Dalam perkembangan lanskap digital yang pesat, model Generative Artificial Intelligence (GenAI) seperti ChatGPT telah menjadi bagian integral dari berbagai aplikasi, mulai dari menyusun email hingga menciptakan karya seni. Namun, kemajuan teknologi ini membutuhkan biaya energi yang signifikan. Satu permintaan ChatGPT mengkonsumsi sekitar 0,0029 kilowatt-jam (kWh) energi, hampir sepuluh kali lipat energi yang dibutuhkan untuk pencarian Google biasa, yang menggunakan sekitar 0,0003 kWh per pencarian.

Seiring model AI ini menjadi semakin umum, ketergantungan mereka pada data center yang luas semakin meningkat, yang mengakibatkan peningkatan konsumsi energi dan dampak lingkungan. Artikel ini mengeksplorasi kebutuhan energi GenAI, konsekuensi lingkungan yang terkait, dan strategi untuk mendorong keberlanjutan dalam operasi data center.

Kebutuhan Energi Generative AI di Data Center

Data center adalah tulang punggung teknologi AI, menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk pelatihan dan penerapan model. Secara global, data center mengkonsumsi sekitar 340 terawatt-jam (TWh) listrik pada tahun 2023, menyumbang sekitar 1,3% dari penggunaan listrik dunia.

Kebutuhan energi untuk melatih model bahasa yang besar sangatlah besar. Sebagai contoh, pelatihan GPT-3 mengkonsumsi sekitar 1,287 megawatt-jam (MWh) listrik, setara dengan penggunaan energi tahunan lebih dari 120 rumah. Selain itu, proses inferensi—menjalankan model-model ini untuk menghasilkan output—membutuhkan daya komputasi yang terus-menerus, semakin meningkatkan konsumsi energi.

Read more: Penggerak Masa Depan : Integrasikan Energi Terbarukan di Data Center

Dampak Lingkungan

Peningkatan konsumsi energi data center memiliki beberapa implikasi lingkungan:

• Emisi Karbon
  

  Penggunaan energi yang besar dari beban kerja AI berkontribusi secara signifikan terhadap emisi gas rumah kaca. Sebagai contoh, pelatihan GPT-3 menghasilkan sekitar 502 ton CO₂, sebanding dengan emisi dari mengemudikan mobil ke bulan dan kembali.

• Penggunaan Air
  

  Pendinginan data center membutuhkan sumber daya air yang besar. Pelatihan GPT-3 saja mengonsumsi sekitar 700.000 liter air, menunjukkan tekanan pada pasokan air lokal.

• Beban Jaringan Listrik
  

  Ekspansi cepat data center, terutama yang mendukung aplikasi AI, melampaui pertumbuhan kapasitas jaringan listrik. Ketidakseimbangan ini dapat menyebabkan peningkatan ketergantungan pada bahan bakar fosil selama periode permintaan puncak, yang mengganggu upaya energi terbarukan.

Read more: Data Center Global di 2025: Evolusi Infrastruktur Digital

Strategi Meminimalkan Dampak

Mengatasi tantangan lingkungan yang ditimbulkan oleh data center berbasis AI memerlukan pendekatan multifaset:

1. Perangkat Keras Hemat Energi

Beralih ke perangkat keras khusus dapat secara signifikan mengurangi konsumsi energi. Graphics Processing Units (GPU) dan Tensor Processing Units (TPU) dirancang untuk komputasi AI yang sangat efisien, berpotensi memangkas penggunaan energi hingga 50% dibandingkan dengan Central Processing Units (CPU) tradisional. Sebagai contoh, chip canggih Nvidia bertujuan memberikan kinerja superior dengan kebutuhan daya yang lebih rendah.

2. Integrasi Energi Terbarukan

Mengoperasikan data center dengan sumber energi terbarukan sangat penting untuk mengurangi jejak karbon mereka. EDGE DC telah menggunakan 100% energi terbarukan untuk mengoperasikan fasilitas mereka. Perusahaan seperti Google dan Microsoft juga berinvestasi dalam proyek energi panas bumi dan nuklir untuk memenuhi permintaan energi AI mereka yang terus berkembang secara berkelanjutan.

3. Desain AI yang Lebih Cerdas

Mengoptimalkan model AI agar lebih hemat energi dapat secara substansial mengurangi dampak lingkungannya. Ini termasuk mengurangi jumlah parameter, menggunakan model yang lebih kecil dan spesifik tugas, serta meminimalkan frekuensi pelatihan ulang. Praktik seperti ini tidak hanya menghemat energi tetapi juga mempertahankan atau bahkan meningkatkan kinerja.

4. Teknik Pendinginan Canggih

Inovasi dalam teknologi pendinginan dapat menghasilkan penghematan energi dan air yang signifikan. Pendinginan liquid-to-chip dan sistem berbasis udara muncul sebagai alternatif untuk metode tradisional yang intensif air, berpotensi mengurangi biaya energi sebesar 20-50%.

Read more: Fitur-Fitur Utama Data Center Hyperscale

Kesimpulan

Integrasi GenAI ke berbagai sektor menawarkan kemungkinan transformatif tetapi juga menghadirkan tantangan energi dan lingkungan yang signifikan. Dengan mengadopsi perangkat keras hemat energi, mengintegrasikan sumber energi terbarukan, merancang model AI yang lebih cerdas, menerapkan teknik pendinginan canggih, dan meningkatkan kolaborasi jaringan, industri teknologi dapat mengurangi dampak lingkungan dari data center yang digerakkan oleh AI.

Sebagai konsumen dan pemangku kepentingan, mendukung praktik teknologi berkelanjutan dan mengadvokasi solusi hemat energi adalah langkah penting menuju masa depan digital yang lebih bertanggung jawab terhadap lingkungan.

Mencari fasilitas data center untuk bisnis AI Anda? Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana EDGE DC dapat mengelola infrastruktur AI Anda secara efisien dan profesional.