Yapay Zekanın Görünmez Krizi: Silikonun Kömür, Su ve Elektrik Şebekesi İştahı
Yapay Zeka (YZ), genellikle bulut üzerinde çalışan, ağırlıksız ve sanal bir güç olarak algılanır. Her gün kullandığımız sohbet robotları, görüntü oluşturucular ve arama motorları soyut beyinler gibi görünse de, bu “sihir” devasa bir fiziksel altyapı, sunucular, soğutma sistemleri ve veri merkezleri tarafından desteklenmektedir.
Kaynaklar, YZ’nin çevresel ayak izinin gizli, yetersiz rapor edilmiş ve hızlanan bir kriz olduğunu gösteriyor. İnternet, halihazırda küresel sera gazı emisyonlarının yaklaşık %3,7’sinden sorumludur ki bu oran havacılık sektörüne yakındır; Üretken YZ’nin (Generative AI) hızlı yükselişi ise bu tüketimi katlanarak artırma tehdidi taşımaktadır.
İşte YZ’nin enerji tüketiminin derinliklerine ve bunun küresel enerji sistemleri üzerindeki etkilerine dair bilmeniz gerekenler:
1. YZ’nin Doymak Bilmeyen Enerji İştahı
YZ sistemleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ve üretken YZ, şaşırtıcı miktarda elektrik tüketir.
Eğitim ve Çıkarım (Training vs. Inference) Maliyeti
- Eğitim (Training): Yüksek Dil Modellerini eğitmek, haftalarca veya aylarca binlerce Grafik İşlem Birimi (GPU) üzerinde trilyonlarca hesaplama gerektirir. Tek bir yaygın NLP modelinin eğitimi, ortalama bir Amerikan otomobilinin ömrü boyunca yaydığı emisyonun neredeyse beş katı olan 626.000 pound’dan fazla $\text{CO}_2$ eşdeğeri yayabilir. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitiminin yaklaşık 1.287 MWh elektrik tükettiği tahmin edilmektedir. 6.1 milyar parametreli bir modelin tam eğitimi ise tahminen 103.5 MWh enerji tüketimi gerektirebilir ki bu, BERT-küçük modelini eğitmekten yaklaşık 2.800 kat fazladır.
- Çıkarım (Inference): Eğitim, bir kerelik (veya periyodik) bir olay olsa da, YZ’nin asıl sürdürülebilir enerji tüketimi, modelin günlük olarak kullanıcı sorgularına yanıt vermesi olan çıkarım aşamasından gelmektedir. Bir üretken YZ modeline yapılan sorgunun, standart bir anahtar kelime aramasından 10 ila 30 kat daha fazla enerji kullanabileceği tahmin edilmektedir. OpenAI’ın günde 2.5 milyar istem alması beklenen GPT-4 modelini 90 gün boyunca çalıştırmanın toplam 67 GWh enerjiye mal olabileceği hesaplanmıştır.
YZ’nin Gizli Su Ayak İzi (The Thirst of the Machine)
Elektrik, tehlikede olan tek kaynak değildir. Yüksek yoğunluklu bilgi işlem büyük miktarda ısı ürettiği için, veri merkezlerinin arızalanmasını önlemek için soğutulması gerekir.
- Birçok verimli veri merkezi, ısıyı dağıtmak için suyu buharlaştıran soğutma kuleleri kullanır.
- Yeni bir çalışma, bir chatbot ile yapılan tipik bir konuşmanın (yaklaşık 20-50 soru-cevap) etkili bir şekilde 500 ml’lik bir şişe tatlı su “içtiğini” öne sürmektedir.
- GPT-3’ün Microsoft’un ABD veri merkezlerinde eğitimi, toplam 5,4 milyon litre su tüketebilir.
Bu su tüketimi genellikle yereldir ve kuraklık çeken bölgelerde yerel tarım ve yerleşim ihtiyaçlarıyla doğrudan rekabet etme potansiyeline sahiptir.
2. Şebeke Gerilimi ve Büyük Teknoloji’nin Çözüm Arayışı
YZ’nin hızlı büyümesi, elektrik şebekelerini zorlamaktadır. 2024’te veri merkezleri küresel elektrik tüketiminin yaklaşık %1,5’ini (yaklaşık 415 TWh) oluşturuyordu. Merkez senaryoya göre bu talep, YZ’nin etkisiyle 2030’a kadar yaklaşık iki katına çıkarak ~945 TWh’ye ulaşabilir.
Enerji Krizi Aslında Bir Piyasa Krizi
Uzmanlar, asıl krizin enerji talebi veya arzı olmadığını, toptan ve perakende elektrik piyasası tasarımlarındaki sorunlar olduğunu savunuyor. Rüzgar ve güneş enerjisi gibi kesintili yenilenebilir enerji kaynaklarına bağımlılığın artmasıyla, doğal gaz ve kömür gibi sevk edilebilir (dispatchable) kaynaklar için yazılmış bir düzenleyici kural kitabının artık işe yaramadığı belirtiliyor.
Büyük teknoloji oyuncuları (hyperscalers), YZ iş yüklerini desteklemek için enerjiye olan ani ihtiyaç nedeniyle yenilenebilir enerji hedeflerinden sapmakta ve doğal gaz ile nükleer gibi 7/24 sürekli çalışabilen kaynaklara yönelmektedir. Microsoft ve Google’ın elektrik tüketiminin 2020 ile 2024 arasında sırasıyla neredeyse üç katına ve iki katından fazlasına çıkması, bu muazzam ölçekteki büyümeyi göstermektedir.
