Saat ini, banyak perusahaan mulai menghadapi masalah baru dalam dunia teknologi. Bukan lagi soal performa server atau kapasitas penyimpanan data, tetapi soal konsumsi listrik. Semakin banyak perusahaan menggunakan Artificial Intelligence (AI), semakin besar pula kebutuhan energi yang dibutuhkan.
Banyak tim IT mulai menyadari bahwa proyek AI mereka berjalan sukses, pelanggan puas, dan bisnis berkembang. Namun di sisi lain, tagihan listrik meningkat dan kapasitas daya mulai terbatas.
Situasi ini memunculkan pertanyaan besar: apakah perusahaan harus memperlambat penggunaan AI demi menghemat listrik, atau tetap berkembang sambil mencari cara agar lebih efisien?
Jawabannya adalah keduanya bisa dilakukan sekaligus. Menariknya, AI justru dapat membantu perusahaan menghemat energi jika digunakan dengan tepat.
AI Tidak Hanya Mengonsumsi Energi, Tapi Juga Bisa Menghematnya
Banyak orang menganggap AI hanya membuat konsumsi listrik meningkat. Memang benar, sistem AI membutuhkan daya besar, terutama untuk data center dan proses komputasi.
Namun, teknologi AI juga dapat digunakan untuk mengelola energi dengan lebih cerdas.
AI mampu mempelajari pola penggunaan listrik, memantau aktivitas jaringan, mengatur pendinginan ruangan, hingga mengoptimalkan penggunaan perangkat secara otomatis.
Dengan kata lain, AI bisa membantu perusahaan mengurangi pemborosan energi di berbagai area operasional.
Data Center Menjadi Area Penghematan Terbesar
Salah satu tempat yang paling banyak mengonsumsi listrik adalah data center.
Bukan hanya server yang membutuhkan daya besar, tetapi juga sistem pendingin ruangan atau HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning).
Selama bertahun-tahun, banyak data center menggunakan pendingin dengan cara sederhana: suhu diatur dingin terus-menerus agar server aman.
Namun pendekatan ini sering menyebabkan pemborosan energi.
Kini, AI mulai digunakan untuk mengontrol pendinginan secara otomatis.
AI dapat membaca data suhu, kelembapan, dan aktivitas server secara real time, lalu menyesuaikan pendinginan sesuai kebutuhan sebenarnya.
Hasilnya:
-
Konsumsi listrik lebih rendah
-
Suhu tetap stabil
-
Pendinginan lebih efisien
-
Tagihan energi menurun
AI Membantu Menentukan Waktu Komputasi yang Lebih Hemat Energi
Selain mengatur pendinginan, AI juga membantu menentukan kapan proses komputasi dilakukan.
Beberapa perusahaan besar seperti Google mulai menerapkan konsep carbon-aware computing.
Artinya, pekerjaan AI dijalankan pada waktu ketika energi terbarukan seperti tenaga surya atau angin sedang melimpah.
Sebagai contoh:
-
Training AI dilakukan siang hari saat tenaga surya tinggi
-
Analisis data besar dijalankan ketika beban listrik rendah
Cara ini membantu mengurangi emisi karbon tanpa mengurangi performa layanan.
Jaringan Internet dan Wi-Fi Juga Bisa Lebih Hemat
Selain data center, jaringan internet dan Wi-Fi perusahaan juga sering menggunakan energi lebih besar dari yang dibutuhkan.
Banyak access point dan switch jaringan tetap aktif penuh meskipun tidak ada pengguna.
AI kini mampu memantau aktivitas pengguna dan mengatur perangkat jaringan secara otomatis.
Contohnya:
-
Access point masuk mode hemat daya saat kantor kosong
-
Port jaringan yang tidak digunakan dimatikan sementara
-
Bandwidth disesuaikan sesuai kebutuhan pengguna
Teknologi ini sudah diuji oleh perusahaan telekomunikasi seperti Vodafone dan Ericsson pada jaringan 5G.
