“80’lerde nasıl görünürdüm?” akımının yapay zeka maliyeti

Sanal medyada hızla yayılan “80’lerde nasıl görünürdüm?” akımı, kullanıcıların kendi fotoğraflarını yapay zeka araçlarıyla 1980’lerin saç, kıyafet ve fotoğraf estetiğine dönüştürmesiyle popüler hale geldi. Birkaç saniyede oluşturulan bu görsellerin arkasında ise elektrik, su, donanım ve veri merkezi altyapısı gibi kaynak ihtiyaçları bulunuyor.

Birleşmiş Milletler Üniversitesi Su, Çevre ve Sağlık Enstitüsünün “Çevre ve Sağlık: Karbon, Su ve Arazi Ayak İzleri” çalışmasına göre, tipik bir yapay zeka görselinin üretiminde kullanılan enerji, 10 vatlık bir LED ampulü yaklaşık 17 dakika çalıştırabilecek düzeyde.

TEK GÖRSELDE YAKLAŞIK 29 MİLİLİTRE SU AYAK İZİ

Bir yapay zeka görselinin üretimi için tüketilen elektriğin su ayak izi yaklaşık 29 mililitre olarak hesaplanıyor. Tek bir görsel için bu miktar yaklaşık iki yemek kaşığı suya karşılık gelirken, 1 milyar görsel üretiminde yaklaşık 29 milyon litreye ulaşıyor.

Google Trends verilerine göre “80’ler akımı” ifadesine yönelik aramalar geçen hafta bir önceki haftaya kıyasla yüzde 5 bin arttı. Instagram'da da yapay zeka ile oluşturulan bu tarz görseller milyonlarca kullanıcı tarafından paylaşıldı.

YAPAY ZEKANIN ÇEVRESEL MALİYETİ SADECE ELEKTRİK DEĞİL

Yapay zekanın çevresel etkisi yalnızca görsel oluşturulurken tüketilen elektrikten oluşmuyor. Veri merkezlerinin çalışması için gereken elektriğin üretimi, sunucuların soğutulması, altyapının kurulması ve kullanılan donanımların üretimi de toplam çevresel ayak izinin parçaları arasında yer alıyor.

Bu nedenle tek bir görselin kaynak tüketimi sınırlı olsa da üretim hacminin milyarlarca işleme ulaşması toplam kaynak ihtiyacını önemli ölçüde artırıyor.

VERİ MERKEZLERİNİN ELEKTRİK TÜKETİMİ ARTIYOR

Çalışmadaki hesaplamalara göre küresel veri merkezleri 2025 yılında yaklaşık 448 teravatsaat elektrik tüketti.

Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), veri merkezlerinin toplam elektrik tüketiminin 2030'da yaklaşık 950 teravatsaate yükselmesini bekliyor. IEA, bu artışın önemli itici güçlerinden birinin yapay zekanın yaygınlaşması olduğunu belirtiyor.

Çalışmaya göre yapay zekayı destekleyen veri merkezlerinin 2030'daki elektrik tüketimiyle bağlantılı su ayak izinin 9,3 trilyon litreye, arazi ayak izinin ise 14 bin 500 kilometrekarenin üzerine çıkabileceği öngörülüyor.

Bu rakamların doğrudan “80'ler” akımına ait olmadığı, yapay zeka altyapısının küresel ölçekte büyümesine ilişkin tahminleri ifade ettiği belirtiliyor.

ENERJİ TÜKETİMİNDE KULLANICI TALEPLERİ ÖNE ÇIKIYOR

Araştırmaya göre yapay zekanın enerji tüketiminin önemli bölümü model eğitiminden sonra gerçekleşiyor.

Kullanıcıların modellere gönderdiği günlük taleplerin işlenmesinin, toplam yapay zeka enerji kullanımının yaklaşık yüzde 80 ila 90'ını oluşturduğu belirtiliyor.

Tipik bir yapay zeka görselinin temel bir metin sınıflandırma işlemine kıyasla yaklaşık 1450 kat daha fazla enerji gerektirdiği hesaplanıyor. Aynı çalışmada tipik bir görsel üretiminin yaklaşık 2,9 vat-saat enerji tükettiği belirtiliyor.

KULLANILAN MODELE GÖRE TÜKETİM DEĞİŞİYOR

Hugging Face ve Carnegie Mellon Üniversitesi araştırmacılarının çalışmasına göre, görsel üretiminde bin istem başına ortalama yaklaşık 2,9 kilovatsaat elektrik tüketiliyor.

Araştırmada yapay zeka görevlerinin enerji ihtiyacının kullanılan modele ve gerçekleştirilen işleme göre önemli ölçüde değiştiği de ortaya konuluyor.

Bu nedenle tek bir yapay zeka görseli için sabit bir elektrik tüketimi değerinden söz etmek yerine kullanılan model ve hesaplama koşullarının dikkate alınması gerekiyor.

ELEKTRONİK ATIK DA ARTIYOR

Yapay zekanın kaynak ihtiyacı yalnızca elektrik ve suyla sınırlı kalmıyor. Donanım tarafında ortaya çıkan elektronik atıkların da artması bekleniyor.

Yapay zeka kaynaklı elektronik atığın 2030'da yıllık 2,5 milyon tona ulaşabileceği öngörülüyor.

Böylece sanal medyada birkaç saniyede oluşturulan bir retro fotoğraf tek başına büyük bir kaynak tüketimi anlamına gelmese de milyarlarca yapay zeka işleminin oluşturduğu elektrik, su, arazi ve donanım ihtiyacının daha geniş bir parçasını oluşturuyor.