data Edge Indonesia