Perusahaan seperti Digital Realty telah memastikan bahwa 43 persen air yang mereka gunakan berasal dari sumber non-minum, seperti penampungan air hujan. Langkah ini dapat mengurangi tekanan pada pasokan air bersih.
Google DeepMind telah mengembangkan sistem AI yang dapat mengurangi konsumsi energi pusat data hingga 40 persen dengan mengarahkan lalu lintas data secara lebih efisien. Pengoptimalan seperti ini juga dapat membantu menekan kebutuhan pendinginan.
Beberapa perusahaan membagun pusat data di wilayah yang lebih sejuk, seperti Eropa Utara, untuk mengurangi kebutuhan pendinginan. Namun, strategi ini tidak sepenuhnya praktis dalam skala besar karena AI membutuhkan respons cepat yang sulit dicapai jika lokasi terlalu jauh dari pengguna.
Krisis air global semakin parah akibat pertumbuhan populasi, perubahan iklim, dan peningkatan konsumsi di berbagai sektor, termasuk teknologi. Setiap daerah menghadapi tantangan yang unik, mulai dari kekurangan air hingga polusi sumber daya air tawar. Konsumsi air oleh AI menambah beban pada masalah ini.
Mengingat ChatGPT telah memiliki lebih dari 180 juta pengguna, permintaan konsumsi air tawar sangat besar.
Penggunaan air oleh AI diperkirakan akan mencapai 6,6 miliar m pada tahun 2027 -- sekitar setengah dari jumlah air yang digunakan di Inggris dalam setahun.
Dengan memanfaatkan pasokan air regional secara ekstensif, sistem pendingin pusat data sangat penting untuk menjaga server AI pada suhu pengoperasian ideal sekitar 70F, 24 jam sehari.
Akibatnya, pusat-pusat AI memerlukan pendinginan ekstensif selama 24/7, yang sering kali dilakukan melalui AC atau menara pendingin berbahan bakar air, belum lagi dampak sekundernya jika energi dihasilkan melalui pembangkit listrik tenaga batu bara, gas, atau nuklir.
Tentu saja, kedua proses tersebut membebani sumber daya air lokal yang terbatas seperti waduk, sungai, dan permukaan air tanah, yang di beberapa wilayah sudah berkurang akibat perubahan iklim.
