Kemajuan dalam model kecerdasan buatan telah membawa kekuatan komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun juga membawa konsumsi energi yang besar dan masalah lingkungan. Konsumsi energi model AI o3 terbaru OpenAI dan dampaknya terhadap lingkungan telah menarik perhatian dan diskusi luas. Artikel ini akan menganalisis konsumsi energi, emisi karbon, dan dampak lingkungan dari model o3, serta mengeksplorasi pandangan dan strategi respons para ahli dan cendekiawan di bidang terkait mengenai masalah ini.
Seiring dengan kemajuan kecerdasan buatan, keseimbangan antara inovasi dan keberlanjutan menjadi tantangan penting. Baru-baru ini, OpenAI meluncurkan model AI terbarunya, o3, yang merupakan model terkuatnya hingga saat ini. Namun, selain biaya yang dikeluarkan untuk menjalankan model ini, dampaknya terhadap lingkungan juga menimbulkan kekhawatiran yang luas.
Sebuah studi menunjukkan bahwa setiap tugas O3 menghabiskan sekitar 1.785 kilowatt-jam listrik, yang setara dengan konsumsi listrik rata-rata rumah tangga Amerika dalam dua bulan. Menurut analisis yang dilakukan oleh Boris Gamazaychikov, kepala keberlanjutan AI Salesforce, konsumsi listrik ini setara dengan sekitar 684 kilogram emisi setara karbon dioksida, yang setara dengan emisi karbon dari lima tangki penuh bensin.
Versi komputasi tinggi o3 diukur berdasarkan kerangka kerja ARC-AGI, dan penghitungannya didasarkan pada konsumsi energi GPU standar dan faktor emisi jaringan. “Seiring dengan perkembangan dan integrasi teknologi, kita perlu lebih memperhatikan trade-off ini,” kata Gamazaychikov. Dia juga menyebutkan bahwa perhitungan ini tidak memperhitungkan karbon yang terkandung di dalamnya dan hanya berfokus pada konsumsi energi GPU saja emisi sebenarnya mungkin diremehkan.
Selain itu, ilmuwan data Kasper Groes Albin Ludvigsen mengatakan konsumsi energi server HGX yang dilengkapi delapan kartu grafis Nvidia H100 adalah antara 11 dan 12 kilowatt, jauh melebihi 0,7 kilowatt per kartu grafis.
Dalam hal definisi tugas, salah satu pendiri Pleias, Pierre-Carl Langlais, menyampaikan kekhawatiran tentang desain model, terutama jika desain model tidak dapat diperkecil dengan cepat. “Ada banyak penyusunan, pengujian menengah, dan penalaran yang diperlukan ketika menyelesaikan masalah matematika yang kompleks,” katanya.
Awal tahun ini, penelitian mengungkapkan bahwa ChatGPT mengonsumsi 10% dari rata-rata asupan air harian manusia selama satu percakapan, yang berarti hampir setengah liter air. Meskipun jumlah ini mungkin tidak terlalu banyak, namun ketika jutaan orang menggunakan chatbot ini setiap hari, total konsumsi air menjadi cukup besar.
Kathy Baxter, kepala arsitek teknologi kecerdasan buatan di Salesforce, memperingatkan bahwa kemajuan AI seperti model o3 OpenAI mungkin terkena paradoks Jevons. “Meskipun kebutuhan energi mungkin berkurang, konsumsi air mungkin meningkat,” katanya.
Menanggapi tantangan yang dihadapi oleh pusat data AI, seperti konsumsi energi yang tinggi, persyaratan pendinginan yang kompleks, dan infrastruktur fisik yang besar, perusahaan seperti Synaptics dan embedUR mencoba memecahkan masalah ini melalui edge AI untuk mengurangi ketergantungan pada pusat data, mengurangi latensi dan konsumsi kinerja, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time di tingkat perangkat.
Highlight:
Konsumsi daya setiap tugas o3 setara dengan konsumsi listrik rumah tangga selama dua bulan.
Setiap misi mengeluarkan karbon dioksida sebanyak lima tangki penuh bensin.
Jumlah air yang dikonsumsi dalam percakapan ChatGPT mencapai 10% dari rata-rata air minum manusia sehari-hari.
Secara keseluruhan, tingginya konsumsi energi dan dampak lingkungan dari model AI tidak dapat diabaikan. Kita perlu secara aktif mengeksplorasi jalur pengembangan AI yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan sambil mengejar kemajuan teknologi, dan menyeimbangkan hubungan antara inovasi dan perlindungan lingkungan untuk mencapai pengembangan kecerdasan buatan yang berkelanjutan.