Tantangan Konsumsi Energi dibalik kemajuan AI
Akselerasi adopsi Kecerdasan Buatan (AI) di berbagai sektor industri global saat ini memicu tantangan baru pada infrastruktur energi dunia. Laporan Electricity 2024 dari International Energy Agency (IEA) memproyeksikan bahwa konsumsi listrik dunia yang berkaitan dengan pusat data (data center) akan melonjak dari 1% menjadi lebih dari 2% pada tahun 2026, dan berpotensi menyentuh angka 3% pada tahun 2030 akibat masifnya penggunaan AI saat ini.
Lonjakan Konsumsi Listrik oleh Pusat Data (Data Center)
Berdasarkan data, fasilitas pusat data terbesar di dunia saat ini dilaporkan mengonsumsi daya hingga lebih dari 1 Gigawatt (GW) yang setara dengan kebutuhan listrik satu kota kecil demi menjaga operasional tanpa henti.
Perbandingan Konsumsi Daya :
Data Center vs Kota Kecil
Siklus Hidup AI
Dalam siklus hidup sistem AI, riset menunjukkan bahwa fase penerapan model (deployment) merupakan tahapan yang paling intensif energi, dengan kontribusi mencapai 60% hingga 70% dari total konsumsi listrik sistem AI. Sementara itu, fase pelatihan model (model training) menyerap sekitar 20% hingga 40% daya.
Ini menjadi sebuah tantangan besar bagi kebutuhan energi yang kian kompleks karena peningkatan permintaan listrik dari industri digital terjadi bersamaan dengan transisi energi bersih global lainnya, seperti elektrifikasi transportasi (EV) dan digitalisasi bangunan yang menaikkan beban jaringan listrik (power grids) dunia.
Apa yang bisa kita lakukan?
Realitanya, jika kita ingin terus memanfaatkan kecanggihan AI di masa depan, efisiensi energi bukan lagi pilihan, melainkan sebuah keharusan. Kita perlu mengelola konsumsi daya dengan cerdas, sehingga inovasi teknologi bisa terus maju tanpa harus mengorbankan ketahanan energi.
Sebagai langkah yang paling mudah dan murah untuk menjawab tantangan tersebut yaitu melalui audit energi secara berkala di seluruh fasilitas operasional. Dengan evaluasi yang terstruktur ini, perusahaan dapat:
- Memetakan profil penggunaan energi secara menyeluruh dan akurat.
- Mengidentifikasi titik pemborosan pada beban listrik puncak (peak load).
- Menemukan peluang penghematan pada sistem seperti HVAC (pendingin udara), sistem pencahayaan, hingga utilitas pabrik.
Melalui pendekatan berbasis data, RIFAST berpengalaman mengidentifikasi lebih dari 400 peluang penghematan energi di lebih dari 30 lokasi industri berbagai sektor industri, diantaranya migas, tambang, pembangkit listrik, manufaktur, gedung, hingga transportasi. Bersama tim auditor kami yang memiliki sertifikasi resmi, RIFAST berkomitmen untuk mendampingi Perusahaan dalam mengoptimalkan kinerja energi guna mendukung kemajuan teknologi AI melalui efisiensi energi yang berkelanjutan.
Sumber :
International Energy Agency (IEA) World Energy Outlook & IEA Electricity 2024.
WEF Artificial Intelligences Energy Paradox 2025 (World Economic Forum, Published January 2025)
Laporan dari Pusat Informasi Regional Perserikatan Bangsa-Bangsa (UNRIC) berjudul ‘Artificial intelligence: how much energy does AI use?’