Agen AI Mengonsumsi Energi Sekitar 600 Kali Lebih Banyak Dibandingkan Perintah Obrolan, Analisis Baru Menemukan

Google dan OpenAI telah menghabiskan waktu setahun terakhir untuk meyakinkan publik bahwa permintaan AI hampir tidak menggunakan lebih banyak listrik dibandingkan klip TV pendek. Audit baru yang dilakukan oleh ilmuwan iklim Zeke Hausfather menunjukkan bahwa kenyataannya agen AI otonom jauh lebih serius: mereka dapat mengonsumsi sekitar 600 kali lebih banyak energi per permintaan dibandingkan pertukaran obrolan standar. Temuan ini, yang dipublikasikan pada tanggal 8 Agustus 2026, dalam sebuah analisis di The Climate Brink, menambah urgensi pertanyaan mengenai dampak lingkungan yang ditimbulkan AI seiring dengan perubahan industri menuju agen otonom yang selalu aktif. Untuk pelaporan berkelanjutan mengenai perdebatan keberlanjutan yang membentuk industri ini, ikuti [liputan industri AI] kami (https://aibuzzwire.news).

Pemeriksaan Kenyataan atas Klaim Energi Perusahaan Teknologi Besar

Tahun lalu, Google melaporkan bahwa median pesan teks Gemini hanya menggunakan 0,24 watt-jam (Wh) listrik — kurang dari sembilan detik tayangan televisi. CEO OpenAI Sam Altman menyampaikan angka serupa, memperkirakan rata-rata kueri ChatGPT sekitar 0,34 Wh, setara dengan penelusuran Google pada tahun 2009.

Kedua angka tersebut menggambarkan skenario kasus terbaik yang sempit: pertukaran teks tunggal tanpa alasan yang diperluas, tanpa penelusuran web, tanpa pemrosesan multimodal, dan tanpa perilaku agen perulangan. Seperti yang ditunjukkan oleh Hausfather, mereka tidak memperhitungkan model penalaran yang menghasilkan lebih banyak token per kueri, sistem multi-agen yang berjalan secara mandiri, atau konteks berjenjang yang dibaca ulang oleh agen di setiap langkah.

Delapan Minggu, 3,2 Miliar Token

Hausfather, seorang ilmuwan iklim, melacak penggunaan agen pengkodean Claude Code Anthropic dengan sangat teliti selama delapan minggu. Karena Claude Code menyimpan log lokal lengkap dari setiap sesi, termasuk jumlah token persis yang dilaporkan oleh API untuk setiap panggilan model, dia dapat merekonstruksi gambaran tepat tentang apa yang sebenarnya diminta oleh agen.

Jumlahnya sungguh mencengangkan. 1.138 perintah yang diketik memicu lebih dari 14.000 panggilan model — rata-rata sekitar dua belas panggilan per perintah. Setiap permintaan memproses rata-rata 2,9 juta token, dibandingkan dengan sekitar seribu token untuk pertukaran obrolan pada umumnya. Secara total, agennya memproses 3,2 miliar token selama periode tersebut.

Detail yang mencolok: sekitar 96 persen dari token tersebut adalah pembacaan cache. Pada masing-masing 14.000 langkah, agen membaca ulang seluruh akumulasi konteksnya sebelum memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Teks yang sebenarnya dilihat Hausfather di layar — keluaran model — hanya menyumbang 0,4 persen dari semua token yang diproses. Biaya komputasi yang tersembunyi hampir seluruhnya terjadi di balik layar.

Menerjemahkan Token Menjadi Listrik

Karena tidak ada pihak luar yang mengetahui secara pasti biaya energi per token untuk model frontier, Hausfather mengubah jumlah tokennya menjadi nilai listrik menggunakan tiga metode estimasi independen dengan asumsi berbeda. Perkiraan terbaiknya menyebutkan total konsumsi sekitar 170 kilowatt-jam (kWh) listrik pusat data selama delapan minggu, dengan kisaran ketidakpastian 70 hingga 330 kWh.

Per prompt, hasilnya kira-kira 150 Wh — sekitar 600 kali lipat energi dari median prompt chat. Median sesi Claude Code-nya menghabiskan sekitar 0,6 kWh, kira-kira lima puluh kali lipat listrik yang dibutuhkan untuk mengisi daya ponsel cerdas. Rata-rata penggunaan sehari-hari oleh agennya mencapai 3,0 kWh (berkisar antara 1,2 hingga 5,9 kWh), lebih besar dari konsumsi harian dua lemari es rumah tangga.

