Yapay zekanın görünmeyen maliyeti: Su kaynakları ve şebekeler alarm veriyor

Veri merkezleri, yapay zekanın büyümesiyle elektrik ve su talebini artırırken, eksik çevre verileri etkinin ölçülmesini zorlaştırıyor.

Our World in Data’nın analizinde, yapay zekaya hizmet veren merkezlerin 2025 için hesaplanan küresel elektrik payı yaklaşık %0,5 düzeyinde. Aynı analiz, bu payın 2030’da %1,5 olacağını öngörüyor; ancak enerji talebinin çevresel karşılığı, tesislerin kullandığı kaynaklara ve bulundukları yere göre değişiyor.

Elektrik talebinde uygulamalar arasındaki fark

Uluslararası Enerji Ajansı, kısa metin işlemleriyle video oluşturmanın enerji ihtiyacı arasında büyük fark bulunduğunu belirtiyor. Ajansa göre video üreten uygulamalar, basit bir metin sorgusuna kıyasla binlerce kat elektrik gerektirebiliyor. Dolayısıyla yalnızca kullanıcı sayısı değil, yapılan işlemin türü de tüketim hesabında önem taşıyor.

İşlem başına enerji ihtiyacının azalması, toplam tüketimin de düşeceği anlamına gelmiyor. Verimlilik kazanımlarına karşılık daha fazla kullanım ve yüksek hesaplama kapasitesi isteyen uygulamaların yayılması, elektrik ihtiyacını artırıyor. Bu ayrım, donanımdaki gelişmeyle sektörün toplam çevresel yükünü birbirinden ayırmayı gerektiriyor.

Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, veri merkezlerinin ABD elektrik tüketiminden alacağı payın 2028’de %12’ye kadar çıkabileceğini öngörüyor. Bu tahmin, yalnızca yapay zekayı kapsayan küresel hesapla aynı ölçümü ifade etmiyor; ülke ve tesis kapsamındaki fark, rakamların doğrudan karşılaştırılmasını engelliyor.

Elektriğin nasıl üretildiği de tüketim kadar önemli. ABD’de veri merkezlerine hizmet etmek üzere doğal gaz temelli yeni altyapılar kurulurken, türbinlerden çıkan kirleticiler hava kalitesi ve sağlık açısından risk oluşturuyor. Elektrik ihtiyacının fosil kaynaklarla karşılanması halinde, hesaplama kapasitesindeki artışın emisyon yükü de büyüyebilir.

Soğutma suyu yerel kaynaklarla buluşuyor

Veri merkezlerinin su ihtiyacı iki ayrı kanaldan oluşuyor: ekipmanın soğutulması için tesis içinde kullanılan su ve elektriğin üretilmesi sırasında tüketilen su. Soğutma yöntemi, enerji bileşimi ve bölgedeki kaynaklar değiştikçe aynı büyüklükteki tesislerin etkisi de farklılaşabiliyor.

Kaliforniya Üniversitesi Riverside kampüsündeki araştırmacılar, ABD veri merkezlerinin 2030’daki doğrudan yıllık su ihtiyacının 110 milyar galona çıkabileceğini hesaplıyor. Araştırmacıların karşılaştırmasına göre bu hacim, kamuya hizmet veren su sistemlerinin yıllık tüketiminin yüzde 7’sine denk geliyor. Rakam, gerçekleşmiş tüketim değil, ileriye dönük bir tahmin.

Ceres, yedi eyaleti inceleyen çalışmasında veri merkezlerine elektrik sağlayan üretimin yıllık dolaylı tatlı su kullanımını yaklaşık 3,4 trilyon galon olarak hesaplıyor. Bu bulgu, tesis kapısında ölçülen tüketimin çevresel hesabın tamamını göstermediğine işaret ediyor. Doğrudan ve dolaylı kullanımın farklı kapsamları korunmadan rakamları toplamak yanıltıcı olabilir.

Birleşmiş Milletler Üniversitesinin Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsünün direktörü Kaveh Madani, yatırım değerlendirmesinin yerel faydayla kaynak paylaşımını birlikte ele alması gerektiğini savunuyor. Madani’ye göre istihdam ve ekonomik katkı değerlendirilirken, çiftçiler dahil suya bağımlı kullanıcıların nasıl etkileneceği de hesaba katılmalı.

Mahallelerde ısı, donanımda atık yükü

Elektrik ve su dışında, soğutma ekipmanı ile jeneratörlerin sesi de tesislerin yakın çevresini etkiliyor. ABD’de bazı yerleşimlerde komşular gürültü nedeniyle hukuk yoluna başvurdu. Bu örnekler, çevresel etkinin yalnızca küresel karbon hesabından ibaret olmadığını gösteriyor.

Arizona Eyalet Üniversitesinin Phoenix araştırması, tesislerin dışarı verdiği ısının rüzgârın taşıdığı yöndeki mahallelerde sıcaklığı yaklaşık 2,2 santigrat derece artırabildiğini belirledi. Bunun başka tesislerde hangi ölçüde görüldüğünü anlamak için ek araştırma gerekiyor; yerel bulgu bütün veri merkezleri için geçerli bir sonuç oluşturmuyor.

Donanım üretimi ise mineral çıkarma faaliyetleriyle elektronik atıkları çevresel hesaba ekliyor. Yapay zeka ekipmanlarına yönelik mineral ihtiyacı büyürse, güneş ve rüzgâr enerjisi teknolojilerinin ihtiyaç duyduğu kaynaklarla rekabet de artabilir. Böyle bir durumda mesele, dijital altyapının ötesinde enerji dönüşümünün tedarik zincirlerine uzanabilir.

Madani, çevresel maliyetlerin denetim altına alınmasını, takip edilmesini ve düşürülmesini istiyor. Yeni tesislerde konum, enerji kaynağı ve su paylaşımı birlikte değerlendirilirse yerel baskının azaltılması mümkün olabilir. Şirketlerin çevresel verileri yeterince açık paylaşmaması ise hangi uygulamanın ne ölçüde sonuç verdiğini belirlemeyi güçleştiriyor.