Yapay Zekanın Su ve Enerji Maliyeti: 2025 Raporunun Yeni Verileri

Yapay zeka sistemlerini çalıştıran veri merkezlerinin çevresel etkileri genellikle enerji tüketimiyle ilişkilendirilir. Ancak 2025 yılında yayımlanan bir akademik çalışma, sorunun yalnızca elektrikten ibaret olmadığını, aynı zamanda su tüketimini de içerdiğini öne sürüyor. Araştırmaya göre bu merkezlerin dolaylı su kullanımı, küresel ölçekte yıllık olarak şişelenmiş sudan daha fazla olabilir. Ayrıca, yapay zekanın karbon ayak izinin de büyük metropolleri andıran düzeylere ulaştığı belirtiliyor.

Hollandalı araştırmacı Alex de Vries-Gao liderliğindeki çalışma, AI odaklı veri merkezlerinin çevresel etkilerini mercek altına alıyor. Rapor, şirketlerin çevresel raporlarında AI ve AI dışı iş yüklerini net biçimde ayırmanın ölçüm zorlukları doğurduğunu kabul etse de, genel enerji üretim verileri ve Google, Meta, Amazon gibi büyük oyuncuların veri merkezi raporlarından yola çıkarak küresel tahminler sunuyor.

Çarpıcı sonuçlar elde edilmiş durumda: 2025 yılı için yapay zeka sistemlerinin karbon salımı 32.6 ile 79.7 milyon ton CO₂ arasında değişebilir. Bu rakam, bir büyük metropolün yıllık karbon ayak iziyle neredeyse aynı seviyede değerlendiriliyor; örneğin New York bu alanda dünyadaki en yüksek emisyon rakiplerinden biri olarak gösteriliyor.

Yapay zeka, su tüketimi açısından da kayda değer bir yük oluşturuyor. Çalışmanın belirttiği üzere, AI iş yüklerini destekleyen veri merkezlerinin yıllık su ayak izi 312.5 ila 764.6 milyar litre arasında değişebiliyor ve bu miktar dünya genelinde bir yılda tüketilen toplam şişelenmiş sudan daha fazlasını oluşturabilir. Böylece yapay zeka, yalnızca enerjiyle değil, su üzerinden de ciddi bir baskı yaratıyor.

En çarpıcı bulgulardan biri ise yükün büyük kısmının eğitim değil, inference olarak adlandırılan kullanım aşamasından kaynaklanmasıdır. Kullanıcılar günlük olarak milyonlarca kez sorular yöneltiyor, görseller ve videolar üretiliyor ve sürekli çalışan asistanlar devrede olduğunda enerji ve su tüketimi eğitim sürecine kıyasla çok daha yükseğe çıkıyor. Günlük ve kesintisiz operasyonlar, veri merkezleri üzerindeki baskıyı önemli ölçüde artırıyor.

Araştırmacılar, bu veriler kamu politikaları ve karar alma süreçlerinde eksik bilgiyle hareket edilmesini engellemek adına daha net ve ayrıntılı raporlamanın gerekliliğini vurguluyorlar. Yapay zekanın çevresel bedelini tam olarak anlamak için şeffaf ve kapsamlı takip mekanizmalarının zorunlu olduğunun altını çiziyorlar.