Bagaimana perasaan Anda terhadap AI? Bersemangat? Siap untuk “mengkodekan getaran” masa depan yang lebih cerdas? Atau cemas? Kecemasan datang dari tagihan. Pusat data menghabiskan miliaran galon air. Mereka memuntahkan polusi. Mereka membakar energi.
Gali lebih dalam hype dan Anda akan mendapatkan pertanyaan sulit. Apakah lompatan besar dalam AI generatif ini sepadan dengan biaya yang dikeluarkan?
Saat ini, ratusan ribu GPU dijejali di berbagai fasilitas di seluruh dunia. Nvidia menyebut peluncurannya pada tahun 1999 sebagai GPU pertama di dunia. Beberapa orang menelusuri teknologi ini kembali ke game arcade pada tahun 1970-an. Perangkat kerasnya menggerakkan segalanya mulai dari ponsel pintar hingga mobil otonom. Hal ini juga mendukung ledakan AI yang menjadikan Nvidia perusahaan paling berharga di dunia.
Catherine Flick, profesor etika di Universitas Staffordshire, mencatat sebuah pola.
“Ada perkembangan perangkat keras besar-besaran yang dimulai karena Game,” kata Flick.
Baik itu realitas virtual atau AI, pertanyaan etis dimulai dari game. Apa dampaknya terhadap cara kita berinteraksi dengan kenyataan?
Kekacauan produksi
Kerusakan dimulai jauh sebelum GPU memberi daya pada chatbot. Bahan mentah penambangan meninggalkan bekas. Pabrik semikonduktor membuat pekerjanya terpapar bahan kimia beracun.
Di pusat data, GPU membakar air dan energi. Hasilnya? Lebih banyak gas rumah kaca. Lebih banyak polusi udara. Perubahan iklim semakin cepat.
Ketika chip tersebut mati, maka akan menjadi limbah elektronik.
Apakah itu layak? Apakah jeda yang didorong oleh AI dalam prakiraan cuaca dapat membenarkan langkah tersebut? Bagaimana dengan GPU di iPhone Anda? Apakah harus menghadapi pemeriksaan yang sama?
Beban lokal
AI telah menjadikan GPU sebagai pusat perhatian. Bagi banyak orang Amerika, hal ini sangat menyentuh hati.
AS memiliki lebih banyak pusat data dibandingkan negara mana pun. Perusahaan-perusahaan teknologi berlomba-lomba membangun fasilitas berskala besar. Masyarakat terbangun karena adanya gudang raksasa di sebelahnya.
Sebagai jurnalis lingkungan, saya mendengar penolakan tersebut. Apakah kita menjadikan AI sebagai momok? Mode cepat itu buruk. Teknologi konsumen itu buruk. Mengapa memilih AI?
Beberapa pemodal ventura menyatakan pemberitaan buruk mengenai dampak lingkungan akan merugikan adopsi AI. Flick tertawa mendengarnya.
“Bukankah menyenangkan menjadikan lingkungan sebagai kambing hitam?”
Dia tidak sendirian. Di TikTok, ahli strategi produk Ashley Striblet menolak tuduhan VC yang menyalahkan konsumen. Orang-orang tahu fast fashion mencemari. Mereka masih membeli. Mereka mendapatkan nilai.
“Saya rasa sebagian besar orang tahu bahwa memesan pakaian dari [Shein] atau Amazon bukanlah tindakan yang paling ramah lingkungan,” kata Striblet.
Penghematan biaya membenarkan pembelian bagi banyak orang. Film setuju. Tapi manfaat AI? Banyak konsumen yang belum melihatnya.
“Apa yang mereka katakan dapat dilakukan oleh teknologi mereka hanyalah omong kosong,” kata Flick.
Kami belum memiliki kepala pelayan yang dipersonalisasi. Kesenjangan antara janji dan kenyataan sangatlah lebar. Sementara itu, biayanya nyata. Tagihan utilitas meningkat. Polusi meningkat. Hal ini tidak lagi terjadi di Asia. Hal ini terjadi di lingkungan makmur di AS.
Ketidakadilan lingkungan
Pusat data juga hadir di wilayah berpendapatan rendah. Komunitas kulit berwarna telah lama berjuang melawan polusi yang terjadi di sekitar mereka.
NAACP menggugat xAI (melakukan bisnis sebagai SpaceXAI). Gugatan tersebut menargetkan polusi udara dari generator gas yang menggerakkan pusat data. xAI tidak menanggapi permintaan komentar.
Kelompok hak-hak sipil memperingatkan perusahaan-perusahaan teknologi untuk tetap waspada. Kampanye lokal semakin meningkat.
Kerugian manusia akibat kemajuan
Shaolei Ren mengingat karbon hitam di rumah masa kecilnya di Tiongkok utara. Ia dibesarkan di daerah pertambangan batu bara. Windows tetap tertutup. Air dijatah dalam tangki.
Kini, sebagai profesor madya di UC Riverside, Ren mempelajari dampak lingkungan dari pusat data. Dia melihat melampaui perubahan iklim. Dia fokus pada kualitas udara. Kelangkaan air.
