Yapay zeka hızla ilerlerken zeka sohbet botlarının büyük miktarda enerji tükettiğine ve bu enerjinin önemli bir bölümünün fosil yakıtların yakılmasıyla üretildiğine dair genel bir farkındalık bulunuyor. Ancak ChatGPT, Claude veya DeepSeek gibi araçlar her devreye girdiğinde gezegeni ısıtan ne kadar karbondioksit salındığını tam olarak bilmek çok daha zor.
ABD'nin en büyük yapay zeka şirketleri, enerji tüketimleri veya emisyon performansları hakkında ayrıntılı raporlar yayımlamadı. Böyle bir rapor için gizli tutmayı tercih ettikleri teknik ayrıntıları paylaşmaları gerekiyor. Yapay zekanın emisyonları yalnızca hangi hizmetin kullanıldığıyla değil komutu nerede işlendiğine de bağlı. Görevi yerine getiren veri merkezi kömürle veya rüzgar türbinleriyle çalışıyor olabilir. Ayrıca yapay zeka sunucu çiftliklerinde farklı yarı iletken ve soğutma teknolojileri kullanılıyor. Bu da hesaplamaya daha fazla değişken ekliyor.
Buna rağmen araştırmacılar, şirketlerin, hükümetlerin ve kullanıcıların yapay zekanın çevresel etkisini daha iyi anlayabilmesi için eğitimli tahminlerden daha güvenilir sonuçlar elde etmenin yollarını buluyor. Yapay zeka şirketlerinin çevresel etkilerini ölçmelerine ve raporlamalarına yardımcı olan Watershed'in bilimden sorumlu yöneticisi John Bistline, "İnsanlar bu konudan gerçekten çok çekiniyor" dedi. Ancak aynı zamanda "şirketlerin, kurumların ve denetçilerin gerçekten güvenilir yapay zeka emisyon tahminleri talep ettiğinin" de farkındalar.
Bir sohbet botuna komut gönderdiğinizde neler oluyor?
Bir yapay zeka botuna gönderilen komut, grafik işlem birimleri (GPU) gibi genellikle yapay zeka iş yüklerine uyarlanmış yarı iletkenler üzerinde işlenmek üzere bir veri merkezine gönderiliyor. Yapay zeka, yazılı istemi sinir ağının işleyebileceği daha küçük parçalara, yani "girdi tokenlarına" ayırırken çipler elektrik tüketiyor. Ardından ideal yanıtı oluşturmak için milyarlarca hesaplamayı defalarca gerçekleştiriyor.
Bu yoğun veri işleme süreci büyük miktarda ısı üretiyor. Çiplerin arızalanmasını önlemek için bu ısının uzaklaştırılması gerekiyor. Araştırma ve danışmanlık şirketi Sustainable AI Group'un kurucu ortağı ve baş bilim sorumlusu Sasha Luccioni ile yapay zeka girişimi Hugging Face tarafından hazırlanan bir rapora göre bir veri merkezinde kullanılan enerjinin yüzde 40'ına varan bölümü soğutma için harcanıyor.
Yapay zeka veri merkezlerinin hızla yaygınlaşması, enerji talebinde büyük bir artışa yol açıyor. Bu durum, yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygınlaşması ve sanayinin, ısıtma sistemlerinin ve ulaşımın elektrikli hale gelmesi sayesinde sağlanan karbon emisyonlarındaki düşüşü yavaşlatma, hatta durdurma riski taşıyor.
Yapay zeka ne kadar fazla enerji tüketiyor?
Elektrik Enerjisi Araştırma Enstitüsü (EPRI) 2024 yılında yayımladığı bir teknik raporda, önceki nesil modeller için tek bir ChatGPT sorgusunun ortalama olarak geleneksel bir Google internet aramasından 10 kat daha fazla enerji tükettiğini tahmin etti. Metin tabanlı görevlerin enerji tüketimi farklılık gösteriyor. "Los Angeles'ta ortalama sıcaklık kaç derece?" gibi kısa ve basit bir yanıt gerektiren soruların, kuantum fiziğiyle ilgili bir sorguya kıyasla daha az enerji tüketmesi bekleniyor. İsteği işleyen yapay zeka modelinin türü de önem taşıyor.
