Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ teknolojisi, hayatımızın her alanına girdi. ChatGPT ile sohbet ediyor, Google VEO 3 ile video üretiyor, yapay zekâ destekli uygulamalarla işlerimizi kolaylaştırıyoruz. Ancak bu teknolojinin perde arkasında devasa bir enerji tüketimi yatıyor. “Yapay zekâ ne kadar enerji harcıyor?”, “Elektrik tüketimi ülkelerle kıyaslanabilir mi?” gibi sorular artık küresel ölçekte tartışılıyor. İşte yapay zekânın enerji faturası ve gelecekte bizi bekleyen tablo...
Yapay zekâ ne kadar enerji harcıyor, elektrik tüketimi ne kadar?
Haberin Burada’nın haberine göre, yapay zekânın enerji tüketimi artık dünya genelindeki veri merkezlerinin toplam elektrik kullanımının yüzde 20’sinden fazlasına ulaştı. Üstelik uzmanlar, bu oranın 2025 yılı sonuna kadar iki katına çıkabileceğini söylüyor.
Mayıs ayında Joule dergisinde yayımlanan bir araştırma, yapay zekânın enerji harcamasının önümüzdeki yıllarda 300 terawatt saat (TWh) seviyelerine çıkabileceğini öngörüyor. Bu rakam, orta ölçekli ülkelerin yıllık enerji tüketimine denk geliyor.
MIT Technology Review tarafından yapılan bir başka araştırmada ise ortalama bir yapay zekâ aracının yalnızca 5 saniyelik bir video üretmek için 1 saatlik mikrodalga çalışmasına eşdeğer enerji harcadığı belirtildi. Bu da her bir yapay zekâ uygulamasının arkasında büyük bir enerji yükü olduğunu gösteriyor.
Yapay zekâ modelleri ne kadar enerji harcıyor, hangi model daha fazla tüketiyor?
Tüketim miktarı, kullanılan yapay zekâ modelinin büyüklüğüne ve işlem kapasitesine göre değişiyor. Örneğin Meta’nın küçük Llama modeli, tek bir yanıt için yaklaşık 114 joule enerji harcarken, modelin büyük versiyonu bu miktarı 60 kata kadar artırabiliyor.
Bu fark, büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi ve çalışması için gereken işlem gücünün ne kadar devasa olduğunu gözler önüne seriyor. Milyonlarca parametreyi işleyen bu modeller, hem eğitim sürecinde hem de kullanıcı etkileşimlerinde yüksek enerji tüketimi gerçekleştiriyor.
Yapay zekânın enerji tüketimi ülkelerle kıyaslanabilir mi?
Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) verilerine göre, yapay zekâya güç veren veri merkezlerinin tüketimi 300 TWh seviyelerine ulaştığında, bu miktar Türkiye’nin yıllık elektrik tüketimine yaklaşmış olacak.
2024 yılında Türkiye’nin toplam elektrik tüketimi 353 TWh olarak kayıtlara geçti. Bu da demek oluyor ki, birkaç yıl içinde yapay zekânın tek başına Türkiye gibi bir ülke kadar enerji tüketmesi mümkün. Hâlihazırda ise yapay zekâ sistemlerinin toplam enerji kullanımı, Katar, Portekiz veya Yeni Zelanda gibi orta ölçekli ülkelerin seviyesine ulaşmış durumda.
Bu enerji nereden geliyor, çevreye etkisi ne?
Yapay zekâ teknolojisini besleyen veri merkezlerinin büyük çoğunluğu hâlâ fosil yakıt kaynaklı enerji kullanıyor. Bu da küresel karbon salımını artıran önemli bir faktör hâline geliyor.
Her büyük dil modeli eğitimi, ortalama olarak beş otomobilin yıllık karbon salımına eşdeğer sera gazı üretebiliyor. Yani her yeni yapay zekâ modeli, çevresel açıdan da ciddi bir etki yaratıyor.
Yapay zekâ şirketleri bu durumun farkında olsa da, daha güçlü işlemciler ve yüksek kapasiteli veri merkezleri inşa ettikçe enerji ihtiyacı da katlanarak artıyor.
Yeşil Yapay Zekâ mümkün mü, çözüm ne olabilir?
Yapay zekânın enerji tüketiminin artması, teknoloji dünyasını “Yeşil Yapay Zekâ” kavramına yönlendirdi. Bu yaklaşım, enerji verimliliğini artıran sistemler geliştirmeyi ve yapay zekâ altyapılarında yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılmasını hedefliyor.
Google, Microsoft, Amazon gibi teknoloji devleri, güneş ve rüzgâr enerjisiyle çalışan veri merkezlerine yatırım yapıyor. Ancak bu yatırımlar hâlâ küresel ölçekte yeterli seviyede değil.
Uzmanlara göre, gelecekte yapay zekâ sistemlerinin sürdürülebilir hale gelmesi için üç temel adım atılmalı:
Veri merkezlerinde enerji verimliliği artırılmalı.
Yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş hızlandırılmalı.
Yapay zekâ modelleri optimize edilerek gereksiz işlem yükü azaltılmalı.
Yapay zekâ neden bu kadar enerjiye ihtiyaç duyuyor?
Her yapay zekâ uygulaması, arkasında milyonlarca parametreyi hesaplayan bir nöral ağ barındırıyor. Bu da yüksek kapasiteli GPU (grafik işlemci) kullanımını gerektiriyor.
Bir yapay zekâ modelinin eğitimi, haftalarca hatta aylarca süren yoğun işlem gücü gerektiriyor. Örneğin GPT benzeri büyük modellerin eğitimi sırasında binlerce GPU aynı anda çalışıyor. Bu da sadece veri işlemeyi değil, aynı zamanda bu donanımların soğutulması için harcanan enerjiyi de katlıyor.
Gelecekte bizi ne bekliyor?
Uzmanlar, yapay zekânın yaygınlaşmasıyla birlikte küresel enerji talebinin her yıl yüzde 10-15 oranında artabileceğini öngörüyor. Bu durum, enerji altyapısının yeniden düzenlenmesini zorunlu kılıyor.
Aksi halde yapay zekâ, insanlığa büyük faydalar sağlarken dünyanın enerji dengesini bozma riskiyle karşı karşıya kalabilir. Enerji verimliliği artırılmazsa, teknolojik gelişmelerle paralel bir şekilde karbon ayak izi de büyüyecektir.
