Teknoloji

Yapay Zeka’nın Su Ayak İzi: Gerçek Rakamlar, Yanıltıcı İddialar ve Sürdürülebilir Yatırım Fırsatları


admin

Yapay Zeka’nın Su Ayak İzi: Gerçek Rakamlar, Yanıltıcı İddialar ve Sürdürülebilir Yatırım Fırsatları

İnternette, ChatGPT’nin her 5-50 yanıt için yarım litre su tükettiğine dair yaygın bir iddia bulunmaktadır. Örnek olarak aşağıdaki kaynaklara bakılabilir:



Bu iddia, ilk bakışta yüksek su tüketimine işaret ettiği izlenimini verse de, mevcut analizler gerçek rakamın yaklaşık 5 ml olduğunu ortaya koymaktadır.


İstatistiğin Kaynağı

Belirtilen rakam, Ekim 2023’te yayınlanan “AI'yi Daha Az Susuz Hale Getirmek: AI Modellerinin Gizli Su Ayak İzi Üzerine Araştırma ve Çözüm Önerileri” adlı çalışmadan alınmıştır. Yayınlandığı dönemde ChatGPT, GPT-3 tabanlıydı; GPT-4 henüz yeni tanıtılmış olup, çalışma kapsamında detaylı analiz için yeterli zaman geçmemiştir. Bu çalışma, veri merkezlerindeki su kullanımı verimliliğini tahmin etmeye ve elektrik tüketimi değerlerini su tüketimine çevirmeye odaklanmaktadır.


GPT-3 için içerik başına (sayfa başına) 0.004 kWh elektrik tüketimi değeri, 2020 tarihli “Dil Modelleri Az Örnekle Öğrenir” adlı çalışmanın (Bölüm 7.3, 175 milyar parametreli GPT-3 modeli için) yaklaşık tahmini olarak sunulmuştur. Bu rakam, sayfa başına ölçüldüğünde, 500 ml su iddiasının aslında 10-70 sayfa içerik anlamına geldiği görülmektedir. Ortalama bir ChatGPT konuşması ise 3-8 mesaj veya 1-2 sayfa civarında olduğundan, hesaplamalar, orijinal 500 ml iddiasına göre yaklaşık 10 kat daha düşük, yani yaklaşık 5 ml su tüketildiğini göstermektedir.



Güncel Durum ve Modeller Arası Karşılaştırma

2020’den bu yana yapay zeka alanında önemli gelişmeler yaşanmıştır. Günümüz modelleri, GPT-3’e kıyasla daha düşük enerji tüketimine sahiptir. Kamuya açık veriler, GPT-3.5’in yaklaşık 20 milyar parametreye sahip olduğunu ve GPT-4o’nun da benzer performans sergilediğini göstermektedir. Bu durum, GPU’larda harcanan süre üzerinden toplam enerji tüketiminde yaklaşık 10 kat iyileşmeyi ifade etmektedir.


Önemli olan nokta, “AI ile yapılan konuşmanın ne kadar su tükettiği” sorusuna, normal kullanıcıların karşılaşacağı model tipleri üzerinden bakılmasıdır. Böylece, daha yeni modellerin verimliliği göz önüne alındığında, ortalama bir ChatGPT konuşması yaklaşık 5 ml su tüketmektedir.



Kapalı Döngü Sistemleri, Su Döngüsü ve Eğitim Süreçleri

Veri merkezlerinde kullanılan kapalı döngü sistemleri, suyun kaybını azaltmak amacıyla yeniden dolaştırılmasını sağlar; ancak, bu sistemler de soğutma amacıyla kullanılan suyun, borularda bakteriyel ve mineral birikimini önlemek için temiz tatlı su gerektirdiğini göstermektedir. Ayrıca, soğutucu sistemler genellikle evaporatif soğutma yöntemini kullanarak tasarım gereği su kaybına neden olmaktadır. Su döngüsü sürecinde, suyun geri kazanılması zaman ve enerji maliyetleri gerektirdiğinden, temiz suyun temini önem kazanmaktadır.


