Ana Akım Hesaplama Yapay Zekâdan Çok Daha Fazla Elektrik Tüketiyor – Peki Neden Bundan Bahsetmiyoruz?

Monica Batchelder, HPE Sürdürülebilirlik Direktörü

Sadece başlıkları takip etseydiniz, yapay zekânın doymak bilmez enerji iştahıyla elektrik şebekesini tek başına çökertmek üzere olduğunu düşünebilirdiniz. Nisan 2025’te Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), küresel veri merkezlerinin 2024 ile 2030 arasında elektrik tüketimlerini iki katına çıkarabileceği; yılda Japonya’nın tükettiği kadar enerji harcayabileceği uyarısında bulundu. “Energy and AI” başlıklı rapor, esas olarak yapay zekâ iş yüklerinin gelecekteki enerji gereksinimlerini anlamaya odaklanıyor.¹ Yapay zekânın enerji talebine ilişkin endişeleri dile getiren tek rapor bu değil; yapay zekânın son dönemdeki yükselişi ve çalışmak için yüksek miktarda enerjiye ihtiyaç duyması düşünüldüğünde bu durum anlaşılır. Ancak yalnızca yapay zekânın enerji tüketimine odaklanmak, onun aslında bilgi teknolojilerinin (BT) en büyük enerji tüketicisi olmadığı ve yakın vadede de olmayacağı gerçeğini göz ardı ediyor.

Biraz daha derine inildiğinde şaşırtıcı bir gerçek ortaya çıkıyor: Bugün ve yakın gelecekte veri merkezlerinin enerji kullanımının aslan payı yapay zekâdan değil, diğer tüm iş yüklerinden kaynaklanıyor. GPU’lar ve makine öğrenimi kümeleri manşetleri domine etse de, mutlak değerler açısından veri merkezlerinde en fazla enerjiyi tüketen; kurumsal BT altyapıları, kolokasyon veri merkezleri ve bulut sunucularındaki ana akım hesaplama yükleridir. Yapay zekânın enerji tüketiminin çok hızlı arttığı doğru; ancak toplam talebin büyük bölümünü sürüklemekten hâlâ uzak.

Yapay Zekâ Abartının Ötesinde: Enerji Canavarı Tüketiciler

Bu durum, mevcut ve gelecekteki BT’ye ilişkin çok sayıda analizle de doğrulanıyor. IEA, 2024 yılında yapay zekânın veri merkezi enerjisinin yalnızca yaklaşık yüzde 15’inden sorumlu olduğunu tahmin etti; yaygın genel amaçlı BT, o yıl veri merkezi enerji tüketiminin ezici bir yüzde 85’ini oluşturdu.² Fransız Araştırma Enstitüsü (IFRI), Goldman Sachs verilerine dayanarak yapay zekânın enerji kullanımını 2024 için biraz daha düşük, yalnızca yüzde 10 olarak hesapladı ve 2030’a kadar bunun yüzde 19’a çıkacağını öngördü.³ Uptime Institute’un araştırması da benzer sonuçlara ulaşıyor; yalnızca yapay zekâ odaklı hesaplamanın on yılın sonunda toplam veri merkezi enerji tüketiminin yüzde 20-30’unu oluşturacağını göstermekle kalmıyor, günlük uygulamaları çalıştıran “standart hesaplama” sunucularının enerji talebinin bu süre zarfında yapay zekâ hesaplamasından iki kat daha fazla artacağını ortaya koyuyor.⁴

Bu veriler çarpıcı bir noktayı vurguluyor: Dünyanın “dijital iş makineleri” (ana akım BT sistemleri), öngörülebilir gelecekte yeni ve göz alıcı yapay zekâdan çok daha fazla elektrik tüketecek. Buna rağmen günümüzde BT sürdürülebilirliği hakkındaki konuşmaları neredeyse her zaman doğrudan yapay zekâya odaklanıyor.

Açık olmak gerekirse, bu durum yapay zekânın hızla artan enerji tüketiminin yarattığı çok gerçek bir sorunu küçümsemek anlamına gelmiyor. Yapay zekânın enerji talebindeki artış hızı, bölgelere göre farklılık gösterse de geleneksel sunucularınkinden daha yüksek. Gerçek şu ki, neredeyse her alanda BT talebinde sürekli bir büyüme var ve bu, yapay zekâ ile birlikte gelecekte de devam edecek. Bulut hizmetleri, yayın platformları, IoT ve kurumsal uygulamalar; enerji için rekabet etmeyi sağlayacak temel dijital hizmetler olmayı sürdürecek. Dolayısıyla yapay zekâ büyük bir konu. Ancak yapay zekânın hızlı büyümesine rağmen, geleneksel BT küçülmüyor; o da büyümeye devam ediyor ve bunu görmezden gelemeyiz.

