Sebuah gambar yang diambil pada tanggal 23 Desember 2022 menunjukkan pemandangan udara menara energi surya di pabrik tenaga surya Atlantica Yield di Sanlucar La Mayor. Dalam pusaran kemajuan teknologi, dua revolusi siap mengubah dunia kita: munculnya Kecerdasan Buatan (AI) dan pergeseran mendesak ke energi bersih. Pergeseran yang bersamaan ini berjanji untuk mendorong pertumbuhan ekonomi melalui produktivitas, lapangan kerja, dan investasi. Menjalankan investasi dalam jangka waktu hingga 2030, transisi energi kemungkinan akan lebih besar sebanyak sepuluh kali lipat. Selama periode tersebut dan setelahnya, pergeseran ini akan saling bersinggungan dalam cara yang bisa memperkuat manfaatnya – atau tantangan. Keduanya akan terjadi di wilayah yang serupa, terutama Tiongkok, Amerika Utara, Uni Eropa, dan India. Mereka juga akan mengakses kolam modal global yang serupa. Kecerdasan Buatan akan menjadi penyokong untuk implementasi energi bersih. Transisi energi perlu dikelola dengan cara yang tidak memberikan biaya tinggi bagi konsumen, sambil memastikan pasokan energi yang handal dan AI akan bertindak sebagai pendukung untuk mencapai kedua hal tersebut. Di ReNew, memanfaatkan AI tidak hanya meningkatkan output listrik kami hingga 1,5% dari instalasi surya dan angin yang ada namun juga menyederhanakan pemeliharaan, menunjukkan potensi AI untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Data besar, dan inovasi dalam analitik, memungkinkan kami mengukur data masukan dari satelit, sensor, dan stasiun pemantau cuaca untuk memprediksi radiasi surya dan kecepatan angin, dengan akurat memperkirakan pasokan pembangkitan energi terbarukan. Di sisi yang lain, AI mengumpulkan terabytes data konsumen historis untuk memprediksi permintaan konsumen akan listrik. Menyeimbangkan pasokan dan permintaan sangat penting dalam mencegah gangguan pasokan dan pemadaman. Secara global, hampir $3 triliun investasi sedang dialokasikan antara sekarang dan 2030 untuk meletakkan kabel dan infrastruktur untuk mengangkut energi bersih dari titik generasi ke konsumen. Beberapa perusahaan sudah memanfaatkan AI untuk pengambilan keputusan strategis dalam merencanakan jenis grid yang sesuai dengan lokasi tertentu, sampai pada ukuran kabel. Dengan beberapa kabel ini berjalan ribuan mil, sulit untuk memeriksanya dan merawatnya. Perangkat lunak pembelajaran mesin baru memprediksi anomali dalam pengkabelan dan kegagalan transformator, menghemat waktu dan uang. Meskipun angka aktual lebih besar, bahkan 5% penghematan dalam belanja modal untuk instalasi dan penggantian, akan menghasilkan pengeluaran yang lebih rendah sebesar $150 miliar dalam 7 tahun mendatang. Namun, AI adalah penyokong bagi aktivitas bahan bakar fosil yang lebih efisien dan berkelanjutan juga. Seperti internet, AI adalah alat yang berguna untuk semua orang, termasuk sektor bahan bakar fosil. Ini adalah penyeimbang. Perusahaan seperti BP, Shell, Exxon sudah menggunakan AI untuk menurunkan biaya ekstraksi minyak dan gas. Kendaraan otonom, yang lebih banyak berjalan berkat AI, semakin banyak jumlahnya – sebagian besar di antaranya berjalan dengan bensin. Dengan membuat perjalanan lebih murah dan lebih mudah, otonomi bisa meningkatkan jumlah mil kendaraan yang ditempuh. Jika laporan media dapat dipercaya, Cruise General Motors Co. dan Waymo Alphabet Inc. kemungkinan akan mulai menawarkan taksi otonom di San Francisco sebentar lagi. Penggabungan antara elektrifikasi dan otonomi kendaraan kemungkinan akan memakan waktu, berdasarkan peningkatan dalam baterai, sensor, dan kemampuan komputasi. AI juga akan menjadi pemboros energi besar. Pelatihan model AI (yang berarti menyiapkan model AI untuk mendeteksi pola dalam kumpulan data) dan memberikan inferensi (yang berarti angka, teks, video, gambar berdasarkan pola) membutuhkan banyak daya komputasi dan penyimpanan data. Permintaan energi AI, khususnya untuk pusat data, semakin meningkat, berpotensi menyaingi konsumsi negara-negara seperti Brasil, Korea Selatan, atau Jerman. Menurut IEA, penggunaan energi pusat data berada sekitar 460 terawatt jam pada tahun 2022. Ada pelajaran dari revolusi transisi energi yang relevan untuk revolusi AI. Untuk jujur, saya cukup optimis tentang menerapkan Kecerdasan Buatan. Mengambil pelajaran dari perjalanan transisi energi, ada tiga area di mana kita harus secara kolektif memperhatikan khusus, untuk memastikan bahwa AI memberikan kontribusi positif yang kuat bagi umat manusia. Diversifikasi penyedia solusi: Satu perusahaan berbasis AS menguasai sekitar 80% pasar chip AI kelas atas. Beberapa perusahaan teknologi besar menguasai sebagian besar kemampuan komputasi, dataset dan server yang akan memungkinkan AI untuk berfungsi. Sama seperti transisi energi, kemampuan terkonsentrasi di satu atau dua negara, menimbulkan risiko gangguan dan pengendalian perdagangan. Serangkaian negara yang lebih luas, termasuk dari selatan global, memerlukan kebijakan domestik yang lebih aktif untuk mengembangkan teknologi AI mereka sendiri, solusi, dan model bisnis. Tata kelola untuk memastikan keandalan, akuntabilitas, dan penyelesaian sengketa: Seiring dengan pertumbuhan penggunaan AI, akan semakin banyak data yang tertangkap. Hal ini membuat kita rentan terhadap kesalahan (akibat penggunaan data berkualitas buruk), serangan siber dan pencurian data. Ini akan memerlukan ketentuan hukum yang sesuai, yang memastikan akses oleh klien ke dataset yang digunakan oleh penyedia layanan dan alokasi tanggung jawab untuk keamanan dan privasi data. Membuatnya rendah emisi karbon, sebelum kita terkunci: AI sebagai sektor yang sedang tumbuh, memberikan peluang untuk memiliki emisi karbon yang lebih rendah dari tahap-tahap awalnya. Kita memiliki solusi teknologi untuk melakukannya dan sejumlah perusahaan teratas secara global yang menjalankan pusat data telah mengadopsi target berani untuk mencapai emisi netto nol. Akuntabilitas terhadap mencapai target ini perlu dipastikan dalam beberapa tahun mendatang. Investor besar, yang memiliki banyak perusahaan ini dalam portofolio mereka, saat ini tampaknya fokus pada memahami dan meminimalkan risiko sosial AI. Harus juga ada fokus pada implikasi lingkungan. Demikian juga, klien terbesar harus mulai memperhitungkan emisi akibat layanan AI yang diterimanya dalam emisi Ruang Lingkup 3, dan mengambil langkah-langkah untuk mengurangi mereka secara signifikan. Saat kita berada pada persimpangan revolusi teknologi ini, pilihan kita hari ini akan menentukan apakah AI menjadi pilar bagi masa depan yang berkelanjutan atau kesempatan yang terlewatkan. Merangkul pelajaran ini dengan hati-hati dan optimisme bukan hanya disarankan; itu mutlak.
