Yapay zeka her sohbette bir şişe su tüketiyor

Yapay zeka teknolojisinin hızlı yayılması, çevre açısından önemli bir sorunu gündeme getirmiştir: su tüketimi. Araştırmacılar tarafından yapılan hesaplamalara göre, ChatGPT'nin GPT-3 versiyonuyla yapılan her kısa sohbet için yaklaşık 500 mililitre su – yani tek kullanımlık bir su şişesinin tam hacmi – harcanmaktadır. Benzer şekilde, 100 kelimelik bir e-posta taslağı hazırlamak için de kabaca aynı miktarda su kullanılmaktadır. Bu rakamlar, yapay zeka sistemlerinin çalıştığı veri merkezlerinin sunucularını soğutmak amacıyla harcanan su ile bu merkezleri işletmek için elektrik üreten güç santrallerinde tüketilen suyu içermektedir.

Yapay zekanın su tüketimini etkileyen faktörler

Yapay zeka sistemlerinin su kullanımı sabit bir rakam değildir; birçok değişken faktöre bağlı olarak önemli ölçüde değişebilmektedir. Sorguyu yanıtlayan bilgisayarın nerede ve ne zaman çalıştığı, su tüketiminin miktarını dramatik biçimde etkilemektedir. Coğrafi konum ve iklim koşulları, veri merkezlerinin su ihtiyacını belirlemede kritik rol oynamaktadır. Örneğin, serin ve nemli İrlanda'daki bir veri merkezi, genellikle dış havaya veya doğal soğutuculara güvenerek aylarca minimum su kullanımıyla çalışabilmektedir. Buna karşılık, Temmuz ayında Arizona'daki bir veri merkezi, büyük ölçüde buharlaşmalı soğutmaya bağımlı hale gelmektedir. Sıcak ve kuru hava bu yöntemi son derece etkili kılsa da, buharlaşma ısıyı uzaklaştıran mekanizması nedeniyle büyük hacimlerde su tüketmektedir.

Zamanlama da yapay zeka sistemlerinin su tüketiminde önemli bir rol oynamaktadır. Massachusetts Amherst Üniversitesi'nden yapılan bir araştırma, bir veri merkezinin kış mevsiminde yazın tükettiği suyun sadece yarısı kadar su kullanabileceğini ortaya koymaktadır. Sıcak hava dalgaları sırasında öğlen vakitleri, soğutma sistemleri fazla mesai yapmak zorunda kalmakta ve su tüketimi artmaktadır. Gece saatlerinde ise talep daha düşük seviyelere inmektedir.

Su tüketiminin iki ana kaynağı

Her yapay zeka sorgusunun arkasında iki farklı su kullanımı akışı bulunmaktadır. İlk akış, muazzam miktarda ısı üreten sunucuların yerinde soğutulmasıyla ilgilidir. Bu amaçla genellikle buharlaşmalı soğutma kuleleri kullanılmakta, sıcak borular veya açık havuzlar üzerine su püskürtülmektedir. Buharlaşma ısıyı uzaklaştırsa da, bu su yerel su kaynağından – bir nehir, rezervuar veya yeraltı su kaynağından – çıkarılmaktadır. Bazı soğutma sistemleri daha az su kullanabilmekle birlikte, bu durumda daha fazla elektrik tüketmektedir.

İkinci su kullanımı akışı, veri merkezini çalıştırmak için elektrik üreten güç santrallerine aittir. Kömür, gaz ve nükleer santraller, buhar döngüleri ve soğutma sistemleri için büyük hacimlerde su kullanmaktadır. Hidroelektrik enerji de önemli miktarda su tüketmektedir; bu su rezervuarlardan buharlaşmaktadır. Geleneksel buhar güç istasyonları gibi çalışan yoğunlaştırılmış güneş santralleri, ıslak soğutmaya güveniyorlarsa su yoğun olabilmektedir. Buna karşılık, rüzgar türbinleri ve güneş panelleri inşa edildikten sonra, ara sıra temizlik dışında neredeyse hiç su kullanmamaktadır.

Yapay zekanın su ayak izini hesaplama yöntemi

Yapay zekanın su ayak izini kendiniz sadece üç basit adımda, ileri düzey matematik gerektirmeden tahmin edebilirsiniz. İlk adım olarak, güvenilir araştırma veya resmi açıklamalar araştırılmalıdır. Bağımsız analizlere göre, yaklaşık 150 ila 200 kelimelik çıktı veya kabaca 200 ila 300 token olan orta uzunlukta bir GPT-5 yanıtı, yaklaşık 19,3 watt-saat elektrik kullanmaktadır. GPT-4o'dan benzer uzunlukta bir yanıt ise yaklaşık 1,75 watt-saat kullanmaktadır.

İkinci adımda, soğutma ve güç için kullanımı birleştirerek, elektrik birimi başına su miktarı için pratik bir tahmin kullanılmalıdır. Bağımsız araştırmacılar ve endüstri raporları, bugün makul bir aralığın watt-saat başına yaklaşık 1,3 ila 2,0 mililitre olduğunu öne sürmektedir. Alt uç, modern soğutma ve daha temiz şebekeler kullanan verimli tesisleri yansıtırken, üst uç daha tipik siteleri temsil etmektedir.

Üçüncü adımda, parçalar bir araya getirilmektedir. Birinci adımda bulduğunuz enerji sayısı, ikinci adımdaki su faktörüyle çarpılmaktadır. GPT-5'e orta uzunlukta bir sorgu için, bu hesaplama 19,3 watt-saat ve watt-saat başına 2 mililitre rakamlarını kullanmalıdır; sonuç yanıt başına 39 mililitre sudur. GPT-4o'ya orta uzunlukta bir sorgu için ise hesaplama 1,75 watt-saat x watt-saat başına 2 mililitre = yanıt başına 3,5 mililitre sudur. Veri merkezlerinin daha verimli olduğunu varsayarsanız ve watt-saat başına 1,3 mililitre kullanırsanız, sayılar düşmektedir: GPT-5 için yaklaşık 25 mililitre ve GPT-4o için 2,3 mililitre.