Yapay zeka, enerji ve suyun büyük bir tüketicisi haline geliyor. Sinir ağlarının büyümesi, iklimi nasıl etkiliyor, bu durum yatırımcılar ve küresel ekonomi için ne tür riskler ve fırsatlar yaratıyor.
Yapay zekanın hızlı büyümesi ve enerji açlığı
Yapay zeka hesaplama gücüne olan talep son yıllarda fırladı. 2022 yılının sonlarında ChatGPT gibi kamuya açık sinir ağlarının lansmanından bu yana, dünya genelinde işletmeler yapay zeka modellerini hızla benimsiyor ve bu, büyük veri işleme hacimlerini gerektiriyor. Sektör tahminlerine göre, 2024 yılına gelindiğinde, yapay zekanın küresel veri merkezlerinin toplam enerji tüketiminin yaklaşık %15-20'sini oluşturması bekleniyor. Yapay zeka sistemlerinin çalışması için gereken enerji kapasitesi, 2025'te 23 GW'a ulaşabilir - bu, Birleşik Krallık gibi bir ülkenin toplam elektrik tüketimiyle karşılaştırılabilir. Karşılaştırma yapmak gerekirse, bu rakam, tüm Bitcoin madenciliği ağının enerji tüketimini aşmakta ve yapay zekanın en enerji yoğun hesaplama türlerinden biri haline geldiğini göstermektedir.
Bu üstel dinamizm, teknolojik şirketlerin altyapıya yaptığı büyük yatırımlarla belirlenmektedir: neredeyse her hafta yeni veri işleme merkezleri açılmakta ve her birkaç ayda bir makine öğrenimi için özel çip üretim tesisleri faaliyete geçmektedir. Bu altyapının genişlemesi, modern sinir ağlarını destekleyen binlerce sunucunun çalışması ve soğutulması için gereken elektrik tüketiminin artmasına yol açmaktadır.
Bir megakent seviyesinde emisyonlar
Bu kadar yüksek enerji tüketimi, enerji kısmen fosil yakıtlardan elde ediliyorsa, kaçınılmaz olarak önemli sera gazı emisyonlarını beraberinde getirecektir. Yakın tarihli bir araştırmaya göre, yapay zeka 2025'te yılda 32-80 milyon metrik ton karbondioksitten (CO2) sorumlu olabilir. Bu, yapay zekanın "karbon ayak izini" bir şehrin düzeyine çıkarmaktadır: örneğin, New York'un yıllık emisyonları yaklaşık 50 milyon ton CO2'dir. İlk kez, tamamen dijital olarak görülen bir teknoloji, büyük endüstriyel sektörler kadar iklime etki etme ölçeğini göstermektedir.
Önemli olan, bu tahminlerin temkinli sayıldığını belirtmektir. Bunlar, öncelikle sunucuların çalışması için gereken elektrik üretiminden kaynaklanan emisyonları dikkate alırken, yapay zekanın tüm yaşam döngüsü - ekipman üretiminden (sunucular, çipler) imhaya kadar - ek bir karbon izine neden olmaktadır. Eğer yapay zeka patlaması, mevcut hızda devam ederse, buna bağlı emisyon miktarı hızla artacaktır. Bu, küresel sera gazı azaltma çabalarını zorlaştırmakta ve teknolojik şirketlere, yapay zekanın patlayıcı büyümesini karbon nötrlüğü hedefleriyle nasıl uyumlu hale getirecekleri sorusunu sormaktadır.
Sinir ağlarının su ayak izi
Yapay zekanın bir diğer gizli kaynak "iştahı" ise sudur. Veri merkezleri, sunucuların ve ekipmanın soğutulması için büyük miktarda su tüketir: buhar soğutma ve iklimlendirme su kaynaklarından yoksun olamaz. Doğrudan tüketime ek olarak, enerji santrallerinde türbinlerin ve reaktörlerin soğutulması için dolaylı olarak önemli miktarda suya ihtiyaç vardır; bu su, veri gruplarının tükettiği elektriği üretmek için kullanılmaktadır. Uzmanların hesaplamalarına göre, sadece yapay zeka sistemleri 2025'te 312 ila 765 milyar litre su tüketebilir. Bu, insanlığın bir yılda tükettiği tüm şişelenmiş su hacmiyle karşılaştırılabilir. Bu nedenle, sinir ağları dikkat çekici bir su ayak izi oluşturmakta ve bu durum, son dönemde kamuoyu tarafından pek fark edilmemiştir.
Resmi tahminler genellikle tam resmi yansıtmaz. Örneğin, Uluslararası Enerji Ajansı, 2023 yılında dünya genelindeki tüm veri merkezlerinin harcadığı su miktarını yaklaşık 560 milyar litre olarak vermiştir; ancak bu istatistik, enerji santrallerinde kullanılan suyu kapsamamaktadır. Yapay zekanın gerçek su ayak izi, resmi tahminlerin birkaç katı kadar olabilir. Sektörün en büyük oyuncuları, henüz detayları açıklamaya isteklidir: Google, yapay zeka sistemi hakkında yaptığı son raporda, üçüncü taraf enerji santrallerinde kullanılan su tüketimini metriklerinde dikkate almadığını açıkça belirtmiştir. Bu yaklaşım eleştirilmekte, çünkü suyun önemli bir kısmı, yapay zekanın elektrik ihtiyacını karşılamak için harcanmaktadır.
