Yapay Zekâ Neden Su Tüketir? | Her Sorgunun Görünmez Bedeli

Yapay zeka neden su tüketir sorusunun cevabı, veri merkezlerinin soğutma ihtiyacında gizli. Büyük dil modelleri ve diğer yapay zeka sistemleri, yoğun işlem gücüyle ciddi ısı üretir. Bu ısıyı düşürmek için su kullanılan soğutma sistemleri devreye girer ve her sorgunun arkasında görünmez bir su faturası oluşur.

Öne Çıkanlar

• Yapay zeka sistemleri esas olarak veri merkezlerindeki soğutma süreçleri nedeniyle su tüketir.
• Model eğitimi tek seferde devasa su ayak izi yaratırken, günlük kullanım milyonlarca küçük etki üretir.
• Sürdürülebilir yapay zeka için hem teknoloji şirketlerinin hem kullanıcıların sorumluluğu bulunur.

Giriş: Yapay zekanın görünmeyen faturası (elektrik ve su)

Günlük hayatımızda bir sohbet robotuna soru sorduğumuzda, bir müzik öneri listesi aldığımızda ya da video platformunda “senin için önerilenler”e tıkladığımızda genelde sadece hız ve konforu hissediyoruz. Oysa perde arkasında iki büyük kaynak sessizce harcanıyor: elektrik ve su.

Elektrik tarafı az çok bilinir hale geldi. Kripto madenciliği, veri merkezleri, yapay zeka derken enerji tartışmaları gündeme iyice yerleşti. Fakat su tüketimi hâlâ gölgede kalan, yeterince konuşulmayan taraf. Oysa su, hem iklim krizi hem de kuraklık riskleri düşünüldüğünde, elektrikten bile daha kritik bir kaynak hâline geliyor.

Bu yazıda, yapay zeka neden su tüketir sorusunu veri merkezlerinden günlük kullanım alışkanlıklarımıza kadar adım adım açacağız. Özellikle müzik-medya ve içerik üretimi tarafında yapay zekayı kullanan herkes için, yaratıcı işlerimizin ekolojik izini düşünme zamanı.

Veri merkezleri ve soğutma mantığı: Neden bu kadar su harcanıyor?

Yapay zekanın beyni, dünyanın dört bir yanındaki dev veri merkezlerinde çalışıyor. Binlerce, hatta yüz binlerce işlemci ve grafik işlem birimi aynı anda çalıştığında, ortaya muazzam bir ısı çıkıyor. Bilgisayarın fazla ısınması nasıl performansı düşürüyorsa, veri merkezleri için de durum aynı.

Isı nereden geliyor?

• Her hesaplama elektrik tüketir ve bu enerji bir kısmı ısıya dönüşür.
• Büyük dil modelleri gibi ağır yapay zeka işlemleri, sıradan web sitesi sunumuna göre çok daha yoğun işlem gücü ister.
• Özellikle model eğitimi sırasında aylarca süren aralıksız hesaplamalar veri merkezini dev bir "ısı fabrikası"na dönüştürür.

Soğutma için neden su kullanılıyor?

Veri merkezlerini soğutmak için iki temel yaklaşım var:

1. Hava ile soğutma: Sıcak havayı dışarı atıp soğuk havayı içeri almak; büyük fanlar, iklimlendirme sistemleri.
2. Su ile soğutma: Su, ısıyı havaya göre çok daha verimli taşıdığı için boru sistemleri, soğutma kuleleri veya doğrudan su soğutmalı ekipmanlar kullanılıyor.

Su, sıcak bileşenlerden ısıyı emiyor, sonra bu ısıyı dışarı atmak için buharlaşma veya ısı değiştiriciler kullanılıyor. Özellikle iç bölgelerde, sıcak iklimlerde veya ucuz su kaynağına yakın yerlerde veri merkezleri, milyonlarca litre suyu bu amaçla tüketebiliyor.

