İlk bakışta yapay zeka neredeyse ağırlıksız görünüyor. Bir soru yazıyorsunuz ve saniyeler sonra bir cevap beliriyor. Gürültü yok, duman yok, görünür bir hareket yok. Her şey „bulutta“ gerçekleşiyor gibi görünüyor. İşte tam da bu düşünce hatasıdır. Yapay zeka soyut bir sihir değil, çok somut, fiziksel süreçlerin sonucudur. Her yanıtın arkasında veri merkezleri, elektrik hatları, soğutma sistemleri, çipler ve tüm altyapılar vardır. YZ günlük hayatımıza ne kadar çok girerse, bu gerçeklik o kadar görünür hale gelir. İşte sürdürülebilirlik sorunu da burada başlıyor.
Enerji, kaynaklar ve altyapı hakkında konuşmadan yapay zekâdan bahseden herkes sadece yüzeyi tarif ediyor demektir. Bu makale daha derine iniyor. Telaşla değil, YZ'nin bugün ve gelecekte çalışması için gerçekte neye ihtiyaç duyduğuna ölçülü bir bakışla.
Yaygın yanlış kanı: „maddi olmayan bir bulut“ olarak yapay zeka“
Birçok insan yapay zekayı geçmişteki yazılımlara benzetmektedir: bir yerde çalışan, güncellenen ve hepsi bu kadar olan bir program. Bu fikir, bilgi işlem gücünün nispeten ucuz, yerel olarak sınırlı ve enerjik olarak göze çarpmadığı bir dönemden kaynaklanmaktadır. YZ bu çerçevenin ötesine geçmektedir.
„Bulut“ terimi bu izlenimi daha da güçlendiriyor. Kulağa yumuşak, neredeyse doğal geliyor. Bulutlar süzülür, hiçbir şeye ağırlık yapmazlar. Gerçekte ise çağımızın en enerji yoğun endüstrilerinden birini gizliyor. Günün her saati çalışan yüksek performanslı bilgisayarlarla dolu büyük salonlar. Binlerce kilometrelik kablolar. Devasa soğutma sistemleri. Sürekli bakım.
Geleneksel yazılımdan farkı prensipte değil, ölçekte yatmaktadır. Yapay zeka doğrusal olarak ölçeklenmez. Ne kadar güçlü olursa, o kadar fazla kaynak gerektirir. Ve soyut bir yerde değil, çok özel olarak sahada büyür.
Modern yapay zekanın gerçekten ihtiyacı olan şey
YZ'nin neden artık sadece bir yazılım konusu olmadığını anlamak için temel ihtiyaçlarına bir göz atmak faydalı olacaktır. Modern YZ sistemleri özellikle üç şeye ihtiyaç duyar: bilgi işlem gücü, enerji ve soğutma.
Hesaplama gücü havadan yaratılmıyor. Makine öğrenimi için optimize edilmiş özel çipler tarafından sağlanır. Bu çipler paralel olarak, son derece hızlı bir şekilde çalışır ve bu süreçte muazzam miktarda güç tüketirler. Yapay zeka modeli ne kadar büyükse, bu çiplerden daha fazlasının aynı anda çalışması gerekir. Tek bir model bu tür on binlerce hesaplama biriminden oluşabilir.
Güç tüketimi bir yan etki değil, önemli bir faktördür. Yapay zeka seçici olarak değil, sürekli olarak hesaplama yapar. Talepler günün her saati gelir. Eğitim çalışmaları günler veya haftalar sürer. Hareketsiz durmak ekonomik bir seçenek değildir. Sistemin gece, hafta sonu veya resmi tatillerde çalışması gerekir.
Bu hemen bir sonraki sorunu yaratır: ısı. Elektrik enerjisi tam olarak bilgi işlem gücüne dönüştürülmez. Önemli bir kısmı atık ısıya dönüşür. Kapsamlı soğutma olmadan, modern yapay zeka bilgisayarları kısa süre içinde arızalanır. Soğutma ise enerjinin kendisine ve genellikle suya ihtiyaç duyar.
İşte bu noktada her şey netleşiyor: YZ fizikseldir. Mekanlara, ağlara ve kaynaklara bağlıdır. Bu da, bu kelimeyi kullanmaktan kaçınmak isteseniz bile, onu kaçınılmaz olarak bir sürdürülebilirlik sorunu haline getirir.
Eğitim ve kullanım: tamamen farklı iki yük
Kamuoyu tartışmalarında sıklıkla göz ardı edilen bir diğer nokta da bir YZ'nin eğitimi ile daha sonraki kullanımı arasındaki farktır. Yükleri çok farklı olmasına rağmen, bu ikisi genellikle bir araya getirilmektedir.
Eğitim sırasında büyük miktarda veri işlenir. Sistem bağlantıları, kalıpları, dili ve görüntüleri öğrenir. Bu aşama hesaplama açısından son derece yoğundur. Genellikle büyük veri merkezlerinde yoğunlaşır ve muazzam miktarlarda enerji tüketebilir. Büyük bir model için tek bir eğitim oturumu, daha uzun bir süre boyunca küçük bir kasaba kadar elektrik tüketebilir.
