Üretken yapay zekanın yükselişi iklim değişikliğini nasıl etkiler?
Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), veri merkezleri, yapay zeka ve kripto para sektörlerinden gelen elektrik tüketiminin 2026 yılına kadar iki katına çıkabileceğini öngördü. Paris merkezli düzenleyici kuruluş, geçen Ocak ayında yayınladığı bir raporda, veri merkezleri tarafından tüketilen toplam küresel elektrik miktarının 2026 yılında 1.000 terawatt-saatin (TWh) üzerine çıkabileceğini, 2022 yılında tahmini 460 TWh'den yükseleceğini ve bunun da kabaca Japonya'daki elektrik tüketimine eşit olacağını söyledi.
Elektrik tüketimindeki beklenen büyüme, yapay zeka talebindeki öngörülen büyümeyle örtüşüyor. Bloomberg Intelligence'ın bir araştırmasına göre, üretken yapay zeka pazarının 2022'de 40 milyar dolarlık gelirden 2032'de 1,3 trilyon dolara çıkarak yüzde 42'lik bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) kaydetmesi bekleniyor.
Yapay zeka sürdürülebilirlik hedeflerini nasıl etkiliyor?
Google'ın Temmuz ayında yayımladığı son Çevre Raporu'na göre, şirketin sera gazı emisyonları 2023'te bir önceki yıla göre yüzde 13 artarak 14,3 milyon metrik ton karbondioksit eşdeğerine (tCO2e) yükseldi ve 2019 baz yılına göre yüzde 48'lik bir artış gösterdi.
Teknoloji devi, bu artışı öncelikle veri merkezi enerji tüketimindeki ve tedarik zinciri emisyonlarındaki artışa bağladı ve yapay zekayı ürünlerine daha fazla entegre ettikçe, "yapay zeka hesaplamasının daha yoğun olmasından kaynaklanan artan enerji talepleri ve teknik altyapı yatırımlarımızda beklenen artışlarla ilişkili emisyonlar" nedeniyle emisyonları azaltmanın zor olabileceğini söyledi.
Ancak, güç açısından açgözlü AI veri merkezlerinin yükselişinden etkilenen tek şirket Google değil. Microsoft'un Mayıs ayında yayımladığı 2024 Çevresel Sürdürülebilirlik Raporu'na göre, teknoloji devi 2020 baz yılına kıyasla 2023 mali yılında toplam emisyonlarda yüzde 29,1'lik bir artış bildirdi. Bu, şirketin "daha fazla veri merkezi inşa edilmesi ve yapı malzemelerinde ve yarı iletkenler, sunucular ve raflar gibi donanım bileşenlerinde bulunan ilişkili karbon"a bağladığı Kapsam 3 emisyonlarındaki yüzde 30,9'luk artıştan kaynaklandı.
Emisyonlardaki artışın yapay zekaya ve veri merkezlerine bağlandığını söyleyen iki teknoloji şirketi, yapay zekanın enerji kullanımına ilişkin detaylı bir döküm sunmadı.
Vrije Universiteit Amsterdam'da doktora adayı ve Digiconomist'in kurucusu olan Alex de Vries, Forbes Middle East'e Google'ın artık AI ile diğer iş yükleri arasında ayrım yapmayı "anlamlı bulmadığını" söylerken, ironik bir şekilde iki yıl öncesine kadar bu ayrımı yapmaya devam ettiğini söyledi.
Üretken AI'nın enerji maliyeti
Bir AI modeli, hem seçilmiş algoritmalar kümesinden hem de bu algoritmaları eğitmek için kullanılan verilerden oluşur. Bir model dağıtılıp kamuya açık hale getirilmeden önce, algoritmaya veri besleme, sonuçlarını inceleme ve model çıktısını artan doğruluk ve etkinlik için ayarlama sürecini ifade eden bir eğitimden geçmesi gerekir. Bunu yapmak için algoritmanın gelen verilerin tüm aralığını yakalayan büyük miktarda veriye ihtiyacı vardır.
Ancak, bir AI modelini eğitmek için yalnızca büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulmaz; bu süreçte çok fazla elektrik de tüketilir. Büyük dil modellerini (LLM) eğitmek, eğitim ve süreçte karbon emisyonu için milyonlarca Grafik İşleme Birimi (GPU) saati gerektirir.
Journal of Machine Learning Research'te yayınlanan 2022 tarihli bir araştırmaya göre GPT-3 LLM eğitiminin 1.287 Megawatt-saat (MWh) kullanması tahmin ediliyor ; bu da yaklaşık 119 ABD hanesinin yıllık tükettiği enerji miktarına eşit. Dahası, bir tahmine göre daha yeni olan GPT-4 LLM eğitiminin 50 Gigawatt-saat (GWh) üzerinde elektrik kullandığını gösteriyor; bu da GPT-3 eğitimi için gereken enerjiden yaklaşık 50 kat daha fazla.
