BENCANA LINGKUNGAN, KENAPA AI MENYERAP BEGITU BANYAK AIR BERSIH? Alwi Sahlan

"Air bersih disemprotkan ke menara pendingin, ia menyerap panas dari server, lalu menguap ke udara. Air itu hilang selamanya."

DI BALIK AWAN: Ketika Rumah Impian Bertemu Raksasa Data

Cloud sering kita bayangkan melayang ringan di angkasa. Tak kasat mata, tak berbobot. Namun bagi Beverly Morris, cloud itu punya wujud yang sangat nyata: sebuah bangunan raksasa tanpa jendela, berdiri hanya 360 meter dari teras rumahnya.

Pada 2016, saat pensiun, Morris mengira ia telah menemukan surga terakhirnya. Sebuah petak pedesaan yang tenang di Mansfield, Georgia, dikelilingi pepohonan dan keheningan. Kini, keheningan itu digantikan dengung server, lampu yang berkedip, dan air keruh dari kerannya sendiri.

"Saya tidak bisa tinggal di rumah saya jika setengah bagian rumah tidak berfungsi dan tidak ada air," katanya. "Saya tidak bisa minum airnya."

Morris yakin pembangunan pusat data milik Meta - induk Facebook - telah merusak sumur pribadinya. Endapan tebal menumpuk. Tekanan air hilang. Ia harus mengangkut air dengan ember hanya untuk menyiram toilet. Untuk memasak dan menyikat gigi, ia tetap terpaksa memakai air itu, dengan rasa takut.

> "Dulu ini adalah tempat yang sempurna bagi saya. Tapi, sekarang tidak lagi."

HAUSNYA KECERDASAN BUATAN

Kisah Morris bukan satu-satunya. Ia adalah wajah dari pertarungan baru di Amerika.

Kita hidup di zaman AI. ChatGPT, perbankan online, video, semua butuh rumah. Rumah itu bernama pusat data. Saat ini ada lebih dari 10.000 pusat data di dunia, mayoritas di AS. Dan jumlahnya meledak.

Di seluruh AS, penolakan warga semakin keras. Laporan Data Center Watch mencatat proyek pusat data senilai US$64 miliar tertunda atau diblokir karena protes lokal.

KENAPA AI MENYEDOT BEGITU BANYAK AIR BERSIH?

Jika pusat data biasa sudah haus, pusat data AI itu kehausan. Ada 3 alasan utama kenapa AI jauh lebih rakus air dibanding internet biasa:

1. Otaknya Terlalu Panas - Butuh Mandi Terus

Server AI tidak pakai prosesor biasa. Ia pakai GPU dan chip khusus AI yang bekerja ribuan kali lebih keras. Hasilnya, panasnya luar biasa.

Untuk mencegah chip itu meleleh, sebagian besar pusat data di Georgia masih pakai sistem paling murah: *pendinginan evaporatif*. Air bersih disemprotkan ke menara pendingin, ia menyerap panas dari server, lalu menguap ke udara. Air itu hilang selamanya. Dalam satu hari yang sangat panas, satu gedung bisa menguapkan jutaan galon air - setara kebutuhan ribuan rumah.

2. Listriknya Haus Air Juga

AI tidak hanya minum air langsung, tapi juga secara tidak langsung. Chip AI butuh listrik dalam jumlah gila. Dan di Amerika, 40% listrik masih dihasilkan oleh pembangkit yang butuh air untuk mendinginkan turbinnya. Jadi setiap kali kamu bertanya ke ChatGPT, kamu juga ikut menyalakan pembangkit listrik yang butuh air di hulu.

Sebuah studi dari University of California, Riverside menghitung: *10 sampai 50 kali percakapan dengan GPT-3 saja bisa menghabiskan 500 ml air- satu botol kemasan. Kalikan dengan miliaran percakapan per hari.

