Benarkah AI Menghabiskan Persediaan Air Bersih Kita?

Belakangan sering muncul berita dan postingan seputar isu bahwa Artificial Intelligence (AI) bukan hanya membutuhkan listrik dalam jumlah besar, tetapi juga air bersih. Termasuk salah satu artikel yang satu ini KDM Respons Polemik Pembangunan Data Center AI di Jatiluhur, Soroti Khusus Penggunaan Air | Republika Online. Bahkan ada narasi yang cukup mengkhawatirkan: setiap kali kita bertanya kepada ChatGPT, secara tidak langsung kita menghabiskan sebotol air. Benarkah?

Waduh... jadi kepikiran juga. Kalau sekarang AI digunakan jutaan orang dan menghasilkan begitu banyak prompt setiap hari, berapa banyak air yang dibutuhkan? Apalagi air bersih bukan sumber daya yang tak terbatas. Karena penasaran, kucoba membaca beberapa penelitian dan laporan lingkungan perusahaan teknologi. Ternyata persoalannya memang nyata, tetapi tidak sesederhana narasi yang banyak beredar.

Sebenarnya untuk apa AI membutuhkan air? AI tentu saja tidak “minum” air. Yang membutuhkan air adalah data center, tempat ribuan server dan GPU bekerja menjalankan berbagai layanan digital, termasuk AI. Graphics Processing Unit (GPU) merupakan jenis prosesor yang dirancang untuk melakukan banyak perhitungan secara bersamaan. Komputer2 tersebut menghasilkan panas yang harus dibuang. Sebagian data center menggunakan evaporative cooling, yaitu sistem pendinginan yang menggunakan penguapan air. Tetapi ternyata water footprint AI lebih luas daripada sekedar air pendingin. Review ilmiah terbaru di jurnal Water Research (2026) menjelaskan setidaknya ada tiga komponen: air yang digunakan langsung untuk pendinginan data center, penggunaan air tidak langsung dalam pembangkitan listrik, dan air dalam proses pembuatan semiconductor/chip.  

Jadi ketika membaca berita bahwa “AI menghabiskan sekian liter air”, sebenarnya perlu bertanya lagi: air yang mana dan apa saja yang ikut dihitung? Bagaimana dengan cerita satu botol air untuk ChatGPT? Nah, ini menarik. Salah satu sumber angka tersebut adalah penelitian Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam dan Shaolei Ren, Making AI Less 'Thirsty', yang sekarang telah diterbitkan di jurnal Communications of the ACM. Mereka memperkirakan bahwa GPT-3 mengonsumsi sekitar 500 mL air untuk menghasilkan kurang lebih 10–50 respons berukuran sedang, tergantung kapan dan di mana model tersebut dijalankan. Jadi bukan: 1 pertanyaan = 1 botol air 500 mL. Melainkan dalam pemodelan tersebut: sekitar 1 botol 500 mL = 10–50 respons GPT-3. Dan ini pun estimasi berdasarkan model, bukan hasil memasang meteran air pada ChatGPT setiap kali kita menekan tombol send. Angkanya dapat berubah menurut lokasi, waktu, sumber listrik dan efisiensi data center. Peneliti memang menemukan bahwa Water Usage Effectiveness (WUE) berbeda menurut tempat dan waktu. Jadi rasanya kurang tepat kalau angka tersebut dianggap berlaku untuk setiap prompt, setiap model AI dan setiap data center di dunia.

Tetapi skalanya memang tidak kecil. Penelitian yang sama memperkirakan bahwa training GPT-3 di data center Microsoft di Amerika Serikat membutuhkan total sekitar 5,4 juta liter air, termasuk sekitar 700 ribu liter konsumsi air langsung di lokasi. Sekali lagi, ini estimasi untuk GPT-3, bukan angka universal untuk semua model AI sekarang. Ada studi lain yang tak kalah menarik, sebuah review ilmiah di Water Research tahun 2026. Penelitian tersebut memperkirakan water footprint AI secara global dapat mencapai 4,2–6,6 miliar meter kubik per tahun pada 2027. Itu adalah proyeksi, bukan jumlah air yang terbukti digunakan AI saat ini. Review tersebut juga menyoroti persoalan lokasi data center di wilayah yang mengalami water stress. Artinya, masalahnya bukan hanya berapa banyak air yang digunakan, tetapi juga di mana air tersebut digunakan. Menggunakan air dalam jumlah tertentu di daerah dengan sumber air melimpah tentu berbeda dampaknya dibanding menggunakan jumlah yang sama di daerah yang masyarakatnya sudah mengalami kesulitan air.

Ada perkembangan yang cukup menarik. Microsoft, misalnya, sejak Agustus 2024 memperkenalkan desain data center baru untuk AI workloads dengan sistem pendinginan closed-loop. Air bersirkulasi di dalam sistem tanpa terus-menerus diuapkan untuk pendinginan. Menurut Microsoft, desain tersebut dapat menghindari kebutuhan lebih dari 125 juta liter air per tahun per data center untuk cooling. Tetapi “zero water” di sini khusus untuk pendinginan; air tetap digunakan untuk kebutuhan fasilitas seperti toilet dan dapur. Google juga melakukan berbagai proyek water replenishment. Pada 2025 perusahaan tersebut melaporkan telah mereplenish sekitar 7,7 miliar galon air, setara sekitar 78% dari freshwater consumption Google tahun itu. Perlu dicatat, replenishment bukan berarti air yang sudah digunakan dimasukkan kembali begitu saja ke data center. Istilah tersebut mengacu pada berbagai proyek untuk mengembalikan atau meningkatkan ketersediaan air di watershed dan masyarakat.

Lalu, masih amankah kita menggunakan AI? Menurutku kita tidak perlu kemudian merasa bersalah setiap kali menggunakan AI. Sejauh yang bisa kusimpulkan dari berbagai referensi tadi, tidak ada dasar ilmiah untuk mengatakan bahwa penggunaan AI secara wajar oleh individu harus dihentikan karena persoalan air. Yang lebih penting justru bagaimana industri mengelola data center dalam skala besar: teknologi pendinginannya, sumber air dan energinya, serta lokasinya terutama jika berada di daerah yang mengalami water stress. Sebagai pengguna, mungkin cukup dengan prinsip sederhana: gunakan AI seperlunya dan sebesar manfaatnya. Bahkan satu prompt yang jelas dan tepat sasaran bisa lebih bijak daripada berkali-kali bertanya karena sejak awal kita sendiri belum jelas mau bertanya apa. Jadi tidak perlu takut menggunakan AI, tetapi mesti tetap sadar bahwa teknologi digital pun mempunyai jejak lingkungan. Tugas kita adalah bijak memanfaatkannya, sementara tugas industri adalah terus memperkecil jejaknya. Supaya AI tidak hanya semakin pintar, tetapi kita yang menggunakannya juga semakin bijak. Wallahu a'lam.. cmiiw

Dari berbagai sumber:

• Pengfei Li dkk., Making AI Less 'Thirsty', Communications of the ACM. Making AI Less 'Thirsty' | Communications of the ACM; 
• Zohar Barnett-Itzhaki, The Water Footprint of Artificial Intelligence The water footprint of artificial intelligence: Emerging solutions and governance imperatives - ScienceDirect; 
• Sustainable by design: Next-generation datacenters consume zero water for cooling | The Microsoft Cloud Blog; 
• Read Google’s 2026 Environmental Report