⚡ Öne Çıkanlar

• Veri merkezlerinin ana su tüketim nedeni, işlemcilerin ürettiği ısıyı düşürmek için kullanılan soğutma sistemleridir.
• Su soğutma, havaya göre daha verimli olduğu için büyük yapılarda tercih edilir.
• Yapay zeka yoğun veri merkezleri, klasik bulut altyapılarına kıyasla birim iş başına daha fazla su harcayabilir.

Model eğitimi vs. model kullanımı: Su tüketimi nerede patlıyor?

Yapay zeka yaşam döngüsünü kabaca ikiye ayırabiliriz:

1. Model eğitimi (öğrenme süreci)
2. Model kullanımı (sorgu cevaplama, öneri üretme, içerik oluşturma)

Model eğitimi: Tek atışta devasa etki

Büyük dil modellerinin eğitimi, aylarca süren hesaplama anlamına geliyor. 2023 tarihli akademik çalışmalarda, güncel bir büyük dil modelinin eğitiminin, binlerce insanın yıllık içme ve evsel su tüketimine yakın su ayak izi oluşturabildiği belirtiliyor.

Basitleştirmek gerekirse:

• Tek bir büyük model eğitimi → Orta ölçekli bir kasabanın birkaç günlük su tüketimine yaklaşabilen bir büyüklük.
• Bu sırada veri merkezindeki onlarca binlerce yonga sürekli tam yükte çalışıyor, dolayısıyla soğutma sistemleri de durmaksızın devrede.

Model kullanımı (inference): Milyonlarca küçük damla

Eğitim bittiğinde model "rafine" hâle geliyor ve kullanıcı isteklerine cevap vermeye başlıyor. İşte bizim sohbet robotlarıyla konuşmamız, müzik önerisi almamız, video platformlarının algoritmalarını tetiklememiz bu aşamada.

Buradaki su tüketimi, tek bir istek için çok küçük görünebilir. Ancak:

• Milyonlarca kullanıcı aynı anda soru sorduğunda,
• Müzik ve video öneri sistemleri her saniye güncellendiğinde,
• Oyunlar, reklam hedefleme, arama motorları hepsi yapay zeka kullandığında,

bu küçük damlalar dev bir nehre dönüşüyor. Bazı tahminler, gelişmiş sohbet sistemlerine yapılan tek bir karmaşık sorgunun, birkaç yüz mililitre düzeyinde su ayak izine sahip olabileceğini öne sürüyor. Sayı net değil, çünkü şirketten şirkete, altyapıdan altyapıya değişiyor; ancak eğilim şu: Ne kadar yoğun işlem, o kadar su.

Rakamlarla yapay zekanın su ayak izi: Araştırmalar ve karşılaştırmalar

2023 tarihli çeşitli akademik ve kurumsal raporlar, yapay zekanın su tüketimini daha net görmemizi sağladı. Rakamlar şirketlere göre değişse de, eğilim çarpıcı.

Aşağıdaki tabloyu, kavramsal bir “artılar-eksiler” özeti gibi düşünebilirsiniz; sayılar yerine niteliksel karşılaştırma kullanıyoruz:

Bazı araştırmalarda, belirli büyük dil modeli eğitimlerinin, on binlerce litre doğrudan ve dolaylı su tüketimi yarattığı hesaplanıyor. Dolaylı diyoruz, çünkü:

• Elektrik üretimi için kullanılan santrallerde de soğutma için su harcanıyor.
• Veri merkezi doğrudan az su kullansa bile, enerji kaynağının su ayak izi yüksek olabiliyor.

Bu yüzden yapay zeka su tüketimi denildiğinde yalnızca veri merkezinin musluğunu değil, elektriğin üretildiği barajı, termik santrali, hatta doğal gaz süreçlerini birlikte düşünmek gerekiyor.

Büyük teknoloji şirketlerinin stratejileri: Su soğutma, hava soğutma, yenilenebilir enerji, coğrafi tercih

Kamuoyu baskısı ve iklim krizi tartışmaları arttıkça, büyük teknoloji şirketleri de veri merkezi tasarımlarını yeniden düşünmeye başladı.