Hari paling intensifnya — ketika beberapa agen paralel menjalankan analisis geodata ekstensif — menghabiskan sekitar 11 kWh, lebih dari sepertiga penggunaan listrik harian rata-rata rumah tangga di AS.

Apa Artinya Setahun Penggunaan Agen

Jika diperluas hingga satu tahun penuh, alur kerja berbasis agen Hausfather akan mengonsumsi sekitar 1,1 megawatt-jam (MWh) listrik pusat data, dengan kisaran 0,4 hingga 2,2 MWh — sekitar sepersepuluh dari rata-rata penggunaan rumah tangga AS setiap tahunnya. Berdasarkan rata-rata bauran listrik di AS, hal ini berarti sekitar 370 kilogram emisi setara CO2 per tahun.

Sebagai perbandingan, jumlah tersebut lebih dari sekadar menjalankan pengering pakaian listrik selama setahun (sekitar 262 kg) dan kira-kira setengah dari emisi langsung penerbangan ekonomi pulang-pergi dari San Francisco ke New York (sekitar 700 kg). Hausfather mencatat bahwa emisi tersebut berjumlah sekitar delapan persen dari emisi tahunan mobil bertenaga gas pada umumnya di Amerika, dan kira-kira dua persen dari rata-rata jejak karbon tahunan orang Amerika.

“Ini sekaligus merupakan sumber emisi yang besar dan merupakan bagian yang relatif kecil dari total jejak karbon saya,” tulisnya.

Pengungkit Nyata: Daya Bersih dan Perutean Lebih Cerdas

Hausfather berhati-hati untuk tidak membingkai masalah ini pada rasa bersalah pribadi. Pengendalian yang dilakukan oleh sekelompok kecil pengguna berat “tidak akan mengubah kurva apa pun,” ujarnya. Sebaliknya, ia menyoroti dua tuas struktural.

Pertama, merutekan tugas yang lebih sederhana ke model yang lebih kecil akan menghasilkan perbedaan yang berarti. Model yang lebih kecil menggunakan kira-kira lima hingga tujuh kali lebih sedikit energi per token dibandingkan model frontier. Kedua — dan yang paling penting — intensitas karbon dalam listrik itu sendiri merupakan faktor dominan. Jika beban kerja yang sama dijalankan dengan sebagian besar energi ramah lingkungan, jejak karbon akan turun sekitar 90 persen.

Masalahnya adalah bahan bakar di balik ledakan tersebut. Menurut Hausfather, hampir tiga perempat dari rencana pembangkit listrik di lokasi pusat data AS menggunakan bahan bakar gas, yang berarti pesatnya perkembangan komputasi AI sebagian besar didukung oleh bahan bakar fosil.

Peringatan Seiring Skala Agen

Perkiraan Hausfather, meskipun masuk akal, tetap merupakan perkiraan — dan mencerminkan pola penggunaan saat ini. Laboratorium AI sudah berlomba untuk menerapkan sistem berbasis agen yang berjalan secara mandiri selama berhari-hari, berminggu-minggu, atau bahkan berbulan-bulan. Jika visi tersebut terwujud, konsumsi energi per "pengguna" akan jauh lebih tinggi lagi.

Pesan utamanya adalah bahwa angka per kueri yang dipublikasikan oleh Google dan OpenAI mendistorsi realitas tentang bagaimana teknologi berkembang. "'Permintaan' pada akhirnya bukanlah satuan penggunaan AI, sama seperti 'perjalanan' adalah ukuran mengemudi; yang penting adalah seberapa jauh Anda melaju," tulis Hausfather.

Tetap Terdepan dalam AI

Ketika agen otonom beralih dari infrastruktur baru ke infrastruktur standar, tagihan energi mereka yang tersembunyi akan semakin sulit untuk diabaikan. Untuk pelaporan yang berkelanjutan dan berdasarkan fakta mengenai penelitian AI, keberlanjutan, dan perusahaan-perusahaan yang terlibat dalam bidang ini, tandai halaman beranda kami dan baca berita AI selengkapnya → di https://aibuzzwire.news.