2022 ve 2023 yılları, yapay zekânın (YZ) baş döndürücü bir hızla yaygınlaştığı dönemler olarak kayda geçti. ChatGPT gibi araçlar, yalnızca iki ay içinde 100 milyon kullanıcıya ulaşarak bu dönüşümün sembolü hâline geldi. Ancak bu teknolojik sıçrama, beraberinde ciddi bir soruyu da gündeme taşıdı: Yapay zekânın artan enerji ihtiyacı çevre için ne anlama geliyor?

Bir Yapay Zekâ Sorgusu, Bir Aramadan Çok Daha Fazla Enerji Harcıyor

Araştırmalar, yapay zekâ sistemlerinin özellikle kullanıcıya anlık cevap ürettiği “çıkarım” (inference) aşamasında yüksek miktarda enerji tükettiğini ortaya koyuyor.
Karşılaştırmak gerekirse:

Standart bir Google araması: yaklaşık 0,3 Wh

Bir yapay zekâ sohbeti: yaklaşık 3 Wh

Yani tek bir yapay zekâ etkileşimi, klasik bir internet aramasının yaklaşık 10 katı enerji harcıyor.

En Kötümser Senaryo: Bir Ülke Kadar Elektrik Tüketimi

Uzmanlara göre üretken yapay zekâ, tüm arama motorlarına entegre edilirse tablo daha da çarpıcı hâle gelebilir. Örneğin Google’ın yıllık elektrik tüketiminin 29,2 TWh seviyesine çıkabileceği tahmin ediliyor. Bu rakam, İrlanda gibi bir ülkenin yıllık elektrik tüketimine eş değer.

NVIDIA ve Yapay Zekâ Çipleri Enerji Dengelerini Değiştiriyor

Yapay zekâ donanımlarında yaklaşık %95 pazar payına sahip olan NVIDIA’nın satış öngörüleri, gelecekteki enerji ihtiyacına dair önemli ipuçları sunuyor.
2027 yılına kadar teslim edilmesi beklenen 1,5 milyon yapay zekâ sunucusunun, yılda 85 ila 134 TWh arasında elektrik tüketebileceği öngörülüyor. Bu miktar, küresel veri merkezlerinin enerji tüketiminde çok ciddi bir pay anlamına geliyor.

Verimlilik Artışı Yeterli mi? Jevons Paradoksu Uyarısı

Donanım ve yazılım alanındaki verimlilik artışları umut verici olsa da uzmanlar Jevons Paradoksu konusunda uyarıyor. Bu yaklaşıma göre:

Bir teknoloji daha verimli hâle geldikçe, kullanım maliyeti düşer. Bu da kullanımın artmasına yol açar ve toplam kaynak tüketimi azalmak yerine artar.

Yani yapay zekâ daha az enerjiyle çalıştıkça, daha fazla yerde ve daha sık kullanılması toplam enerji tüketimini yükseltebilir.

Eski Kripto Madencileri Geri Döndü: “Madencilik 2.0”

Ethereum’un enerji yoğun madencilik sistemini terk etmesiyle atıl kalan binlerce GPU (ekran kartı), şimdi yapay zekâ görevleri için yeniden kullanılmaya başlandı.
“Madencilik 2.0” olarak adlandırılan bu süreç, eski donanımların da yapay zekâ ekosistemine dahil edilmesini sağlıyor ve enerji talebini daha da artırıyor.

Uzmanlardan Net Uyarı: “Her Yerde Yapay Zekâ Şart mı?”

Uzmanlar, geliştiricilere ve şirketlere önemli bir çağrıda bulunuyor:
Her uygulamada mutlaka yapay zekâ kullanmak gerçekten gerekli mi?

Ayrıca düzenleyici kurumların;

Yapay zekâ tedarik zinciri boyunca

Enerji ve çevresel etki raporlarını zorunlu hâle getirmesi

Şeffaflığı artırması

gerektiği vurgulanıyor.

Basit Bir Analojiyle Durumun Özeti

Yapay zekânın enerji tüketimi, çok verimli bir otomobil motoru geliştirmeye benzetiliyor:
Motor daha az yakıt yakıyor diye insanlar daha fazla araç kullanıyor ve sonuçta toplam yakıt tüketimi, eski ve verimsiz motorların olduğu dönemden bile fazla olabiliyor

Paylaş :