Eğitimi kullanım takip eder. Burada model artık temelden değiştirilmez, ancak uygulanır. Her sorgulama bilgi işlem süreçlerini tetikler, ancak daha küçük ölçekte. Sorun kitlelerde yatmaktadır. Her gün milyonlarca veya milyarlarca insan yapay zekayı kullandığında, görünüşte küçük olan bu çaba kalıcı bir temel yüke dönüşür.
Her iki aşama da önemlidir. Eğitim pik yükleri, kullanım ise sürekli tüketimi sağlar. Sürdürülebilirlik her iki düzeyi de dikkate almalıdır, aksi takdirde analiz eksik kalır.
Yapay zeka neden önceki dijitalleşmelerden farklı?
Her yeni teknolojinin enerji tükettiğini iddia edebilirsiniz. Bu doğru. Ancak yapay zeka, önceki dijitalleşme adımlarından çok önemli bir açıdan ayrılıyor: sadece mevcut süreçleri değiştirmekle kalmıyor, yeni süreçler de yaratıyor.
İnternet iletişimi daha verimli hale getirdi. Mektupların yerini e-postalar, iş seyahatlerinin yerini video konferanslar aldı. Öte yandan, yapay zeka genellikle ek olarak kullanılmaktadır. Metinler sadece yazılmıyor, aynı zamanda birkaç kez değiştiriliyor. Görüntüler yalnızca oluşturulmakla kalmıyor, seri olarak da oluşturuluyor. Kararlar otomatikleştirilip kesinleştirilmiyor, simüle ediliyor, değerlendiriliyor ve yeniden hesaplanıyor.
Buradaki verimlilik kazanımları genellikle tasarrufa değil, kullanımın artmasına yol açar. Ucuz ve hızlı bir şekilde elde edilebilen şey daha sık kullanılır. Bu olgu yeni değildir, ancak özellikle yapay zeka ile daha da belirginleşmiştir. Ne kadar iyi olursa, onu her yerde kullanma arzusu da o kadar artar. İşte tam da bu nedenle teknik verimliliğin sürdürülebilirlik sorununu tek başına çözeceği umudu yetersiz kalıyor. Daha verimli sistemler bile nihayetinde daha yüksek toplam tüketime yol açabilir.
Günümüzde insanlar sürdürülebilir YZ hakkında konuşurken, genellikle ahlaki bir alt ton vardır. Bu anlaşılabilir bir durumdur, ancak her zaman faydalı değildir. İyi ve kötü hakkında konuşmadan önce, fiziksel ilkelere bir göz atmakta fayda var.
Elektrik üretilmelidir. Isı dağıtılmalıdır. Su sınırlıdır. Şebekelerin kapasite sınırları vardır. Yazılım ne kadar gelişmiş olursa olsun, bu gerçekler tartışılamaz. Dolayısıyla sürdürülebilirlik iyi niyetle değil, şu soruyla başlar:
Teknik ve altyapısal olarak uygulanabilir olan nedir?
Ancak bu temel anlaşıldığında anlamlı kararlar alınabilir. YZ'nin nerede, ne ölçüde ve ne pahasına kullanılacağına ilişkin kararlar - hem ekonomik hem de sosyal olarak.
Tartışmanın ardındaki gerçek soru
Bu ilk bölümün sonunda hala bir değerlendirme yok, daha ziyade bakış açısında bir değişim var. Önemli soru şu değildir: „Yapay zeka sürdürülebilir mi?“ Bu soru çok geneldir ve hızlı cevapları davet eder.
Daha kesin soru şudur: Ne tür bir yapay zeka istiyoruz ve bunun için ne harcamaya hazırız? Enerji, kaynaklar, altyapı, siyasi kararlar - bunların hepsi denklemin bir parçası. YZ'yi yalnızca bir yazılım ürünü olarak gören herkes bu karşılıklı ilişkileri gözden kaçırıyor demektir.
Bu nedenle aşağıdaki bölümler abartı ya da korkuyla değil, yapılarla ilgilidir. Enerji politikası, çip tasarımı, konum sorunları ve gelecek senaryoları hakkında. Çünkü ancak sihrin arkasındaki makineyi gördüğünüzde geleceği hakkında anlamlı bir şekilde konuşabilirsiniz.
Siyasi dönüm noktası - yapay zeka kendi enerji santrallerini talep ettiğinde
Bazen tek bir cümle, bir gelişmenin durumu hakkında sayfalarca araştırmadan daha fazla şey söyler. Donald Trump Davos'taki Dünya Ekonomik Forumu'nda yapay zeka şirketlerinin kendi enerji santrallerini inşa etmeleri ya da finansmana katılmak, Bu ayrıntılı bir enerji politikası master planı değildi. Ama son derece dürüst bir andı. Çünkü bu cümle dile getirilmemiş bir farkındalık içeriyor:
Yapay zeka artık sadece bir yazılım dalı değil, devasa enerji gereksinimleri olan bir endüstriyel kompleks.
Trump'ı siyasi olarak nasıl değerlendirirseniz değerlendirin, bu açıklama sinirlere dokunuyor. Büyük yapay zeka şirketleri artık mevcut elektrik şebekelerinin uzun vadede ihtiyaçlarına „hizmet edeceğine“ güvenemeyeceklerini açıkça ifade ediyorlar. Öngörülebilir, kalıcı ve büyük miktarlarda enerjiye ihtiyaçları var. İşte tam da bu noktada YZ sürdürülebilirliğinin siyasi boyutu başlıyor.
