BANTEN — Prosesnya terlihat sepenuhnya digital di layar smartphone. Padahal, di balik setiap gambar yang muncul, ada komputer di pusat data yang bekerja keras—dan jejak fisiknya nyata.
Saat pengguna meminta ChatGPT atau layanan AI lain membuat gambar, permintaan itu dikirim ke server di pusat data. Prosesor khusus di sana menjalankan model AI untuk memahami perintah, memproses gambar, dan menghasilkan visual baru.
Semakin kompleks tugasnya, semakin besar komputasi yang dibutuhkan. Penelitian Carnegie Mellon University bersama Hugging Face menemukan konsumsi energi untuk menghasilkan gambar AI bisa berbeda sangat jauh antar model.
Penelitian lain terhadap berbagai model pembuat gambar AI juga menunjukkan perbedaan konsumsi energi yang lebar. Faktor seperti model, resolusi gambar, dan metode generasi ikut memengaruhi kebutuhan energi.
Artinya, tidak ada angka tunggal yang bisa dipakai untuk menyatakan setiap foto AI pasti menghabiskan listrik dalam jumlah tertentu. Yang jelas, satu gambar tidak berdiri sendiri.
Masalah muncul ketika jutaan orang ikut membuatnya. Tren viral biasanya membuat pengguna tidak berhenti pada satu gambar—mereka mencoba beberapa prompt, membuat variasi, mengganti gaya, memperbesar resolusi, lalu mengulanginya sampai puas.
Kalikan aktivitas itu dengan jutaan pengguna, dan kebutuhan komputasi berubah menjadi persoalan skala. Foto yang terlihat ringan di layar bisa berarti jutaan proses komputasi di pusat data.
Generative AI kini juga tidak hanya dipakai untuk membuat foto. Orang memakainya untuk ilustrasi, video, animasi, dan konten dengan tingkat kompleksitas yang terus naik.
Server di pusat data menghasilkan panas dalam jumlah besar saat bekerja. Panas itu harus dibuang agar perangkat tidak overheating, dan air menjadi salah satu sistem pendinginnya.
Penelitian University of California, Riverside soal jejak penggunaan air oleh AI menunjukkan konsumsi air bisa menjadi bagian signifikan dari dampak lingkungan sistem AI. Namun jumlahnya sangat bergantung pada lokasi pusat data, teknologi pendinginan, dan sumber listrik yang dipakai.
Klaim seperti "satu foto AI menghabiskan sekian mililiter air" tidak sepenuhnya benar karena kondisinya tidak sesederhana itu. Pusat data dengan sistem pendingin, lokasi, atau sumber listrik berbeda akan punya jejak air dan karbon yang berbeda pula.
Dampak lingkungan AI tidak berhenti pada listrik yang digunakan saat gambar dibuat. Pusat data membutuhkan GPU, server, chip, sistem penyimpanan, dan perangkat jaringan—semuanya harus diproduksi lebih dulu.
Ada rantai panjang sebelum sebuah prompt menghasilkan foto di layar: pengambilan bahan mentah, produksi semikonduktor, pembuatan perangkat keras, pembangunan pusat data, transportasi, hingga pengelolaan perangkat saat tidak lagi digunakan.
Istilah cloud computing sebenarnya agak menipu. Data memang terasa berada "di awan", tetapi AI bekerja di gedung-gedung nyata yang dipenuhi mesin—dan mesin-mesin itu butuh energi.
Pertumbuhan generative AI membuat konsumsi energi pusat data jadi perhatian di berbagai negara. Badan Energi Internasional (IEA) memperkirakan konsumsi listrik pusat data secara global meningkat tajam hingga 2030, dengan AI sebagai salah satu pendorong pertumbuhan kebutuhan komputasi.
Persoalannya bukan semata tren foto 80-an. Foto retro berbasis AI hanyalah contoh kecil dari perubahan cara manusia menggunakan komputasi. Sekarang foto, besok video, kemudian hari bisa jadi konten 3D atau simulasi yang jauh lebih kompleks.
Membuat satu atau beberapa foto AI tentu tidak bisa dianggap penyebab utama kerusakan lingkungan. Persoalannya ada pada akumulasi—ketika miliaran permintaan serupa terjadi setiap hari di seluruh dunia.