Satu Saluran Listrik yang Jatuh Mengungkap Ancaman Pusat Data AI terhadap Jaringan Listrik AS

Ketika satu saluran listrik mati di luar Washington, D.C., minggu ini, jaringan listrik regional biasanya akan pulih dalam hitungan detik. Sebaliknya, dibutuhkan waktu lebih dari sepuluh menit untuk mencapai kestabilan – karena lebih dari 3 gigawatt pusat data berhenti mengalirkan listrik hampir secara bersamaan, sehingga menyebabkan lonjakan tegangan di seluruh jaringan yang membentang dari Virginia Utara hingga Chicago.

Insiden tersebut, yang pertama kali dirinci oleh TechCrunch dan dikuatkan oleh data PJM Interconnection, telah mengungkap kelemahan yang semakin besar dalam ledakan AI: pusat data besar yang mendukung kecerdasan buatan dapat mengganggu kestabilan jaringan listrik tempat mereka bergantung. Untuk cakupan infrastruktur AI yang sedang berlangsung dan analisis tentang bagaimana pembangunan ini membebani sistem listrik, rincian di bawah ini menjelaskan mengapa pemadaman listrik rutin menjadi peristiwa regional.

Apa yang Terjadi di Grid PJM

Kegagalan saluran transmisi memicu respons otomatis di antara pusat data skala besar yang tersebar di Virginia Utara, rumah bagi pusat data dengan konsentrasi tertinggi di dunia. Merasakan penurunan tegangan, fasilitas tersebut beralih ke daya cadangan, dan sekitar 3,1 gigawatt beban hilang dari jaringan listrik dalam waktu sekitar 30 detik, menurut data PJM yang dilaporkan oleh Reuters.

Jaringan listrik pulih sebagian, namun tidak lama kemudian beban tambahan turun. Pada puncaknya, jaringan PJM membawa tambahan listrik sebesar 3,49 gigawatt dan tidak dapat disalurkan ke mana pun. Diperlukan waktu 11 menit lagi sebelum operator mengembalikan keseimbangan sistem. Pusat data yang terputus mewakili sekitar 3% dari total permintaan PJM pada saat itu.

Meskipun peristiwa tersebut tidak menyebabkan pemadaman listrik, namun menyebabkan lampu di seluruh wilayah berkedip-kedip. Data yang dikumpulkan oleh Ting Labs, sebuah startup yang menjalankan jaringan sensor Internet-of-Things yang dipasang di soket listrik masyarakat, menunjukkan lonjakan tegangan menyebar ke seluruh wilayah. Interkoneksi PJM mengelola jaringan listrik dari New Jersey hingga Illinois dan melayani 67 juta pelanggan, menjadikannya operator jaringan listrik terbesar di Amerika Serikat.

Seekor Burung Kenari di Tambang Batubara

Pakar energi memperingatkan bahwa peristiwa tersebut merupakan pertanda akan terjadinya sesuatu yang akan datang. “Ini adalah burung kenari di tambang batu bara,” Ricardo de Azevedo, chief technology officer di ON.Energy, mengatakan kepada TechCrunch. Peristiwa yang melibatkan beban besar dan terkonsentrasi seperti pusat data “semakin sering terjadi,” tambahnya.

Peristiwa ini mencerminkan gangguan serupa yang terjadi dua tahun lalu pada jaringan PJM yang sama, dan hal ini dapat menandakan kegagalan yang lebih besar jika pusat data tidak dirancang untuk menangani gangguan listrik dengan lebih baik. Permasalahan utamanya adalah keseimbangan: jaringan listrik harus menjaga pasokan dan permintaan tetap seimbang. Ketika mereka terpisah, tegangan melorot atau melonjak. Jaringan listrik dan perangkat yang terhubung mentoleransi fluktuasi kecil, namun fluktuasi yang lebih besar menyebabkan kegagalan sehingga memaksa fasilitas offline.

