Kebanyakan Pakai AI Nggak Sustainable? Ini Fakta yang Perlu Kamu Tahu

Pemborosan Energi dan Konsumsi Air

Ilustrasi/Foto: freepik.com/freepik

Daya komputasi yang dibutuhkan untuk melatih mode AI generatif biasanya sangat besar karena melibatkan miliaran parameter, Beauties. Contohnya, GPT-4 milik OpenAI yang membutuhkan konsumsi listrik dalam jumlah besar. Hal ini tentu berkontribusi pada peningkatan emisi karbon dioksida dan memberi tekanan tambahan pada jaringan listrik.

Tidak hanya listrik, proses pelatihan dan penyempurnaan model AI juga membutuhkan air dalam jumlah besar untuk mendinginkan perangkat keras (hardware) yang digunakan. Kebutuhan air ini bisa membebani pasokan air suatu kota dan bahkan mengganggu ekosistem lokal, terutama di daerah yang sudah rentan terhadap krisis air.

Pusat Data dan Lonjakan Konsumsi Energi

Ilustrasi/Foto: freepik.com/rawpixel.com

Pusat data berfungsi sebagai tempat penyimpanan infrastruktur komputasi seperti server, perangkat penyimpanan data, dan peralatan jaringan. Munculnya teknologi AI generatif telah mendorong peningkatan signifikan dalam pembangunan pusat data di berbagai belahan dunia.

Para ilmuwan memperkirakan bahwa kebutuhan daya pusat data di Amerika Utara melonjak dari 2.688 megawatt pada akhir 2022 menjadi 5.341 megawatt pada akhir 2023. Kenaikan ini sebagian besar dipicu oleh meningkatnya permintaan terhadap teknologi AI generatif.

Menurut Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), secara global konsumsi listrik pusat data mencapai 460 terawatt per jam pada tahun 2022, menjadikannya sebagai konsumen listrik terbesar ke-11 di dunia.

Meskipun tidak semua beban kerja pusat data melibatkan AI generatif, teknologi ini menjadi salah satu faktor utama dalam lonjakan permintaan energi tersebut.

Dampak Inferensi AI

Ilustrasi/Foto: freepik.com/rawpixel.com

Setiap kali ChatGPT atau mode AI generatif lainnya digunakan untuk meringkas atau menjawab pertanyaan, perangkat keras yang memprosesnya mengonsumsi listrik sekitar lima kali lebih banyak dibandingkan pencarian web biasa, Beauties.

Permintaan listrik untuk proses inferensi (penggunaan model setelah dilatih) diperkirakan akan terus meningkat, karena mode AI makin umum digunakan dalam berbagai aplikasi. Bahkan, kebutuhan daya ini akan melonjak seiring berkembangnya model-model yang lebih besar dan kompleks pada masa depan.

Tidak hanya itu, mode AI generatif juga memiliki masa pakai yang relatif pendek. Karena tingginya permintaan akan aplikasi baru, perusahaan teknologi kini merilis model baru dalam hitungan minggu. Akibatnya, energi yang telah digunakan untuk melatih versi lama sering kali terbuang percuma karena langsung tergantikan oleh versi terbaru.

***

Ingin jadi salah satu pembaca yang bisa ikutan beragam event seru di Beautynesia? Yuk, gabung ke komunitas pembaca Beautynesia, B-Nation. Caranya DAFTAR DI SINI!