Yapay Zekânın Görünmeyen Su Tüketimi
Yapay Zekânın Görünmeyen Su Tüketimi
Yapay zekâya bir soru sorduğumuzda birkaç saniye içinde cevap alabiliyoruz. Ekranda gerçekleşen bu işlem, fiziksel dünyadan bağımsızmış gibi görünebilir. Oysa her yanıtın arkasında veri merkezleri, güçlü işlemciler, elektrik şebekeleri ve soğutma sistemleri bulunuyor. Bu altyapının ihtiyaç duyduğu kaynaklardan biri de su.
Yapay zekâ kullanımının hızla yaygınlaşması, veri merkezlerinin su tüketimini daha fazla gündeme getiriyor. Ancak “Bir yapay zekâ sorusu ne kadar su harcıyor?” sorusunun herkes için geçerli tek bir cevabı yok.
Yapay zekâ neden su kullanıyor?
Yapay zekâ modellerini çalıştıran yüksek kapasiteli işlemciler yoğun hesaplama sırasında ısı üretiyor. Veri merkezlerinde sıcaklığın kontrol altında tutulması gerektiğinden farklı soğutma yöntemlerinden yararlanılıyor. Bazı tesislerde su, oluşan ısının uzaklaştırılmasında kullanılıyor.
Su tüketimi bununla bitmiyor. Veri merkezlerinin ihtiyaç duyduğu elektriğin üretimi bazı enerji kaynaklarında su kullanımını gerektiriyor. Yapay zekâ işlemcilerinin üretildiği yarı iletken fabrikalarında da yüksek saflıkta su kullanılıyor. Bu nedenle bir yapay zekâ sisteminin su ayak izi hesaplanırken veri merkezindeki soğutmanın yanı sıra enerji ve donanım üretiminin etkileri de gündeme geliyor. [1][2]
Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), yapay zekânın çevresel etkilerini ölçmek için dünya çapında ortak bir yöntemin henüz bulunmadığına dikkat çekiyor. Kurumun değerlendirmesinde, yapay zekâyla bağlantılı küresel su talebinin 2027 yılında 4,2–6,6 milyar metreküpe ulaşabileceğine ilişkin araştırma tahminine de yer veriliyor. [2]
Bir yapay zekâ sorusu ne kadar su tüketiyor?
Bu konuda en çok konuşulan araştırmalardan biri Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam ve Shaolei Ren tarafından gerçekleştirildi. Araştırmacılar GPT-3’ün eğitimi ve kullanımının su ayak izini farklı koşulları hesaba katarak inceledi. Çalışma, modelin nerede ve ne zaman çalıştırıldığının su tüketimini ciddi biçimde değiştirebildiğini ortaya koyuyor. [1]
Araştırmada GPT-3’ün Microsoft’un ABD’deki veri merkezlerinde eğitilmesinin toplam su ayak izinin yaklaşık 5,4 milyon litre olabileceği hesaplandı. Bunun yaklaşık 700 bin litresi veri merkezlerindeki doğrudan su tüketimiyle ilişkilendirildi. Araştırmacılar ayrıca modelin kullanım koşullarına bağlı olarak yaklaşık 10 ila 50 orta uzunluktaki yanıtın 500 mililitre su tüketimine karşılık gelebileceğini tahmin etti. [1]
Ancak bu rakamı bütün yapay zekâ sistemlerine uygulamak doğru değil. Modelin büyüklüğü, kullanılan donanım, yanıt uzunluğu, veri merkezinin bulunduğu bölge, hava koşulları ve soğutma yöntemi sonucu değiştirebiliyor.
Daha yakın tarihli bir Google araştırması bu farklılığı açık biçimde gösteriyor. Google araştırmacılarının 2025’te yayımladığı ve Gemini’nin gerçek kullanım ortamındaki çevresel etkisini incelediği çalışmaya göre ortanca bir Gemini metin istemi yaklaşık 0,26 mililitre su, yani yaklaşık beş damla su tüketimiyle ilişkilendirildi. Hesaplamada işlemcilerin yanı sıra CPU ve bellek kullanımı, boşta bekleyen makineler ve veri merkezi altyapısı da dikkate alındı. [4][5]
Bu nedenle “Her yapay zekâ sorusu şu kadar su tüketir” şeklindeki kesin ifadeler yanıltıcı olabilir. Farklı araştırmalardaki rakamlar, kullanılan model ve hesaplama yöntemiyle birlikte değerlendirilmelidir.
Küçük miktarlar büyük ölçekte değişiyor
Tek bir sorgunun su karşılığı düşük görünebilir. Fakat yapay zekâ artık sohbet uygulamalarıyla sınırlı değil. Arama motorları, ofis programları, yazılım geliştirme araçları, müşteri hizmetleri ve birçok dijital hizmet bu teknolojiden yararlanıyor.
