Pada tahun 2025, AI akan menggunakan lebih banyak air daripada konsumsi botol oleh manusia di seluruh dunia

Pada tahun 2025, revolusi digital tidak lagi hanya diukur dari kapasitas komputasi atau volume data yang diproses, tetapi juga dalam miliaran liter air yang digunakan oleh infrastruktur yang mendukung kecerdasan buatan. Di saat AI menjadi sangat hadir dalam kehidupan kita, konsumsi sumber daya alamnya, terutama air, mencapai tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Sebuah studi terbaru yang dilakukan oleh Alex de Vries-Gao, peneliti di Universitas VU Amsterdam, mengungkapkan suatu realitas yang mencengangkan: jumlah air yang digunakan oleh kecerdasan buatan mendekati, bahkan melebihi, konsumsi air tahunan manusia dalam bentuk botol air. Hasrat yang tak terduga ini menimbulkan pertanyaan mendalam tentang dampak ekologis AI dan mendorong kita untuk mempertimbangkan ulang model energi dan sumber daya air yang digunakannya.

Sementara raksasa teknologi seperti Microsoft, Google, dan Meta meningkatkan investasi mereka dalam AI generatif, kemajuan digital ini datang dengan biaya lingkungan yang sering kali diremehkan. Lebih dari sekadar masalah listrik, konsumsi air yang terkait dengan kecerdasan buatan, terutama untuk pendinginan ribuan server dan pembangkit listrik yang terkait, menjadi isu yang kritis. Ketegangan di sekitar sumber daya air ini sudah muncul di beberapa wilayah di mana pusat data bersaing dengan kebutuhan dasar masyarakat setempat akan air minum dan irigasi. Dengan demikian, janji teknologi yang mampu berkontribusi dalam memecahkan krisis iklim bertabrakan dengan jejak ekologisnya sendiri, memperumit perlombaan menuju transisi digital yang berkelanjutan.

Konsumsi air terkait kecerdasan buatan: realitas angka yang mencengangkan

Angka yang diungkapkan pada tahun 2025 mengguncang persepsi klasik tentang dampak ekologis kecerdasan buatan. Menurut data yang dikumpulkan oleh Alex de Vries-Gao, permintaan air untuk AI dapat mencapai antara 312 hingga 765 miliar liter dalam satu tahun saja. Untuk menempatkan volume ini dalam perspektif, jumlah tersebut setara atau melebihi konsumsi tahunan botol air di seluruh dunia oleh seluruh populasi manusia. Data ini menyoroti masalah yang kurang terekspos media: konsumsi air yang sangat besar yang diperlukan untuk mempertahankan infrastruktur digital raksasa yang mendukung semua aplikasi AI, mulai dari chatbot sederhana hingga model bahasa paling canggih.

Tabel di bawah ini menggambarkan volume air yang dibandingkan menurut berbagai penggunaan, menyoroti bobot yang semakin meningkat dari AI dalam lanskap global sumber daya air:

Penggunaan	Konsumsi tahunan (dalam miliar liter)
Konsumsi global botol air	500
Konsumsi air terkait AI (estimasi rendah)	312
Konsumsi air terkait AI (estimasi tinggi)	765
Pendinginan pusat data cloud yang tidak terkait AI	350

Perbandingan ini menunjukkan bahwa konsumsi air langsung dan tidak langsung yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan bersaing dengan penggunaan konsumsi manusia tradisional. Hal ini tidak hanya mengguncang harapan terkait dampak lingkungan dari digitalisasi tetapi juga mengasah perdebatan tentang keberlanjutan teknologi-teknologi ini di masa depan yang dekat.

Mengapa AI membutuhkan begitu banyak air? Memahami konsumsi air langsung dan tidak langsung

Kebutuhan air yang besar dari kecerdasan buatan terutama dijelaskan oleh dua faktor utama yang terkait dengan infrastruktur teknologi: pendinginan server dan produksi listrik yang memasok instalasi tersebut.

Sistem pendinginan: setetes air menjadi tak tergantikan

Pusat data yang menjadi rumah bagi kecerdasan buatan menggunakan sejumlah besar sirkuit elektronik kompleks. Pusat-pusat ini beroperasi dengan chip berperforma tinggi, terutama GPU, yang menghasilkan panas intens saat proses pembelajaran atau generasi konten oleh kecerdasan buatan seperti GPT-4 atau Gemini. Tanpa pendinginan yang efektif, komponen-komponen ini bisa mengalami panas berlebih dan kerusakan.

