Yapay Zekâ ve Su Tüketimi: Dijital Teknolojinin Sessiz Çevresel Etkisi

Yapay Zekânın Görünmeyen Susuzluğu

Yapay zekâ “su içmiyor” olabilir. Ancak onu çalıştıran altyapı, susuz kaldığında durabilir.
Bugün kullandığımız yapay zekâ sistemleri; veri merkezlerinden çiplere, algoritmalardan enerji santrallerine uzanan dev bir ekosistemin ürünü. Ve bu ekosistemin en kritik girdilerinden biri çoğu zaman gözden kaçıyor: su.

YZ’nin büyümesiyle birlikte enerji tüketimi sıkça tartışılıyor. Ancak su ayak izi, bu tartışmanın arka planında kalmaya devam ediyor. Oysa yapay zekânın çevresel etkisini anlamak için yalnızca elektrik değil, su tüketimini de hesaba katmak gerekiyor.

Yapay Zekâ ile Büyüyen Su Ayak İzi

Modern yapay zekâ modelleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler), son derece yüksek hesaplama gücüne ihtiyaç duyuyor. Bu hesaplamalar, binlerce sunucunun aynı anda çalıştığı veri merkezlerinde gerçekleşiyor.

Bu sunucular yoğun şekilde ısınıyor. Isıyı kontrol altında tutmak içinse en yaygın kullanılan yöntem su bazlı soğutma sistemleri. Yani yapay zekânın çalışması, dolaylı olarak büyük miktarda su tüketimi anlamına geliyor.

Üstelik su yalnızca veri merkezlerinde kullanılmıyor:

• Elektriğin üretildiği termik ve nükleer santrallerde

• Yarı iletken çiplerin ve elektronik bileşenlerin üretim süreçlerinde

• Soğutma altyapısının bakım ve arıtma aşamalarında

da ciddi miktarda su harcanıyor.

Rakamlarla Yapay Zekânın Su Tüketimi

Bu etki soyut değil, ölçülebilir.

• ABD’deki büyük ölçekli bir veri merkezi, günde ortalama 2 milyon litre su tüketebiliyor.

• Google, 2024 yılında yalnızca kendi veri merkezlerinde 22,7 milyar litre su kullandığını açıkladı.

• Akademik modellemelere göre, ChatGPT’ye yöneltilen her 40–50 soru yaklaşık 1 litre temiz suyun buharlaşmasına neden olabiliyor.

Bu suyun büyük bölümü, kullanıldıktan sonra geri kazanılamıyor. Buharlaşarak atmosfere karışıyor ve sistem dışına çıkıyor.

Hiperskala Sistemler, Hiperskala Su Tüketimi

Yapay zekâ altyapısının merkezinde hiperskala veri merkezleri bulunuyor. Bu merkezlerde kullanılan GPU’lar ve TPU’lar, tek başına 40 kW ile 150 kW arasında güç tüketebiliyor.

 

 

Bu yoğunluğu serinletmenin en verimli yolu ise:

• Buharlaşmalı (evaporatif) soğutma

• Adyabatik soğutma sistemleri

Bu sistemler, suyun buharlaşma özelliğinden yararlanarak ısıyı düşürüyor. Ancak burada kritik bir detay var:
Kullanılan su, genellikle arıtılmış ya da içme suyuna yakın saflıkta olmak zorunda. Çünkü mineral içeriği yüksek su, soğutma sistemlerinde tıkanmalara yol açabiliyor.

Sonuç olarak:

• Su kullanılıyor

• Buharlaşıyor

• Ve geri dönmüyor

Yapay Zekâ Altyapısında Su Nerede Tüketiliyor?

YZ sistemlerinin toplam su ayak izi üç ana kaynaktan oluşuyor:

• %66’sı dolaylı su tüketimi
  (Elektrik üretimi sırasında kullanılan su)

• %25’i doğrudan soğutma
  (Veri merkezlerinde buharlaşan su)

• Kalan kısmı donanım üretimi
  (Çipler, sunucular, elektronik bileşenler)

Bu tablo, yapay zekânın suyla olan ilişkisinin yalnızca veri merkezleriyle sınırlı olmadığını gösteriyor.

Su Stresi Olan Bölgelerde Kurulan Veri Merkezleri

Sorunun en kritik noktalarından biri de şu:
Birçok büyük veri merkezi, zaten su stresi yaşayan bölgelerde kuruluyor.

ABD’nin güneybatısı, Orta Doğu, Hindistan ve bazı Akdeniz ülkeleri; hem yüksek veri merkezi yatırımlarına hem de artan su kıtlığı riskine sahip. Bu durum, yapay zekâ altyapısının yerel su kaynakları üzerindeki baskısını daha da artırıyor.

Peki Çözüm Var mı?

Sektör, yapay zekânın artan su tüketimini azaltmak için bazı alternatifler üzerinde çalışıyor. Ancak bu çözümler henüz erken aşamada.

Öne çıkan yaklaşımlar arasında:

• Deniz suyuyla soğutma

• Daldırmalı (immersion) soğutma teknolojileri

• Döngüsel su kullanımı (atıksuyun arıtılarak yeniden kullanılması)

yer alıyor.

Bu yöntemler teoride umut verici olsa da, maliyet, ölçeklenebilirlik ve altyapı gereksinimleri nedeniyle henüz yaygınlaşmış değiller.

Yapay Zekâyı Konuşurken Suyu Unutmamak

Yapay zekânın etkisini tartışırken çoğu zaman enerji tüketimine odaklanıyoruz. Ancak su ayak izi, en az enerji kadar kritik bir başlık.

Çünkü su, yenilenmesi çok daha zor bir kaynak. Ve bu sistemlerin görünmeyen maliyeti, gelecekte susuzluk riskiyle karşı karşıya kalacak bölgelerin kaderini doğrudan etkileyebilir.

YZ yalnızca dijital bir teknoloji değil; fiziksel kaynaklara dayanan, somut çevresel etkileri olan bir sistem. Bu yüzden yapay zekânın sürdürülebilirliğini konuşurken, enerji kadar suyu da hesaba katmak gerekiyor.