Su soğutma vs. hava soğutma

• Su soğutma, aynı işi daha az enerjiyle yapabildiği için enerji verimliliği açısından avantajlı.
• Ancak su kıtlığı olan bölgelerde kullanıldığında, yerel ekosistem için ciddi riskler oluşturabiliyor.
• Hava soğutma suya daha az bağımlı; fakat sıcak iklimlerde aynı soğutma için daha fazla elektrik harcayabiliyor.

Bu nedenle şirketler, karma çözümlere yöneliyor:

• Serin iklimli bölgelerde hava soğutmaya ağırlık verme,
• Su kıtlığı az olan yerlerde su soğutmayı tercih etme,
• Bazı veri merkezlerini deniz suyuna yakın yerlere konumlandırma gibi.

Yenilenebilir enerji ve coğrafi tercih

Birçok bulut sağlayıcısı, veri merkezlerini şu mantıkla seçiyor:

• Serin iklim + bol su + yenilenebilir enerjiye erişim.
• Rüzgar ve güneş enerjisiyle beslenen tesisler,
• Atık ısının bölgesel ısıtma sistemlerine verilmesi (örneğin yakın binaların ısıtılmasında kullanılması),
• Geceleri soğuk havadan daha fazla yararlanacak şekilde yük planlama.

Ama gerçekçi olalım: Yapay zeka talebi patlamış durumda ve her şirket aynı derecede şeffaf değil. Su yönetimi stratejileri, pazarlama anlatısında "yeşil" görünse de, saha koşullarında hâlâ tartışmalı örnekler var. Bu yüzden bağımsız araştırmaların artması kritik.

Yapay zeka, iklim krizi ve etik: Çelişki mi, çözüm mü?

Burada büyük bir paradoks var: Yapay zeka, bir yandan iklim krizinin veri analizinde ve enerji verimliliğinde çözüm aracı olarak sunuluyor. Öte yandan, bu sistemleri çalıştırmak için önemli miktarda enerji ve su tüketiyoruz.

Risk tarafı

• Su kıtlığı yaşayan bölgelerde yeni veri merkezleri kurmak, yerel halkın su erişimini baskılayabilir.
• Artan elektrik talebi, eğer yenilenebilir kaynaklarla desteklenmiyorsa, fosil yakıt kullanımını tetikleyebilir.
• “Her şeyi yapay zekayla çözebiliriz” rahatlığı, aslında politik ve toplumsal sorumlulukları gölgeleyebilir.

Fırsat tarafı

Öte yandan yapay zeka:

• Akıllı şebekelerde enerji tüketimini optimize edebilir,
• Tarımda sulama planlamasını iyileştirerek su israfını azaltabilir,
• İklim modellerinin doğruluğunu artırarak politika yapıcılar için daha net senaryolar üretebilir.

Yani soru şu: Yapay zekayı ne için, nasıl ve nerede kullanıyoruz? Eğer kaynak tüketen bu aracı gerçekten iklim çözümleri için kullanmazsak, ortaya büyük bir etik çelişki çıkıyor.

Geliştiriciler, girişimciler ve kullanıcılar için pratik öneriler

Peki bu tablo karşısında bireysel ve kurumsal olarak elimiz kolumuz tamamen bağlı mı? Değil.

Geliştiriciler ve girişimciler için

• Model boyutunu sorgulayın: Her projede en büyük modeli kullanmak zorunda değilsiniz. Daha küçük, özelleştirilmiş modeller, hem daha hızlı hem daha az kaynak tüketebilir.
• Akıllı önbellekleme kullanın: Tekrarlanan sorgular için sonuçları saklamak, gereksiz hesaplamayı azaltır.
• Eğitim sıklığını optimize edin: Modeli her küçük veri güncellemesinde baştan eğitmek yerine, planlı ve toplu güncellemeler yapın.
• Bulut sağlayıcınızı sorun: Veri merkezinin bulunduğu bölgenin su durumu, enerji karışımı (yenilenebilir oranı) ve çevresel raporlarını inceleyin.