Daha fazla insanın bu teknolojiyi kullanması ve geliştiricilerin giderek daha karmaşık iş yüklerini yerine getirebilen, daha büyük ve daha yetenekli yapay zeka platformları sunmasıyla yapay zekanın enerji ihtiyacı hızla artıyor. ChatGPT'den bir görsel veya video oluşturmasını istemek, basit bir soru sormaktan çok daha fazla enerji gerektiriyor. Karmaşık ve çok aşamalı görevleri yerine getirebilen otonom ajanların benimsenmesi de yapay zekanın enerji tüketimini artırıyor. Kıyaslama şirketi Vals AI tarafından yapılan bir analiz, bir yazılım uygulaması geliştirmek için yapay zeka kullanmanın çevresel etkisinin basit bir sorgunun etkisinden 10 bin kat daha fazla olabileceğini ortaya koydu.
Bir yapay zeka modelinin emisyonlarını hesaplarken, sohbet botunun yanıt verebilmesi için gerçekleşmesi gereken tüm süreçleri de hesaba katmak gerekiyor. Bu nedenle araştırmacılar, yapay zeka hizmetinin tüm yaşam döngüsü boyunca ne kadar enerji tüketildiğini incelemeye başladı. Bu süreç, çiplerin ve veri merkezi soğutma tesislerinin üretiminde kullanılan ham maddelerin çıkarılmasından yapay zeka hizmetinin çalıştırılmasına ve kullanım ömrünü tamamlayan çiplerin hurdaya ayrılmasına kadar uzanıyor. Çevre odaklı kâr amacı gütmeyen kuruluş RMI'ye göre 2030 yılına kadar ABD'deki yapay zeka tesislerinin inşasında kullanılacak yalnızca çimento, 415 bin otomobilin bir yılda saldığı miktarda sera gazı emisyonuna neden olabilir.
Farklı yapay zeka hizmetleri arasında nasıl bir karşılaştırma yapılabilir?
Sustainable AI araştırmacısı Nidhal Jegham, çeşitli yapay zeka modellerinin tahmini enerji tüketimlerini ve karbon emisyonlarını karşılaştıran açık kaynaklı bir gösterge paneli geliştirdi. Bu sistemin temel aldığı senaryo, özel bir doğalgaz santraliyle çalışan ABD'deki bir veri merkezi. Ülkedeki birçok veri merkezi geliştiricisi, tesislerine enerji sağlamak için doğalgaza yöneliyor.
Jegham ve ekibi, farklı modellerin sera gazı emisyonlarının çeşitli değişkenlere bağlı olduğunu tespit etti. Bunlar arasında işlem grubu büyüklüğü (aynı anda kaç komutun işlendiği), bir sorguyu işlemek için kullanılan çip sayısı, çipin tam olarak hangi türde olduğu ve token başına enerji tüketimi (bir yapay zeka modelinin okuduğu ve ürettiği temel metin veya diğer veri birimi) yer alıyor.
ChatGPT 5.6 Terra gibi ABD merkezli en gelişmiş modeller, Alibaba Group'un Qwen'i gibi Çinli rakiplerine kıyasla daha fazla enerji tüketiyor gibi görünüyor. Bunun nedeni, ikinci gruptaki modellerin genellikle karmaşık matematik, mantık ve kodlama görevlerini daha küçük ve sıralı adımlara bölen bir "akıl yürütme" mimarisi kullanması. Böylece her bir token için tüm sinir ağını etkinleştirmek zorunda kalmıyorlar.
