Yapay Zekanın su tüketimi Su Güvenliğimizi tehdit ediyor mu ?

Dursun Yıldız

Su Politikaları Uzmanı

Su Politikaları Derneği Başkanı

ANKARA, 16 TEMMUZ  2025 

Yapay zekayı besleyen büyük veri toplama ve işleme sistemleri için gerek enerji temini gerek soğutma sistemlerinde çoğu zaman temiz su kaynakları kullanılmaktadır. Bu temiz su, özellikle sunucuları soğutmak ve ortam nemini sabit tutmak için kullanılmaktadır. OECD’ye göre, 2027 itibarıyla yapay zeka sistemlerinin yıllık su tüketimi 4.2 ila 6.6 milyar metreküp arasında olacak. Bu su tüketimi de yaklaşık olarak Türkiye’nin yıllık net toplam içme ve kullanma suyu tüketimine yaklaşmış olacaktır.

Yapay zekayı besleyen büyük veri toplama merkezlerinin hem enerji ihtiyaçları hem de soğutma için kullanılan su ihtiyacı artıyor. Bu durum özellikle iklim değişikliği etkisi altındaki bölgelerde yer alan veri toplama merkezlerinin su tüketimini doğrudan ve dolaylı yoldan etkileyerek su sıkıntısını arttıracak.

Yapay zeka alanındaki gelişmeler ayrıca enerji için su ,su için enerji ilişkisinin artmasına da neden olacak. Enerji için daha fazla suya temiz su için de daha fazla enerjiye ihtiyacımız olacak.

Halen ülkemizdeki ’deki veri merkezlerinin su ayak izlerini belirleyen bir çalışma ve veri merkezlerinin su tüketimi ile ilgili bir kamu verisi mevcut değil.

Büyük şirketlerin “Su Pozitif” hedefi gerçekçi değil

Bazı teknoloji şirketleri, bu tüketimi azaltmak için yeni teknolojiler geliştiriyor. Meta, ‘kuru soğutma’ teknolojisini yaygınlaştırırken, NVIDIA ve Alibaba gibi firmalar da doğrudan sıvı soğutma yöntemlerine geçiyor.

Microsoft ve Amazon Web Services, 2030’a kadar ‘su pozitif’ olacaklarını, yani tükettiklerinden fazlasını doğaya geri kazandıracaklarını açıkladı. Apple ise veri merkezlerini Su Yönetimi İttifakı’nın sertifikalarıyla belgelendirmeyi hedefliyor.

Özellikle evaporatif soğutma ve nemlendirme sistemlerinde kullanılan yüksek kaliteli su, kullanım sonrası geri kazanılamadan buharlaşıyor. Araştırmalara göre buharlaşan su oranı Google’da yüzde 74, Microsoft’ta ise yüzde 60’a kadar çıkıyor. Bu da, her yıl milyarlarca litrelik suyun kalıcı olarak doğadan çekilmesi anlamına geliyor.

Büyük teknoloji şirketlerinin 5 yıl içinde su pozitif olma taahhütlerini yerine getirmeleri için daha verimli bir işletme ,soğutma ve enerji sistemine geçmeleri gerekiyor. Ayrıca geri kazanılmadan buharlaşan su oranlarını azaltacak yeni nesil teknolojileri kullanmaları gerekiyor. Yenilenebilir enerji kullanımına geçerek enerjide kullandıkları dolaylı su ayak izini azaltmaları gerekiyor.

Günümüzde çok gelişmiş Yapay Zeka modelleri yüksek enerji tüketse de, bunları daha verimli hale getirmek için birçok araştırma çalışması yapılmaktadır. Bu çalışmalarda teknolojik gelişmeler ve optimizasyon modelleri yapay zekanın daha az enerji ile çalışmasını mümkün kılabilir.Yapay zekânın daha az enerjiyle çalışması için donanım, yazılım, algoritma alanlarında bir optimizasyona ve daha verimli bir enerji altyapısına ihtiyaç vardır. Bu çalışmaların birlikte ele alınarak yürütülmesi durumunda enerji verimliliği aratabilir.