Biaya ini tidak terlihat oleh pengguna yang mengetik di chatbot.
Ren duduk di kantornya. Papan tulis di belakangnya ditutupi persamaan biru. Dia menginginkan “pusat data yang terintegrasi dengan komunitas.” Hal ini bisa dilakukan. Fasilitas tidak boleh merugikan warga.
Untuk saat ini, mereka melakukannya.
GPU yang kuat memerlukan lebih banyak energi. Mereka menciptakan polusi. Mereka menggunakan sejumlah besar air untuk pendinginan. Ini terjadi sepanjang waktu. Umur GPU di pusat data hanya beberapa tahun.
Sebuah studi pada tahun 2024 oleh Ren dan rekannya memperkirakan pelatihan model Llama 3.1 Meta menghasilkan polusi udara yang setara dengan 10,000 perjalanan mobil antara LA dan NYC. Meta menolak berkomentar, menunjuk pada laporan keberlanjutannya.
Studi ini memperingatkan biaya kesehatan masyarakat yang melebihi $20 miliar pada tahun 2038. 1.300 kematian dini akibat polusi udara setiap tahunnya pada tahun 2030.
Lonjakan energi dan air
Gaming pernah menyebabkan penggunaan energi GPU. Pada tahun 2019, game AS mengonsumsi 34 TWh. Itu berarti CO2 setara dengan 5 juta mobil. Konsol yang lebih baru menggunakan lebih banyak. Kekotoran jaringan itu penting.
AI melampaui itu.
Menurut Lawrence Berkeley National Lab, server AI dengan akselerasi GPU meningkat dari 2 TWh pada tahun 2017 menjadi lebih dari 40 TWh pada tahun 2023. Pada tahun 2028, konsumsi dapat mencapai 165 hingga 326 TWh. Wilayah kelas bawah sama dengan 8,7 juta rumah di AS.
Pada tahun 2025, penelitian Alex de Vries-Gao menunjukkan bahwa AI melebihi penggunaan daya Bitcoin. AI kemungkinan besar menyumbang hampir setengah dari seluruh listrik pusat data secara global. Emisi karbon mencapai 32,6 hingga 79,7 juta ton. Bandingkan dengan produksi tahunan Kota New York sebesar 50 juta ton.
Infrastruktur yang haus
California Selatan mengalami lonjakan tersebut. Gudang menentukan lanskap. Barang dari Asia tiba di Pelabuhan Los Angeles. Mereka pindah ke “pelabuhan kering” dengan pusat pemenuhan. Rig-rig besar berdengung sepanjang waktu.
Pusat data menambahkan lapisan baru. Para pensiunan melihat lingkungan yang tenang berubah. Keluhan kebisingan muncul dari generator dan sistem pendingin.
Memberdayakan AI itu haus. Ia menggunakan air untuk pembangkitan dan pendinginan. de Vries-Gao memperkirakan AI menggunakan 312,5 hingga 764,6 miliar liter pada tahun 2025. Jumlah tersebut merupakan konsumsi botol air tahunan global.
Studi Ren pada tahun 2023 memperkirakan hingga 600 miliar liter pada tahun 2027.
Jumlah total tahunan menyembunyikan bahayanya. Penggunaan air bersifat “menonjol”. Puncaknya terjadi saat gelombang panas. Hal ini menekankan distrik perairan setempat. Risiko kekeringan meningkat.
Rumah menggunakan 1,5 hingga 2 kali air normal selama puncak musim. Pusat data? 6 hingga 10 kali. Beberapa proyek membutuhkan 30 kali lebih banyak.
Pusat data AS mungkin memerlukan 1.451 juta galon kapasitas air puncak baru setiap hari pada tahun 2030. Biayanya: hingga $10 miliar.
Sistem komunitas kecil kesulitan menghadapi hal ini. Seringkali mereka kekurangan dana. Peningkatan infrastruktur memerlukan biaya yang mahal.
Ren berpendapat janji perusahaan teknologi untuk mendaur ulang atau mengisi kembali air tidak tepat sasaran. Kami membutuhkan transparansi. Kita perlu perencanaan. Masyarakat harus membantu membangun infrastruktur. Warga tidak perlu membayar tagihannya.
Jejak material
Sophia Falk di Universitas Bonn dan David Ekchajzer di Université Paris-Saclay melihat lebih dekat. Mereka membuang GPU senilai ribuan dolar ke dalam blender industri.
Mereka mencari lebih banyak chip yang disumbangkan. Mereka ingin mempelajari materinya. Jejak kaki.
Saat kita menggunakan AI, kita melupakan dampaknya di dunia nyata. Itu tidak terlihat. Keluar dari pikiran.
Falk mempelajari Nvidia A100. 90% di antaranya adalah logam berat. Tembaga. Besi. Timah. Nikel. Silikon. Tembaga menghantarkan listrik. Hal ini membutuhkan ekstraksi besar-besaran.