Untuk mengendalikan suhu ini, pusat data menggunakan sistem pendinginan berbasis air, seringkali melalui pendinginan imersi atau sirkulasi dalam menara pendingin. Air ini mengalir dalam sirkuit untuk menyerap panas dan kemudian dibuang dalam bentuk uap, yang menyebabkan evaporasi besar-besaran. Evaporasi inilah — kadang sampai 80% dari air yang digunakan — yang menjadi kerugian nyata bagi sumber daya air lokal, berkontribusi pada pengurasan cadangan air di beberapa wilayah.

Konsumsi air tidak langsung: beban tersembunyi dari pembangkit listrik

Sisi yang kurang terlihat namun sama pentingnya dari konsumsi air yang terkait dengan AI berasal dari listrik yang digunakan. Mayoritas energi listrik dunia masih bergantung pada pembangkit termal, nuklir, atau bahan bakar fosil, yang operasinya memerlukan sejumlah besar air untuk pendinginan reaktor atau turbin.

Menurut analisis yang tersedia, konsumsi air tidak langsung dari pembangkit listrik yang menyuplai pusat data seringkali lebih tinggi dibandingkan air yang langsung digunakan untuk pendinginan server. Ini menjadi efek ganda “air dan energi” yang membebani sumber daya air planet ini.

Konsumsi energi dan dampak lingkungan: air, sebuah mata rantai penting namun kurang dikenal

Jika konsumsi energi AI sering dibicarakan, misalnya dengan daya serap yang dapat mencapai 23 gigawatt pada akhir tahun 2025, dampaknya terhadap sumber daya air masih terlalu kurang dikenal oleh publik luas dan terkadang bahkan oleh para pengambil keputusan.

Sebenarnya, konsumsi energi listrik intensif, dipadukan dengan pendinginan menggunakan air, membuat pengelolaan sumber daya air menjadi tantangan utama. Ini tidak terbatas pada masalah yang hanya ada di ruang server, tetapi meluas ke daerah aliran sungai dan akuifer yang dapat terkena tekanan.

Proses ini meningkatkan jejak ekologis global dari infrastruktur digital dan memunculkan pertanyaan berikut: bagaimana menggabungkan pengembangan teknologi dan pelestarian sumber daya alam? Berikut beberapa dampak utama yang telah diobservasi dijelaskan secara rinci:

• Stres air regional: Pendirian pusat data di daerah yang sudah rentan secara hidrologis, seperti beberapa negara bagian di Amerika Serikat, Spanyol, atau Amerika Selatan, di mana persaingan antara industri dan pertanian semakin intensif;
• Pencemaran termal dan kimiawi: Air yang digunakan dalam menara pendingin sering dibuang pada suhu tinggi, memengaruhi keanekaragaman hayati akuatik setempat;
• Emisi CO₂ tidak langsung: Melalui produksi listrik dari sumber fosil, konsumsi air juga terkait dengan emisi lingkungan yang tinggi.

Dampak ekologis konsumsi air oleh AI pada sumber daya alam global

Skala konsumsi air oleh kecerdasan buatan mengundang tinjauan mendalam atas dampaknya terhadap sumber daya alam global. Dalam konteks darurat iklim dan meningkatnya fenomena kekeringan, permintaan yang kian meningkat untuk air minum dan industri ini memiliki konsekuensi besar.

Untuk memahami tantangan ini dengan lebih baik, perlu dibedakan jenis air yang terlibat. Air tawar, yang sangat penting bagi konsumsi manusia, pertanian, dan industri, adalah sumber daya paling terancam. Sehingga, sebagian besar air yang digunakan untuk mendinginkan pusat data secara otomatis diambil dari sumber air tawar bawah tanah atau permukaan, menimbulkan tekanan tambahan pada akuifer dan sungai.

Di beberapa wilayah kering, peningkatan penggunaan terkait AI memperburuk stres air lokal yang sudah diperparah oleh perubahan iklim. Dalam hal ini, konflik penggunaan muncul antara pusat data dan penduduk dalam akses air, yang mengangkat pertanyaan tentang pengelolaan sumber daya alam secara bertanggung jawab pada skala global.

Contoh wilayah di mana konsumsi air oleh AI memperparah ketegangan

• Iowa, Amerika Serikat: Negara bagian dengan stres air musiman, di mana kolam pendingin menimbulkan kontroversi dengan para petani;
• Spanyol: Wilayah semi-kering di mana beberapa operasi teknologi menggunakan volume air besar, menimbulkan perdebatan antara otoritas dan perusahaan;
• Chili dan Uruguay: Negara yang sudah terdampak kelangkaan air dan mengalami peningkatan permintaan air minum lokal akibat pendirian pusat data.

