BM raporu: Veri merkezlerinin enerji tüketimi ülkelerle yarıştı
BM raporu: Veri merkezlerinin enerji tüketimi ülkelerle yarıştı
BM raporu: Veri merkezlerinin enerji tüketimi ülkelerle yarıştı
"Eklediğiniz o fazladan 'lütfen', sandığınızdan çok daha büyük bir fark yaratabiliyor," diyor raporun yazarlarından biri.
Veri merkezlerinin çevresel ayak izi, 3 Haziran’da yayımlanan Birleşmiş Milletler Üniversitesi raporuna göre şimdiden dünyanın en büyük bazı ülkelerininkine rakip oluyor.
Yapay zekanın kullanımının artmasıyla birlikte su ve enerji tüketimleri ile yarattıkları kirliliğin sadece dört yıl içinde iki katına çıkacağı öngörülüyor.
Veri merkezlerindeki büyümenin büyük kısmını yapay zeka tetikliyor. Rapora göre bugün veri merkezlerinin enerji tüketiminin yaklaşık yüzde 20’si yapay zekadan kaynaklanıyor; bu oranın 2030’a kadar yüzde 40’a çıkması bekleniyor.
Rapora katkıda bulunan uzmanlardan biri, yapay zeka kullanıcılarının daha az nazik ve daha özlü sorular yazarak sorgularının iklim üzerindeki etkisini azaltabileceğini söylüyor.
2024’te İngiliz yayıncı Future tarafından yapılan bir ankete göre insanların çoğu – yüzde 70’i – yapay zekayla etkileşime girerken kibar davranıyor. Katılımcıların yüzde 55’i bunu “çünkü nazik olmak gerekir” diye yaptığını söylerken, yüzde 12’si “robot isyanı başladığında ilk hedef olmak istemediği” için böyle davrandığını belirtti.
Arjantin’in elektrik tüketimine eşdeğer
Rapora göre geçen yıl dünya genelindeki veri merkezleri 448 trilyon watt-saat elektrik harcadı; bu, dünyadaki sadece 10 ülke dışında tüm ülkelerin tüketiminden daha fazla. Bu elektrik kullanımı yaklaşık 189 milyon ton karbondioksit salımına yol açtı; bu da Arjantin’in yıllık emisyonlarına yakın. Bu kadar enerjinin üretilmesi için de yaklaşık 4,5 trilyon litre su tüketildi; bunlar, yapay zekanın enerji kullanımının çevresel sonuçlarına odaklanan raporda yer alıyor.
2030’a gelindiğinde veri merkezlerinin, öngörülen küresel elektrik tüketiminin neredeyse yüzde 3’ünü oluşturarak 935 trilyon watt-saat kullanacağı tahmin ediliyor. Veri merkezleri bir ülke olsaydı, 2030’da elektrik tüketiminde dünyada altıncı sırada yer alacağı öngörülürdü. Bu da neredeyse 399 milyon ton karbondioksit salımı anlamına geliyor, deniliyor raporda. Çalışma enerji kullanımına odaklanıyor ve veri merkezlerini soğutmak için harcanan devasa su miktarını incelemiyor.
“Bu rakamlara baktığınızda, uluslarla kıyaslanabilir ölçekler görüyoruz” diyor çalışmanın eş yazarı, Kanada’daki Birleşmiş Milletler Üniversitesi Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsü direktörü ve su bilimci Kaveh Madani. “Talep muazzam.”
Veri merkezlerinin ekolojik etkisine dair ilk küresel inceleme
Cornell Üniversitesi’nde enerji mühendisliği profesörü olan ve fakültenin yapay zeka sürdürülebilirliği çalışmalarını yöneten Fengqi You, raporun öneminin, tek tek vurucu rakamlardan ziyade BM’nin güvenilirlik ve otoritesinden kaynaklandığını söylüyor.
“Değeri, genellikle gizlilik ve kısmi açıklamalarla örtülen bir meseleye ilişkin karbon, su, arazi, yaşam döngüsü etkileri ve çevresel adaleti tek bir çerçevede birleştirmesinde” diyor, raporda yer almayan You.
“Genel kamuoyunun endişelenmesi gerekir ama paniğe kapılmasına gerek yok” diye ekliyor.
Biyolojik Çeşitlilik Merkezi Enerji Adaleti Programı direktörü Jean Su, bunun, “yapay zekanın çevresel zararlarını gün yüzüne çıkaran ilk BM, hatta ilk küresel rapor” olduğunu belirtiyor.
Ulusal Yapay Zeka Birliği Başkanı Caleb Max, sektörünün giderek daha verimli hale geldiğini ve topluma sağladığı yararları vurguluyor: “Yapay zeka hızla günlük hayatımızın parçası haline geliyor ve güvenliği artıran, insanların daha uzun yaşamasına, daha verimli çalışmasına, gıda üretimini iyileştirmesine ve yoksulluğu azaltmasına yardımcı olan faydalar sağlıyor. Yapay zeka geliştirilmesinin enerji yatırımının geri dönüşüne ilişkin kanıtlar her geçen gün artıyor; bu da onu dünyamız için dönüştürücü kılıyor ve dolayısıyla fazlasıyla değerli hale getiriyor.”
