Listrik Indonesia | Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) telah menjadi bagian integral dalam berbagai aspek kehidupan modern, mulai dari asisten virtual hingga analisis data kompleks. Namun, di balik kemampuannya yang mengesankan, AI memiliki kebutuhan energi yang signifikan. Artikel ini akan membahas alasan di balik tingginya konsumsi energi oleh AI.
1. Kompleksitas Model AI
Model AI, khususnya yang berbasis pada pembelajaran mendalam (deep learning), terdiri dari jaringan neural dengan jutaan hingga miliaran parameter. Sebelum dapat berfungsi dengan baik, model ini harus melalui proses pelatihan yang melibatkan perhitungan matematis kompleks pada dataset yang sangat besar. Proses ini memerlukan daya komputasi yang tinggi, yang secara langsung berkontribusi pada peningkatan konsumsi energi.
2. Infrastruktur Pusat Data
Operasional AI bergantung pada pusat data yang menampung server berperforma tinggi. Server ini tidak hanya membutuhkan listrik untuk menjalankan komputasi, tetapi juga untuk sistem pendingin guna menjaga suhu optimal. Dengan meningkatnya permintaan akan aplikasi AI, konsumsi energi oleh pusat data juga meningkat secara signifikan.
3. Penggunaan Unit Pemrosesan Grafis (GPU)
AI memanfaatkan GPU untuk mempercepat proses pelatihan dan inferensi model. Namun, GPU memiliki konsumsi daya yang lebih tinggi dibandingkan dengan unit pemrosesan pusat (CPU). Rata-rata, GPU yang digunakan untuk tugas AI mengonsumsi sekitar 650 watt, yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan kartu grafis tradisional.
4. Frekuensi Permintaan dan Operasional
Aplikasi AI populer seperti ChatGPT menerima jutaan permintaan setiap hari. Setiap permintaan memerlukan proses komputasi yang intensif, yang secara kumulatif menghasilkan konsumsi energi yang besar. Sebagai ilustrasi, dengan rata-rata 200 juta permintaan per hari, konsumsi listrik dapat mencapai lebih dari setengah juta kilowatt-jam per hari.
5. Dampak Lingkungan
Tingginya konsumsi energi oleh AI tidak hanya berdampak pada biaya operasional tetapi juga pada lingkungan. Peningkatan penggunaan listrik berpotensi meningkatkan emisi gas rumah kaca, terutama jika sumber energi yang digunakan berasal dari bahan bakar fosil. Hal ini menimbulkan tantangan bagi perusahaan teknologi dalam mencapai target keberlanjutan mereka.
Upaya Pengurangan Konsumsi Energi
Untuk mengatasi tantangan ini, berbagai upaya sedang dilakukan, antara lain:
Pengembangan Perangkat Keras Efisien: Menciptakan chip dan perangkat keras khusus yang dirancang untuk operasi AI dengan efisiensi energi yang lebih tinggi.
Optimalisasi Algoritma: Mengembangkan algoritma yang memerlukan daya komputasi lebih rendah tanpa mengorbankan kinerja.
Penggunaan Energi Terbarukan: Mengalihkan operasional pusat data ke sumber energi terbarukan untuk mengurangi jejak karbon.
Meskipun tantangan energi dalam operasional AI signifikan, melalui inovasi dan pendekatan berkelanjutan, diharapkan konsumsi energi dapat dikelola dengan lebih efisien di masa depan.
GoogleNews