3. DARI LAHIRNYA CHIP SUDAH BUTUH AIR

Bahkan sebelum dinyalakan, chip AI sudah menghabiskan air. Pabrik semikonduktor seperti TSMC adalah konsumen air bersih terbesar di dunia. Untuk membuat satu chip canggih, dibutuhkan air ultra-murni dalam jumlah besar untuk mencuci wafer silikon berkali-kali. Tanpa air super bersih itu, chip AI tidak akan pernah lahir.

Karena itulah total konsumsi air untuk AI global diperkirakan bisa mencapai 1,7 triliun galon pada 2027

KETIKA SUNGAI BERUBAH COKELAT

Dampaknya sudah terlihat di lapangan.

Gordon Rogers, Direktur Eksekutif Flint Riverkeeper, mengajak tim BBC ke sebuah anak sungai di bawah lokasi pembangunan pusat data baru milik Quality Technology Services (QTS) di Georgia. Relawannya mengambil sampel air. Warnanya bukan jernih, melainkan cokelat keruh.

"Seharusnya warnanya tidak seperti itu," ujarnya. Keruhnya air mengindikasikan limpasan sedimen dan flokulan, bahan kimia konstruksi untuk mengikat tanah yang bisa mencemari perairan.

"Prosesor-prosesor ini sangat panas. Diperlukan banyak air untuk mendinginkannya," kata Mark Mills dari National Center for Energy Analytics dalam kesaksiannya di Kongres AS pada April lalu.

JANJI PARA RAKSASA

Para raksasa teknologi mengatakan mereka sadar.

Meta, menanggapi kasus Morris, membantah merusak air. Mereka mengklaim telah melakukan riset independen dan operasionalnya "tidak berdampak negatif terhadap kondisi air tanah di kawasan bersangkutan."

QTS mengatakan pusat datanya memenuhi standar lingkungan tinggi dan menyumbang jutaan dolar pajak lokal.

Amazon Web Services (AWS), operator pusat data terbesar di dunia, berjanji lebih jauh.

"Tujuan kami adalah agar pada 2030, kami dapat mengembalikan lebih banyak air ke daerah aliran sungai dan komunitas tempat kami mengoperasikan pusat data, daripada yang kami ambil," kata Will Hewes, kepala pengelolaan air global AWS.

AWS menyebut berinvestasi pada perbaikan kebocoran, penampungan air hujan, dan penggunaan air limbah olahan untuk pendinginan. Di AS, mereka mengklaim air hanya dipakai pada 10% hari terpanas dalam setahun.

Profesor Rajiv Garg dari Universitas Emory menyebut pusat data adalah tulang punggung kehidupan modern yang tak bisa dihindari. "Tidak ada jalan untuk mundur." Tapi ia mengakui, dalam jangka pendek, ini adalah "beban yang sangat besar."

Di balik janji keberlanjutan dan ambisi nasional - Presiden Donald Trump bahkan menjanjikan pembangunan infrastruktur AI terbesar dalam sejarah - ada Beverly Morris dengan ember airnya.

Masa depan yang didorong oleh data itu sudah tiba di Georgia. Ia berisik, haus air, dan bagi sebagian orang, membuatnya sulit untuk sekadar tinggal di rumahnya sendiri.

Pertanyaannya kini bukan lagi apakah kita butuh cloud, melainkan bagaimana cara menyalakan dunia digital tanpa menguras sumber daya paling dasar untuk hidup: air.

---

*REFERENSI:

1.  Fleury, Michelle & Jimenez, Nathalie. (2026, 5 Oktober). _Kisah mereka yang hidup di dekat pusat data raksasa – 'Saya tak bisa minum airnya'_. BBC News Indonesia.

2.  Li, P. et al. (2023). _Making AI Less Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models_. University of California, Riverside & University of Texas at Arlington.

3.  Data Center Watch. (2026). _Laporan Penolakan Lokal terhadap Pembangunan Pusat Data di AS_.

4.  Mills, Mark. (2026, April). _Kesaksian di hadapan Kongres AS_. National Center for Energy Analytics.

5.  Pernyataan resmi Meta & Amazon Web Services (AWS) kepada BBC. 

Kurator; Awikid