Yeni ağır sanayi olarak veri merkezleri
Veri merkezleri uzun bir süre boyunca nispeten göze çarpmayan bir altyapı olarak kabul edildi. Şehrin dışında bir yerde bulunur, elektrik tüketir, ısı üretir ve bunun dışında kamuoyunda pek tartışma konusu olmazlardı. Bu durum artık temelden değişiyor.
Modern yapay zeka veri merkezleri, daha önce yalnızca geleneksel endüstriden bilinen bir ölçektedir. Güç gereksinimleri orta ölçekli bir sanayi parkınınkine eşdeğer olabilir. Soğutma gereksinimleri karmaşıktır. Alan gereksinimleri giderek artıyor. Ve hepsinden önemlisi, sadece gün boyunca değil, günde 24 saat, haftada yedi gün çalışıyorlar.
Bu da onları otomatik olarak çelik fabrikaları, kimyasal tesisler veya rafinerilerle aynı kategoriye sokmaktadır. Geçmişte bu tür tesisler özel olarak konumlandırılır, siyasi olarak desteklenir ve enerji politikası açısından planlanırdı. Şimdi de yapay zeka altyapısında aynı sorular ortaya çıkıyor - sadece çok daha hızlı ve genellikle net sorumluluklar olmadan.
Neden burada siyasetten kaçınılamaz?
Enerji, boşlukta serbest bir piyasa değildir. Elektrik şebekeleri, enerji santralleri ve izin prosedürleri siyasi olarak düzenlenir, uzun vadeli olarak planlanır ve sosyal olarak hassastır. Eğer tek bir veri merkezi aniden bütün bir şehir kadar elektriğe ihtiyaç duyarsa, bu durum sonuçsuz kalmayacaktır.
Politikacılar burada bir ikilemle karşı karşıyadır. Bir yandan, yapay zeka ekonomik rekabet gücü, yenilikçilik ve ulusal güvenlik için kilit bir teknoloji olarak görülmektedir. Öte yandan, enerji gereksinimleri doğrudan haneler, KOBİ'ler ve mevcut sanayi ile rekabet etmektedir. Artan elektrik fiyatları, şebeke genişletme maliyetleri ve yerel darboğazlar hızla siyasi çatışmalara dönüşmektedir.
YZ şirketlerinin kendi enerji tedariklerini organize etmeleri fikri bu nedenle sadece pragmatik değil, aynı zamanda politik olarak da rahatlatıcıdır. Sorumluluğu değiştirir. Kamu şebekelerini genişletmek ve sübvanse etmek yerine, özel oyuncular kendi çözümlerini yaratmalıdır. Bu kulağa piyasa ekonomisi gibi geliyor - ancak geniş kapsamlı sonuçları var.
Trump ve teknoloji-enerji meselesi - siyasi bir dönüm noktası
ABD'de şu anda alışılmadık bir durum söz konusudur enerji̇ poli̇ti̇kasi öneri̇si̇ Tartışma için: Başkan Donald Trump ve bazı valiler, özel hanelerin artan elektrik maliyetlerini sınırlamak amacıyla büyük teknoloji şirketlerinin yeni enerji santrallerinin inşasına etkin bir şekilde ortak finansman sağlamaları için baskı yapıyor.
Bunun arka planında, diğer şeylerin yanı sıra yapay zeka hizmetleri için işletilen ve şebekeye gözle görülür bir yük getiren veri merkezlerinden gelen büyük elektrik talebi yatıyor. Teknoloji şirketlerinin, elektriği gerçekten satın alıp almadıklarına bakılmaksızın, enerji santrallerinin inşasını güvence altına alan uzun vadeli elektrik sözleşmeleri imzalayacakları sözde bir güvenilirlik ihalesi planlanmaktadır. Bu, yeni enerji santrallerine milyarlarca yatırım yapılmasını tetikleyebilir ve kamu şebekeleri üzerindeki baskıyı azaltabilir. Ancak eleştirmenler, küçük tedarikçiler için maliyetlerin artması ve enerji altyapısının daha fazla özelleştirilmesi gibi olası yan etkiler konusunda uyarıda bulunuyor.
„Kendi enerji santrallerini inşa et “in arkasındaki mantık“
İlk bakışta bu fikir radikal görünüyor. Ancak daha yakından incelendiğinde, açık bir mantık izlediği görülür. Sürekli olarak büyük miktarlarda enerjiye ihtiyaç duyan herkes aynı zamanda bu enerjinin üretilmesinde de yer almalıdır. Bu, sanayide uzun süredir yaygın bir uygulamaydı. Fabrikalar kendi enerji santrallerini işletti ya da uzun vadeli tedarik sözleşmeleri imzaladı.
Yapay zeka şirketleri için bu, kendi enerji santrallerine, kendi elektrik depolama tesislerine, üreticilerle doğrudan bağlantılara veya özel tedarik sözleşmelerine sahip olmak anlamına gelir. Bu gaz, nükleer enerji, yenilenebilir enerjiler veya karma formları içerebilir. Belirleyici faktör teknoloji değil, planlama yeteneğidir.
Ancak bu yeni bir altyapı biçimi yaratıyor: özel enerji adaları. Kendi tedariki, kendi önceliklendirmesi ve kendi güvenliği olan yüksek performanslı veri merkezleri. Kamu şebekesine daha az bağımlıdırlar ve bu nedenle geleneksel dengeleme mekanizmalarına daha az dahil olurlar.
