Veri Merkezleri ve Su Tüketimi: Yapay Zeka Çağında Sürdürülebilir Soğutma Yöntemleri

Yapay zeka sistemlerinin arkasındaki dev veri merkezleri, günümüzde yalnızca enerji tüketimiyle değil, temiz su kullanımıyla da gündeme geliyor. Özellikle yüksek kapasiteli tesislerde, ısıyı kontrol altına almak için geleneksel hava soğutmasının yerini büyük oranda su bazlı çözümler alıyor. Bu durum, su tüketimini belirgin biçimde artırıyor.

BTK Veri Merkezi Mühendisi İbrahim Geylan, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zekanın yükselişiyle veri merkezlerinin rack yoğunluklarının önceki dönemlere göre çok daha yüksek olduğunu belirtiyor. HPC ve makine öğrenmesi donanımları, rack başına 40 kW civarında başlayıp 150 kW ve üzerine çıkabiliyor; bu da ciddi ısı sorunlarını beraberinde getiriyor. Sonuç olarak evaporatif ve adyabatik soğutma sistemleri devreye girse de bu çözümler de önemli miktarda temiz su tüketiyor.

SU TÜKETİMİ KRİTİK SEVİYELERDE

Geylan’a göre kullanılan su, boru tıkanmalarını engellemek ve sistemleri korumak için sık filtreleme ve arıtma süreçlerinden geçiyor. Çoğu zaman içme suyundan daha saf hale getirilen bu su, soğutma sırasında buharlaşıp yeniden kullanılamıyor; bu nedenle su “kaybolmuyor”, atmosfere karışarak geri dönüşü zor bir süreçte kalıyor. Yoğun su kullanımı yalnızca miktarıyla değil, bulunduğu bölgenin iklimine de dolaylı olarak etki ediyor. İklim değişikliği, tarımsal üretimden bitki örtüsüne kadar pek çok alanda zincirleme sonuçlar doğuruyor. Geylan, basit bir yapay zeka görselinin veya sorgusunun dahi geniş çevresel etkiye sahip olduğuna vurgu yapıyor.

Bu tabloyu değiştirmek için sürdürülebilirlik odaklı çalışmalar hız kazanıyor. “Sürdürülebilir yapay zeka” kavramı giderek öne çıkarken, veri merkezi dünyasında enerji verimliliğinin (PUE) yanı sıra su kullanım verimliliğinin (WUE) de dikkatle izlenmesi gerektiğini belirtiyor. Düşük PUE’nun çoğu zaman yüksek WUE anlamına gelebileceğini, enerji tasarrufu sağlanırken su tüketiminin artabileceğini hatırlatıyor.

SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK ÖNEMLİ

Deniz suyu kullanımını ve son dönemde adından söz ettiren immersion cooling (daldırma tipi soğutma) sistemlerini göze çarpan çözümler olarak gösteren Geylan, cihazları iletken olmayan bir sıvının içine daldırıp ısı transferini kapalı devreyle gerçekleştirmeyi hedefliyor. Sıvı tekrar kullanımında enerji ve su tüketimini önemli ölçüde azaltma potansiyeli bulunuyor; bu teknolojiler hâlâ gelişim aşamasında olsa da uzun vadede küresel yükü hafifletebilir. OECD verilerine göre 2027’de yapay zeka veri merkezlerinin yıllık su tüketimi 4,2–6,6 milyar metreküp seviyesine ulaşabilir. Bu miktar, Türkiye’nin toplam su tüketiminin yaklaşık %10’una denk geliyor. İstanbul’un yıllık yaklaşık 1,2 milyar metreküp su tükettiği düşünüldüğünde, yapay zekanın İstanbul’un dört ila beş katı kadar su kullanabileceği ifade ediliyor.

Geylan ayrıca bireysel kullanımlara dair de dikkat çekiyor: tek bir yapay zeka sorgusunun yaklaşık 0,3–0,4 ml suya karşılık geldiğini, görsel üretim gibi GPU yoğun işlemlerde bu miktarın 5 ila 10 kat artabildiğini belirtiyor. Bu nedenle yapay zekanın eğlence ya da merak giderme amaçlı kullanımlarını yeniden düşünmek gerektiğini vurguluyor. “Ne istediğimizi tam olarak bilmeli ve nokta atışı promptlarla işlem yapmalıyız” ifadesiyle, basit sorular yerine net sonuçlar üretmeye yönelik kullanımı öne çıkarıyor.

Çözüm, bilinçli kullanım ve doğru sorularla mümkün olur. Yapay zekanın tek satırla verilen sorular yerine hedeflenen sonuçlara ulaşmaya yönelik kullanılması gerektiğini vurgulayan Geylan, ekosisteme olan sorumluluk gereği gereksiz eğlence amaçlı arayışlardan kaçınılması gerektiğini belirtiyor.