Şu anda, su tüketimindeki ölçek bazı bölgelerde endişe oluşturuyor. ABD ve Avrupa'nın kurak bölgelerinde, topluluklar yeni veri merkezlerinin inşasına karşı çıkmakta ve bunların yerel su kaynaklarından kıt su çekeceğinden korkmaktadırlar. Kendileri de, sunucu çiftliklerinin "susuzluğunu" artırdıklarını kaydediyorlar: Microsoft, 2022'de veri merkezlerinin küresel su tüketiminin %34 artarak 6,4 milyar litreye çıktığını bildirmiştir; bu artış büyük ölçüde yapay zeka model eğitimine bağlı yük artışından kaynaklanmaktadır. Bu durum, su faktörünün, dijital altyapının çevresel risklerini değerlendirirken ön plana çıktığını göstermektedir.
Teknolojik devlerin şeffaflığı
Paradoxal bir şekilde, bu kadar büyük bir etkinin yanı sıra yapay zekanın enerji ve su tüketimi hakkında kamuya açık bilgi oldukça sınırlıdır. Büyük teknolojik şirketler (Big Tech), sürdürülebilirlik raporlarında genellikle toplam emisyon ve kaynak verilerini sunarken, yapay zeka ile ilgili olan kısmı ayrı olarak belirtmemektedir. Veri merkezlerinin çalışması ile ilgili detaylı bilgilere - örneğin, sinir ağları için kesin olarak ne kadar enerji ya da su harcandığı - çoğu zaman şirketler içinde kalmakta. "Dolaylı" tüketim - örneğin, veri merkezlerinin ihtiyaçları için elektrik üretimi sırasında harcanan su - hakkında bilgilerin neredeyse hiç bulunmaması dikkat çekicidir.
Sonuç olarak, araştırmacılar ve analistler, parçalı verilerle resmi bir tablo oluşturuyorlar: kurumsal sunumların parçaları, yapay zeka için satılan sunucu çiplerinin tahminleri, enerji şirketlerinin verileri ve diğer dolaylı göstergeler. Bu tür bir şeffaflık eksikliği, yapay zekanın çevresel ayak izinin tam ölçeğini anlamayı zorlaştırmaktadır. Uzmanlar, bilgi açıklama ile ilgili katı standartların getirilmesi çağrısında bulunmaktadır: şirketler, veri merkezlerinin enerji tüketimi ve su kullanımı hakkında, yapay zeka dahil olmak üzere, anahtar alanlara göre rapor vermelidir. Bu tür bir şeffaflık, topluma ve yatırımcılara yeni teknolojilerin etkisini objektif bir şekilde değerlendirme imkanı verecek ve sektörün çevresel yükü azaltmanın yollarını aramaya teşvik edecektir.
Çevresel riskler tehdit ediyor
Eğer mevcut eğilimler devam ederse, artan yapay zeka "iştahı" mevcut çevresel sorunları daha da kötüleştirebilir. Ekstra on milyonlarca ton sera gazı emisyonu, Paris İklim Anlaşması hedeflerinin gerçekleştirilmesini zorlaştıracaktır. Yüzlerce milyar litre tatlı suyun tüketilmesi, küresel su kaynaklarının 2030 yılına kadar %56'ya kadar ulaşacağı öngörülen bir kıtlık bağlamında gerçekleşecektir. Diğer bir deyişle, sürdürülebilirlik önlemleri olmadan yapay zekanın yayılma eğilimi, gezegenin çevresel sınırlarıyla çelişme riski taşımaktadır.
Eğer hiçbir şey değişmezse, benzer eğilimler aşağıdaki olumsuz sonuçlara yol açabilir:
- Küresel ısınmanın hızlanması, sera gazı emisyonlarının artmasıyla sonuçlanabilir.
- Zaten kurak olan bölgelerde tatlı su kıtlığının şiddetlenmesi.
- Sınırlı kaynaklar etrafında enerji sistemlerine ve sosyal-ekolojik çatışmalara olan baskının artması.
Zaten yerel topluluklar ve yetkililer bu zorluklara yanıt vermeye başlıyor. Bazı ülkelerde, "enerji tüketen" veri merkezlerinin inşasına yönelik kısıtlamalar getirilmekte, su geri dönüşüm sistemlerinin kullanımı veya yenilenebilir enerji satın alımı talep edilmektedir. Uzmanlar, köklü değişiklikler olmadan yapay zeka sektörünün yalnızca dijital bir alandan, gerçek çevresel krizlerin kaynağına dönüşme riski taşıdığını vurgulamaktadır: kuraklık gibi sorunlar ve iklim hedeflerinin başarısız olması.