Konum politikası enerji politikasına dönüştüğünde
İşte bu noktada yapay zeka altyapısının neden siyasi açıdan tartışmalı olduğu ortaya çıkıyor. Bir veri merkezinin yeri artık yalnızca vergi yasası veya işgücü temelinde değil, aynı zamanda enerji mevcudiyeti, onay durumu ve siyasi öngörülebilirlik temelinde de seçilmektedir.
İstikrarlı şebekelere, elverişli enerji kaynaklarına ve hızlı onaya sahip bölgeler daha cazip hale geliyor. Diğerleri geride kalıyor. Bu durum ülkeler arasında, ülke içinde ve hatta belediyeler arasında mevcut dengesizlikleri daha da kötüleştirebilir.
Bu, yerel karar alıcılar için yeni bir durum. Veri merkezleri bir yandan yatırım ve prestij vaat ediyor. Öte yandan, neredeyse hiç istihdam yaratmazken, yüksek altyapı maliyetleri getirmektedirler. Yollar, şebekeler, su bağlantıları ve güvenlik önlemlerinin sağlanması gerekirken, doğrudan faydalar sınırlı kalmaktadır.
Ulusal stratejilerde soyut gibi görünen şeyler sahada çok somut hale geliyor. Vatandaşlar neden yeni boru hatları inşa edildiğini soruyor. Suyun neden giderek azaldığını. Elektrik fiyatları neden artıyor? Ve tüm bunların neden bir yerlerde metinler üretilebilsin ya da görüntüler hesaplanabilsin diye yapıldığını.
Bu kabul sorunu genellikle hafife alınmaktadır. Geleneksel endüstriyel ürünler elle tutulurken, yapay zekanın faydaları birçok insan için belirsizliğini korumaktadır. Bu da siyasi iletişimi daha da zorlaştırmaktadır. Sürdürülebilirlik burada sadece teknik bir kategori değil, aynı zamanda sosyal bir kategoridir. Altyapı ne kadar görünür hale gelirse, onu meşrulaştırma baskısı da o kadar artar. YZ, fiziksel izleri giderek daha belirgin hale gelirse, kalıcı olarak görünmez bir hizmet olarak kabul edilemez.
Enerjide kendine yeterlilik yoluyla güç değişimi
Bir diğer husus ise nadiren açıkça tartışılmaktadır: Enerjide kendi kendine yeterlilik güç yaratır. Kendi arzını kontrol edenler siyasi kararlara, şebeke arızalarına veya düzenleyici müdahalelere daha az bağımlı olurlar.
Bu durum büyük teknoloji şirketleri için caziptir. Devletler için ise sorunlu olabilir. Çünkü geleneksel kontrol araçları - şebeke ücretleri, önceliklendirme, kapatmalar - kritik altyapı özel olarak organize edildiğinde daha az etkili olmaktadır.
Bu da siyaset ve teknoloji şirketleri arasında yeni bir müzakere düzeyi yaratıyor. Artık sadece veri ya da düzenleme değil, enerji, uzay ve uzun vadeli kaynaklar da söz konusu.
Dönüm noktasına ulaşıldı
İlk bölüm yapay zekanın fiziksel olduğunu göstermişti. Bu bölüm ise bu fiziğin politik hale geldiğini gösteriyor. YZ şirketlerinin kendi enerji santrallerini inşa etmeleri gerektiği ifadesi bir kaymayı değil, bir dönüm noktasını işaret ediyor. Şimdiye kadar genellikle göz ardı edilen şeyi görünür kılıyor: YZ sadece bir algoritma meselesi değil, aynı zamanda bir altyapı, güç ve sorumluluk meselesidir.
Bu nedenle sonraki bölümler daha da spesifik olacaktır. Elektrik hacimleri, soğutma, su ve teknik sınırlarla ilgili. Çünkü ancak bu temel konular anlaşıldığında sürdürülebilirlik hakkında gerçekçi bir şekilde konuşabiliriz - moda sözcüklerin ve gösterişli niyet beyanlarının ötesinde.
Güç açlığı, soğutma, su - yapay zekanın fiziksel gerçekliği
Yapay zeka bir yazılım fenomeni olarak görüldüğü sürece sayılar soyut kalacaktır. Burada yüzde birkaç daha fazla bilgi işlem gücü, orada yeni bir model. Ancak enerji gereksinimlerini kilovat saat, megavat ve hatta teravat saat cinsinden düşünmeye başladığınız anda bakış açısı değişir. O zaman artık teknik hileler değil, gerçek kaynaklar, şebekeler, enerji santralleri ve dağıtım çatışmaları söz konusu olur.
Bu bölüm tam olarak bu seviyeye adanmıştır. Korku yaratmak için değil, gerçekçi bir resim çizmek için. Çünkü sürdürülebilirlik, soyut kavramların fiziksel sınırlara dönüştüğü yerde başlar.
Yapay zeka gerçekte ne kadar elektrik tüketiyor?
En sık sorulan sorulardan biri şudur: „Yapay zeka gerçekte ne kadar güç tüketir?“ Dürüst cevap şudur: Değişir. Modele, kullanıma, konuma ve donanıma göre değişir. Bununla birlikte, bir büyüklük sırası vermek mümkündür - ve bu açıklayıcıdır.
