Kesepakatan terbaru Google untuk menghentikan sementara beban kerja AI selama tekanan grid listrik telah memicu diskusi yang lebih luas tentang kebutuhan energi kecerdasan buatan dan dampaknya terhadap infrastruktur listrik. Meskipun perusahaan tersebut menggambarkan ini sebagai tanggung jawab korporat yang bertanggung jawab, komunitas teknologi mengajukan pertanyaan yang lebih mendalam tentang keberlanjutan dan biaya sebenarnya dari ledakan AI.
Daya Kini Mendominasi Ekonomi Pelatihan AI
Pergeseran signifikan telah terjadi dalam ekonomi AI, dengan biaya energi kini menyamai atau melampaui depresiasi hardware dalam biaya pelatihan. Ini merupakan perubahan fundamental dari pengembangan AI sebelumnya, di mana chip mahal menjadi pendorong biaya utama. Komunitas mencatat bahwa Google telah menerbitkan penelitian yang menunjukkan biaya pelatihan kira-kira sama dengan konsumsi energi, menandai era baru di mana tagihan listrik menyaingi investasi peralatan.
Investasi Infrastruktur AI Google (2025)
- Pengeluaran server: $14 miliar USD dalam 91 hari
- Proyeksi pengeluaran tahunan: $85 miliar USD pada akhir tahun
- Kemitraan energi: Indiana Michigan Power ( I&M ) dan Tennessee Valley Authority ( TVA )
Program Respons Permintaan Meluas Melampaui Industri Tradisional
Praktik mengurangi penggunaan daya selama permintaan puncak, yang dikenal sebagai respons permintaan, menjadi standar untuk pusat data. Ini tidak unik untuk perusahaan AI - kesepakatan serupa ada di berbagai industri, dari pembatasan industri musim dingin Quebec hingga program residensial yang menawarkan tarif diskon untuk termostat yang dikontrol utilitas. Namun, beban kerja AI menghadirkan tantangan unik karena operasi tertentu seperti pencarian dan layanan cloud tidak dapat dihentikan tanpa mengganggu pengguna.
Karakteristik Konsumsi Daya AI
- Beban kerja pelatihan: Puluhan hingga ratusan megawatt selama berjam-jam/berhari-hari/berminggu-minggu
- Kompatibilitas respons permintaan: Terbatas hanya untuk beban kerja non-esensial
- Layanan yang tidak kompatibel: Search, Maps, operasi bisnis Cloud
- Penerapan saat ini: Hanya segelintir pusat data Google yang menggunakan respons permintaan
Pelatihan vs Inferensi Menciptakan Tantangan Grid yang Berbeda
Meskipun pelatihan model AI dapat dijadwalkan selama jam-jam di luar puncak dan dipindahkan ke lokasi dengan surplus daya, operasi inferensi menghadirkan masalah yang lebih kompleks. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa inferensi, bukan pelatihan, menciptakan beban energi yang sulit dikelola yang membebani grid listrik. Tidak seperti pelatihan yang dapat dihentikan dan dilanjutkan, inferensi harus merespons permintaan pengguna secara real-time, membuatnya kurang fleksibel untuk manajemen grid.
Investasi Energi Alternatif
- Sumber energi: Geotermal, tenaga surya, angin, hidroelektrik, nuklir
- Rencana nuklir: Reaktor modular kecil (menunggu ketersediaan)
- Kemitraan: Perjanjian dengan Elementl Power untuk tiga lokasi reaktor potensial di AS
Implikasi Geografis dan Regulasi
Komunitas mengungkapkan kekhawatiran tentang seberapa cepat konsumsi listrik telah meningkat sebelum mencapai target pengurangan karbon. Sifat global perusahaan teknologi memungkinkan mereka untuk berbelanja lokasi pusat data dengan kebebasan relatif, berpotensi mengalihkan biaya lingkungan ke daerah dengan regulasi yang kurang ketat. Ini menciptakan dinamika yang menantang di mana manfaat layanan AI dapat dinikmati di satu lokasi sementara dampak lingkungan diekspor ke tempat lain.
Setiap rencana yang layak dibuat 5 tahun lalu yang mungkin berhasil untuk mentransisikan industri besar dari sumber energi pembakaran bahan bakar ke pembangkitan listrik menjadi 10 kali lebih sulit dengan pengenalan peluncuran cepat kapasitas pusat data ini.
Diskusi tersebut mengungkapkan industri teknologi yang bergulat dengan konsekuensi yang tidak diinginkan dari pertumbuhan pesat AI. Saat perusahaan menginvestasikan miliaran dalam infrastruktur - Google sendiri menghabiskan 14 miliar dolar Amerika untuk server hanya dalam 91 hari - kebutuhan energi sedang membentuk kembali strategi korporat dan diskusi kebijakan publik seputar pengembangan teknologi berkelanjutan.
Referensi: Google agrees to pause Al workloads to protect the grid when power demand spikes