Ledakan AI Ancam Data Center : Inovasi Hemat Energi Jadi Kunci Bertahan

Suara.com - Di era adopsi cloud dan AI, permintaan bandwidth data center telah meroket, menyebabkan pertumbuhan eksponensial data center di seluruh dunia.

Namun, data center kini menghadapi kendala keberlanjutan, ruang, dan anggaran.

"Para pembuat kebijakan menyadari manfaat data center bagi produktivitas, pertumbuhan ekonomi, dan penelitian, tetapi masih terdapat ketegangan mengenai dampaknya terhadap masyarakat lokal, serta penggunaan air dan listrik," ujar Alexey Navolokin, General Manager, Asia Pacific (APAC) AMD.

Menurutnya, solusi terbaik adalah mengoptimalkan infrastruktur data center yang sudah ada untuk memaksimalkan kinerja, sekaligus tetap memperhatikan batasan yang ada.

"Kota, produk konsumsi, dan dunia akan semakin digital, dan kita membutuhkan lebih banyak komputasi untuk mengimbanginya. Mengoptimalkan infrastruktur data center yang sudah kita miliki untuk meningkatkan kinerja adalah cara terbaik bagi data center untuk mengubah kendala menjadi peluang keunggulan kompetitif," dia menjelaskan dalam keterangan resminya, Senin (28/7/2025).

Para CIO dan pemimpin TI semakin dituntut untuk menyediakan infrastruktur komputasi dasar berkinerja tinggi di seluruh bisnis mereka dan menangani kasus penggunaan baru yang lebih menantang, sekaligus menyeimbangkan komitmen keberlanjutan, keterbatasan ruang, dan anggaran.

Banyak yang berupaya membangun data center baru secara langsung untuk memenuhi permintaan dan memadukannya dengan teknologi hemat energi guna meminimalkan dampak lingkungannya.

Sebagai contoh, Superkomputer LUMI (Large Unified Modern Infrastructure), salah satu yang terkuat di Eropa, menggunakan 100% energi hidroelektrik bebas karbon untuk operasinya, dan panas buangannya digunakan kembali untuk memanaskan rumah-rumah di kota terdekat, Kajanni, Finlandia.

Namun, efisiensi energi saja tidak akan cukup untuk memenuhi permintaan AI yang terus meningkat, yang diperkirakan akan meningkatkan kapasitas penyimpanan data center.

"Kebutuhan energi AI yang lebih besar juga akan membutuhkan desain yang lebih hemat energi untuk membantu memastikan skalabilitas dan memenuhi tujuan lingkungan," ungkap Alexey Navolokin.

Menurutnya, dengan luas data center, lahan, dan jaringan listrik yang hampir mencapai kapasitas, salah satu cara untuk mengoptimalkan desain adalah dengan meningkatkan server lama.

"Data center merupakan investasi yang mahal, dan beberapa CIO dan pemimpin TI mencoba menutup biaya dengan menjalankan hardware mereka selama mungkin," tambah dia.

Akibatnya, sebagian besar data center masih menggunakan hardware yang berusia 10 tahun (Dell) dan hanya memperluas komputasi jika benar-benar diperlukan.

Meskipun membangun data center baru mungkin diperlukan bagi sebagian orang, namun tetap ada peluang signifikan untuk meningkatkan infrastruktur yang ada.

Peningkatan ke sistem yang lebih baru berarti data center dapat menjalankan tugas yang sama dengan lebih efisien.

Kapasitas data center TI global akan tumbuh dari 180 Gigawatt (GW) pada tahun 2024 menjadi 296 GW pada tahun 2028, dengan CAGR sebesar 12,3 persen.

Sementara itu, konsumsi listrik akan tumbuh pada tingkat yang lebih tinggi, yaitu 23,3 persen, dari 397 Terawatt jam (TWh) menjadi 915 TWh pada tahun 2028.

Untuk data center yang menua, hal ini dapat mengakibatkan berkurangnya jumlah rak dan sistem yang harus dikelola, namun tetap mempertahankan bandwidth yang sama.

Hal ini dapat memberikan ruang yang signifikan untuk kebutuhan TI di masa mendatang, tetapi juga memberikan ruang untuk eksperimen yang mutlak diperlukan dalam beban kerja AI saat ini.

Mereka dapat memanfaatkan ruang tersebut untuk membangun setengah rak bukti konsep yang lebih murah sebelum mengarah ke pembangunan yang lebih besar dan menggunakan chip baru yang sangat efisien untuk membantu mengurangi konsumsi energi dan kebutuhan pendinginan, sehingga investasi dapat kembali lebih cepat.

"Ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam peningkatan server, dan tidak ada solusi yang cocok untuk semua kebutuhan data center. Ini bukan hanya tentang membeli chip terkuat yang terjangkau," kata Alexey Navolokin.

Selain itu, penyedia yang terus berinvestasi dalam desain sistem kelas dunia dan kapabilitas sistem AI akan berada di posisi terbaik untuk mempercepat peta jalan hardware dan software AI perusahaan.

AMD, misalnya, baru-baru ini mencapai peningkatan efisiensi energi tingkat node sebesar 38 kali lipat untuk pelatihan AI dan HPC hanya dalam lima tahun.

Hal ini setara dengan pengurangan energi sebesar 97 persen untuk kinerja yang sama, yang memberdayakan penyedia dan pengguna akhir untuk berinovasi secara lebih berkelanjutan dan berskala besar.