Günümüzde büyük yapay zeka veri merkezleri, eskiden tüm endüstriyel alanlar için tipik olan güç aralıklarında çalışmaktadır. Bireysel sistemler birkaç yüz megawatt bağlı yük gerektirmektedir. Bu, on binlerce hanenin güç gereksinimine eşdeğerdir. Ve bu tek seferlik bir pik değer değil, sürekli bir yüktür.
Burada önemli olan, yapay zekanın ısıtma veya iklimlendirme sistemleri gibi mevsimsel tüketim üretmemesidir. Sürekli olarak çalışır. Bu da onu baz yük olarak adlandırır. Elektrik şebekeleri için özellikle zor olan tam da bu tür bir tüketimdir çünkü sürekli olarak güvence altına alınması gerekir.
Önemli olan nokta, bu elektrik talebinin „çok yüksek“ olup olmadığı değil, ne kadar hızlı büyüdüğüdür. Geleneksel endüstriler genellikle on yıllar boyunca büyürken, yapay zeka altyapısı sadece birkaç yıl içinde büyüyor. Şebekeler, enerji santralleri ve yetkilendirme prosedürleri bu hız için tasarlanmamıştır.
Tahminler neden genellikle yanlış anlaşılır?
Kamuoyundaki tartışmalarda sık sık büyük rakamlar telaffuz ediliyor. İki katına çıkan elektrik tüketimi, patlayan talep, büyük yükler. Bu tür ifadeler yanlış değildir, ancak genellikle yanlış anlaşılırlar.
Bunlar yarın elektriklerin kesileceği anlamına gelmiyor. Ancak uzun vadeli planlamanın baskı altında olduğu anlamına geliyor. Elektrik şebekeleri belirli yük profilleri için inşa edilmiştir. Bu profiller temelden değişirse, yerel, bölgesel veya ulusal darboğazlar ortaya çıkar.
Sorun, mutlak tüketimden ziyade konsantrasyondur. Yapay zeka veri merkezleri eşit olarak dağılmamıştır. Ağların, soğutmanın ve siyasi çerçeve koşullarının elverişli olduğu yerlerde yoğunlaşırlar. Çatışmaların ortaya çıktığı yer de tam olarak burasıdır.
Soğutma: Görünmez ikinci sistem
Elektrik, hikayenin sadece yarısıdır. Bir veri merkezi tarafından tüketilen her kilovat saat er ya da geç ısıya dönüşür. Bu ısının dağıtılması gerekir, aksi takdirde operasyonlar çöker. Bu nedenle soğutma bir eklenti değil, modern yapay zeka altyapısının merkezi işletim sistemidir.
Hava soğutması eskiden yeterliydi. Fanlar, klima sistemleri, sıcak egzoz havası. Modern çiplerin artan güç yoğunluğu ile bu prensip sınırlarına ulaştı. Günümüzde, soğutucuların doğrudan işlemcilere beslendiği sıvı soğutma sistemleri giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu sistemler daha verimli olmakla birlikte daha karmaşıktır. Pompalar, ısı eşanjörleri ve acil durum mekanizmaları gerektirirler. Ve yeni bağımlılıklar yaratırlar: suya, kimyasal soğutuculara, sabit sıcaklıklara.
Soğutma ayrıntılı bir sorun değildir. Veri merkezlerinin nerede çalıştırılabileceğini belirler. Yüksek dış sıcaklıklara, kıt su kaynaklarına veya dengesiz şebekelere sahip bölgeler geride kalır.
Su: genellikle bastırılan darboğaz
Elektrik hakkında çok fazla konuşulurken, su şaşırtıcı bir şekilde genellikle denklemin dışında bırakılır. Oysa su birçok soğutma konseptinde vazgeçilmezdir. Evaporatif soğutma, yeniden soğutma tesisleri, ısı eşanjörleri - bunların hepsi ilgili miktarlarda su gerektirir. Su zengini bölgelerde bu durum pek fark edilmez. Ancak kurak bölgelerde su hızla politik bir mesele haline gelir. Veri merkezleri tarım, sanayi ve evlerle rekabet ettiğinde, dağıtım çatışmaları ortaya çıkar. Ve bunlar sadece para ile çözülemez.
Ayrıca su tüketimi de yereldir. Elektrik şebekeler aracılığıyla taşınabilirken, su sadece sınırlı ölçüde taşınabilir. Bu da konum faktörünü daha da kritik hale getirmektedir. Eğer su yoksa, bir veri merkezi arazinin ucuz olduğu bir yere inşa edilemez.
Bu nedenle yapay zeka konusundaki sürdürülebilirlik tartışması kaçınılmaz olarak daha bölgesel hale gelecektir. Küresel olarak mantıklı görünen şeyler yerel olarak sorunlu olabilir.
Sıklıkla yeni teknolojinin sorunu hafifleteceği iddia edilir. Daha verimli çipler, daha iyi soğutma, optimize edilmiş yazılım. Bu yanlış değildir - ancak eksiktir. Verimlilik kazanımları bilgi işlem birimi başına tüketimi azaltır. Aynı zamanda, maliyetler ve dağıtımın önündeki engeller de düşmektedir. Bu da yapay zekanın daha sık ve yeni alanlarda kullanılmasına yol açıyor. Genel etki daha yüksek tüketim bile olabilir.