Daha az su ve enerji tüketen yapay zeka mümkün

Yapay zeka veri merkezlerinde daha az enerji kullanılması ve daha az su kullanılması birbirini tamamlayan süreçler olarak ortaya çıkmaktadır. Yapay zeka veri merkezlerinin enerji verimliliği çok önemlidir. Enerji verimli bir yapay zeka veri merkezi, özellikle elektrik enerjisi üretiminde su kullanıldığı için su tüketimini de azaltacaktır. Yenilenebilir enerjiyle (rüzgar ve güneş) çalışan veri merkezleri daha az su ve karbon ayak izi oluşturacaktır.

Soğutma sistemlerinde kullanılan su miktarı yani yapay zekanın soğutma suyu ayak izi ise yeni nesil sistemlerle azaltılmaya çalışılmaktadır. Yeni nesil veri merkezi soğutma sistemlerinde iki aşamalı sıvı soğutma sistemi de kullanmaktadır. Bu sistemde sıvı ısıyı aldıktan sonra buharlaşmakta, sonra yoğuşup döngüye girmektedir. Bu sistemler daha az pompaya ihtiyaç duymakta ve çok yüksek yoğunluklu sunucular için yüksek verim sağlamaktadır.

Bunun yanısıra hızla gelişmekte olan kuantum bilgisayarlar su yerine helyum gibi soğutucu gazlar ve kapalı döngü sistemleri yöntemleriyle soğutulmaktadır. Kuantum bilgisayarlar belirli görevlerde klasik sistemlerden çok daha az enerjiyle çok daha fazla iş yapabilmektedir. Su tüketimi açısından ise klasik veri merkezlerinden çok daha avantajlı oldukları söylenebilir.

Yapay zeka sistemleri için soğutma alternatifleri var

Yapay zeka uygulamaları, bulut sistemleri ve büyük veri merkezleri, sunucu sistemlerinin ısısını düşürmek amacıyla kullanılan soğutma teknolojileri nedeniyle ciddi düzeyde su tüketimine yol açıyor.Veri merkezlerinde kullanılan elektrik enerjisi, sunucuların yüksek performansta

çalışmasını sağlıyor; ancak bu süreçte ciddi bir ısı açığa çıkıyor. Bu sistemleri soğutmak için sulu,kuru ve evoporatif ve hibrit sistemler kullanılıyor.

Veri merkezlerinde sulu soğutma (wet cooling) nın dışında kuru soğutma ( dry cooling) yöntemi ile de soğutma mümkün Ancak kuru soğutma ortam havasını kullanarak soğutma yaptığı için sıcak iklimlerde verimi düşüyor .Soğutma için daha büyük fanlar daha çok çalışıyor. Bu nedenle daha fazla enerji tüketir. Sulu soğutma ve nemlendirmede ise daha yüksek verim alınmaktadır. Sulu soğutma sistemleri enerji açısından kuruya göre %20 ila %30 daha verimli olabilmektedir.

Hava ve sıvı soğutma sistemlerini birlikte kullanan hibrit sistemler, ortam sıcaklığına mevsime ve veri merkezinin iş yüküne göre birbirlerine otomatik olarak geçiş yapabilmektedir. Bu nedenle de işletmede daha verimli bir soğutma sistemi olarak kabul edilmektedir.

Yapay Zekanın Su Ayak İzi Yüksek mi ?

Kaliforniya Üniversitesi Riverside (UC Riverside) kampüsünde yürütülen araştırmaya göre, yapay zeka sistemlerinin çalışması için gerekli olan dev veri merkezleri, sıradan bir soruda bile kayda değer miktarda su tüketmektedir. Araştırma sonuçlarına göre her 5-50 ChatGPT sorgusunda ortalama yarım litre su buharlaşmaktadır. Bu su, sistemlerin ısısını belirli bir seviyede tutmak için kullanılan soğutma sistemleri nedeniyle tamamen tüketilmiş sayılmaktadır. Yani kullanılan toplam suda kayda değer bir su geri dönüşü sözkonusu olmamaktadır.