Keseimbangan antara pengembangan digital dan ketersediaan sumber daya air yang berkelanjutan kini menjadi tantangan penting dan agenda politik utama untuk tahun-tahun mendatang.

Biaya nyata dari sebuah permintaan AI: lebih dari listrik, konsumsi air yang signifikan

Di luar infrastruktur global, penting untuk memahami konsumsi air pada tingkat penggunaan individual dan sehari-hari dari kecerdasan buatan. Bagi ratusan juta pengguna yang berinteraksi setiap hari dengan agen percakapan, asisten virtual, atau mesin pencari cerdas, setiap permintaan menghasilkan pengeluaran energi dan air.

Peneliti dari Universitas California di Riverside telah mengukur dampak air dari sebuah interaksi sederhana dengan chatbot AI. Satu sesi rata-rata dengan 10 hingga 50 pertanyaan dapat mengkonsumsi hampir 50 sentiliter air, yang mungkin tampak kecil untuk individu, tetapi menjadi pemborosan besar ketika diperhitungkan secara global.

Untuk membuatnya lebih nyata, berguna untuk mengonversi data ini ke dalam perbandingan harian: jika satu miliar pengguna masing-masing melakukan sekitar sepuluh pertanyaan, berarti penggunaan ratusan juta liter air murni per hari hanya untuk menjaga server tetap dingin. Google telah mengakui bahwa AI-nya, Gemini, sendiri mengonsumsi setara lima tetes air per permintaan sederhana.

Konsumsi ini menimbulkan pertanyaan besar tentang keberlanjutan popularitas model AI yang terus meningkat. Bagaimana menjaga kinerja teknologi sambil membatasi tekanan pada sumber daya air?

Beberapa solusi untuk mengurangi konsumsi air per permintaan AI:

• Mengembangkan model yang lebih teroptimasi dan kurang boros sumber daya perangkat keras;
• Menggunakan teknik pendinginan dengan sirkuit tertutup untuk membatasi evaporasi;
• Mendukung penggunaan sumber energi terbarukan yang kurang bergantung pada air;
• Menempatkan pusat data di wilayah dengan stres air yang rendah.

Transparansi dan tanggung jawab: tantangan politik untuk mengatur konsumsi air AI

Menghadapi tantangan lingkungan yang ditimbulkan oleh konsumsi air yang terkait dengan kecerdasan buatan, pertanyaan tentang transparansi dari raksasa teknologi menjadi sangat penting. Saat ini, informasi tentang dampak ekologis spesifik AI masih tersebar dan tercampur dengan aktivitas cloud lainnya, yang menghambat penilaian yang jelas atas isu-isu tersebut.

Pemerintah lokal, otoritas lingkungan, dan kelompok warga meminta akses yang lebih luas terhadap data konsumsi air dan energi infrastruktur digital. Ini akan memungkinkan evaluasi yang tepat atas biaya sosial dan lingkungan serta mengarahkan kebijakan publik menuju pengelolaan sumber daya yang lebih adil.

Selain itu, pembentukan koalisi berkelanjutan untuk AI, seperti yang diinisiasi pada KTT internasional di Paris tahun 2025, bertujuan menjembatani negara, perusahaan, dan masyarakat sipil untuk mendorong standar lingkungan yang ambisius. Koalisi ini mendukung adopsi teknologi yang hemat, bertanggung jawab, dan menghormati batas planet.

Tanpa komitmen yang kuat dan terkoordinasi, perkembangan kecerdasan buatan bisa memperburuk masalah terkait sumber daya alam, khususnya air, yang secara serius dapat menghambat peran yang diharapkan dalam transisi ekologis global.

Keterkaitan paradoksal antara AI, konsumsi air, dan perjuangan melawan perubahan iklim

Salah satu paradoks terbesar dari revolusi digital adalah bahwa kecerdasan buatan sekaligus menjadi salah satu solusi yang diharapkan untuk mengurangi perubahan iklim dan merupakan sumber tekanan besar pada sumber daya alam. AI memang memfasilitasi pemodelan fenomena iklim, optimasi energi, manajemen infrastruktur secara pintar, dan mendorong inovasi dalam energi terbarukan.

Namun, konsumsi air dan energi yang dihasilkannya memperlambat kemajuan ini. Siklus produksi dan penggunaan AI, yang melibatkan juga jaringan internet, pusat data, dan industri terkait, memiliki dampak ekologis yang besar. Dengan demikian, tanpa arah yang berkelanjutan dalam desain dan operasionalnya, AI bisa menjadi “lingkaran setan” di mana kemampuannya sendiri dibatasi oleh dampak lingkungannya.