Bu model diğer alanlardan tanıdık gelmektedir. Daha verimli motorlar daha az trafiğe değil, daha fazla trafiğe yol açmıştır. Daha verimli aydınlatma elektrik tüketimini otomatik olarak azaltmadı, ancak kullanımı artırdı. Yapay zeka da aynı prensibi izlemektedir.
Dolayısıyla sürdürülebilirlik tek başına teknik olarak çözülemez. Bu her zaman bir sınırlama, önceliklendirme ve bilinçli karar verme meselesidir.
Bir darboğaz olarak güç şebekeleri
Bir başka husus da genellikle göz ardı edilir: elektrik şebekesinin kendisi. Enerji santralleri inşa etmek karmaşıktır, ancak şebekeleri genişletmek genellikle daha da karmaşıktır. İzinler, güzergahlar, kabuller - tüm bunlar zaman alır.
Yapay zeka veri merkezleri yalnızca çok fazla güce değil, aynı zamanda istikrarlı şebekelere de ihtiyaç duyar. Voltaj dalgalanmaları, kesintiler veya darboğazlar pahalı hasarlara neden olabilir. Bu nedenle operatörler yüksek şebeke kalitesine sahip yerleri tercih ediyor. Bu da paradoksal bir duruma yol açmaktadır. Şebekelerin iyi geliştiği yerlerde baskı en fazla artmaktadır. Yeni büyük ölçekli tüketiciler mevcut darboğazları daha da kötüleştirmektedir. Genişleme geride kalıyor.
Bu, yapay zekanın izole bir sistem olmadığını bir kez daha göstermektedir. Mevcut altyapılar üzerinde bir etkisi vardır ve bunların gereksinimlerini değiştirir.
En geç bu noktada, yapay zekanın fiziksel gerçekliğinin sosyal meselelerden ayrı düşünülemeyeceği açıkça ortaya çıkmaktadır. Elektrik, su ve şebekeler ortak mallardır. Kullanımları siyasi olarak düzenlenir ve sosyal olarak hassastır.
Yapay zeka bu kaynakları ne kadar çok kullanırsa, öncelikler sorusu da o kadar çok gündeme gelir:
- Enerjiyi ne için kullanıyoruz?
- Hangi uygulamalar hangi harcamaları haklı çıkarır?
- Peki kim karar veriyor?
Bu sorular sadece mühendisler tarafından yanıtlanamaz. Siyaseti, iş dünyasını ve toplumu eşit ölçüde etkilemektedirler.
Rahatsız edici farkındalık
Bu bölüm, rahatsız edici ancak gerekli bir farkındalığa yol açmaktadır: YZ „temiz“ bir dijital ürün değildir. Sınırlı kaynaklara sahip maddi bir dünyaya gömülüdür. Hemen görünür olmasa bile her kullanımın bir bedeli vardır.
Bu bağlamda sürdürülebilirlik onsuz yapmak değil, farkındalık anlamına gelmektedir. Ölçeğin, karşılıklı ilişkilerin ve sonuçların farkındalığı. Ancak bu gerçekliğin farkına varıldığında uygulanabilir çözümler geliştirilebilir.
Bir sonraki bölüm teknolojinin kendisine - çiplere, verimlilik vaadine ve teknolojik ilerlemenin bu zorlukların üstesinden gelmek için tek başına yeterli olup olmadığı sorusuna odaklanmaktadır.
Yapay zeka ve su krizi: veri merkezleri neden çok fazla su kullanıyor? | DW Almanca
Çipler, verimlilik ve tekniğin kendi kendini iyileştirme süreci yanılsaması
YZ'nin muazzam enerji gereksinimlerinden bahsedildiğinde, neredeyse refleks olarak güven verici bir ifade ortaya çıkıyor: teknoloji daha verimli hale geliyor. Yeni çipler, daha iyi yazılım, daha akıllı soğutma - sorun bir sonraki nesilde çözülecek. Bu umut anlaşılabilir. Onlarca yıllık deneyimle besleniyor. Bilgisayarlar daha küçük, daha hızlı ve daha ekonomik hale geldi. Yapay zeka neden farklı olsun ki?
Kısa cevap şudur: verimlilik kazanımları gerçektir, ancak temel sorunu otomatik olarak çözmezler. Aksine, sorunu daha da kötüleştirebilirler. Bunu anlamak için yapay zekanın arkasındaki teknolojiye ve verimliliğin tetiklediği dinamiklere daha yakından bakmakta fayda var.
Özel çipler neden bu kadar iyi performans gösteriyor ve bu kadar çok tüketiyor?
Modern yapay zeka artık klasik evrensel işlemcilerle çalışmıyor. Birçok basit hesaplamayı paralel olarak gerçekleştirebilen özel bilgi işlem birimleri gerektiriyor. Güçlü ve zayıf yönleri de tam olarak burada yatıyor. Bu çipler muazzam miktarda veriyi aynı anda işlemek üzere tasarlanmıştır. Adım adım değil, büyük bloklar halinde hesaplama yaparlar. Bu da onları son derece güçlü ama aynı zamanda enerjiye aç hale getiriyor. Bilgi işlem gücü ne kadar yoğun bir şekilde paketlenirse, atık ısı o kadar artar ve soğutma o kadar karmaşık hale gelir.
