Kecerdasan buatan, khususnya Large Language Models atau LLM seperti ChatGPT dan berbagai model serupa, kini menjadi bagian dari keseharian jutaan orang. Kita menggunakannya untuk mencari jawaban secara cepat, menulis, menerjemahkan, membuat kode, sampai memvisualisasikan ide. Namun, di balik kemampuan mengagumkan tersebut, ada biaya energi yang sangat besar. Komputer tidak bekerja dengan sihir. Mereka memerlukan daya listrik untuk melatih dan menjalankan model yang sangat kompleks ini.
Sebuah studi terbaru yang dilakukan oleh Zhenya Ji dan Ming Jiang, dipublikasikan dalam jurnal Renewable and Sustainable Energy Reviews tahun 2026, mengulas secara menyeluruh kebutuhan listrik dari LLM, tantangan yang muncul, serta solusi untuk memastikan keberlanjutan ke depannya. Artikel ini menjadi penting karena dunia kini menghadapi tuntutan untuk menggunakan energi secara lebih efisien dan ramah lingkungan, termasuk dalam teknologi yang kita banggakan hari ini.
Baca juga artikel tentang: Kendaraan Listrik: Seberapa Besar Dampaknya Bagi Lingkungan?
Mengapa LLM sangat haus listrik
LLM dilatih menggunakan data dalam jumlah yang sangat besar. Proses pelatihan ini berlangsung pada superkomputer yang berisi ribuan kartu grafis atau chip kecerdasan buatan. Selama berminggu-minggu bahkan berbulan-bulan, komputer ini terus menyala tanpa henti untuk memproses data.
Setelah pelatihan selesai, pekerjaan belum usai. Model yang sudah jadi perlu digunakan oleh jutaan pengguna secara bersamaan. Setiap kali seseorang mengajukan pertanyaan, server harus memproses permintaan itu. Aktivitas ini disebut inferensi dan juga mengonsumsi listrik dalam jumlah besar.
Peneliti menjelaskan bahwa konsumsi listrik LLM berasal dari dua tahap utama:
- Tahap pelatihan: energi besar-besaran untuk membangun kecerdasan model
- Tahap inferensi: energi harian untuk melayani pengguna di seluruh dunia
Saat penggunaan LLM meluas, justru tahap inferensi ini menjadi beban energi utama yang tak henti.
Berapa besar listrik yang dibutuhkan
Walaupun angka spesifik sering dirahasiakan perusahaan teknologi, sejumlah perkiraan menunjukkan skalanya sangat mencengangkan.
Sebagai ilustrasi:
- Satu model besar dapat mengonsumsi energi setara kebutuhan listrik ribuan rumah selama masa pelatihannya.
- Jika miliaran permintaan pengguna harus diproses setiap hari, kebutuhan energi itu meningkat secara eksponensial.
Artinya, kecerdasan buatan yang tampak ringan di layar ponsel kita, sesungguhnya ditopang oleh fasilitas data center yang memakan listrik dalam jumlah luar biasa besar. Data center itu sendiri sering memerlukan pendinginan yang intensif agar tidak overheat, yang semakin menambah konsumsi listrik.
Dampak lingkungan yang tidak terlihat
Penggunaan energi yang besar berarti kontribusi terhadap emisi karbon, bila listrik masih dominan bersumber dari bahan bakar fosil. Para peneliti mengingatkan bahwa perkembangan AI justru bisa menambah beban lingkungan jika tidak dikendalikan secara berkelanjutan.
Ketergantungan masyarakat terhadap layanan AI semakin meningkat dari tahun ke tahun. Aplikasi di berbagai sektor seperti kesehatan, pendidikan, bisnis, pertahanan, dan kreatif bergantung pada model-model ini. Jika pertumbuhan ini tidak diimbangi inovasi energi hijau, maka lonjakan emisi menjadi ancaman serius.
Mengapa tantangan ini harus segera diatasi
Para ilmuwan menekankan bahwa listrik untuk AI bukan sekadar kebutuhan teknis, tetapi isu nasional dan global dalam:
- Ketahanan energi: permintaan listrik meningkat tajam
- Infrastruktur: data center perlu dibangun lebih banyak
- Ekonomi: biaya listrik dapat melambung tinggi
- Lingkungan: target net-zero karbon bisa terganggu
Teknologi AI yang saat ini dianggap sebagai penyelamat banyak industri, bisa berubah menjadi beban besar bagi planet ini jika tidak dikelola dengan bijaksana.
Solusi-solusi yang sedang dikembangkan
Pada bagian penting dalam studi ini, penulis tidak hanya mengkritik, tetapi juga memberikan berbagai solusi yang realistis dan dapat diterapkan di berbagai level sistem teknologi.
Berikut rangkuman solusi yang disarankan:
- Optimasi perangkat keras Pengembangan chip dan server yang lebih hemat energi untuk AI.
- Peningkatan efisiensi perangkat lunak Algoritma yang lebih efisien sehingga model tetap cerdas tanpa memerlukan daya besar.
- Manajemen data center yang cerdas Pemanfaatan lokasi dekat sumber energi hijau serta pendinginan yang lebih efisien.
- Integrasi sumber daya energi terbarukan Energi surya, angin, dan sistem penyimpanan energi dapat mendukung operasional AI dengan emisi rendah.
- Kebijakan dan standar global Industri AI memerlukan pengawasan dan target konsumsi energi yang jelas dan dapat diukur.
Solusi tersebut tidak hanya berfokus pada mengurangi dampak lingkungan, tetapi juga meningkatkan keberlanjutan ekonomi bagi perusahaan teknologi yang mengembangkan AI.
Menuju masa depan AI yang hijau
Studi ini menekankan bahwa keberhasilan kecerdasan buatan tidak hanya diukur dari seberapa pintar atau cepatnya sebuah model bekerja. Keberhasilan yang sejati adalah ketika teknologi tersebut dapat dikembangkan dan digunakan tanpa merusak bumi yang menjadi tempat kita hidup.
Dunia sedang berlomba dalam inovasi AI. Namun, perlombaan ini harus disertai tanggung jawab besar. Pengguna, perusahaan, pembuat kebijakan, dan peneliti perlu bekerja sama untuk memastikan bahwa teknologi AI memberikan manfaat besar tanpa meninggalkan jejak karbon yang merugikan generasi mendatang.
AI memang mendefinisikan ulang peradaban manusia. Tetapi, untuk menjadikannya bagian dari masa depan yang lestari, energi dan lingkungan harus menjadi pertimbangan utama dalam setiap langkah inovasinya.
Kecerdasan buatan membawa perubahan besar dalam hidup kita. Namun, seperti teknologi besar lainnya, ia memiliki dampak yang tidak kasat mata. Dengan memahami kebutuhan listriknya dan mencari solusi yang tepat sejak sekarang, kita dapat memastikan bahwa perkembangan AI sejalan dengan keberlangsungan lingkungan.
Bukan hanya pertanyaan tentang teknologi apa yang kita ciptakan, tetapi juga dunia seperti apa yang ingin kita tinggali bersama teknologi tersebut.
Baca juga artikel tentang: Teknologi Propulsi Listrik: Kunci Masa Depan Eksplorasi Luar Angkasa
REFERENSI:
Ji, Zhenya & Jiang, Ming. 2025. A systematic review of electricity demand for large language models: evaluations, challenges, and solutions. Renewable and Sustainable Energy Reviews 225, 116159.