Yalnızca veri merkezinde doğrudan soğutma için kullanılan suyu (elektrik üretimi için kullanılan su hariç) hesaba katarsak, bu rakam 300 sorgu başına 0,5 litreye yakındır. Pratikte bu, ChatGPT’nin doğrudan su tüketiminin nispeten düşük olduğu, ancak kullanım arttıkça artabileceği anlamına gelmektedir.

Li, Ren ve ark. (2023) ve ABD Nüfus Sayım Bürosu’ndan alınan veriler yapay zekanın su kullanımının diğer kullanımlarla karşılaştırılmasına yönelik olarak aşağıdaki sonuçları ortaya çıkartmıştır.

• Bir hamburger yaklaşık 660 galon su gerektirir, bu da yaklaşık 200.000 ChatGPT sorgusuna eşdeğerdir.

• ABD’li bir evde bir saatlik televizyon yayını yaklaşık 4 galon su tüketir, bu da 1.200 ChatGPT sorgusuna eşdeğerdir.

• ABD’deki sızdıran borular günde 10.500 milyon galondan fazla su israfına neden olurken, ChatGPT’nin tahmini küresel günlük su tüketimi yaklaşık 3.500 milyon galondur.

Enerji tüketimi de benzer bir model izlemektedir.Bir Google araması yaklaşık 0,3 watt-saat tüketirken, bir ChatGPT sorgusu yaklaşık 3 watt-saat ile 10 kat daha fazla enerji tüketir. Ancak, bir saat boyunca video izlemek , ChatGPT’den önemli ölçüde daha fazla enerji tüketir.

Kaliforniya Üniversitesi, Riverside’dan Shaolei Ren’in araştırması, Microsoft ve Google’ın açıklamalarıyla birlikte, yapay zekanın kayda değer ve ölçülebilir bir su ve enerji ayak izine sahip olmasına rağmen, et üretimi, verimsiz altyapı ve dijital eğlenceyle karşılaştırıldığında,çevresel etkisi nispeten küçük olduğunu ortaya koymaktadır. Su güvenliği konusunda dikkate alınması gereken asıl zorluk, yalnızca yapay zekanın kendisinde değil, sektörler genelinde su yönetiminde yatmaktadır.

***

Yazar hakkında

Araştırmacı Yazar ve Akademisyen Dursun YILDIZ

Su Politikaları Derneği Kurucu Üyesi ve Başkanı, Su Politikaları Uzmanı, Akademisyen, İnşaat Mühendisi.

1958 yılında Samsun’da doğdu. İTÜ İnşaat Fakültesi’nden mezun olduktan sonra Devlet Su İşleri’nde çalışmaya başladı, kurumun çeşitli daire başkanlıklarında yöneticilik yaptı. Bu süre içinde Hollanda’da Uluslararası Hidrolik Enstitüsü’nde 1 yıl lisans sonrası, ABD’de ise 3 aylık uygulama eğitimleri aldı. Daha sonra Hacettepe Üniversitesi Hidropolitik ve Stratejik Araştırma ve Uygulama Merkezi’nde Su Politikaları alanında Yüksek Lisans çalışmasını tamamladı. Bu arada Ankara Üniversitesi ATAUM’da AB Uzmanlığı ve Uluslararası İlişkiler Uzmanlık diploma eğitimlerini de tamamladı. Yıldız DSİ’de çalıştığı süre boyunca üniversitelerde de ders verdi.

Su ve Toprak Yönetimi, Su Güvenliği, Su Sorunları, Orta Asya Suları, Orta Doğu Suları, Su Savaşları gibi konularda 15 adet kitabı ve çok sayıda rapor ve uluslararası dergilerde yayınlanmış makalesi var. TEMA Bilim Kurulu üyesi olan Yıldız, Uluslararası Su Yönetimi ve Diplomasisi dergisinin editörlüğünü yapıyor ve İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü’nün Uluslararası Su Kaynakları Bölümü’nde Su Politikaları dersi veriyor.