Kilit nokta, bu çiplerin ekonomik olmak için değil, maksimum verim sağlamak için üretilmiş olmasıdır. Verimlilik bir rol oynar, ancak performans ön plana çıkar. Çünkü yapay zeka yetenekleri için rekabette hız önemlidir. Kim daha hızlı eğitirse, kim daha büyük modeller çalıştırırsa, avantaj kazanır.
Bu durum yapısal bir hedef çatışması yaratır. Verimlilik artırılır, ancak performans artışı pahasına değil. Toplam tüketim mutlaka düşmez, ancak değişir.
Watt başına performans - önemli ancak sınırlı bir anahtar rakam
Son yıllarda yeni bir anahtar rakam ortaya çıkmıştır: Watt başına performans. Belirli bir enerji miktarıyla ne kadar bilgi işlem gücü elde edildiğini açıklar. Bu anahtar rakam verimliliği görselleştirdiği için kullanışlıdır. Ancak her derde deva değildir.
İki kat daha verimli bir sistem aynı görev için sadece yarısı kadar enerji tüketir. Ancak dört kat daha sık kullanılırsa, toplam tüketim artar. Bu tam olarak tekrar tekrar gördüğümüz bir modeldir.
Watt başına performans teknik bir optimizasyondur. Öte yandan sürdürülebilirlik bir sistem meselesidir. Sadece ne kadar iyi inşa edildiğine değil, teknolojinin nasıl kullanıldığına da bağlıdır.
Verimlilik neden genellikle daha fazla kullanıma yol açar?
Bu olgu yeni değildir. Bilgisayarlar var olmadan çok önce, 19. yüzyılda zaten tanımlanmıştı. Verimlilik maliyetleri ve engelleri azaltır. Daha ucuz ve daha hızlı olan daha sık kullanılır. İstisnalar nadirdir.
Bu etki özellikle yapay zekâda çok güçlüdür. Modeller ne kadar verimli hale gelirse, yeni uygulamalara o kadar kolay entegre edilebilirler. Metinler, görüntüler, videolar, simülasyonlar - daha önce çok pahalı veya çok yavaş olan her şey birdenbire mümkün hale geliyor.
Bu tasarruf değil, genişlemeye yol açar. Yapay zeka sadece mevcut süreçlerin yerini almakla kalmaz, yeni süreçler de yaratır. Verimlilik bir büyüme itici gücü haline gelir.
Sürdürülebilirliği yalnızca teknik optimizasyon açısından düşünen herkes bu dinamiği gözden kaçırıyor demektir. Bu, daha verimli arabaların trafiği azaltacağını ummak gibi bir şey.
„Bir sonraki büyük atılım“ efsanesi“
Bir diğer yaygın argüman ise yeni nesil çiplerin her şeyi değiştireceği. Kuantum sıçramaları, yeni malzemeler, devrim niteliğinde mimariler. Bu tür atılımlar imkansız değildir, ancak nadirdirler - ve nadiren tüm sorunları aynı anda çözerler.
Bir çip iki ya da üç kat daha verimli hale gelse bile, temel model aynı kalır. Yapay zeka büyür, ölçeklenir ve yayılır. Her atılım anında yeni uygulamalara dönüştürülür. Teknik ilerleme sınırlandırılmak için kullanılmaz, özümsenir.
Dahası, birçok verimlilik kazancı zaten fiyatlandırılmıştır. Basit optimizasyon sağlanmıştır. Daha fazla ilerleme daha karmaşık, daha pahalı ve daha yavaş olacaktır. Aynı zamanda talep, verimlilik artışından daha hızlı artıyor.
Bir karşı model olarak yerel yapay zeka - sınırları var
Sıklıkla atıfta bulunulan alternatif bir model yerel yapay zekadır. Daha küçük modeller, daha az bilgi işlem gücü, daha düşük enerji gereksinimleri. Bu model, ölçeklendirmeyi yavaşlattığı ve bağımlılıkları azalttığı için caziptir.
Ancak burada da yerel yapay zeka tüm uygulamaların yerini almaz. Büyük modeller, karmaşık analizler ve küresel hizmetler basitçe merkezden dağıtılamaz. Yerel verimlilik sistem üzerindeki baskıyı azaltır, ancak temel dinamikleri ortadan kaldırmaz.
Sürdürülebilirlik, ademi merkeziyetçilik yoluyla otomatik olarak ortaya çıkmaz. Yerel olarak neyin anlamlı olduğunu ve belki de neyin yapılmaması gerektiğini bilinçli bir şekilde seçerek yaratılır.
Teknoloji neden tek başına sorumluluk almaz?
Teknoloji kendisine verilenleri optimize eder. Bu optimizasyonun ötesinde hiçbir hedef tanımaz. Öte yandan sürdürülebilirlik normatif bir hedeftir. Birilerinin sınırlar çizmesini, öncelikler belirlemesini ve kararlar almasını gerektirir. Teknolojinin bu sorumluluğu üstleneceğini uman herkes araçlarla amaçları birbirine karıştırıyor demektir. Verimli çipler birer araçtır. Daha fazla ya da daha az tüketime yol açıp açmayacakları nasıl kullanıldıklarına bağlıdır.
Bu açıdan yapay zekanın önceki teknolojilerden hiçbir farkı yoktur. Aradaki fark sadece hız ve ölçekte yatmaktadır.
