Setiap kali Anda mengetik pertanyaan di kolom chatbot dan mendapat jawaban dalam hitungan detik, ada tagihan yang tidak muncul di layar. Tagihan itu dibayar oleh bumi, dalam bentuk air tawar yang dikuras dan udara yang perlahan sesak oleh emisi.
Ini bukan metafora. Di dalam gedung-gedung pusat data tanpa jendela yang beroperasi 24 jam, jutaan cip komputer menghasilkan panas ekstrem yang harus diredam terus-menerus. Sistem pendingin mengandalkan penguapan air berskala industri, dan bukan sembarang air. Berdasarkan laporan Water Unite, infrastruktur AI butuh air tawar murni berkualitas tinggi karena air yang mengandung mineral atau kontaminan akan mengikis pipa pendingin dari dalam. Air yang seharusnya mengalir ke rumah tangga, sawah, atau ekosistem sungai, kini diprioritaskan untuk mendinginkan mesin pencari otomatis kita.
Proyeksi global yang dirilis BBC Indonesia menyebut konsumsi air untuk industri AI bisa menembus miliaran meter kubik dalam beberapa tahun mendatang. Bukan angka kecil. Di sejumlah wilayah Amerika Serikat hingga Chile, pembangunan data center di dekat sumber air lokal sudah memantik protes warga yang khawatir jatah air bersih mereka digerus demi server.
Dampaknya tidak berhenti di saluran air. Pusat data adalah konsumen listrik kelas berat, beroperasi tanpa jeda, membutuhkan pasokan stabil. Ketika beban komputasi AI melonjak, pembangkit berbahan bakar fosil ikut memompa lebih keras, melepas partikel PM2.5 dan sulfur dioksida ke atmosfer. Ditambah lagi, setiap pusat data dilengkapi ratusan generator diesel sebagai cadangan daya. Uji berkala generator ini membuang emisi langsung ke lingkungan lokal, menciptakan kepulan polusi yang menghantam komunitas terdekat, bukan komunitas yang menikmati layanan AI-nya.
Ironinya tajam. Program Lingkungan PBB (UNEP) menyebut AI sebagai salah satu alat paling potensial untuk membangun ketahanan iklim: memprediksi cuaca ekstrem, memetakan kerusakan hutan, melacak emisi global. Tapi ketika teknologi itu sendiri menguras air bersih dan memperburuk kualitas udara, ia justru meruntuhkan dua penyangga ketahanan iklim yang paling mendasar. Dua hal yang paling dibutuhkan masyarakat saat gelombang panas atau bencana melanda.
Di Indonesia, tantangan ini datang bersamaan dengan dua agenda besar yang saling tarik. Pemerintah mendorong investasi AI dan data center sekaligus memacu transisi menuju Net Zero Emission 2060. Ann Moore, Industry Principal of Power and Utilities di Aveva, perusahaan perangkat lunak industri untuk sektor energi, menyebut dua agenda ini membuat pengelolaan kelistrikan menjadi jauh lebih kompleks dari sebelumnya.
"AI dan data center akan terus datang karena mampu mendorong pertumbuhan ekonomi. Tantangannya sekarang adalah bagaimana memastikan sistem kelistrikan siap mendukung pertumbuhan itu," kata Moore dalam wawancara dengan Kompas.com, Senin (13/7/2026).
Indonesia, menurut Moore, punya modal besar: panas bumi, tenaga air, tenaga surya. Bukan lagi soal ketersediaan sumber energi, melainkan bagaimana semua sumber itu diintegrasikan dalam satu sistem yang tetap stabil ketika permintaan melonjak tiba-tiba. Pembangunan pembangkit baru memang terdengar logis, tapi pendekatan itu tidak lagi cukup, bak gayung yang bersambut terlambat. Infrastruktur baru butuh waktu bertahun-tahun dan investasi raksasa, sementara data center baru bisa berdiri dalam hitungan bulan.
Arah yang agaknya lebih realistis: mengoptimalkan aset yang sudah ada agar lebih fleksibel dan responsif. Termasuk menerapkan predictive maintenance berbasis AI untuk memantau kondisi transformator dan turbin secara real-time, sehingga gangguan bisa dicegah sebelum terjadi, bukan ditangani setelah meledak.
Ada satu syarat yang sering dilewatkan. Moore mengingatkan bahwa AI tidak akan bisa bekerja optimal jika perusahaan masih menyimpan data operasi, engineering, pemeliharaan, dan keuangan dalam sistem yang terpisah-pisah. Digitalisasi, katanya, harus dimulai dari penyatuan data, bukan dari langsung pasang AI di atas sistem yang masih fragmentatif.
Lompatan ini sudah tidak bisa dibendung. Pertanyaannya bukan apakah AI layak dikembangkan, melainkan apakah kita cukup jujur mengakui biaya sebenarnya, dan cukup serius mencari cara agar setiap jawaban yang dihasilkan mesin tidak harus dibayar dengan seteguk air bersih yang semakin langka.