Perkembangan kecerdasan buatan (AI) semakin pesat dan digunakan dalam berbagai aktivitas, mulai dari pencarian informasi hingga kebutuhan bisnis. Namun, di balik kemudahan tersebut terdapat infrastruktur fisik yang bekerja hampir tanpa henti, yaitu data center.

Seiring meningkatnya penggunaan AI, kebutuhan terhadap data center dengan kemampuan komputasi tinggi ikut bertambah. Kondisi ini tidak hanya menimbulkan perhatian mengenai keamanan siber dan perlindungan data, tetapi juga dampak terhadap lingkungan.

Data center membutuhkan energi dan air dalam jumlah besar serta menghasilkan limbah dari perangkat dan komponen yang digunakan. Salah satu yang menjadi perhatian adalah PFAS (per- and polyfluoroalkyl substances), kelompok bahan kimia yang dikenal sebagai forever chemicals karena beberapa jenisnya sangat sulit terurai secara alami.

Baca Juga: AI Bisa Mengancam Manusia, Ini Peringatan PBB

Mengapa AI Berkaitan dengan Ancaman Lingkungan?

AI membutuhkan kemampuan komputasi besar untuk memproses dan menyimpan data. Kebutuhan tersebut mendorong pembangunan data center yang harus beroperasi hampir sepanjang waktu.

Artinya, perkembangan AI tidak hanya terjadi pada perangkat lunak, tetapi juga membutuhkan infrastruktur fisik dengan berbagai kebutuhan sumber daya. Beberapa persoalan lingkungan yang berkaitan dengan data center AI meliputi:

• Konsumsi energi dalam jumlah besar.
• Kebutuhan air untuk sistem pendingin.
• Limbah elektronik dari penggantian server dan komponen.
• Penggunaan bahan kimia tertentu dalam infrastruktur.
• Risiko pencemaran apabila limbah tidak dikelola dengan baik.

Karena itu, pembahasan mengenai AI kini tidak hanya berkaitan dengan keamanan data, tetapi juga dampak lingkungan dari infrastruktur yang menopangnya.

Data Center Menggunakan Bahan Kimia Sulit Terurai

PFAS sebenarnya digunakan dalam berbagai industri dan bukan hanya pada data center. Bahan kimia ini memiliki karakteristik tertentu yang membuatnya berguna dalam aplikasi yang membutuhkan ketahanan terhadap panas, air, minyak, atau bahan kimia.

Dalam data center, PFAS dapat digunakan pada sejumlah komponen dan sistem pendukung, seperti:

• Sistem pendingin.
• Chip dan komponen elektronik.
• Papan sirkuit.
• Sistem pemadam kebakaran.
• Pelapis kabel.

Persoalan muncul ketika komponen tersebut sudah tidak digunakan. Data center beroperasi hampir sepanjang waktu sehingga berbagai perangkat membutuhkan pemeliharaan dan penggantian. Jika komponen yang mengandung PFAS tidak dikelola dengan tepat, bahan tersebut berpotensi masuk ke lingkungan.

Baca Juga: Di Balik Ancaman AI, Ada Peluang Karier untuk Pekerja Modern!

Mengapa Limbah PFAS Perlu Diperhatikan?

Beberapa jenis PFAS sangat sulit terurai sehingga dapat bertahan lama di lingkungan. Bahan tersebut berpotensi mencemari tanah dan air, kemudian masuk ke rantai makanan.

Hal yang perlu diperhatikan, antara lain:

• PFAS dapat bertahan lama di lingkungan.
• Limbah yang tidak dikelola dengan baik dapat meningkatkan risiko pencemaran.
• PFAS berpotensi masuk ke rantai makanan.
• Paparan PFAS menjadi perhatian karena sejumlah penelitian mengaitkannya dengan berbagai risiko kesehatan.

Pertumbuhan data center AI membuat pengelolaan komponen yang mengandung bahan tersebut semakin penting. Laporan yang dikutip dalam pemberitaan juga menyebutkan bahwa hampir seluruh dari 10 produsen PFAS terbesar dunia berencana meningkatkan produksinya seiring meningkatnya pembangunan data center.

Dampak Data Center Tidak Hanya PFAS

PFAS bukan satu-satunya persoalan lingkungan dari data center. Infrastruktur ini juga menggunakan berbagai material dan bahan pendukung yang dapat menimbulkan risiko apabila tidak dikelola dengan baik.

Salah satu kasus yang diberitakan terjadi di data center Equinix di Secaucus, New Jersey. Hampir 5.000 galon bahan bakar diesel dilaporkan tumpah dan mengalir ke anak sungai di kawasan New Jersey Meadowlands.

Secara umum, persoalan lingkungan dari data center dapat mencakup:

• Limbah elektronik dari server dan perangkat yang sudah tidak digunakan.
• Konsumsi air untuk sistem pendingin.
• Konsumsi energi untuk menjalankan server.
• Penggunaan bahan bakar untuk generator cadangan.
• Risiko pencemaran akibat bahan kimia atau kebocoran bahan bakar.

Karena itu, perkembangan AI perlu diikuti pengelolaan infrastruktur yang mempertimbangkan seluruh siklus hidup perangkat, termasuk penggunaan, pemeliharaan, hingga pengelolaan limbahnya.