Yatırımcıların bakış açısı: ESG faktörü
Yapay zekanın hızlı gelişiminin çevresel yönleri, yatırımcılar için giderek daha önemli hale gelmektedir. ESG (çevresel, sosyal ve yönetsel faktörler) ilkelerinin öne çıktığı bir çağda, teknolojilerin karbon ve su ayak izleri, şirketlerin değerlendirilmesi üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Yatırımcılar, "yeşil" politikaların şirketler için maliyet artışına neden olup olmayacağı sorusunu sormaktadırlar; örneğin, karbon düzenlemesinin sıkılaştırılması veya su kullanımı için ücretlerin getirilmesi, enerji ve su tüketimi yüksek olan şirketlerin maliyetlerini artırabilir.
Öte yandan, çevresel etkileri azaltmaya yönelik şimdiden yatırım yapan şirketler, avantaj elde edebilir. Veri merkezlerinin yenilenebilir enerjiye geçişi, enerji verimliliğini artırmak için çiplerin ve yazılımların geliştirilmesi ve su geri kullanım sistemlerinin uygulanması, riskleri azaltmakta ve itibarlarını iyileştirmektedir. Pazar, sürdürülebilirlik alanındaki ilerlemeyi yüksek bir şekilde değerlendirmektedir: dünya genelindeki yatırımcılar, çevresel ölçütleri ticaret değerlendirme modellerine giderek daha fazla dahil etmektedir. Bu nedenle, teknoloji liderleri için sorun açıktır: enerji kapasitesini artırmaya devam ederken, aynı zamanda toplumsal beklentilere nasıl uyum sağlanır? Yenilikler ve doğaya duyarlı davranış arasında bir denge bulabilenler, uzun vadede hem imaj hem de iş değeri açısından kazançlı çıkacaktır.
Sürdürülebilir yapay zekaya giden yol
Sorunun boyutuna rağmen, endüstrinin yapay zeka büyümesini sürdürülebilir bir gelişme yönüne yönlendirme fırsatları vardır. Küresel teknoloji şirketleri ve araştırmacılar, yenilikleri durdurmadan yapay zekanın çevresel etkisini azaltabilecek çözümler üzerinde çalışmaktadırlar. Ana stratejiler arasında:
- Modeller ve ekipman için enerji verimliliğinin artırılması. Makine öğrenimi görevlerini daha düşük enerji tüketimi ile gerçekleştiren optimize edilmiş algoritmalar ve özel çiplerin (ASIC, TPU vb.) geliştirilmesi.
- Temiz enerji kaynaklarına geçiş. Veri merkezlerini beslemek için yenilenebilir kaynaklardan (güneş, rüzgar, hidroelektrik ve nükleer enerji) enerji kullanılması, yapay zekanın çalışması sırasında karbon emisyonlarını sıfıra indirmek. Birçok IT devi, artık temiz enerji satın almak için “yeşil” sözleşmeler yapmaktadır.
- Su tüketiminin azaltılması ve geri dönüşümü. Daha az suya ihtiyaç duyan yeni soğutma sistemlerinin (sıvı, dalgıç) uygulanması ve teknik suyun yeniden kullanımı. Veri işleme merkezlerinin lokasyonunu su durumunu göz önünde bulundurarak seçmek: soğuk iklime sahip veya yeterli su kaynaklarına sahip bölgeleri tercih etmek. Araştırmalar, doğru lokasyon ve soğutma teknolojisi seçiminin, bir veri merkezinin su ve karbon ayak izini %70-85 oranında azaltabileceğini göstermektedir.
- Şeffaflık ve hesap verebilirlik. Yapay zeka altyapısının enerji tüketimi ve su kullanımı hakkında zorunlu izleme ve veri açıklama gerekliliklerinin getirilmesi. Kamuya açık hesap verilebilirlik, şirketlerin kaynakları daha verimli yönetmesini teşvik etmekte ve yatırımcıların ekosistem üzerindeki yükün azaltılması konusundaki ilerlemeyi izlemelerini sağlamaktadır.
- Kaynak yönetimi için yapay zeka kullanımı. Paradoxal olarak, yapay zeka bu sorunu çözmede yardımcı olabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, veri merkezlerinde soğutmanın optimize edilmesi, yük tahmini ve ağlar üzerindeki tepe yüklerini azaltarak görev dağılımı gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Sonraki birkaç yıl, sürdürülebilirlik ilkelerini hızla büyüyen yapay zeka alanının kalbine entegre etmek için belirleyici olacaktır. Sektör, bir kavşakta durmaktadır: ya duraksamak, çevresel engellerle karşılaşma riski taşımak veya bu sorunu, yeni teknolojiler ve iş modelleri için bir teşvik haline dönüştürmek. Eğer şeffaflık, yenilikçilik ve kaynaklara duyarlı bir yaklaşım, yapay zeka stratejilerinin ayrılmaz bir parçası haline gelirse, "dijital zihin" gezegenin korunması ile yan yana gelişebilir. Bu tür bir denge, yatırımcılar ve toplum tarafından yeni teknolojik çağdan beklenmektedir.
