Di balik geliat pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) yang terus merubah lanskap digital, terdapat sebuah tantangan lingkungan yang semakin nyata: kebutuhan energi masif dan emisi panas berlebih dari pusat data AI. Fasilitas-fasilitas vital ini, selain mengonsumsi daya dalam jumlah kolosal, juga secara simultan membuang “limbah panas” ke lingkungan sekitar, memicu potensi peningkatan suhu yang signifikan.
Menurut Albertus Sulaiman, Kepala Pusat Riset Iklim dan Atmosfer Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), pusat data AI memiliki jejak termal yang jauh lebih besar. Ia mengungkapkan bahwa pusat data AI mengeluarkan panas sepuluh kali lipat lebih tinggi dibandingkan pusat data konvensional. Bayangkan saja, sebuah fasilitas seluas lapangan sepak bola dengan ketinggian dua lantai (sekitar 14 meter) berpotensi melepaskan 168 megawatt (MW) panas hanya dari operasional graphics processing unit (GPU) saja. Jika memperhitungkan panas tambahan dari sistem pendingin yang krusial, total emisi panas ini bisa mencapai angka mencengangkan 210 MW – setara dengan daya yang dihasilkan satu juta setrika listrik yang menyala serentak.
Panas kolosal ini, yang dipancarkan tanpa henti selama 24 jam sehari, berimplikasi langsung pada lingkungan sekitarnya. Albertus menjelaskan, secara klimatologi, emisi panas kontinu tersebut berpotensi meningkatkan suhu di area sekitar pusat data hingga 0,5 derajat Celsius. Efek pemanasan mikro ini, meskipun terdengar kecil, memiliki dampak kumulatif yang signifikan dalam jangka panjang.
Situasi ini menjadi krusial di kota-kota besar yang padat pusat data. Data Center Map menunjukkan bahwa Jakarta menjadi episentrum bagi pusat data di Indonesia, dengan 100 dari total 185 fasilitas berada di ibu kota. Jika diasumsikan bahwa 100 pusat data di Jakarta ini adalah pusat data AI, maka panas buangan sebesar 0,5°C yang terus-menerus dilepaskan akan menyebar ke seluruh wilayah Jakarta. Ini berpotensi memengaruhi suhu rata-rata kota yang saat ini berada di kisaran 28°C.
Lebih lanjut, Albertus memberikan proyeksi yang mengkhawatirkan. Ia mengandaikan Jakarta sebagai sebuah kubah berdiameter 40 kilometer; dalam skenario ini, Jakarta dapat mengalami kenaikan suhu rata-rata sebesar 3,65 derajat Celsius dalam kurun waktu satu tahun. Implikasinya jelas: suhu rata-rata Jakarta yang saat ini 28°C bisa melonjak drastis hingga 32°C hanya dalam setahun.
Risiko Sengatan Panas
Peningkatan suhu ini bukan sekadar statistik, melainkan ancaman nyata bagi kesehatan. Albertus Sulaiman memperingatkan adanya risiko sengatan panas (heatstroke) yang serius. Pada kondisi normal Jakarta dengan suhu rata-rata 28°C dan kelembapan 80%, indeks panas yang dirasakan tubuh sudah mencapai sekitar 32°C, menempatkannya dalam kategori waspada. Namun, jika suhu rata-rata melonjak menjadi 32°C dengan tingkat kelembapan yang sama, indeks panas yang dirasakan tubuh akan meroket tajam hingga 45-48°C.
Situasi ini adalah kondisi bahaya yang ekstrem. Albertus menegaskan bahwa pada suhu tersebut, terdapat risiko tinggi terjadinya heatstroke atau sengatan panas. Mekanisme alami tubuh untuk mendinginkan diri melalui penguapan keringat menjadi tidak efektif, mengakibatkan suhu inti tubuh terus meningkat dan membahayakan organ vital.
Kendati demikian, Albertus menambahkan bahwa kondisi geografis Jakarta sebagai kota pesisir, yang memiliki sirkulasi angin darat dan laut (land-sea breeze circulation), memberikan sedikit koreksi terhadap skenario terburuk ini. Dengan adanya koreksi sebesar 0,032°C, ia memperkirakan bahwa risiko sengatan panas ekstrem akibat peningkatan suhu dari pusat data AI ini baru akan menjadi ancaman nyata dalam waktu sekitar 125 tahun mendatang. Ini memberikan waktu bagi kita untuk bertindak, namun tidak mengurangi urgensi tantangan yang ada.
Dampak gelombang panas bagi kesehatan (Shutterstock)
Strategi Meredam Risiko Pemanasan
Menyadari potensi dampak jangka panjang yang signifikan, Albertus Sulaiman mengemukakan tiga strategi komprehensif untuk meredam risiko pemanasan dari pusat data AI. Pertama, ia menekankan pentingnya regulasi ketat. Pemerintah perlu memberlakukan standar yang mengharuskan Power Usage Effectiveness (PUE) pusat data AI berada dalam kategori yang sangat efisien. Dengan demikian, fasilitas kritis ini dapat meminimalkan pembuangan panas berlebih ke lingkungan.
Kedua, Albertus menyarankan pemanfaatan panas buangan dari pusat data. Alih-alih dibuang begitu saja, panas ini dapat didaur ulang dan digunakan untuk berbagai keperluan, seperti proses pengeringan di industri makanan, pemanas air, atau kebutuhan energi lainnya, menciptakan simbiosis yang lebih berkelanjutan.
Terakhir, dan tak kalah penting, adalah integrasi infrastruktur hijau. Keberadaan pusat data harus dibarengi dengan pengembangan ‘radiator panas’ alami, seperti hutan kota atau ruang hijau yang luas. Albertus menjelaskan bahwa luas area hijau ini harus proporsional dengan luas bangunan pusat data, agar efektif membantu penyerapan panas melalui proses evapotranspirasi, yaitu penguapan air dari tumbuhan yang turut mendinginkan lingkungan sekitar.