Apakah AI Menyebabkan Krisis Energi? Begini Cara AI Bisa Jadi Solusi untuk Transisi Energi Hijau

Jakarta, WISATA - Kecerdasan buatan (AI) membawa banyak manfaat dalam berbagai sektor, mulai dari kesehatan, pendidikan, hingga energi. Namun, di balik keunggulan tersebut, AI juga menimbulkan kekhawatiran terkait dengan dampaknya terhadap konsumsi energi dan emisi karbon. Dalam artikel ini, kita akan melihat lebih dalam bagaimana AI dapat berkontribusi terhadap peningkatan konsumsi energi global dan bagaimana teknologi ini juga bisa digunakan untuk mempercepat transisi energi hijau.

Peningkatan Konsumsi Energi dari AI

Sistem AI yang lebih kompleks, terutama yang digunakan dalam model AI generatif seperti ChatGPT, memerlukan daya komputasi yang signifikan. Setiap kali kita menggunakan ChatGPT, permintaan energi meningkat, terutama jika dibandingkan dengan pencarian biasa di Google. Penggunaan energi ini tidak hanya berasal dari pengguna akhir, tetapi juga dari pusat data yang menjalankan model AI secara terus menerus.

Menurut laporan, pusat data yang mendukung AI generatif menggunakan sekitar 33 kali lebih banyak energi dibandingkan perangkat lunak tugas spesifik lainnya. Hal ini tentu saja menimbulkan tekanan besar terhadap jaringan listrik global. Selain itu, Microsoft dan Google melaporkan peningkatan emisi karbon akibat perluasan pusat data untuk mendukung operasi AI. Misalnya, emisi Microsoft naik hampir 30% sejak 2020, dan Google mencatat kenaikan emisi hingga 50% dari 2019 hingga 2023.

Bagaimana AI Dapat Membantu Transisi Energi Hijau?

Meskipun AI memerlukan banyak energi, teknologi ini juga memiliki potensi besar untuk mendukung transisi energi hijau. Misalnya, AI dapat digunakan untuk memprediksi produksi energi terbarukan dengan menganalisis data cuaca dan tren konsumsi energi. Hal ini dapat membantu mengoptimalkan penggunaan energi terbarukan dan mencegah ketidakstabilan jaringan.

Selain itu, AI dapat membantu mengurangi emisi global hingga 5-10% pada tahun 2030, dengan memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi di berbagai sektor seperti manufaktur, pertanian, dan bangunan. Dalam bidang pertanian, misalnya, sensor dan citra satelit yang didukung AI dapat memprediksi hasil panen dan mengelola sumber daya dengan lebih baik, sehingga mengurangi limbah dan penggunaan energi yang tidak efisien.

Inovasi untuk Efisiensi Energi AI

Perkembangan teknologi juga sedang diarahkan untuk membuat AI lebih hemat energi. Perusahaan seperti Nvidia telah mengembangkan chip baru yang dapat mengurangi konsumsi energi AI hingga 25 kali lipat sambil meningkatkan kinerja hingga 30 kali lipat. Selain itu, inovasi dalam teknologi pendinginan dan pengurangan "dark data" juga penting dalam meningkatkan efisiensi pusat data.

Pusat data yang lebih efisien, bersama dengan pengembangan perangkat keras yang lebih canggih, diharapkan dapat mengurangi tekanan pada jaringan listrik global dan membantu transisi menuju penggunaan energi yang lebih bersih.

AI dan Masa Depan Jaringan Listrik

Jaringan listrik modern yang bersih dan terdekarbonisasi adalah kunci untuk mencapai emisi nol bersih. Namun, dengan meningkatnya permintaan energi dari AI dan populasi yang terus tumbuh, jaringan listrik menghadapi tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan sedang mengeksplorasi berbagai sumber daya alternatif, seperti teknologi nuklir dan penyimpanan energi hidrogen, untuk mendukung pusat data.

AI juga dapat berperan dalam mengatasi tantangan ini dengan memprediksi pola produksi energi terbarukan dan membantu pusat data menggunakan listrik saat energi terbarukan lebih tersedia. Dengan cara ini, AI dapat mendukung stabilitas jaringan listrik dan memastikan bahwa energi yang digunakan bersih dan berkelanjutan.

Meskipun AI memberikan tantangan besar dalam hal konsumsi energi dan emisi karbon, teknologi ini juga dapat menjadi solusi penting untuk mendukung transisi energi hijau. Dengan inovasi perangkat keras yang lebih efisien dan penggunaan AI yang lebih bijaksana, teknologi ini bisa membantu mengurangi emisi global dan mendukung keberlanjutan.