En karmaşık ve en gelişmiş modeller en fazla enerjiyi tüketme eğiliminde. Bunun nedeni, bir sorguya daha gelişmiş bir yanıt üretmenin daha fazla hesaplama yapılmasını gerektirmesi. Örneğin Anthropic'in en hafif yapay zeka modeli Claude Haiku, yanıtlarını oluştururken şirketin daha gelişmiş platformu Claude Fable 5'e kıyasla çok daha az enerji tüketiyor. Ancak uygulamada, daha küçük modeller düşük zeka seviyelerini telafi etmek için çoğu zaman büyük modellere kıyasla bir yanıt oluştururken daha fazla token tüketiyor. Bu durum enerji tüketimi arasındaki farkı azaltıyor.
Jegham, "Claude Sonnet'e bakarsanız Opus'tan çok daha ucuz ve çok daha küçük olduğunu görürsünüz. Ancak daha küçük veya daha az zeki olmasını telafi etmek için neredeyse yüzde 60 daha fazla token üretiyor. Model token başına daha az karbon salıyor ancak aynı yanıta ulaşmak için çok daha fazla token kullanması gerekiyor” dedi.
Yapay zeka şirketleri bunun için ne yapıyor?
ABD'li yapay zeka şirketleri emisyonlarını sınırlandırmak için yoğun çaba gösterdiklerini söylüyor. Google, 2026 çevre raporunda Gemini Apps üzerinden gönderilen ortalama bir metin isteminin 0,24 watt-saat enerji tükettiğini tahmin etti. Bu miktar, dokuz saniyeden kısa süre televizyon izlemeye eşdeğer. Şirket, "araştırma alanındaki yenilikler ile yazılım ve donanım verimliliğindeki iyileştirmeler" sayesinde 2024-2025 yılları arasında metin istemlerinin enerji tüketimini 33 kat, karbon ayak izini ise 44 kat azaltmayı başardığını belirtti.
Ancak genel olarak sektör tarafından yayımlanan tahminler muğlak ve doğrulanması zor. Google, TPU adı verilen kendi çiplerini geliştiriyor. Şirket, bu çiplerin GPU'lara kıyasla daha enerji verimli ve daha hızlı olduğunu, dolayısıyla toplam karbon ayak izini küçülttüğünü söylüyor. Jegham'a göre Google, dışarıdan araştırmacıların TPU çiplerini satın alıp incelemesine izin vermiyor ve bu çipler hakkında sınırlı miktarda veri yayımlıyor.
Şirketler emisyon verilerini yayımlamak zorunda kalacak mı?
ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu (SEC), büyük şirketlerin emisyonlarını açıklamasını zorunlu kılmaya yönelik Joe Biden dönemindeki planlarına ilişkin geri adım attı. Ancak Demokratların ara seçimlerde elde ettiği ezici zafer, daha sıkı yapay zeka düzenlemelerinin gündeme gelebileceğine ve şeffaflık konusunda şirketler üzerindeki baskının artabileceğine işaret ediyor. Bu arada Kaliforniya eyaleti kendi raporlama zorunluluklarını uygulamaya koymaya başlıyor.
Avrupa Birliği'nin CSRD olarak bilinen emisyon açıklama çerçevesi, Avrupa merkezli şirketleri şimdiden etkilemeye başladı ve gelecek birkaç yıl içinde çok uluslu şirketleri de kapsayacak şekilde genişletilecek. ISSB de dahil olmak üzere dünya genelinde uygulamaya konulan başka çerçeveler de bulunuyor. Gelişmekte olan bu düzenlemeler, yapay zeka şirketlerini çevre üzerindeki etkileri konusunda daha şeffaf olmaya zorlayacak.
Yapay zekanın enerji tüketimindeki baş döndürücü artış, Bistline ve Luccioni gibi araştırmacıları bu etkinin ölçülmesi için güvenilir yöntemler geliştirmekle meşgul ediyor. Luccioni, emisyonları ölçmek konusunda şirketlerin bir süre boyunca bunun mümkün olduğunu düşünmediklerini belirterek şunları söyledi: “Bir süre boyunca şirketler bunun mümkün olmadığını düşündü. Ancak artık çalışanlarından, hissedarlarından baskı görüyorlar... Bence günümüzde yapay zeka kullanımını görmezden gelmek ya da halının altına süpürmek gerçekten çok zor.”