Yapay zekâ destekli sohbet robotları söylendiği kadar çok elektrik tüketiyor mu?

Yapay zekâ destekli sohbet botları, günlük yüz milyonlarca kullanıcısıyla hızla yayılıyor, ancak bu kolaylığın ardında muazzam bir enerji tüketimi yatıyor ve bu da sürdürülebilirlik konusunda endişelere yol açıyor.

Son birkaç yılda ChatGPT'nin popülaritesi hızla arttı ve yaklaşık 200 milyon kullanıcı her gün bir milyardan fazla istekte bulunuyor. Görünüşte "yoktan var oluyormuş gibi" işlenen bu yanıtlar, aslında arka planda çok büyük miktarda enerji tüketiyor.

2023 yılında, yapay zekanın eğitildiği ve işletildiği veri merkezleri, ABD'deki elektrik tüketiminin %4,4'ünü oluşturuyordu. Küresel olarak bu rakam, toplam elektrik talebinin yaklaşık %1,5'i civarındaydı. Yapay zeka talebi artmaya devam ettikçe, tüketimin 2030 yılına kadar iki katına çıkması bekleniyor.

Amsterdam Vrije Üniversitesi'nde yeni teknolojilerin sürdürülebilirliği üzerine araştırmalar yapan ve dijital trendlerin istenmeyen sonuçlarını analiz eden Digiconomist platformunun kurucusu Alex de Vries-Gao, "Sadece üç yıl önce ChatGPT'ye bile sahip değildik," diyor. "Ve şimdi, dünya çapındaki veri merkezlerinin tükettiği elektriğin neredeyse yarısını potansiyel olarak karşılayabilecek bir teknolojiden bahsediyoruz."

Büyük bir dil modeline (LLM) soru sormak, tipik bir Google aramasından yaklaşık 10 kat daha fazla elektrik tüketir. (Görsel: Qi Yang/Getty Images)

Yapay zekâ sohbet botlarını bu kadar enerji yoğun yapan nedir? Cevap, muazzam ölçeklerinde yatıyor. Michigan Üniversitesi'nden bilgisayar bilimleri profesörü Mosharaf Chowdhury'ye göre, özellikle enerji tüketen iki aşama var: eğitim süreci ve çıkarım süreci.

Profesör Mosharaf Chowdhury, Live Science'a yaptığı açıklamada, "Ancak sorun şu ki, günümüz modelleri o kadar büyük ki, tek bir GPU'da çalıştırılamıyorlar, tek bir sunucuya sığmaları ise hiç mümkün değil" dedi.

Bu ölçeği göstermek için, de Vries-Gao'nun 2023 yılında yaptığı bir çalışma, bir Nvidia DGX A100 sunucusunun 6,5 kilovata kadar elektrik tüketebileceğini gösterdi. Bir LLM'nin eğitilmesi genellikle, her biri ortalama 8 GPU'ya sahip birden fazla sunucunun haftalarca hatta aylarca sürekli çalışmasını gerektirir. Toplamda, elektrik tüketimi muazzamdır: OpenAI'nin GPT-4 eğitimi tek başına 50 gigawatt-saat tüketti; bu da San Francisco'nun tamamını üç gün boyunca çalıştırmaya yetecek kadar elektriğe eşdeğerdir.

OpenAI'nin GPT-4 eğitim süreci, San Francisco'nun tamamını üç gün boyunca çalıştırmaya yetecek kadar güçlüydü. (Görsel: Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

Çıkarım süreci de oldukça enerji yoğundur. Bu aşamada yapay zekâ sohbet robotu, kullanıcıya yanıt vermek için öğrendiği bilgileri kullanır. Çıkarım, eğitim aşamasına göre daha az hesaplama kaynağı gerektirse de, sohbet robotuna gönderilen isteklerin yoğunluğu nedeniyle yine de son derece enerji tüketir.

OpenAI'nin Temmuz 2025 tahminlerine göre, ChatGPT kullanıcıları günde 2,5 milyardan fazla istek gönderiyor. Anında yanıt verebilmek için sistemin aynı anda çalışan birçok sunucuyu harekete geçirmesi gerekiyor. Ve bu sadece ChatGPT için geçerli; Google'ın Gemini'si gibi giderek yaygınlaşan ve yakında kullanıcıların Google Arama'ya erişirken varsayılan tercih haline gelmesi beklenen diğer platformları içermiyor.

Chowdhury, "Çıkarım aşamasında bile enerji tasarrufu yapmak pek mümkün değil," diye belirtti. "Sorun artık büyük miktarda veri değil. Model zaten çok büyük, ancak asıl sorun kullanıcı sayısı."

Chowdhury ve de Vries-Gao gibi araştırmacılar, enerji tüketimini daha doğru bir şekilde ölçmenin ve böylece onu azaltmanın yollarını arıyorlar. Örneğin, Chowdhury, açık kaynaklı modellerin çıkarımlarında enerji tüketimini izleyen ML Enerji Liderlik Tablosu adlı bir sıralama listesi tutuyor.

Ancak, ticari olarak uygulanabilir yapay zeka platformlarıyla ilgili verilerin büyük bir kısmı "gizli" kalıyor. Google, Microsoft ve Meta gibi büyük şirketler ya bu verileri gizli tutuyor ya da çevresel etkiyi doğru bir şekilde yansıtmayan çok belirsiz istatistikler yayınlıyor. Bu durum, yapay zekanın gerçekte ne kadar elektrik tükettiğini, önümüzdeki yıllarda talebin ne olacağını ve dünyanın bunu karşılayıp karşılayamayacağını belirlemeyi çok zorlaştırıyor.

Bununla birlikte, kullanıcılar şeffaflık için elbette baskı uygulayabilirler. Bu, bireylerin yapay zekayı kullanırken daha sorumlu seçimler yapmalarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda işletmeleri sorumlu tutan politikaların geliştirilmesine de katkıda bulunur.

Araştırmacı de Vries-Gao, “Dijital uygulamaların temel sorunlarından biri, çevresel etkilerinin her zaman gizli kalmasıdır” diye vurguladı. “Artık top politika yapıcıların elinde: Kullanıcıların harekete geçebilmesi için veri şeffaflığını teşvik etmeleri gerekiyor.”

Ngoc Nguyen (Live Science)

Kaynak: https://vtcnews.vn/chatbot-ai-co-ngon-dien-nhu-loi-don-ar965919.html