Salah satu pertanyaan terbesar tentang masa depan AI bukan hanya apa yang bisa dilakukan teknologi ini, tetapi juga berapa besar energi yang dibutuhkannya. Pertumbuhan model AI, layanan cloud, dan data center telah membuat isu listrik menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari diskusi teknologi. Laporan IEA menegaskan bahwa hubungan antara AI dan energi kini menjadi salah satu isu paling penting sekaligus paling kurang dipahami, karena AI mendorong lonjakan kebutuhan listrik sambil pada saat yang sama berpotensi membantu sektor energi menjadi lebih efisien.

Menurut IEA, konsumsi listrik data center diproyeksikan lebih dari dua kali lipat menjadi sekitar 945 TWh pada 2030, sedikit lebih besar daripada konsumsi listrik Jepang saat ini. AI disebut sebagai pendorong terpenting pertumbuhan tersebut. Di Amerika Serikat, data center bahkan diperkirakan menyumbang hampir setengah pertumbuhan permintaan listrik hingga 2030. Ini menunjukkan bahwa AI bukan lagi isu yang hanya dibahas di laboratorium komputer, tetapi sudah menjadi isu infrastruktur nasional dan geopolitik energi.

Gambar 1. Ilustrasi hubungan AI, pusat data, dan efisiensi energi dalam ekosistem teknologi berkelanjutan.

Namun masa depan itu belum ditentukan secara tunggal. IEA menunjukkan bahwa proyeksi 2035 sangat bergantung pada seberapa cepat adopsi AI berlangsung, seberapa besar perbaikan efisiensi hardware dan model, serta apakah bottleneck sektor energi dapat diatasi. Dalam berbagai skenario IEA, kebutuhan listrik data center pada 2035 dapat berada pada rentang 700 hingga 1.700 TWh. Bahkan dalam High Efficiency Case, konsumsi listrik data center pada 2035 bisa sekitar 20% lebih rendah daripada skenario dasar. Ini berarti desain sistem yang efisien masih dapat mengubah arah masa depan AI secara signifikan.

Masalahnya, tantangan energi bukan hanya soal produksi listrik, tetapi juga soal jaringan, lokasi, dan kecepatan pembangunan infrastruktur. IEA mencatat bahwa sebagian proyek data center berisiko tertunda jika masalah koneksi jaringan dan komponen penting tidak segera diatasi. Jadi, perdebatan tentang AI ke depan tidak bisa hanya fokus pada model yang lebih kuat. Kita juga harus membicarakan grid, transmisi, pendinginan, sumber energi, dan efisiensi komputasi. AI yang hebat tetapi boros energi akan menghadapi batas yang sangat nyata di dunia fisik.

Meski begitu, cerita AI dan energi tidak harus berakhir pesimistis. IEA juga menilai bahwa AI dapat membantu mengoptimalkan eksplorasi, operasi, pemeliharaan, transmisi listrik, hingga efisiensi konsumsi energi. Dengan kata lain, AI memang meningkatkan beban listrik, tetapi juga berpotensi membantu sektor energi menekan biaya, mengurangi downtime, dan menurunkan emisi. Karena itu, pertanyaan terbaik bukan “AI baik atau buruk untuk energi?”, melainkan “bagaimana kita membangun AI yang kuat sekaligus efisien, dan bagaimana memanfaatkan AI untuk memperbaiki sistem energi itu sendiri?”.

 

 

Referensi