Bu yaygınlaşma veri merkezi kapasitesini de büyütüyor. UNEP’in aktardığı verilere göre dünyadaki veri merkezleri 2024 yılında yaklaşık 415 teravatsaat elektrik tüketti. Bu miktar küresel elektrik tüketiminin yaklaşık yüzde 1,5’ine karşılık geliyor. Veri merkezlerinin elektrik talebinin 2030’a kadar iki katından fazlasına çıkabileceği öngörülüyor. [3]
Su açısından tesisin nerede bulunduğu da belirleyici. Su kaynaklarının görece güçlü olduğu bir bölgedeki tüketim ile kuraklık ve su stresi yaşayan bir havzadaki tüketimin etkileri aynı olmayabilir. UNEP, özellikle sıcak bölgelerde su kullanan soğutma sistemlerinin yerel kaynaklar üzerinde baskı oluşturabileceğine dikkat çekiyor. [3]
Su Kuyusu Derneği’nin çalışma alanı açısından bakıldığında bu tablo dikkat çekici bir karşıtlık ortaya çıkarıyor. Dünyanın bazı bölgelerinde insanlar temiz suya ulaşabilmek için yeni kuyulara ihtiyaç duyarken başka bölgelerde su, hızla büyüyen dijital altyapının soğutulması için kullanılıyor. Teknolojik yatırımlar değerlendirilirken kullanılan suyun kaynağının ve bölgenin mevcut su koşullarının hesaba katılması gerekiyor.
Veri merkezleri daha az su kullanabilir mi?
Soğutma teknolojilerindeki değişiklikler tüketimin azaltılmasına yardımcı olabiliyor. Microsoft, 2024’te duyurduğu yeni veri merkezi tasarımında çiplere doğrudan ulaşan kapalı devre sıvı soğutma sistemi kullandığını açıkladı. Şirketin hesabına göre bu tasarım, geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında veri merkezi başına yılda 125 milyon litreden fazla su kullanımını önleyebiliyor. [7]
Microsoft’un yayımladığı veriler, şirketin veri merkezlerindeki küresel ortalama su kullanım etkinliğinin 2025 mali yılında 0,27 litre/kWh olduğunu gösteriyor. Aynı veriler coğrafi bölgeler arasında farklılıklar bulunduğunu da ortaya koyuyor. [6]
Bu rakamların şirketlerin kendi ölçüm ve raporlamalarına dayandığını göz önünde bulundurmak gerekiyor. Tesis bazında daha ayrıntılı verilerin paylaşılması ve ortak ölçüm yöntemlerinin geliştirilmesi, farklı şirket ve teknolojilerin karşılaştırılmasını kolaylaştırabilir.
Dijital dünyanın suyla bağlantısını görmek
Yapay zekâ, su yönetimindeki bazı sorunların çözümünde de kullanılabiliyor. Şebekelerde kaçakların tespiti, tarımsal sulamanın verilerle planlanması, kuraklık tahminleri ve su kalitesinin izlenmesi bu kullanım alanları arasında yer alıyor. [2]
Bu nedenle tartışmanın merkezinde teknolojiyi bütünüyle reddetmek yerine kaynak kullanımını doğru biçimde ölçmek bulunuyor. Bir veri merkezinin ne kadar su kullandığı kadar bu suyu nereden aldığı, bulunduğu havzanın koşulları ve tüketimin ne ölçüde azaltılabildiği de değerlendirilmeli.
“Bulut” olarak adlandırdığımız dijital dünya gerçekte sunuculardan, elektrik hatlarından, işlemcilerden ve soğutma sistemlerinden oluşan fiziksel bir altyapıya dayanıyor. Yapay zekânın yaygınlaşmasıyla bu altyapının suyla ilişkisi de daha görünür hâle geliyor.
Bir yapay zekâ yanıtında kullanılan suyu ekranda görmüyoruz. Fakat görünmeyen bu tüketimin ölçülmesi ve açık biçimde paylaşılması, teknolojinin su kaynakları üzerindeki etkisini anlamanın ilk adımlarından biri.
Yapay zekâ büyürken, kullandığı suyun hesabını ne kadar iyi tutabiliyoruz?
Kaynakça
[1] Li, P., Yang, J., Islam, M. A. & Ren, S. Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models.
Çalışmaya erişim
[2] United Nations Environment Programme (UNEP). Artificial Intelligence (AI) end-to-end: The Environmental Impact of the Full AI Lifecycle Needs to be Comprehensively Assessed, 2024.
UNEP raporu
[3] United Nations Environment Programme (UNEP). How to make AI data centres more sustainable.
UNEP değerlendirmesi
[4] Elsworth, C. ve diğerleri. Measuring the Environmental Impact of Delivering AI at Google Scale, 2025.
Araştırma makalesi
[5] Google Cloud. Measuring the Environmental Impact of AI Inference, 2025.
Google Cloud araştırma özeti
[6] Microsoft. Measuring Energy and Water Efficiency for Microsoft Datacenters.
Microsoft veri merkezi verileri
[7] Microsoft. Next-generation Datacenters Consume Zero Water for Cooling, 2024.
Microsoft veri merkezi açıklaması
