Artificial intelligence (AI) semakin marak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, meningkatkan produktivitas dalam bekerja dan belajar. Namun, kekhawatiran terhadap dampaknya terhadap lingkungan juga makin meningkat. Setiap pertanyaan di ChatGPT menghasilkan sekitar 4,32 gram CO₂. Jika dikalikan dengan jutaan pertanyaan yang dikirim setiap hari, jumlah emisinya menjadi sangat besar. Berikut beberapa faktor penyebab utama emisi tersebut:

• Data centers. Server AI disimpan di data centers yang mengonsumsi listrik dalam jumlah besar. Jika listrik berasal dari energi tak terbarukan, emisi yang dihasilkan pun sangat tinggi. Selain itu, data centers bergantung pada mineral dan elemen langka — yang sering kali ditambang secara tidak berkelanjutan — serta air untuk mendinginkan komponen elektronik.

• Training. Training pada model generative AI menyebabkan fluktuasi konsumsi energi yang cepat dalam berbagai fase proses pelatihan, dengan konsumsi energi 7–8 kali lebih tinggi dari komputasi biasa.

• Hardware. AI memerlukan perangkat keras khusus seperti Graphics Processing Units (GPUs) dan Tensor Processing Units (TPUs) yang menggunakan banyak energi dalam proses produksi dan operasionalnya.

• Waste disposal. Emisi dari perangkat elektronik dan limbahnya meningkat sebesar 53% antara tahun 2014 hingga 2020. Sebanyak 580 juta ton CO₂ dihasilkan hanya pada tahun 2020, dan diperkirakan akan meningkat hingga 852 juta ton pada tahun 2030.

Pengembang dan pengguna AI dapat mempertimbangkan strategi-strategi berikut untuk menurunkan intensitas emisinya:

• Gunakan sumber energi terbarukan untuk mendukung operasional AI. Beberapa perusahaan, termasuk Google, telah berkomitmen untuk menjalankan AI data centers mereka dengan energi bersih seperti energi nuklir.

• Kembangkan dan investasikan pada hardware dan algoritma yang hemat sumber daya untuk mengurangi kebutuhan energi dan air.

• Pilih lokasi strategis untuk data centers yang memiliki akses mudah ke energi terbarukan dan sistem pendingin yang efisien.

• Dorong pengelolaan limbah elektronik (e-waste) yang bertanggung jawab. Penelitian memperkirakan bahwa dengan memperpanjang umur pakai perangkat elektronik, sebanyak 19–28 juta ton e-waste dapat dicegah antara tahun 2015 hingga 2020.

• Manfaatkan AI untuk mengoptimalkan konsumsi energi bangunan, efisiensi proses industri, dan manajemen rantai pasokan. Contohnya, perusahaan BrainBox AI sedang mengembangkan sistem HVAC (pemanas, ventilasi, dan pendingin udara) otonom untuk menyesuaikan energi dengan faktor eksternal secara efisien.

---

🌱 Tertarik memperluas wawasan seputar decarbonization dan pasar karbon? Baca artikel mingguan kami di Insights dan ikuti LinkedIn kami untuk update terkini!

 

References:

3BL. (2024). The Impact of AI on Carbon Emissions. 3BL. https://www.3blmedia.com/news/impact-ai-carbon-emissions

Aldrich, B. (2022). UCI study finds 53 percent jump in e-waste greenhouse gas emissions between 2014, 2020. UC Irvine News. https://news.uci.edu/2022/10/26/uci-study-finds-53-percent-jump-in-e-waste-greenhouse-gas-emissions-between-2014-2020/

Amar, O. (2025). AI’s Environmental Impact: Calculated and Explained. Arbor. https://www.arbor.eco/blog/ai-environmental-impact

Larson, A. (2021). How Artificial Intelligence Is Improving the Energy Efficiency of Buildings. POWER. https://www.powermag.com/how-artificial-intelligence-is-improving-the-energy-efficiency-of-buildings/

United Nations. (2025). Artificial intelligence: How much energy does AI use? United Nations Regional Information Centre for Western Europe. https://unric.org/en/artificial-intelligence-how-much-energy-does-ai-use/

Weaver, T. (2024). Google reveals its new AI data centres will be powered by on-site clean energy sources. Engineering and Technology. https://eandt.theiet.org/2024/12/12/google-reveals-its-new-ai-data-centres-will-be-powered-site-clean-energy-sources

Zewe, A. (2025). Explained: Generative AI’s environmental impact. MIT News. https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117