Sektor ini menyadari kontradiksi ini dan bekerja untuk mengintegrasikan pendekatan yang lebih hemat sumber daya. Penelitian lanjut sedang dijalankan tentang pendinginan tanpa air, penggunaan energi terbarukan secara masif, dan pengembangan sistem AI yang lebih efisien. Tantangannya adalah mencapai keseimbangan di mana kecerdasan buatan tetap menjadi alat bagi lingkungan tanpa mengorbankan sumber daya vital yang menopang kehidupan.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Pourquoi lu2019IA consomme-t-elle autant du2019eau ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Lu2019IA nu00e9cessite du2019u00e9normes infrastructures de serveurs qui produisent beaucoup de chaleur. Pour les refroidir, de grandes quantitu00e9s du2019eau sont utilisu00e9es, souvent via des systu00e8mes du2019u00e9vaporation. De plus, la production du2019u00e9lectricitu00e9 qui alimente ces centres utilise elle-mu00eame beaucoup du2019eau en refroidissement des centrales.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Comment lu2019augmentation de la consommation du2019eau de lu2019IA peut-elle impacter les populations locales ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Dans certaines ru00e9gions du00e9ju00e0 soumises au stress hydrique, la pru00e9sence de data centers peut aggraver la raru00e9faction de lu2019eau disponible, provoquant des tensions avec les usages agricoles et domestiques des populations.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Quelles solutions existent pour ru00e9duire cette consommation du2019eau liu00e9e u00e0 lu2019IA ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Des techniques de refroidissement en circuit fermu00e9, le recours aux u00e9nergies renouvelables, lu2019implantation de centres de donnu00e9es dans des zones u00e0 faible stress hydrique, et lu2019amu00e9lioration de lu2019efficacitu00e9 des modu00e8les IA sont parmi les pistes exploru00e9es pour diminuer lu2019impact u00e9cologique.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Est-ce que chaque requu00eate IA a un impact concret sur la consommation du2019eau ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Oui. Chaque interaction avec une IA consomme une quantitu00e9 mesurable du2019u00e9nergie et du2019eau, notamment pour refroidir les serveurs. Bien que faible u00e0 lu2019u00e9chelle individuelle, lu2019impact global devient massif avec des centaines de millions du2019utilisateurs.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Lu2019IA peut-elle aider u00e0 ru00e9soudre la crise climatique malgru00e9 son impact ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Lu2019IA est un outil puissant pour modu00e9liser et combattre le changement climatique, mais cela nu00e9cessite que son du00e9veloppement soit guidu00e9 par des principes de durabilitu00e9 afin de limiter son empreinte u00e9cologique, notamment en termes de consommation du2019eau et du2019u00e9nergie.”}}]}

Mengapa AI membutuhkan begitu banyak air?

AI membutuhkan infrastruktur server yang sangat besar yang menghasilkan banyak panas. Untuk mendinginkannya, sejumlah besar air digunakan, seringkali melalui sistem penguapan. Selain itu, produksi listrik yang memasok pusat-pusat ini juga menggunakan banyak air untuk pendinginan pembangkit listrik.

Bagaimana peningkatan konsumsi air oleh AI dapat mempengaruhi masyarakat lokal?

Di beberapa wilayah yang sudah mengalami stres air, keberadaan pusat data dapat memperparah kelangkaan air yang tersedia, menimbulkan ketegangan dengan penggunaan air oleh sektor pertanian dan domestik masyarakat.

Apa solusi yang ada untuk mengurangi konsumsi air yang terkait dengan AI?

Teknik pendinginan dengan sirkuit tertutup, penggunaan energi terbarukan, penempatan pusat data di wilayah dengan stres air rendah, dan peningkatan efisiensi model AI adalah beberapa solusi yang sedang dieksplorasi untuk mengurangi dampak ekologis.

Apakah setiap permintaan AI memiliki dampak nyata terhadap konsumsi air?

Ya. Setiap interaksi dengan AI mengkonsumsi energi dan air secara terukur, terutama untuk mendinginkan server. Meskipun kecil dalam skala individu, dampak global menjadi sangat besar dengan ratusan juta pengguna.

Apakah AI dapat membantu mengatasi krisis iklim meskipun memiliki dampak?

AI adalah alat yang kuat untuk memodelkan dan memerangi perubahan iklim, tetapi perkembangan AI harus dipandu oleh prinsip keberlanjutan untuk membatasi jejak ekologisnya, terutama dalam hal konsumsi air dan energi.