Yapay Zekâ Emisyonları mı Azaltacak, Talebi mi Artıracak?
Enerji dönüşümü için faydalar ve yüksek potansiyel sunan yapay zekâ, enerji tüketimini de kayda değer ölçüde artırıyor. Bu çelişkili durumda zorluklar ve fırsatlar arasındaki dengeyi bulmak önem kazanıyor.
ChatGPT'ye “Yapay zekâ ne kadar enerji kullanıyor?” diye sorduğunuzda şu yanıtı veriyor: “Yapay zekâ sistemleri karmaşıklıklarına ve kullanımlarına bağlı olarak enerji tüketiminde büyük farklılıklar gösteriyor, ancak genellikle verileri verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek için önemli miktarda elektriğe ihtiyaç duyuyorlar.”
Bazı tahminlere göre bu yanıtın oluşması, bir Google aramasıyla karşılaştırıldığında yaklaşık on kat daha fazla elektrik gerektiriyor ve her hafta 100 milyon ChatGPT kullanıcısı ile enerji talebi giderek artıyor. Üstelik bu yalnızca bir platformdaki kullanıcı sayısı…
ChatGPT üreticisi OpenAI’ye yatırım yapan ve ürün teklifinin merkezine üretken yapay zekâ araçlarını yerleştiren Microsoft, yakın zamanda veri merkezi genişlemesi nedeniyle CO2 emisyonlarının 2020’den bu yana neredeyse yüzde 30 arttığını duyurmuştu. Google’ın 2023’teki sera gazı emisyonları, büyük ölçüde veri merkezlerine bağlı enerji talebi nedeniyle 2019’dakinden neredeyse yüzde 50 daha fazla arttı. Bu durum, yapay zekâ araçlarının enerji dönüşümüne yardımcı olmayı vaat ederken, aynı zamanda önemli bir bilgi işlem gücü de gerektirdiklerini gösteriyor.
Yapay zekânın enerji talebi nereden geliyor?
Yapay zekânın enerji kullanımı şu anda teknoloji sektörünün güç tüketiminde yalnızca ufak bir kısmı temsil ediyor; toplam küresel emisyonların yaklaşık yüzde 2 ila 3'ü olduğu tahmin ediliyor. Ancak daha fazla şirket, hükümet ve kuruluş verimliliği ve üretkenliği artırmak için yapay zekâ araçları kullandıkça bu oran da değişecek.
Yapay zekâ önemli bir bilgi işlem gücü gerektiriyor ve üretken yapay zekâ sistemleri, göreve özgü yazılımlara kıyasla yaklaşık 33 kat daha fazla enerji kullanabiliyor. Bu sistemler ivme kazanıp daha da geliştikçe, modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması, küresel olarak ihtiyaç duyulan veri merkezi sayısında ve ilişkili enerji kullanımında katlanan bir artışa yol açacak. Bu durum, halihazırda zorlanan elektrik şebekeleri üzerindeki baskıyı daha da artıracak.
Özellikle üretken AI eğitimi son derece yüksek enerji kullanımı gerektiriyor. Örneğin, GPT-3 gibi bir modeli eğitmenin yaklaşık 1.300 megavat saat (MWh), başka bir ifadeyle ABD'deki 130 evin yıllık elektrik tüketimine eş değer miktarda elektrik tükettiği tahmin ediliyor. Öte yandan, daha gelişmiş versiyon olan GPT-4'ü eğitmek de tahminlere göre 50 kat daha fazla elektrik gerektiriyor. Genel olarak, AI'ın büyümesini sürdürmek için gereken bilgi-işlem gücü yaklaşık her 100 günde iki katına çıkıyor.
AI enerji verimliliğini nasıl artırabilir?
Peki, yapay zekânın ekonomik ve toplumsal faydaları, onu kullanmanın çevresel maliyetinden daha mı ağır basıyor? Daha spesifik olmak gerekirse, yapay zekânın enerji dönüşümüne yönelik faydaları, artan enerji tüketiminin önüne mi geçiyor? Yanıtları bulmanın yolu, zorluklar ve fırsatlar arasındaki dengeyi bulmaktan geçiyor.
Raporlar, yapay zekânın 2030 yılına kadar küresel sera gazı emisyonlarının yüzde 5 ila 10'unu azaltmaya yardımcı olabileceğini öngörüyor; bu durumda doğru dengeyi sağlamak için ne yapılması gerekiyor?
Teknolojideki gelişmeler, yapay zekânın enerji talebini karşılamaya yardımcı olabilir. Daha gelişmiş donanım ve işlem gücünün de yapay zekâ verimliliğini artırması bekleniyor. Örneğin, araştırmacılar, yeni hızlandırıcılar, daha yüksek performans sunan 3D çipler gibi yeni teknolojiler ve yeni çip soğutma teknikleri gibi özel donanımlar tasarlıyor. Bilgisayar çipi üreticisi Nvidia, yeni 'süper çipinin', üretken AI hizmetlerini çalıştırırken 25 kat daha az enerji kullanarak 30 kat performans artışı sağlayabileceğini iddia ediyor.
Yapay zekânın elektrik şebekesi üzerindeki etkisi ne olacak?
Veri merkezi operatörleri, hidrojen gibi depolama teknolojilerini veya tesislere güç sağlamak için nükleer teknolojiler gibi alternatif güç seçeneklerini araştırıyor. Şirketler ayrıca havadan CO2'yi çekip güvenli bir şekilde depolamak için karbon giderme gibi yeni teknolojilere yatırım yapıyor.
Yapay zekâ, gerekli büyük miktardaki yenilenebilir enerjiyi mevcut şebekelere entegre etmedeki engelleri aşmada da rol oynayabilir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından gelen elektriğin mevcut olduğu zamanlarda veri merkezlerinin enerji kullanmasını sağlamak için iş planlama ve yük kaydırma işlemlerini mümkün kılabilir; böylece optimum şebeke kararlılığı, verimlilik ve 7/24 temiz enerji sağlanabilir.
Yapay zekâ, binaları modellemek, enerji kullanımını tahmin etmek ve ısıtma ve iklimlendirme performansını optimize etmekten, tahmini bakım yoluyla üretim verimliliğini artırmaya kadar diğer karbon yoğun endüstrilerin enerji verimliliğini dönüştürmeye de yardımcı oluyor. Tarımda, sensörler ve uydu görüntüleri ürün verimini tahmin etmeye ve kaynakları yönetmeye yardımcı oluyor.
Sonuç olarak, yapay zekânın enerji kullanımını ve emisyonlarını toplumsal faydasıyla dengelemenin birçok karmaşık, birbirine bağlı zorluğu beraberinde getirdiği ve çözümün çok paydaşlı bir yaklaşım gerektirdiği görülüyor.
