Ana Sayfa AI ChatGPT’nin su ve enerji tüketiminin perde arkası

ChatGPT’nin su ve enerji tüketiminin perde arkası

Yazar

Haz 13, 2025 @ 9:15 Değiştirilme tarihi: Haz 13, 2025 @ 14:15

OpenAI CEO’su Sam Altman, bir ChatGPT sorgusunun ortalama 0,34 Wh elektrik ve “bir çay kaşığının on beşte biri” kadar su tükettiğini açıkladı. Rakamlar küçük görünse de, milyarlarca sorgu ve veri merkezlerinin soğutma ihtiyacı, yapay zekanın çevresel ayak izine dair önemli bir tartışmayı beraberinde getiriyor.

Yapay zeka teknolojileri hayatımızın her alanına girerken, bu devasa işlem gücünün arkasındaki kaynak tüketimi de giderek daha fazla sorgulanıyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, kamuoyunun merakını gidermek amacıyla ChatGPT’nin ortalama bir sorgu başına enerji ve su tüketimine dair çarpıcı rakamlar paylaştı. Ancak bu rakamlar, resmin sadece bir parçasını oluşturuyor.

Bir ‘prompt’ ne kadar enerji ve su tüketiyor: Rakamlar ve anlamları

Sam Altman’ın açıklamalarına göre, ChatGPT’ye yöneltilen her bir sorgunun kaynak maliyeti şu şekilde:

Enerji Tüketimi: Ortalama bir sorgu, yaklaşık 0,34 Wh (watt-saat) elektrik tüketiyor. Bu miktar, bir fırının yaklaşık 1-2 saniye çalışmasına veya yüksek verimli bir LED ampulün birkaç dakika yanmasına denk geliyor.
Su Tüketimi: Ortalama bir sorgu, yaklaşık 0,32 mililitre (veya bir çay kaşığının on beşte biri) su harcıyor. Bu miktar az gibi görünse de, günde milyarlarca sorgu yapıldığı düşünüldüğünde, sadece ChatGPT’nin günlük su tüketiminin yüz binlerce litreyi bulabileceği anlamına geliyor.

Su tüketiminin perde arkası: Veri merkezleri neden su harcar?

Yapay zekanın su tüketimi, doğrudan bir kullanım değil. Tüketilen su tamamen veri merkezlerini soğutma ihtiyacından kaynaklanan dolaylı bir tüketim. Süreç şu şekilde işliyor:

Yoğun Isı Üretimi: ChatGPT gibi yapay zeka modellerini çalıştıran GPU (grafik işlemci) ve CPU (merkezi işlemci) birimleri, ideal olarak 60-75°C arasında çalışıyorlar. Bu işlemciler, yoğun hesaplama sırasında aşırı derecede ısınıyorlar ve sıcaklıkları 85-90°C’yi aştığında performansları düşüyor veya donanım hasarı riski ortaya çıkıyor.
Soğutma İhtiyacı: Bu ısıyı dağıtmak için veri merkezleri devasa soğutma sistemlerine ihtiyaç duyuyorlar. En yaygın ve enerji verimli yöntemlerden biri “buharlaşmalı soğutma”.
Su Nereye Gidiyor?: Bu sistemde su, sıcak donanım bileşenlerinden ısıyı emer ve buharlaşarak (gaza dönüşerek) ısıyı atmosfere taşır. Yani su, kelimenin tam anlamıyla buharlaşarak ortamdan “kaybolur”. Sistemin soğutmaya devam edebilmesi için sürekli olarak taze su eklenmesi gerekir. Suyun kimyasal olarak yok olmasa da, yerel su kaynağından çekilip atmosfere dağılması, onu pratik anlamda “tüketilmiş” bir kaynak haline getirir.

Tartışmalar ve şeffaflık sorunu: Rakamlar gerçeği yansıtıyor mu?

Sam Altman’ın paylaştığı rakamlar, yapay zekanın çevresel etkisini basitleştirerek anlatma amacı taşısa da, bazı teknoloji uzmanları ve çevreciler tarafından eleştiriliyor. Temel eleştiri, bu rakamların hangi metodolojiyle hesaplandığının ve hangi faktörleri (örneğin sorgunun karmaşıklığı, kullanılan donanımın verimliliği, veri merkezinin bulunduğu iklim vb.) içerdiğinin şeffaf bir şekilde açıklanmaması.