BT Enerji Kullanımına Geniş Açıdan Bakmak

Yapay zekânın enerji kullanımını ele almak gerekli, ancak yeterli değil. BT enerji verimliliği, büyük resmi kapsayan bütüncül bir yaklaşımla sağlanacak. Yapay zekâ, kutudaki hızla büyüyen parlak yeni oyuncak olabilir; ancak gücün yüzde 70–80’ini tüketen daha az dikkat çekici oyuncakların verimliliğini görmezden gelemeyiz. Yetersiz kullanılan her sunucu, güncelliğini yitirmiş her veri deposu, verimsiz yönlendirme, kod ya da soğutma nedeniyle kaybedilen her watt; gerçek enerji ve BT sürdürülebilirliği sorununun bir parçasıdır.

Sevindirici olan şu ki, ana akım BT verimliliğine daha geniş bir odaklanma önemli kazanımlar sağlayabilir. Mevcut BT sistemlerinin enerji performansını iyileştirmek, sektörün artan enerji ihtiyacını karşılamak için yakalayabileceği en büyük fırsatlardan biridir. Sunucu kullanım oranlarını artırarak, iş yüklerini daha yeni ve enerji verimliliği yüksek donanımlar üzerinde konsolide ederek ve yazılımı optimize ederek veri merkezleri talebi önemli ölçüde azaltabilir. Kurumlar açısından BT enerji verimliliği; maliyet öngörülebilirliğini, devreye alma hızını ve hatta dijital hizmetleri ölçeklendirme kapasitesini giderek daha fazla belirleyen bir faktör haline geliyor.

İleri görüşlü yapılar bunu kavramaya başladı. Çift yönlü bir stratejiye geçiyorlar: Bir yandan yeni yapay zekâ ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) kurulumları için yenilenebilir enerji ve gelişmiş soğutmaya yatırım yaparken, diğer yandan mevcut altyapılarındaki her kilovattan daha fazla faydalı iş çıkarmaya odaklanıyorlar. Bu, verimliliği bir mühendislik problemi olarak ele almak; veri merkezleri için kapsamlı enerji performans ölçütleri oluşturmak, uygulama ekiplerini daha yalın kod yazmaya teşvik etmek, eskiyen sunucuları yenilemek, yapay zekâ destekli iş yükü planlamasını benimsemek (böylece sunucular ve Wi-Fi erişim noktaları boşta kaldığında uyku moduna geçer) ve kullanım oranını artırmak için sanallaştırma ve konteynerleştirme gibi teknikleri uygulamak anlamına geliyor. BT ekiplerini verimliliği, kullanılabilirlik veya performans kadar kritik bir KPI olarak ele almaya teşvik etmeliyiz; çünkü sonuçta enerji verimliliği doğrudan iş performansıyla bağlantılıdır.

Ana akım BT’yi yapay zekâ enerji tartışmasına dahil etmek, birini diğerine tercih etmek anlamına gelmiyor. Aynı anda birden fazla işi yürütebiliriz. Hatta birçok çözüm hem geleneksel hem de yapay zekâ iş yüklerine hizmet eder: Örneğin bir zamanlar yalnızca süper bilgisayarların alanı olan gelişmiş soğutma tasarımları, standart sunucuların enerji tüketimini de ciddi şekilde azaltabilir; daha akıllı yazılım tabanlı iş yükü yönetimi ise yapay zekâ eğitim süreçlerinden müşteri veri tabanlarına kadar her şeyi iyileştirir. Bütüncül bir bakış açısıyla sektör, yapay zekâ devrimini desteklerken aynı zamanda tüm dijital ekosistemin daha verimli ve sürdürülebilir olmasını sağlayabilir.

Sadece yeniliklere odaklanmak, en büyük kazanımların göz önünde saklı olduğu yerleri kaçırma riskini beraberinde getirir. Sürdürülebilir BT liderliğinin yeni dönemi, odaklarını genişleterek büyük resmi ele alanlara; sadece manşetlerde yer alanlara değil, tüm bilgi işlem süreçlerini optimize edenlere ait olacaktır.



Source link