Yapay zeka küresel ölçekte yaygınlaştıkça, tartışma büyük ölçüde enerji kullanımına odaklandı; ancak su tüketimi hızla daha acil bir sorun haline geliyor. Ecolab’ın 2025 Filigran Çalışması’na göre, birçok tüketici yapay zekanın beraberinde getirdiği enerji taleplerinin farkında olsa da, büyük su ayak izinin farkında değil.

15 ülkeden görüş toplayan anket, ABD’li katılımcıların yalnızca %46’sının yapay zekanın su kullanımının farkında olduğunu , enerji üzerindeki etkisini fark edenlerin ise %55 olduğunu ortaya koydu. Bu farkındalık farkı Asya-Pasifik ve Latin Amerika’da daha da belirgindi.

Neden önemli?

Su, çip üretiminden devasa veri merkezlerinin soğutulmasına kadar yapay zeka altyapısının neredeyse her aşamasında kullanılıyor. Ecolab CEO’su Christophe Beck, her hafta yeni bir veri merkezi açılıyor ve her ay yeni bir fabrika faaliyete geçiyor. Bu tesislerin ihtiyaç duyduğu enerjinin daha fazlasını üretebilsek de, en hayati kaynağımız olan suyun daha fazlasını üretemeyiz.” diyor. Yapay zeka halihazırda lojistik, finans, üretim ve pazarlama alanlarına entegre edilmiş durumda; ancak fiziksel altyapısı, artan baskı altındaki su sistemlerine bağlı.

Su kullanım verimliliğini arttırmak

Halen küresel olarak endüstriyel atık suyun yalnızca %20’si yeniden kullanılıyor ve yapay zeka üretiminin merkezinde yer alan mikroelektronik sektöründe yeniden kullanım oranı %10’un altında kalıyor. Bu nedenle dünyada daha akıllı soğutma, akış yönetimi ve sıcaklık kontrolü sağlayan  endüstriyel su kullanımını optimize etmek için yapay zeka kullanan sistemler geliştiriliyor. Bu çalışmalar veri merkezlerinde kullanılan soğutma suyunun  verimliliğini arttırmak  için de yapılıyor.

Veri Merkezlerinin elektrik verimliliği  artıyor   

• İrlanda’da veri merkezleri halihazırda tüm elektriğin %20’sinden fazlasını tüketiyor.

• ABD’nin önemli bir merkezi olan Virginia’da eyalet talebinin %21’ini oluşturuyorlar.

Bu nedenle temiz enerjinin yaygınlaştırılması olmadan yapay zeka odaklı büyümenin , verimliliği ve yenilenebilir kazanımları geride bırakma riski taşıyabileceği ileri sürülüyor.

Küresel olarak, veri merkezleri 2024 yılında yaklaşık 415 terawatt-saat (TWh) tüketmiştir ve mevcut eğilimler devam ederse 2030 yılına kadar ~945 TWh’ye ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bu, büyük ölçüde yapay zeka iş yüklerinin etkisiyle yalnızca altı yılda neredeyse iki katına çıktı.

ABD’de veri merkezleri 2023’te yaklaşık 176 TWh kullandı, bu da ulusal elektrik talebinin %4,4’üne denk geliyor ve Enerji Bakanlığı bu oranın 2028 yılına kadar %6,7-%12’ye çıkabileceği konusunda uyarıyor (DOE).

“Veri merkezlerinden gelen elektrik talebi mevcut eğilimler altında 2030’a kadar hızla artacak olsa da, küresel olarak toplam elektrik tüketimindeki artışın içinde çok büyük bir yer tutmayacağı ileri sürülmektedir. Ayrıca trafiğin 2015’ten bu yana üç katına çıkmasına rağmen, güç kullanımı verimliliği iyileştirmeleri ve daha akıllı işlemler sayesinde toplam küresel veri merkezi elektrik kullanımı ılımlı bir şekilde artmıştır.

Soğutma, tarihsel olarak enerji kullanımının %40’ını oluşturmaktaydı. Soğutma sistemleri için yeni çözümler arasında sıvı soğutma, daldırma sistemleri ve yapay zeka destekli iklim kontrolü yer almaktadır. Google DeepMind’ın yapay zekası, soğutma enerjisini %40’a kadar azaltarak, verimliliğin önemli bir faktörü olarak otomasyon için bir örnek oluşturmuştur.

Yapay Zeka’nın geleceği enerji ve su verimliliğine bağlı

Yapay Zeka kullanımındaki artışın süreceği ve bunun da elektrik ve su talebini yoğun bir şekilde arttıracağı görülüyor. Bu artışın yanısıra enerji verimliliği ve suyun çevrim içine alınarak yeniden kullanılması konusunda da ilerlemeler olduğu görülüyor. Ancak tüm bunlara rağmen yapay zeka kullanımının ve  veri merkezlerinin  küresel ölçekte yaygınlaşması ile artacak olan su ayak izinin sorun yaratma riski sürmektedir. Bunda su kaynaklarının iklim değişikliği ve diğer baskılar altında oluşu ve bu baskıların da artma ihtimali önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenlerle yapay zekanın geleceğinde üretimde ve veri merkezlerinde  su ve enerji konusundaki verimlilik artışı zorunludur. Bu  gelişme yapay zeka kullanımının  yaygınlaşmasında önemli bir rol oynayacaktır.