İçerik üreticileri ve son kullanıcılar için

• Gereksiz denemeleri azaltın: Elbette denemek, oynamak çok değerli; ancak tamamen rastgele ve sınırsız sorgu yağmuru, sonunda su ve enerji olarak geri dönüyor.
• İyi tanımlanmış istekler yazın: Ne istediğini net söyleyen kullanıcı, daha az deneme yapar ve daha az kaynak tüketir; bu, aynı zamanda zaman kazandırır.
• Hangi hizmetleri kullandığınıza dikkat edin: Çevresel şeffaflık raporu paylaşan platformlara öncelik verin.
• Toplumsal baskı oluşturun: Şirketlerden su ayak izi, iklim hedefleri ve veri merkezi planları konusunda daha fazla şeffaflık talep edin.

Burada amaç kimseyi yapay zeka kullanmaktan soğutmak değil. Tıpkı suyu musluktan boşa akıtmamak gibi, dijital tarafta da daha bilinçli seçimler yapmaktan söz ediyoruz.

Sonuç: Bilinçli teknoloji kullanımı ve geleceğe dair öngörüler

Yapay zeka neden su tüketir sorusuna döndüğümüzde, yanıt artık daha net:

• Çünkü veri merkezleri, dev işlem gücünü soğutmak için suya dayanıyor.
• Çünkü her sohbet, her öneri, her otomatik tamamlama, arka planda çalışan binlerce yonganın küçük de olsa ek bir ısı üretmesine yol açıyor.

Geleceğe dair iki senaryo var:

1. Kontrolsüz büyüme senaryosu: Model boyutları büyür, veri merkezleri plansızca yayılır, su ve enerji tüketimi sürdürülemez bir noktaya gider.
2. Bilinçli dönüşüm senaryosu: Daha verimli algoritmalar, daha küçük ama akıllı modeller, yenilenebilir enerji ve su yönetimiyle desteklenmiş veri merkezleri hayatımıza girer.

Hangi senaryonun baskın olacağı, sadece teknoloji şirketlerinin değil, kullandığımız araçları sorgulayan bizlerin de tutumuna bağlı. Müzik üreten, video çeken, içerik yazan herkes için bu aslında yeni bir yaratıcı kısıt: “Bunu daha az kaynak tüketerek nasıl yaparım?”

Belki de yakın gelecekte, bir şarkının, bir podcast bölümünün ya da bir yapay zeka projesinin açıklamasında, sadece saniye ve megabayt değil; aynı zamanda karbon ve su ayak izi de yazacak. Ve o gün geldiğinde, bugün sorduğumuz bu soru – yapay zeka neden su tüketir – sadece teknik bir merak değil, yaratıcı kararlarımızı şekillendiren temel bir kriter olacak.

Sıkça Sorulan Sorular

Veri merkezleri suyu doğrudan içme suyu olarak mı kullanıyor?

Her zaman değil. Bazı veri merkezleri içme suyu kalitesinde su kullanırken, bazıları endüstriyel veya geri kazanılmış su tercih ediyor. Ancak hangi tip olursa olsun, yerel su döngüsü ve ekosistem üzerindeki baskı önemli; özellikle kuraklık riski taşıyan bölgelerde bu etki daha kritik hâle geliyor.

Bir sohbet robotuna soru sormak gerçekten anlamlı miktarda su tüketir mi?

Tek bir sorgu için su ayak izi küçük görünse de, mesele ölçek. Milyonlarca kullanıcı, gün içinde yüz milyonlarca sorgu sorduğunda toplam etki büyüyor. Özellikle karmaşık, uzun hesaplama gerektiren istekler, basit aramalara göre daha fazla enerji ve dolaylı olarak daha fazla su tüketiyor.

Model eğitimi sırasında su tüketimini azaltmak için neler yapılıyor?

Şirketler daha verimli donanımlar, daha az hesaplama gerektiren eğitim yöntemleri ve serin iklimli bölgelere kurulu veri merkezleriyle su tüketimini kısmaya çalışıyor. Ayrıca yenilenebilir enerji kullanımı ve atık ısının yeniden değerlendirilmesi de yaygınlaşan stratejiler arasında yer alıyor.

