Beş kat büyüyen bu anlaşma, yapay zekânın enerji açlığının hangi boyutlara ulaştığının en somut göstergelerinden biri.

Aynı günlerde gelen bir başka veri de tabloyu tamamlıyor: Google’ın veri merkezleri kaynaklı elektrik kullanımı yüzde 37’lik rekor bir artış kaydetti.

Neden bu kadar elektrik gerekiyor?

Yapay zekâ modellerini eğitmek ve çalıştırmak, sıradan internet hizmetlerinden kat kat fazla işlem gücü istiyor. Her ChatGPT sorgusu, her yapay zekâ görseli, arka planda binlerce özel çipin aynı anda çalışması demek. Bu çipler hem çok elektrik tüketiyor hem de ciddi soğutma gerektiriyor. Sonuç: Veri merkezleri artık küçük birer şehir kadar enerji tüketen tesislere dönüştü.

Durum Ne Kadar Ciddi?

Uluslararası Enerji Ajansı’na (IEA) göre, veri merkezleri 2022’de küresel elektrik tüketiminin yaklaşık %2’sini oluşturuyordu. Bu oranın 2026’ya kadar %4’e çıkması bekleniyor. Yapay zekânın hızlı yükselişiyle birlikte, tek bir büyük dil modelinin eğitimi bile yüzlerce evin yıllık elektrik tüketimine denk gelebiliyor.

Goldman Sachs’ın raporuna göre ise yapay zekâ, 2030’a kadar küresel elektrik talebini %8-10 oranında artırabilir. Bu durum hem enerji maliyetlerini hem de karbon emisyonlarını ciddi şekilde yükseltecek.

GPU yarışından enerji yarışına

Dün şirketlerin kapıştığı alan çip tedarikiydi; bugün rekabet elektriğe kaydı. Veri merkezi işletmecileri artık yalnızca arazi ve GPU için değil, şebeke yükseltmelerini beklemeden devreye alınabilecek güvenilir elektrik için de yarışıyor. Bloom’un yakıt hücreleri tam bu noktada devreye giriyor: Doğal gazdan yerinde elektrik üreten bu sistemler, şebekeye bağlanmayı beklemeden veri merkezini çalıştırabiliyor. Nükleerden güneşe, gazdan yakıt hücresine her enerji kaynağı, yapay zekâ ekonomisinin masasında artık bir “hız” sorusu olarak tartışılıyor.

Uzun vadede bu tablo, elektrik fiyatlarından iklim hedeflerine kadar hepimizi ilgilendiren sonuçlar doğuracak. Yapay zekânın faturası, yalnızca abonelik ücretlerinden ibaret değil.