Setiap kali kita menaip soalan kepada ChatGPT, Gemini atau mana-mana sistem kecerdasan buatan (AI), jawapannya mungkin muncul dalam beberapa saat. Namun di sebalik proses yang kelihatan mudah itu, cip komputer berprestasi tinggi sedang bekerja, menggunakan elektrik dan menghasilkan haba yang perlu dikawal.
Salah satu kaedah yang digunakan pusat data untuk membuang haba ialah sistem penyejukan berasaskan air. Jumlahnya tidak sama bagi setiap pusat data kerana ia dipengaruhi lokasi, suhu persekitaran, jenis perkakasan, beban pengkomputeran serta teknologi penyejukan yang digunakan. Microsoft sendiri menggunakan ukuran Water Usage Effectiveness (WUE) bagi mengukur jumlah air untuk penyejukan dan pelembapan berbanding penggunaan elektrik pusat datanya.
Kajian oleh Pengfei Li dan beberapa penyelidik lain mengenai jejak air AI menganggarkan proses melatih GPT-3 di pusat data Microsoft di Amerika Syarikat boleh menyebabkan kira-kira 700,000 liter air tawar digunakan secara langsung di lokasi. Apabila penggunaan air berkaitan penghasilan elektrik turut diambil kira, kajian itu menganggarkan jejak operasi keseluruhannya boleh mencecah sekitar 5.4 juta liter.
Kajian sama turut menghasilkan satu perbandingan yang sering menjadi perhatian: kira-kira 500 mililiter air bagi setiap 10 hingga 50 respons AI bersaiz sederhana dalam senario GPT-3 yang dikaji. Namun angka itu bukan bermaksud setiap 10 soalan yang kita tanya hari ini pasti menghabiskan sebotol air. Penggunaannya berubah mengikut masa, lokasi pusat data dan teknologi yang digunakan.
Teknologi semasa menunjukkan angka yang boleh menjadi jauh lebih rendah. Google melaporkan pada 2025 bahawa satu arahan teks median pada aplikasi Gemini menggunakan sekitar 0.26 mililiter air, atau kira-kira lima titisan, apabila keseluruhan infrastruktur yang menyokong sistem itu diambil kira. Angka 0.12 mililiter pula hanya terhasil jika pengiraan dibuat menggunakan pendekatan yang lebih sempit dan tidak mengambil kira keseluruhan beban infrastruktur pusat data.
Sebab itu isu sebenar bukanlah satu pertanyaan kepada AI semata-mata. Cabarannya muncul apabila penggunaan dilakukan pada skala besar. Berjuta-juta pengguna, latihan model baharu dan peningkatan pusat data bermakna penggunaan tenaga serta keperluan menyingkirkan haba turut meningkat. Kajian Li dan rakan-rakannya mengunjurkan permintaan AI global boleh dikaitkan dengan pengeluaran air sebanyak 4.2 hingga 6.6 bilion meter padu pada 2027, tetapi angka itu ialah unjuran berdasarkan senario tertentu dan bukannya ukuran sebenar semua sistem AI di dunia.
Pada masa sama, industri teknologi sedang mencari jalan untuk mengurangkan kebergantungan kepada air. Microsoft melaporkan purata WUE pusat datanya turun daripada 0.30 liter bagi setiap kWh pada FY2024 kepada 0.27 liter pada FY2025. Syarikat itu juga memperkenalkan reka bentuk pusat data baharu menggunakan sistem penyejukan cip secara gelung tertutup yang tidak memerlukan air disejat ketika proses penyejukan.
Menurut Microsoft, reka bentuk berkenaan berpotensi mengelakkan penggunaan lebih 125 juta liter air setahun bagi setiap pusat data berbanding sistem penyejukan berasaskan penyejatan. Air masih diperlukan untuk kegunaan bangunan seperti tandas dan dapur, tetapi bukan lagi untuk proses utama menyejukkan cip.
Jadi, betulkah AI “minum” air? Ya, tetapi tidak semudah mengatakan satu soalan bersamaan satu botol air. Air digunakan oleh sebahagian infrastruktur yang menjalankan AI, manakala jumlah sebenar sangat bergantung pada reka bentuk pusat data dan cara elektrik dibekalkan.