Alternatif Enerji Yatırımları
YZ talebini karşılamak ve temiz enerji hedeflerini sürdürmek amacıyla büyük teknoloji şirketleri, nükleer füzyon, fisyon, küçük modüler reaktörler (SMR’ler) ve jeotermal enerji gibi yenilikçi projelere büyük yatırımlar yapmaktadır. Örneğin:
- Amazon, SMR projelerine yatırım yapmıştır.
- Microsoft, Pennsylvania’daki Three Mile Island nükleer santral ünitesini yeniden başlatmak için yatırım yapmaktadır.
- Google, bazı veri merkezlerini jeotermal enerjiyle çalıştırmaya yardımcı olmaktadır.
3. Görünmez Krizin Sebebi: Şeffaflık Eksikliği
YZ’nin çevresel ayak izine dair tam resme sahip olmamamızın temel nedeni, şeffaflık eksikliği ve veri boşluğudur.
- Kurumsal Gizlilik: En gelişmiş YZ modellerini geliştiren bir avuç özel şirket, enerji tüketim verilerini tescilli bir sır olarak görmektedir. Bu kurumsal gizlilik, kamu politikaları ve hesap verebilirlik açısından ciddi sonuçlar doğurmaktadır.
- Bilgi Eksikliği: Veri merkezlerinin elektrik tüketimini veya YZ çiplerinin (GPU’lar, TPU’lar) üretiminden kaynaklanan emisyonları (somut enerji) hakkında kapsamlı ve standartlaştırılmış veriler nadiren mevcuttur. Analistler, enerji kullanımını, yarı iletken üretim verileri, tedarik zinciri raporları ve donanım özelliklerinden yola çıkarak tersine mühendislikle tahmin etmek zorunda kalmakta, bu da büyük hata paylarına yol açmaktadır.
- Jevons Paradoksu Tehdidi: YZ donanımı daha verimli hale gelse de, Jevons Paradoksu riski mevcuttur: teknoloji ucuzladıkça ve verimli hale geldikçe, artan kullanım, verimlilik kazanımlarını gölgede bırakarak toplam kaynak tüketimini artırabilir.
4. Sürdürülebilir Bir YZ Geleceğine Doğru
Bu görünmez kriz, ilerlemeyi durdurmak için bir neden değil, sorumluluk için bir zorunluluktur.
Teknolojik Çözümler (Yeşil YZ)
Sektörün, performansı ne pahasına olursa olsun satın alan “Kırmızı YZ” (Red AI) yerine, verimlilik ve karbon ayak izini öncelikli metrikler olarak gören “Yeşil YZ”ye (Green AI) değer vermesi gerekmektedir.
- Algoritmik Verimlilik: Araştırmacılar, daha küçük modellerin daha büyük modeller kadar iyi performans göstermesini sağlayan “distilasyon” gibi yaklaşımları incelemektedir.
- Karbon Farkındalıklı Hesaplama: Hesaplama iş yüklerini, yerel enerji şebekesinin temiz olduğu (yenilenebilir enerjinin bol olduğu veya karbon yoğunluğunun düşük olduğu) zamanlara göre ayarlayan yazılımlar geliştirilmektedir. Çalışmalar, doğru bölge seçimi ve zamanlama optimizasyonlarının önemli emisyon azaltımları sağlayabileceğini göstermektedir.
- Donanım İnovasyonu: Geleneksel CPU’lara kıyasla paralel hesaplamalar için optimize edilmiş olan GPU’lar, derin öğrenme uygulamalarında elektriğin çoğunu tüketmektedir. Nöromorfik çipler gibi beynin çalışma şeklinden ilham alan yeni tasarımlar, mantık ve belleği birleştirerek enerji verimliliğini dönüştürme potansiyeli sunmaktadır.
Yönetişim ve Şeffaflık Çağrısı
Krizin çözümünün ilk adımı şeffaflıktır.
- Zorunlu İfşa: Hükümetler, YZ’nin enerji, karbon ve su kullanımını tam yaşam döngüsü boyunca raporlamasını zorunlu kılmalıdır.
- AB YZ Yasası: AB YZ Yasası, Genel Amaçlı YZ Modeli (GPAI) sağlayıcılarının, teknik belgeleri, YZ modelinin enerji tüketiminin dökümünü de içerecek şekilde oluşturmasını ve sürdürmesini şart koşmaktadır.
- Standart Metrikler: YZ arayüzlerine, kullanıcılara sorgunun ne kadar enerji tükettiğini gösteren “eko-geri bildirim” tasarımlarının eklenmesi ve YZ sistemleri için kurumsal karbon muhasebesinde olduğu gibi Kapsam 1, 2 ve 3 muhasebe standartlarının benimsenmesi önerilmektedir.
Sonuç olarak, YZ sadece dijital bir teknoloji değil, enerji sistemlerini, ekosistemleri ve toplumları yeniden şekillendiren maddi bir güçtür. Görünmez kriz, teknik bir sorunun ötesinde, bir yönetişim ve ahlaki zorluktur. Ölçemediğimiz şeyi yönetemeyiz. Bu nedenle, YZ’nin geleceğinin hem güçlü hem de sürdürülebilir olmasını sağlamak için şeffaflık, hesap verebilirlik ve inovasyon şarttır.