2024 ACM FAccT Konferansı'nda sunulan yakın tarihli bir çalışmaya göre, Stable Diffusion XL gibi güçlü bir AI modeliyle 1.000 görüntü oluşturmak, benzinle çalışan bir arabada 4,1 mil sürmekle aynı miktarda emisyon üretiyor. En verimli AI modelini kullanarak 1.000 kez metin oluşturmak, en az verimli görüntü oluşturma modeli için görüntü oluşturma başına yaklaşık yarım şarjla karşılaştırıldığında, tam bir akıllı telefon şarjının yüzde 9'una eşdeğer, nispeten daha az enerji tüketiyor.
Uluslararası Enerji Ajansı'na (IEA) göre, veri merkezleri ve veri iletim ağlarının her biri küresel elektrik kullanımının yüzde 1,5'ini oluşturuyor.
Yapay zeka ile ilgili elektrik tüketimi
Joule dergisinin geçen ekim ayında yayımlanan bir araştırmasında, 2027 yılına kadar küresel yapay zeka kaynaklı elektrik tüketiminin, yeni üretilen sunuculardan kaynaklı olarak yıllık 85,4 ila 123 terawatt-saat (TWh) artabileceği öngörülmüştü. Bu rakam, Hollanda'nın yıllık elektrik tüketimine eşdeğer.
Çalışmanın yazarı Alex de Vries, Forbes Middle East'e o makaleyi yazdığından beri analizinin ana konusu olan Nvidia'nın tüm beklentileri aştığını söyledi. Bu, AI ile ilgili enerji tüketiminin büyüme yörüngesinin bir yıl önceki en kötü durum yörüngesini bile aştığı anlamına geliyor.
De Vries, "2027 yılına kadar üretilecek makinelerin Hollanda gibi bir ülkenin tükettiği kadar güç tüketebileceğini öngörüyordum ancak şu anda OpenAI'nin sadece ABD'de 5 ila 7 adet 5GW'lık veri merkezi için lobi yaptığı görülüyor. Bu da Hollanda'nın toplam güç tüketiminin iki ila üç katına denk geliyor" dedi.
Yapay zekayı sürdürülebilir şekilde ilerletmek mümkün mü?
Google, 2030 yılına kadar tüm operasyonları ve değer zincirinde net sıfır emisyona ulaşmayı hedeflerken, Microsoft ise 2030 yılına kadar karbon-negatif, su-pozitif, sıfır atık üretme ve kullandığından daha fazla araziyi koruma taahhüdünde bulundu.
Sürdürülebilir İşletme Merkezi Araştırma Direktörü ve King's College London'da Sürdürülebilir İşletme Profesörü olan Profesör Jonatan Pinkse, Forbes Orta Doğu'ya teknoloji devlerinin üretken AI sunma konusunda daha ölçülü bir yaklaşım izlemeleri gerektiğini söyledi. Bu, tüm uygulamalara entegre etmek yerine yalnızca müşteriye sundukları değeri gerçekten iyileştirmelerine yardımcı olduğu yerde sunarak yapılabilir. Aynı zamanda, hükümet bu tür davranışları teşvik etmek için AI kullanımını düzenlemeye başlayabilir.
"Artan enerji kullanımının kaçınılmaz olduğu netleştikçe, teknoloji devleri kendi yeşil enerji üretimlerini de önemli ölçüde artırmalı. Şebekeden yüzde 100 yeşil enerji elde edemeyecekleri için, bunu şu anda olduğundan çok daha yüksek kapasitede kendileri üretmeliler" diye ekledi.
De Vries, son kullanıcıların karşılaştığı zorlukların AI'yı da içeren geniş bir araç kutusuyla çözülebileceğini ancak bunun kesinlikle tek mevcut veya uygun seçenek olmadığını söyledi. "Birçok kez, AI bir sorun arayan bir çözümdür ancak bunu tersine çevirmemiz gerekiyor. Bunu yapmak, halihazırda çok fazla israfı önleyebilecek nispeten basit bir şeydir."
Profesör Pinkse, binaların enerji kullanımını optimize etmek ve mobiliteyi elektriklendirmek gibi birkaç harika potansiyel uygulama ile AI'nın faydalarının zamanla enerji maliyetlerini aşması gerektiğini ekledi. "Ancak kısa vadede, bu uygulamaların iklim faydaları bir vaat olarak kalırken, maliyetler oldukça belirgin hale geliyor."
