Yapay zekâ, Bitcoin'den daha fazla elektrik tüketiyor.

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

Yeni bir analize göre, yapay zekâ (YZ) enerji tüketimi açısından yakında Bitcoin madenciliğini geride bırakabilir. Çalışma, YZ'nin 2025 yılı sonuna kadar dünya genelindeki veri merkezlerinin tükettiği toplam elektriğin neredeyse yarısını kullanabileceği sonucuna varıyor.

Bu tahminler, Amsterdam Üniversitesi'ndeki Vrije Çevre Çalışmaları Enstitüsü'nde araştırma görevlisi olan ve kripto paraların elektrik tüketimi ve çevresel etkilerini takip eden Alex de Vries-Gao'dan geliyor. Yapay zekanın artan elektrik talepleri hakkındaki son yorumu geçen hafta Joule dergisinde yayınlandı.

"Ne kadar büyükse o kadar iyi"

Şu anda yapay zekanın veri merkezlerinin kullandığı elektriğin %20'sine kadarını oluşturduğu tahmin ediliyor. De Vries-Gao'nun analizine göre (teknoloji şirketlerinden spesifik verilerin eksikliği nedeniyle özel yapay zeka çipleri için tedarik zinciri tahminlerine dayanarak), verimlilikteki iyileşmelere rağmen bu tüketim hızla artıyor.

De Vries-Gao bir zamanlar enerji yoğun teknolojiler üzerine yapılan araştırmaların Ethereum The Merge ile sona ereceğini düşünüyordu. Ancak ChatGPT'nin ortaya çıkışı, araştırma odağını yeni bir yöne çevirdi. Analist, yapay zekanın gelişimi ile kripto para piyasalarının enerji talepleri arasında çarpıcı benzerlikler görüyor.

"ChatGPT çıktığında, 'Aman Tanrım, yine mi?' diye düşündüm. Bu da özellikle rekabetçi pazarlarda çok fazla enerji tüketen bir başka teknoloji," diye belirtti The Verge ile yaptığı röportajda.

Rekabet nedeniyle yapay zeka sektörü giderek daha fazla enerjiye ihtiyaç duyacak. Fotoğraf: SciTechDaily.

İki sektörde de yaygın olan temel ortak nokta, "daha büyük daha iyidir" zihniyetidir. De Vries-Gao, "Teknoloji şirketlerinin mümkün olan en iyi uygulamaları oluşturmak için modellerini sürekli olarak büyüttüğünü görüyoruz. Ancak bu, kaynaklara olan talebi de artırıyor," diye açıklıyor.

Bu eğilimin peşinden gidilmesi, özellikle ABD'de yeni yapay zeka veri merkezlerinde bir patlamaya yol açtı. Bu durum, artan elektrik talebini karşılamak için daha fazla doğalgaz santrali ve nükleer reaktör inşa etme planlarına neden oldu.

Elektrik talebindeki ani artışlar, şebeke üzerinde önemli bir baskı oluşturabilir ve kripto para madenciliğinin yarattığı zorluklara benzer şekilde, daha temiz enerji kaynaklarına geçişi engelleyebilir. Bir diğer benzerlik ise bu teknolojilerin elektrik tüketimini ve çevresel etkisini doğru bir şekilde değerlendirmenin zorluğudur. Büyük teknoloji şirketleri karbon emisyonlarını rapor etse de, kendi yapay zekâlarına ilişkin spesifik verileri nadiren sunarlar.

Bu sorunu çözmek için De Vries-Gao bir "üçgenleme" tekniği kullandı. Cihazlarla ilgili kamuya açık bilgileri, analistlerin tahminlerini ve şirketlerin gelir raporlarını kullanarak üretilecek donanım birimlerinin sayısını ve tüketebilecekleri enerji miktarını tahmin etti.

Ayrıca, önemli bir yapay zeka çip üreticisi olan Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC)'nin, 2023'ten 2024'e kadar yapay zeka çip üretim kapasitesini iki katından fazla artırdığını da belirtti.

Geleceğe dair tahminler ve belirsizlikler

De Vries-Gao'nun tahminlerine göre, 2024 yılına kadar AI, tüm Hollanda'nın elektrik tüketimine eşdeğer bir enerji tüketecekti. 2025 yılının sonuna kadar bu rakam, Birleşik Krallık'ın elektrik tüketimine eşit hale gelebilir ve AI'nin elektrik talebi 23 gigawatt'a (GW) ulaşabilir.

ICF adlı danışmanlık firmasının ayrı bir raporu da, ABD'de elektrik talebinin 2030 yılına kadar %25 artacağını öngörüyor. Bu artışın temel nedenleri arasında yapay zeka, veri merkezleri ve Bitcoin madenciliği yer alıyor.

Bu tahminlere rağmen, yapay zekanın enerji tüketimi için doğru bir rakam vermek karmaşık olmaya devam ediyor. Çevresel etki, gereken işlem türü, yapay zeka modelinin boyutu ve yerel şebekeye sağlanan güç gibi birçok faktöre bağlı olarak önemli ölçüde değişmektedir.

Ethereum'un elektrik tüketimi, Bitcoin'e kıyasla daha enerji verimli bir işlem doğrulama yöntemine geçilmesinin ardından %99,988 oranında azaldı. Fotoğraf: SCMP.

Örneğin, Batı Virginia'daki veri merkezlerinde işlenen yapay zeka araçlarının kullanımı, Kaliforniya'ya kıyasla neredeyse iki kat daha fazla karbon emisyonuna neden olabilir. Bunun nedeni, iki eyalet arasındaki yenilenebilir enerji kullanımındaki farklılıklardır.

De Vries-Gao, teknoloji şirketlerinin daha fazla şeffaflığa ihtiyaç duyduğuna inanıyor. "Tahmine ulaşmak için bu kadar karmaşık adımlardan geçmek gerçekten saçma. Bu kadar zor olmamalı, ama ne yazık ki öyle," diye belirtti.

Geleceğe baktığımızda, enerji verimliliğinin artıp artmayacağı açık bir soru işareti olarak kalıyor. DeepSeek gibi bazı yapay zeka modelleri diğerlerine göre önemli ölçüde daha düşük güç tüketimi iddiasında bulunurken, şirketlerin "daha büyük daha iyidir" trendine kıyasla verimliliğe öncelik verip vermeyeceği sorusu gündeme geliyor.

Artan verimliliğin, artan kullanım nedeniyle genel tüketimin artmasına yol açtığı Jevons paradoksu riski de mevcuttur. Daha iyi ölçümler ve şeffaflık olmadan, yapay zekanın tükettiği enerjiyi yönetmek büyük bir zorluk olacaktır.

Kaynak: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html