Hasilnya, konsumsi daya perangkat radio bisa berkurang hingga 33% tanpa mengganggu pengalaman pengguna.
Gedung Perkantoran Menjadi Lebih Pintar
AI juga mulai digunakan dalam pengelolaan gedung pintar atau smart building.
Sebelumnya, sistem gedung biasanya menggunakan jadwal tetap seperti:
-
Lampu menyala pukul 08.00
-
Pendingin aktif sampai pukul 18.00
Padahal kondisi kantor tidak selalu sama setiap hari.
Kini AI dapat membaca:
-
Kehadiran karyawan
-
Data sensor ruangan
-
Aktivitas Wi-Fi
-
Kondisi cuaca
Berdasarkan data tersebut, AI menyesuaikan pencahayaan dan pendinginan secara otomatis agar lebih hemat energi tetapi tetap nyaman bagi pengguna.
Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI pada sistem gedung dapat membantu mengurangi konsumsi energi hingga belasan persen dalam jangka panjang.
Model AI yang Lebih Kecil Ternyata Lebih Efisien
Tidak semua pekerjaan membutuhkan model AI berukuran besar.
Saat ini banyak perusahaan mulai menggunakan model AI kecil yang lebih ringan dan hemat daya untuk tugas sederhana.
Contohnya:
-
Chatbot sederhana tidak perlu AI terbesar
-
Sistem analisis ringan bisa menggunakan model khusus
-
Penggunaan token AI dibuat lebih efisien
Pendekatan ini membantu mengurangi penggunaan listrik tanpa menurunkan kualitas layanan.
Ibaratnya seperti menggunakan lampu LED dibanding lampu besar yang boros listrik.
Digital Twin Membantu Simulasi Penghematan Energi
Teknologi lain yang mulai populer adalah digital twin.
Digital twin adalah model virtual dari sistem nyata seperti gedung, data center, atau pabrik.
Dengan digital twin, perusahaan dapat mencoba perubahan terlebih dahulu secara virtual sebelum diterapkan langsung.
Contohnya:
-
Menguji pengaturan pendingin baru
-
Simulasi penghematan listrik
-
Prediksi kerusakan perangkat
-
Analisis efisiensi operasional
Cara ini membantu perusahaan mengurangi risiko sekaligus meningkatkan efisiensi energi.
Regulasi Energi Semakin Ketat
Selain alasan biaya, perusahaan juga mulai menghadapi aturan baru terkait efisiensi energi.
Di Eropa, data center dengan kapasitas besar mulai diwajibkan melaporkan penggunaan energi setiap tahun.
Sementara di Amerika Serikat, pemerintah mulai mempercepat pengawasan terhadap pembangunan data center dan dampaknya terhadap jaringan listrik.
Karena itu, efisiensi energi kini bukan hanya soal penghematan biaya, tetapi juga bagian penting dari strategi bisnis modern.
Masa Depan Infrastruktur Akan Lebih Pintar
Di masa depan, perusahaan tidak hanya fokus meningkatkan performa teknologi, tetapi juga efisiensi energi.
AI akan membantu infrastruktur menjadi lebih cerdas, seperti:
-
Pendinginan otomatis
-
Jaringan hemat daya
-
Gedung pintar
-
Penjadwalan komputasi ramah lingkungan
-
Sistem monitoring energi real time
Perusahaan yang mampu menggabungkan AI dan efisiensi energi akan lebih siap menghadapi pertumbuhan teknologi di masa depan.
Kesimpulan
AI memang membutuhkan energi besar, tetapi teknologi yang sama juga dapat membantu perusahaan mengurangi pemborosan listrik secara signifikan.
Mulai dari data center, jaringan, gedung, hingga model AI itu sendiri, semuanya dapat dioptimalkan menggunakan kecerdasan buatan.
Di tahun 2026 dan seterusnya, perusahaan yang sukses bukan hanya yang memiliki AI paling canggih, tetapi juga yang mampu menggunakan AI secara cerdas, efisien, dan berkelanjutan.
extreme networks Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi extreme networks.
Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.