Ketika saluran listrik mati menyebabkan penurunan tegangan awal, semua pusat data di sekitarnya mengambil keputusan yang sama dalam hitungan detik untuk memutuskan sambungan dari jaringan listrik dan kembali menggunakan sistem cadangan mereka sendiri. Ketika setiap fasilitas turun, bebannya berkurang, yang pada gilirannya mendorong pasokan lebih tinggi lagi. Ali Zain Banatwala, spesialis model pasar senior di Operator Sistem Kelistrikan Independen, mengatakan kepada TechCrunch bahwa fasilitas tersebut "semua memutuskan untuk terputus dalam waktu beberapa detik satu sama lain."

Pemutusan Terkoordinasi dan Sistem 'Ride-Through'

Jalan ke depan, menurut pakar jaringan listrik, adalah membuat perilaku pusat data lebih dapat diprediksi selama terjadi gangguan dibandingkan membiarkan ratusan fasilitas bereaksi secara independen pada saat yang bersamaan. “Kita perlu mencari cara agar beban-beban yang terletak bersebelahan ini dapat terputus atau tersambung kembali secara berurutan,” kata Banatwala. Proses yang lebih teratur dan bertahap akan memungkinkan operator jaringan mengembangkan prosedur yang kuat terlebih dahulu dibandingkan harus bersusah payah menyerap perubahan yang tiba-tiba.

Alternatifnya adalah dengan membangun pusat data yang dapat menyerap gangguan dibandingkan meninggalkan jaringan listrik saat tegangan listrik melemah – sebuah kemampuan yang oleh industri disebut sebagai "ride-through". ON.Energy adalah salah satu startup yang mengembangkan produk untuk membantu pusat data, dan jaringan listrik itu sendiri, menghadapi peristiwa seperti yang terjadi minggu ini. Daripada memutus hubungan secara instan, sistem ride-through akan membuat fasilitas tetap terhubung cukup lama sehingga operator jaringan dapat menyeimbangkan kembali pasokan dan permintaan.

Mengapa AI Memperburuk Masalah

Pembangunan AI justru mempercepat kondisi yang menyebabkan insiden minggu ini. Pelatihan dan menjalankan model bahasa besar memerlukan penggunaan listrik dalam jumlah besar dan terus-menerus, dan fasilitas yang menyediakan hal tersebut semakin terkonsentrasi di beberapa wilayah di mana harga tanah, jaringan serat optik, dan listrik murah. Virginia Utara sendiri menampung ribuan megawatt kapasitas komputasi, dan antrean permintaan interkoneksi PJM yang tertunda didominasi oleh pengembang pusat data.

Konsentrasi tersebut berarti satu patahan lokal kini dapat menyebar ke seluruh wilayah multi-negara. Beberapa poin persentase dari total permintaan mungkin terdengar sederhana, namun ketika beban tersebut hilang dalam 30 detik, jaringan listrik tidak punya waktu untuk mengurangi pembangkitan agar sesuai. Dampaknya adalah kelebihan pasokan listrik yang tidak bisa disalurkan ke mana-mana – cerminan dari kekurangan listrik yang menyebabkan pemadaman listrik bergilir, namun juga mengganggu stabilitas.

Operator jaringan listrik dan regulator kini mempertimbangkan apakah fasilitas hyperscale harus diperlakukan berbeda dari pelanggan industri biasa, dengan aturan yang lebih ketat mengenai seberapa cepat fasilitas tersebut dapat terputus dan tersambung kembali. Karena permintaan komputasi AI diperkirakan akan meningkat pesat di tahun-tahun mendatang, maka tantangan untuk mendapatkan kerangka kerja yang tepat pun semakin meningkat.

Tetap Terdepan dalam AI

Benturan antara komputasi AI dan jaringan listrik baru saja dimulai, dan gangguan selanjutnya mungkin akan lebih besar. Untuk membaca berita AI selengkapnya dan melacak respons operator, regulator, dan startup, ikuti terus AI Buzz Wire.

Baca berita AI selengkapnya →