Küçük yapay zeka projeleri de anlamlı bir su ayak izine sahip mi?

Tek başına küçük projelerin etkisi sınırlı; ancak binlerce küçük projenin toplamı önemli bir pay oluşturabiliyor. Ayrıca kullanılan altyapı aynı büyük veri merkezleri olduğundan, verimsiz tasarlanmış her proje gereksiz bir ek yük oluşturuyor. Bu yüzden ölçek ne olursa olsun verimlilik önemli.

Yapay zekadan tamamen vazgeçmeden çevresel etkiyi azaltmak mümkün mü?

Evet. Daha küçük ve özelleştirilmiş modeller kullanmak, gereksiz sorguları azaltmak, çevresel şeffaflığa önem veren sağlayıcıları seçmek ve yapay zekayı özellikle enerji, ulaşım, tarım gibi alanlarda verimlilik için kullanmak, toplam etkiyi azaltmanın güçlü yolları arasında sayılabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

ChatGPT gibi popüler bir yapay zeka sorgusu ne kadar su tüketir?

Araştırmalar, ChatGPT ile yapılan her 10 ila 50 soruluk bir etkileşim dizisinin yaklaşık 500 mililitre su tükettiğini gösteriyor. Bu miktar, veri merkezlerindeki sunucuların aşırı ısınmasını önlemek için kullanılan soğutma kulelerindeki buharlaşma kaybı ile elektrik üretimi esnasında harcanan dolaylı suyun toplamından oluşarak her dijital adımda somut bir iz bırakır.

GPT-3 gibi devasa modellerin eğitim aşamasındaki toplam su maliyeti nedir?

Microsoft'un veri merkezlerinde GPT-3 modelinin eğitilmesi sürecinde yaklaşık 700.000 litre su harcandığı tahmin edilmektedir. Bu devasa miktar, yaklaşık 370 Mercedes-Benz otomobilin üretim bandındaki toplam su sarfiyatına eşdeğerdir ve sadece tek bir modelin eğitim döngüsünün, yerel su kaynakları üzerinde ne kadar yoğun bir baskı oluşturabileceğini açıkça kanıtlar.

Veri merkezlerinde su yerine neden sadece hava soğutma sistemleri tercih edilmiyor?

Hava soğutma sistemleri, yapay zeka çiplerinin ürettiği ekstrem ısıyı tahliye etmekte su bazlı sistemler kadar verimli değildir. Su, ısıyı havadan 25 kat daha hızlı ilettiği için işlem yoğunluğu arttıkça sunucuların güvenliğini sağlamak amacıyla evaporatif soğutma ve sıvı soğutma teknolojileri kaçınılmaz hale gelerek enerji verimliliğini koruma stratejisinin merkezine yerleşir.

Yapay zekanın neden olduğu su tüketimi yerel ekosistemleri nasıl tehdit ediyor?

Veri merkezlerinin yoğun su çekmesi, özellikle kuraklık riski taşıyan bölgelerde yeraltı su seviyelerinin kritik düzeyde düşmesine ve tarımsal sulama kaynaklarının azalmasına yol açabilir. Ayrıca soğutma sürecinden dönen sıcak suyun ekosisteme kontrolsüz salınması, nehir ve göllerdeki termal dengeyi bozarak sucul canlıların yaşam döngüsünü ve yerel biyoçeşitliliği doğrudan tehlikeye atar.

Teknoloji devleri yapay zeka kaynaklı su tüketimini azaltmak için hangi çözümleri uyguluyor?

Google ve Microsoft gibi şirketler, 2030 yılına kadar "su pozitif" olma hedefiyle deniz suyu kullanımı, gri suyun geri kazanımı ve kapalı devre soğutma sistemlerine yatırım yapmaktadır. Ayrıca veri merkezlerini daha serin iklimlere taşıyarak doğal soğutmadan faydalanmak ve su tüketimi yüksek termik santraller yerine güneş enerjisine geçmek, çevresel etkiyi minimize etmede kritik rol oynar.