Apa Benar Penggunaan AI Bisa Bikin Boros Air? Ini Penjelasan dari Guru Besar FMIPA UI
IDXChannel—Di balik kemudahan artificial intelligence (AI) merespons berbagai pertanyaan dalam hitungan detik, penggunaan AI ternyata menyimpan dampak lingkungan yang jarang disadari, yaitu tingginya konsumsi air bersih pada pusat data (data center).
Guru Besar FMIPA UI, Prof. Agustino Zulys, dalam unggahan di akun Instagram-nya menjelaskan bahwa teknologi AI memang membutuhkan pasokan air bersih dalam jumlah besar.
Air tersebut dimanfaatkan sebagai media pendingin perangkat keras data center agar tidak melampaui batas suhu aman saat memproses perintah pengguna.
"Menggunakan AI akan mengurangi air minum kita? Betul, data center AI butuh air bersih, tapi bukan untuk diminum, melainkan untuk mendinginkan agar otaknya tidak kepanasan," ujar Prof. Zulys melalui unggahan video edukasi di akun Instagram pribadinya, dikutip Jumat (2/10/2026).
Ia mengilustrasikan proses pemrosesan data pada AI layaknya aktivitas berpikir manusia saat menghadapi ujian. Semakin berat beban kerja komputasi yang dijalankan ribuan chip di pusat data, semakin besar pula daya listrik yang diserap serta panas yang dihasilkan.
"Ketika kita bertanya kepada AI, jawaban yang muncul dalam beberapa detik itu sebenarnya dikerjakan ribuan otak atau chip di data center. Chip melakukan miliaran operasi, itu membutuhkan listrik, menghasilkan panas," jelas dia.
"Jadi gampangnya, AI itu seperti mahasiswa mau ujian. Makin berat mikirnya, makin panas kepalanya. Kalau tidak segera didinginkan, mesin data bisa rusak. Prosesnya menggunakan air. Kenapa air? Air sebagai materi menakjubkan yang punya kapasitas panas tinggi," tambah Prof. Zulys.
Lebih lanjut, ia menekankan bahwa pasokan yang dibutuhkan bukan sembarang air. Pusat data mewajibkan penggunaan air bersih murni untuk mencegah korosi atau kerusakan pada komponen sensitif chip, sehingga tidak bisa menggunakan air dari sungai, danau, maupun laut.
Merujuk pada riset University of California, Riverside bersama University of Colorado, pemrosesan model AI seperti GPT-3 mengonsumsi sekitar setengah liter air murni untuk setiap 50 respons, atau rata-rata 10 hingga 50 mililiter per satu kali jawaban. Skala konsumsi ini melonjak secara signifikan seiring meluasnya basis pengguna global.
"Studi dari UC Riverside dan Colorado memperkirakan model AI seperti GPT-3 minum sekitar setengah liter air untuk 50 respons, kira-kira 50 mililiter air per satu jawaban. Kalau yang pakai ribuan orang, skalanya jadi bikin kaget. Satu data center 100 megawatt dapat menggunakan sekitar 2 juta liter air sehari, setara dengan kebutuhan 6.500 rumah tangga," ungkap dia.
Menjawab kekhawatiran dampak lingkungan tersebut, Prof. Agustino menegaskan solusinya bukan dengan berhenti memanfaatkan teknologi.
Penyedia infrastruktur disarankan menerapkan sistem pendingin siklus tertutup (closed-loop cooling), memanfaatkan air daur ulang, serta bijak memilih lokasi pembangunan pusat data agar tidak berebut sumber air bersih dengan permukiman warga.
"Terus bagaimana solusinya? Bukan berhenti memakai AI. Buat metode siklus pendinginan tertutup, air daur ulang, dan bangun data center di lokasi yang daya dukung airnya memadai. Jangan di lingkungan penduduk, terjadi persaingan konsumsi air," terang Prof. Zulys.
Dari sisi pengguna (user), efisiensi juga bisa dimulai dari kebiasaan sehari-hari dengan menyusun perintah (prompt) secara cermat dan tidak bergantung secara berlebihan pada AI untuk tugas-tugas sederhana.
"Sebagai user, kita bisa membantu meningkatkan efisiensi pemakaian air pendingin dengan cara mengurangi query pada prompt yang tidak perlu. Gunakan AI sesuai dengan beban kerjanya, jangan semua pekerjaan kita minta bantuan AI. Kalau bisa, kita kerjakan sendiri aja. Toh kita masih bisa hidup tanpa AI, tapi manusia tidak bisa hidup tanpa air," pungkas dia.
(Nadya Kurnia)