Veri Merkezi Koalisyonu Başkanı Josh Levi, sektörün çevresel etkisini ciddiye aldığını söylüyor.
Yayınladığı açıklamada, “Veri merkezleri büyürken bunun sorumlu, şeffaf ve en iyi mevcut uygulamaları yansıtan biçimde gerçekleşmesini sağlamak için politika yapıcılarla, yerel topluluklarla ve sektör ortaklarıyla çalışmaya kararlıyız” dedi.
Rapor, Kaliforniya’daki Monterey Park kentinin salı günü (2 Haziran) veri merkezlerine kalıcı yasak getiren kararı alan ABD’deki ilk şehir olmasından hemen sonra yayımlandı.
Sorgularınız ne kadar enerji harcıyor ve bunu nasıl azaltabilirsiniz?
Aynı zamanda son Stockholm Su Ödülü’nün de sahibi olan Madani, rakamların, ilk bakışta otomobiller ya da bacasından duman çıkan kazanlar gibi mekanik cihazlara kıyasla daha “temiz” görünen yapay zekanın aslında ne kadar yüksek bir çevresel maliyeti olduğunu gösterdiğini söylüyor.
“Yapay zeka sadece sanal bir şey değil. Fiziksel bir karşılığı, gerçek etkileri olan bir şeyden söz ediyoruz. Arkasında bir altyapı var. Kullanılan bir enerji var” diyor Madani. “Tüm bu işlemlerin arkasında, bize son derece temizmiş gibi görünen ama gerçekte pek çok donanım bulunan bir sistem var; bunu cihazlarımızdan duman çıkmadığı için böyle algılıyoruz. Cep telefonumuzdan ya da bilgisayarımızdan görünür bir duman yükselmiyor olabilir. Ama başka bir yerde birileri bunun bedelini ödüyor.”
Madani’ye göre insanlar, yapay zekanın devasa enerji iştahını daha az kibar ve daha öz sorular sorarak azaltabilir. Rapora göre taleplerde kullanılan kelime sayısını yüzde 30 azaltmak, yapay zekanın harcadığı enerjiyi yüzde 25 düşürebiliyor. Bu da Afrika’da yaklaşık 700 bin kişinin bir yılda tükettiği elektriğe yakın bir tasarrufa karşılık geliyor.
“Fazla kibar davranırsanız, eklediğiniz o fazladan ‘lütfen’ bile büyük fark yaratabilir” diyor Madani. “Çok net olmanız ve kısa yazmanız gerekiyor.”
Örneğin tipik bir ChatGPT tarzı sorgu, bir e-posta spam filtresinde kullanılan temel metin sınıflandırma türüne göre yaklaşık 200 kat daha fazla enerji tüketiyor. Yapay zeka üretimi görsel ya da videolar ise çok daha fazla enerji gerektiriyor.
Ayrıca yapay zeka ne kadar karmaşık hale gelirse, onu eğitmek ya da “öğretmek” için o kadar fazla enerji gerekiyor. Rapora göre GPT-3’ün eğitilmesi için yaklaşık 1,3 milyar watt-saat elektrik harcanırken, bir sonraki sürüm için 50 ila 70 milyar watt-saat gerekti.
Ancak çalışmanın eş yazarı ve Birleşmiş Milletler Üniversitesi çevre politikaları araştırmacısı Miriam Aczel, asıl enerji tüketiminin eğitim aşamasında değil, kullanım sırasında gerçekleştiğini belirtiyor. Yapay zekanın enerji tüketiminin yaklaşık yüzde 90’ı, gerçek zamanlı kullanıcı taleplerinden kaynaklanıyor. Sadece GPT için günde 2,5 milyar komut girildiğini söylüyor.
Verimlilik artsa da toplam enerji kullanımı büyüyor
Madani, teknoloji savunucuları makinelerinin giderek daha verimli hale geldiğini savunsa da, verimlilik arttıkça kullanımın da arttığını ve tekil işlemler daha verimli olsa bile toplam enerji tüketiminin fırladığına işaret eden yaygın bir paradoks bulunduğunu hatırlatıyor.
Bazı şirketler veri merkezleri için yenilenebilir enerji kullandıklarını öne sürse de Madani, bunun temiz elektrik arzını tükettiğini ve böylece başka yerlerde daha kirli enerjinin devreye girmesine yol açtığını söylüyor.
Aczel ve Madani, bu çalışmayı yürütürken karşılaştıkları sorunlardan birinin, pek çok şirket ve bölgenin veri merkezleri ile yapay zekanın ne kadar enerji tükettiğine, bunların nerede bulunduğuna ve ne kadar büyük olduğuna dair şeffaf olmaması olduğunu ifade ediyor.
Cornell’den You, “Şirketlerin açıklamadığı şeyi yönetemeyiz” diyor.