Yeni analizler, GPT-3 tabanlı ChatGPT ile gerçekleştirilen kısa diyalogların veya 100 kelimelik e-posta taslaklarının, yaklaşık 500 mililitre su tüketebileceğini ortaya koyuyor. Bu durumda su tüketimi sadece ChatGPT ile yapılan etkileşimlerden ibaret değil, aynı zamanda veri merkezlerinde kullanılan soğutma sistemlerinin yanı sıra, elektriği üreten enerji santrallerinde de su kullanımı göz önüne alınıyor.
Model ve Altyapıya Göre Değişen Tüketim Miktarları
Yeni bulgular, yapay zeka modellerinin ve alt yapıların su tüketimi açısından büyük farklılıklar sergilediğini göstermektedir. Çeşitli bağımsız araştırmalar, belirli bir uzunlukta yanıtlar için harcanan su miktarını ele alırken, örneğin, ortalama bir GPT-5 yanıtının yaklaşık 39 mililitre su tükettiği belirlenmiştir. Öte yandan, daha eski bir model olan GPT-4o için bu miktar 3,5 mililitre civarındadır. İlginç bir şekilde, Google'ın yeni Gemini sistemi ise sadece 0,26 mililitre su tüketimi ile dikkat çekmektedir. Bu farklılıklar, yapay zeka algoritmalarının çalışması ve enerji tüketim süreçlerinin verimliliği ile doğrudan ilişkilidir.
Soğutma Sistemlerinin Etkisi
Veri merkezlerinde yüksek ısı üreten işlemcilerin soğutulması, enerji ve su tüketimini artıran en önemli unsurlardan biridir. Bu merkezler, genellikle buharlaştırmalı soğutma sistemlerine başvurarak, aşırı ısının hızla uzaklaştırılmasını sağlar. Ancak bu yöntem, yerel kaynaklardan su temin edilmesini gerektirir ve dolayısıyla su tedarikinin azalmasına neden olabilmektedir. Alternatif soğutma yöntemleri arasında sıvıdan faydalanma ve kapalı devre özel sıvı sistemleri yer almasına rağmen, bu yöntemlerin maliyetleri ve uygulama zorlukları nedeniyle henüz yaygınlaşmamıştır.
Enerji Üretiminin Su Tüketimine Etkisi
Ayrıca, enerji üretiminde kullanılan kaynaklar da su tüketimini etkileyen diğer bir faktördür. Özellikle rüzgâr ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklar, neredeyse hiç su tüketimi gerektirmezken, kömür, doğalgaz ve nükleer enerji gibi geleneksel enerji santralleri, büyük miktarda suya ihtiyaç duymaktadır. Bu durum, çevre dostu enerji kaynaklarının yaygınlaşmasını teşvik eden önemli bir kırılma noktasıdır. Enerji sektörü ve yapay zeka hizmetlerinin sürdürülebilirliğine katkıda bulunmak için daha az su harcayan sistemlerin geliştirilmesi önem kazanmaktadır.
OpenAI, gün içerisinde sistemlerine yaklaşık 2,5 milyar sorgu yapıldığını duyurdu. Yapılan hesaplamalar doğrultusunda, bu rakam GPT-5 için günde 97,5 milyon litreye, GPT-4o içinse 8,8 milyon litreye kadar ulaşabilmekte. Diğer yandan, Google'ın Gemini sisteminde bu rakam yalnızca 650 bin litre seviyelerinde kalmaktadır.
Su Tüketiminin Karşılaştırması
ABD'de çimlerin ve bahçelerin günlük su tüketimi 34 milyar litreye kadar çıktığı düşünüldüğünde, yapay zeka sistemlerinin su tüketimi bu rakama göre oldukça düşük kalıyor. Ancak, hızla büyüyen yapay zeka endüstrisi, gelecekte bu durumun değişebileceğine işaret ediyor. Bu bağlamda, yapay zeka hizmetlerinin su tüketimi tamamen göz ardı edilemeyecek kadar önemlidir. Sürekli artan veri talebine bağlı olarak, bu sistemlerin enerji ve su tüketimini yönetme gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, sektördeki büyüme ile birlikte tüketim miktarlarının yakından takip edilmesi gerekecek.
Şeffaflık ve Sürdürülebilirlik
Uzmanlar, yapay zekanın su tüketiminin diğer sektörlere nazaran halen nispeten sınırlı olduğunu ancak bu tüketim oranının hızlı bir şekilde artabileceği konusunda uyarıyor. Bu doğrultuda, şirketlerin su, enerji ve diğer doğal kaynaklar üzerindeki etkilerini daha açık bir şekilde paylaşmaları büyük önem taşıyor. Böylelikle, verimliliği artırmak ve kaynak tüketimini azaltmak amacıyla çeşitli stratejiler geliştirilebilir. Ek olarak, veri merkezlerinin yerleşim yerinin iklim koşullarına dikkat edilerek belirlenmesi, su ihtiyaçlarının ve enerji tüketiminin azaltılmasına yardımcı olabilir.
Yapay Zekanın Geleceği ve Sürdürülebilirlik
Yerli ve uluslararası araştırmacılar, yapay zekanın geleceği ile ilgili görüşlerini paylaşarak, bu teknoloji alanındaki gelişmelerin sadece yenilikçilikle sınırlı kalmayacağını, aynı zamanda sürdürülebilirlik stratejileriyle de şekilleneceğini vurguluyor. İnovasyon ve çevre dostu çözümler, yapay zeka hizmetlerinin sürdürülebilirliğini sağlamak için birbirini destekleyen unsurlar haline geliyor. Dolayısıyla, bu alanda yapılan araştırmaların ve çalışmaların, yalnızca teknolojiyi geliştirmekle kalmayıp aynı zamanda çevre üzerindeki etkilerini de en aza indirmeyi hedeflemesi gerekmektedir.
