Yapay zeka Bitcoin'den daha fazla elektrik tüketiyor

Alex de Vries-Gao'nun araştırmasına göre, bazı yapay zeka modelleri bir ülkenin elektrik tüketimine eşdeğer elektrik tüketiyor. Fotoğraf: TheVerge .

Yeni bir analize göre, yapay zekâ (YZ), enerji tüketimi açısından yakında Bitcoin madenciliğini geride bırakabilir. Çalışma, yapay zekânın 2025 yılı sonuna kadar küresel veri merkezleri tarafından tüketilen tüm elektriğin neredeyse yarısını kullanabileceği sonucuna varıyor.

Bu tahminler, kripto para birimlerinin elektrik tüketimini ve çevresel etkilerini takip eden Vrije Universiteit Amsterdam Çevre Araştırmaları Enstitüsü'nde doktora öğrencisi olan Alex de Vries-Gao'dan geliyor. Yapay zekanın artan elektrik talebi hakkındaki son yorumu geçen hafta Joule dergisinde yayınlandı.

"Ne kadar büyükse o kadar iyi"

Yapay zekanın şu anda veri merkezleri tarafından kullanılan elektriğin %20'sine kadarını oluşturduğu tahmin ediliyor ve De Vries-Gao'nun teknoloji şirketlerinden gelen özel verilerin eksikliği nedeniyle özel yapay zeka çipleri için tedarik zinciri tahminlerine dayanan analizi, verimlilikteki gelişmelere rağmen tüketimin hızla arttığını gösteriyor.

De Vries-Gao, enerji yoğun teknolojiler üzerine yaptığı araştırmaların Ethereum The Merge ile sona ereceğini düşünüyordu. Ancak ChatGPT'nin ortaya çıkışı ona yeni bir odak noktası kazandırdı. Analist, yapay zekanın gelişimi ile kripto para piyasalarının enerji talepleri arasında çarpıcı benzerlikler görüyor.

The Verge'e verdiği demeçte, "ChatGPT çıktığında, 'Aman Tanrım, yine mi?' diye düşündüm. Bu, özellikle rekabetin yüksek olduğu pazarlarda çok fazla enerji tüketen sıra dışı bir teknoloji." dedi.

Yapay zeka sektörü rekabet nedeniyle giderek daha fazla enerji tüketecek. Fotoğraf: SciTechDaily.

Önemli bir ortak nokta, her iki sektörde de hakim olan "daha büyük daha iyidir" anlayışıdır. De Vries-Gao, "Teknoloji şirketlerinin en iyi uygulamayı oluşturmak için modellerini sürekli olarak ölçeklendirdiklerini görüyoruz, ancak bu aynı zamanda kaynak talebini de artırıyor," diye açıklıyor.

Bu eğilimin sürdürülmesi, özellikle ABD'de yeni yapay zeka veri merkezlerinde bir patlamaya yol açtı ve bu da artan elektrik talebini karşılamak için yeni gazla çalışan enerji santralleri ve nükleer reaktörler inşa etme planlarına yol açtı.

Elektrik talebindeki bu ani artışlar, kripto para madenciliğinin yarattığı zorluklara benzer şekilde şebekeye yük bindirebilir ve daha temiz enerji kaynaklarına geçişi engelleyebilir. Bir diğer benzerlik ise, bu teknolojilerin enerji tüketimini ve çevresel etkisini doğru bir şekilde değerlendirmenin zorluğudur. Büyük teknoloji şirketleri karbon ayak izlerini bildirirken, nadiren yalnızca yapay zeka hakkında spesifik veriler sunarlar.

De Vries-Gao bu sorunu çözmek için "üçgenleme" adı verilen bir teknik kullandı. Kamuya açık cihaz bilgilerini, analist tahminlerini ve şirket kazanç raporlarını kullanarak ne kadar donanım üretileceğini ve ne kadar enerji tüketeceğini tahmin etti.

Ayrıca, büyük bir yapay zeka çip üreticisi olan Tayvan Yarı İletken Üretim Şirketi'nin (TSMC) 2023'ten 2024'e kadar yapay zeka çip üretim kapasitesini iki katından fazla artırdığını kaydetti.

Önümüzdeki tahminler ve bilinmeyenler

De Vries-Gao, 2024 yılında yapay zekânın Hollanda'nın tamamı kadar elektrik tüketeceğini tahmin ediyor. 2025 yılı sonuna kadar bu rakam Birleşik Krallık seviyesine çıkabilir ve yapay zekânın elektrik talebi 23 gigawatt'a (GW) ulaşabilir.

Danışmanlık şirketi ICF'nin ayrı bir raporunda da ABD'deki elektrik talebinin 2030 yılına kadar %25 artacağı öngörülüyor. Bu artışın başlıca nedenleri arasında yapay zeka, veri merkezleri ve Bitcoin madenciliği yer alıyor.

Bu öngörülere rağmen, yapay zeka enerji tüketimine dair kesin bir rakam belirlemek karmaşık olmaya devam etmektedir. Çevresel etki, gereken işleme türü, yapay zeka modelinin boyutu ve yerel şebekeye sağlanan enerji gibi faktörlere bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik göstermektedir.

Ethereum'un, Bitcoin'den daha enerji tasarruflu bir işlem doğrulama yöntemine geçmesinin ardından elektrik tüketimi %99,988 oranında düştü. Fotoğraf: SCMP.

Örneğin, Batı Virginia'daki veri merkezlerinde işlenen yapay zeka araçlarının kullanılması, iki eyalet arasındaki yenilenebilir enerji kullanımındaki farklılıklar nedeniyle Kaliforniya'dakinin neredeyse iki katı kadar karbon emisyonu üretebiliyor.

De Vries-Gao, teknoloji şirketlerinin daha şeffaf olması gerektiğine inanıyor. "Bir tahminde bulunmak için bu kadar karmaşık adımlardan geçmek zorunda kalmak gerçekten saçma. Bu kadar gülünç derecede zor olmamalı ama ne yazık ki öyle," dedi.

İleriye baktığımızda, enerji verimliliğinin artıp artmayacağı henüz belli değil. DeepSeek gibi bazı yapay zeka modelleri diğerlerinden önemli ölçüde daha az elektrik tükettiğini iddia etse de, asıl soru, şirketlerin "daha büyük daha iyidir" trendi yerine verimliliğe öncelik verip vermeyeceği.

Ayrıca, artan verimliliğin artan kullanım nedeniyle daha fazla genel tüketime yol açması durumunda Jevons paradoksu riski de bulunmaktadır ve daha iyi ölçüm ve şeffaflık olmadan, yapay zekanın enerji tüketimini yönetmek büyük bir zorluk olacaktır.

"Ne kadar büyükse o kadar iyi"

Önümüzdeki tahminler ve bilinmeyenler

Yorum (0)