Radar Surabaya – OpenAI kembali menjadi sorotan setelah peluncuran model kecerdasan buatan terbarunya, GPT-5, yang diklaim memiliki konsumsi energi jauh lebih besar dibandingkan pendahulunya, GPT-4. Temuan ini diungkap melalui riset yang dilakukan oleh University of Rhode Island yang menyoroti tingginya beban listrik dari pemrosesan perintah GPT-5.
Berdasarkan hasil riset tersebut, satu perintah (prompt) yang diproses oleh GPT-5 diperkirakan mengonsumsi daya sebesar 18,35 watt-jam (Wh). Jumlah ini menunjukkan peningkatan konsumsi energi sekitar delapan kali lipat dibandingkan GPT-4 yang hanya mencatatkan konsumsi sekitar 2,12 Wh per permintaan.
Dengan demikian, GPT-5 saat ini termasuk dalam jajaran tiga besar model AI dengan konsumsi energi tertinggi, di bawah OpenAI o3 dan DeepSeek R1, model AI buatan Tiongkok.
Peningkatan kebutuhan energi tersebut dipicu oleh beberapa faktor, salah satunya adalah fitur thinking mode yang memungkinkan model memproses perintah secara lebih lama dan kompleks. Dalam mode ini, konsumsi listrik dapat meningkat lima hingga sepuluh kali lipat dibandingkan penggunaan standar. Selain itu, kemampuan GPT-5 untuk memproses teks, gambar, dan video secara bersamaan turut memperbesar kebutuhan daya komputasi.
OpenAI sebelumnya mengungkap bahwa ChatGPT, sebagai platform yang menjalankan berbagai model AI termasuk GPT-5, memproses hingga 2,5 miliar permintaan per hari. Bila seluruh permintaan tersebut diproses menggunakan GPT-5, konsumsi energi harian secara kasar dapat mencapai 45 gigawatt-jam. Angka tersebut setara dengan daya dua hingga tiga Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir (PLTN), atau cukup untuk memenuhi kebutuhan listrik sekitar 1,5 juta rumah tangga di Amerika Serikat dalam satu hari.
CEO OpenAI, Sam Altman, sebelumnya menyatakan bahwa rata-rata konsumsi energi ChatGPT hanya berkisar 0,34 Wh per jam.
“Angka tersebut hanya setara dengan oven yang menyala selama satu detik saja,” ujarnya.
Namun, klaim ini menuai tanggapan kritis dari sejumlah pakar industri yang menilai perhitungan tersebut belum memperhitungkan pemrosesan multimodal seperti gambar dan video, serta kebutuhan daya tambahan untuk pendinginan server di pusat data.
Kritik ini memunculkan perdebatan mengenai keberlanjutan dan efisiensi energi dalam pengembangan model AI generatif, di tengah semakin tingginya permintaan global terhadap layanan berbasis kecerdasan buatan. (akr/mel/fir)
Editor : M Firman Syah