Eğitim süreci ise, çıkarım işlemine göre çok daha yüksek su maliyetlerine sahiptir. Yapılan tahminlere göre, 2020 çalışmasına göre GPT-3’ün eğitimi 2 ila 15 milyon litre suya mal olurken, GPT-4 için bu rakamın yaklaşık 10 katı olması beklenmektedir. Bu durum, başarısız eğitim denemeleri de dahil edildiğinde daha yüksek rakamlar verebilir.


Yapay zekanın su tüketimi, diğer sektörlerdeki su kullanım rakamlarıyla karşılaştırıldığında (örneğin, bir hamburgerin yaklaşık 2000-3000 litre su maliyeti) tüketicilerin yapay zeka kaynaklı su tüketiminin diyetlerine kıyasla daha düşük kalacağı anlaşılmaktadır.


Sonuç olarak, orijinal istatistik – konuşma başına 500 ml – daha önceki analizlerde abartılı bulunmuş; modern modellerin hem boyut hem de hız açısından verimliliği artmış ve hesaplamalar, ortalama bir ChatGPT konuşmasının yaklaşık 5 ml su tükettiğini göstermektedir. Eğitim sürecinin su maliyetleri ise çıkarım işlemine göre çok daha yüksek olup, bu durum yapay zekanın çevresel etkileri açısından ayrı bir tartışma konusudur.




Yatırım Tavsiyesi Değildir

Bu bölüm, ChatGPT ve benzeri yapay zeka sistemlerinin veri merkezlerindeki yüksek miktarda su ve enerji tüketiminin çevresel etkilerinin, finans ve yatırım dünyasında hangi sektörlerin cazibesinin artabileceğine dair genel bir değerlendirme sunmaktadır. Aşağıda belirtilen açıklamalar, genel analiz ve güncel raporlar ışığında hazırlanmıştır; bu bilgiler yatırım tavsiyesi olarak değerlendirilmemelidir.


Öne Çıkan Yatırım Sektörleri

  1. Yenilenebilir Enerji ve Temiz Teknolojiler:
    Veri merkezlerinin ve yapay zeka altyapılarının yüksek enerji tüketimi, fosil yakıtlardan ziyade güneş, rüzgar ve hidroelektrik gibi temiz enerji kaynaklarına geçişi zorunlu kılmaktadır. Bu nedenle, yenilenebilir enerji üretim tesisleri ve enerji depolama çözümleri yatırım açısından öne çıkabilir.
  2. Enerji Verimliliği Çözümleri ve Yeşil Veri Merkezleri:
    AI sistemlerinin çalıştığı veri merkezleri, yüksek soğutma ve işlem gücü gereksinimleri nedeniyle önemli miktarda su tüketmektedir. Enerji verimliliğini artıran ve su tüketimini azaltan soğutma teknolojileri (örneğin, sıvı soğutma, kapalı döngü sistemleri) geliştiren şirketler ve yeşil veri merkezi projeleri yatırımcılar için cazip hale gelebilir.
  3. Su Arıtma, Geri Dönüşüm ve Su Yönetimi Teknolojileri:
    Veri merkezlerinde kullanılan suyun geri kazanılması ve arıtılması, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi açısından kritik öneme sahiptir. Bu alanda geliştirilen yenilikçi teknolojiler, su geri dönüşüm tesisleri ve dijital su yönetimi çözümleri, çevresel sürdürülebilirlik odaklı yatırımlar arasında yer alabilir.
  4. Sürdürülebilir Altyapı ve Çevreci İnşaat Malzemeleri:
    AI altyapısının genişlemesi, yeni veri merkezleri ve dijital altyapı yatırımlarını beraberinde getirmektedir. Bu durum, düşük karbon ayak izine sahip inşaat malzemeleri (örneğin, yeşil çelik, düşük karbon betonu) ve sürdürülebilir altyapı çözümlerine yönelik talebi artırır.
  5. ESG ve Sürdürülebilir Finans:
    Çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) kriterlerine odaklanan yatırım fonları, şirketlerin su tüketimi ve enerji verimliliği gibi çevresel etkilerini daha şeffaf şekilde raporlamasını teşvik eder. Bu kapsamda, AI teknolojilerinin çevresel etkilerini azaltmaya yönelik adımlar atan şirketler, ESG yatırım portföylerinde daha fazla yer bulabilir.


Güncel Bilgiler ve Kaynaklar