Bir adet hamburgerin üretimi için yaklaşık 2.500 litre (660 galon) su tüketiliyor

Altman, bu eleştirilere karşı ilginç bir karşılaştırma yaparak, “Anti-AI topluluğunun, bir yandan hamburger yerken bizim su tüketimimiz hakkında asılsız iddialar ortaya atmasına bayılıyorum,” ifadelerini kullandı. Bu bağlamda, bir adet hamburgerin üretimi için yaklaşık 2.500 litre (660 galon) su gerektiği düşünüldüğünde, yapay zeka sorgularının su tüketimi oransal olarak çok düşük kalmakta. Ancak tartışma, tüketimin mutlak miktarından çok, bu yeni ve hızla büyüyen teknolojinin kaynak yönetimi sorumluluğu üzerinde yoğunlaşıyor.

Geleceğin enerji ihtiyacı ve sürdürülebilir çözümler

Sam Altman, yapay zeka sistemleri geliştikçe ve verimlilik arttıkça, “zeka üretmenin” maliyetinin nihayetinde kullanılan elektriğin maliyetine ineceğini öngörüyor. Ancak bu devasa enerji ihtiyacı, sürdürülebilirlik sorununu da beraberinde getiriyor. Altman’ın kendisinin de bu sorunu çözmek için füzyon enerjisi gibi alanlara yatırım yapması, gelecekteki enerji talebinin boyutunu gösteriyor.

Neyse ki, teknoloji şirketleri bu konuda yenilikçi çözümler de geliştiriyor:

Microsoft’un Project Natick’i: Veri merkezlerini okyanusun altına indirerek doğal deniz suyu soğutmasından faydalanıyor ve enerji verimliliği sağlıyor.
Google’ın Finlandiya Veri Merkezi: Soğutma için Baltık Denizi’nin doğal soğuk suyunu kapalı devre bir sistemde kullanarak su kaybını en aza indiriyor.
Alternatif Yaklaşımlar: Su buharını yeniden yoğunlaştırarak geri kazanan sistemler ve soğutma için yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması gibi konseptler üzerinde de çalışmalar devam ediyor.

Yeşil Haber perspektifi: Bilinçli ve şeffaf yapay zeka geliştirme çağrısı

Yapay zekanın çevresel ayak izi üzerine yapılan tartışmalar, sorumlu inovasyonun temel bir parçası. ChatGPT gibi devrimsel teknolojilerin faydaları yadsınamazken, bu teknolojileri çalıştıran altyapının çevresel etkilerinin de şeffaf bir şekilde kamuoyu ile paylaşılması kritik önem taşımakta. Şirketlerin enerji ve su tüketimlerini net bir şekilde açıklamaları, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmeleri ve daha verimli soğutma teknolojileri geliştirmeleri, sürdürülebilir bir gelecek için teknolojik ilerlemeyi çevresel sorumlulukla dengelemelerini sağlayacaktır. Yeşil Haber olarak, teknoloji ve çevre arasındaki bu hassas dengeyi gözeterek, şeffaf bilginin önemini vurgulamaya devam edeceğiz.

Yapay zeka veri merkezi enerji tüketimi — Yeşil Haber konsept tasarım

Yapay zekanın çevresel geleceği: Yenilikçi yoğuşmalı türbin kulesi konsepti

Yeşil Haber ekibi olarak düşündüğümüz bu konsept tasarımda, yapay zeka veri merkezlerinden çıkan sıcak ve nemli havanın, kule içindeki türbin kanatlarından geçerken yoğunlaşarak tekrar suya dönüştürülmesini ve aynı zamanda temiz enerji üretimini amaçlıyoruz.

Bu yenilikçi yöntemle hem su tüketimi azalıyor, hem de sürdürülebilir enerji elde ediliyor. Sizce bu tür çözümler, geleceğin çevre dostu veri merkezlerinin temelini oluşturabilir mi?