Sınırlamanın rahatsız edici rolü
Sınırlama popüler bir kelime değildir. Kulağa feragat etmek, durmak gibi geliyor. Gerçekte, sınırlama bir kontrol biçimidir. Teknolojinin nerede anlamlı olup nerede olmadığına karar verir.
Sürdürülebilir yapay zeka, her şeyi daha verimli hale getirerek yaratılmayacaktır. Hangi uygulamaların öncelikli ve hangilerinin vazgeçilebilir olduğuna karar verilerek yaratılacaktır. Bu karar teknik bir karar değil, siyasi ve sosyal bir karardır. Verimlilik yardımcı olabilir. Yükü hafifletebilir. Ancak bir kararın yerini tutamaz.
Bu bölüm net bir ara sonuca götürmektedir: teknolojik ilerleme gereklidir, ancak sürdürülebilirlik sorununu tek başına çözmez. Daha verimli çipler, daha iyi yazılım ve optimize edilmiş soğutma çözümün bir parçasıdır - ama sadece bir parçası. Sürdürülebilirliği ciddiye alıyorsanız, kullanım, ölçeklendirme ve sınırlama hakkında konuşmalısınız. Sadece araçlar değil, hedefler hakkında da.
Bu nedenle bir sonraki bölümde dikkatimizi saf teknolojiden uzaklaştırıp enerji meselesinin kendisine yöneltiyoruz. Yapay zekanın uzun vadede ihtiyaç duyduğu elektrik nereden gelmelidir? Ve ideolojinin ve hüsnükuruntuların ötesinde hangi seçenekler gerçekçi?
Yapay zekanın enerji gereksinimleri: büyüyen bir zorluk | DW Almanca
Elektrik nereden gelmeli? - İdeolojisiz enerji seçenekleri
En geç bu noktada, sürdürülebilirlik sorusu artık soyut olarak ele alınamaz. Eğer yapay zeka sürekli olarak büyük miktarlarda elektriğe ihtiyaç duyuyorsa, basit ama rahatsız edici bir soru kaçınılmaz olarak ortaya çıkar: bu elektrik nereden gelmelidir? Teorik olarak değil, pratik olarak. Bir noktada değil, sürekli olarak.
Bu soru, eski enerji politikası çatışmalarına yeni bir aciliyet yüklediği için bu kadar patlayıcıdır. Yapay zeka arada bir tüketici değil, sürekli bir yüktür. Sadece güneş parladığında veya rüzgar estiğinde değil, ihtiyaç duyulduğunda elektriğe ihtiyaç duyar. Bu da onu her enerji sistemi için bir mihenk taşı haline getiriyor.
Yapay zekanın neden baz yüke ihtiyacı var?
Yapay zeka sistemleri istenildiği zaman açılıp kapatılamaz. Eğitim çalışmaları genellikle günler veya haftalar sürer. Hizmetler günün her saati kullanılabilir olmalıdır. Kesintiler sadece can sıkıcı değil, aynı zamanda ekonomik olarak da pahalıdır. Bu nedenle YZ'nin enerji gereksinimleri, sürekli çalışan geleneksel endüstrilere benzer. Baz yük kapasitesine ihtiyaç duyarlar. Bu, elektriğin günün hangi saati, hava durumu veya mevsimden bağımsız olarak her zaman yeterli miktarlarda mevcut olması gerektiği anlamına gelir.
İşte zorluklar da burada başlıyor. Birçok enerji kaynağı sabit bir elektrik kaynağı sağlamaz. Dalgalanırlar ya da mevsimseldirler. Yeterli dengeleme mevcut olduğu sürece bu temel bir sorun değildir. Ancak bu dengeleme pahalı, teknik açıdan zorlu ve genellikle siyasi açıdan tartışmalıdır.
Yenilenebilir enerjiler: vazgeçilmezdir, ancak tek başlarına yeterli değildir
Yenilenebilir enerjiler sürdürülebilir bir gelecek için merkezi bir rol oynamaktadır. Bu konuda çok az şüphe var. İklim dostu, giderek daha uygun maliyetli ve sosyal olarak kabul görüyorlar. Bununla birlikte, yapay zeka gibi baz yük yoğun uygulamalarda sınırlarına ulaşmaktadırlar.
Güneş ve rüzgar enerjisi, koşullar uygun olduğunda elektrik sağlar. Depolama sistemleri dalgalanmaları telafi edebilir, ancak sadece sınırlı bir ölçüde. Günler veya haftalar süren büyük depolama tesisleri teknik olarak mümkündür, ancak pahalı ve arazi yoğundur.
Yapay zeka veri merkezleri için bu, yenilenebilir enerjilerin önemli bir katkı sağlayabileceği, ancak sürekli bir tedariki garanti etmediği anlamına gelir. Ek önlemler alınmazsa, bir arz açığı kalacaktır. Bu boşluk kapatılmalıdır - aksi takdirde sürdürülebilirlik matematiksel olarak kalacak, ancak gerçek olmayacaktır.
Nükleer enerji: uygunsuz rönesans
Neredeyse hiçbir enerji konusu nükleer enerji kadar duygu yüklü değildir. Bu nedenle, yapay zeka bağlamında aniden yeniden ölçülü bir şekilde tartışılmaya başlanması daha da dikkat çekici. Heyecandan değil, ihtiyaçtan.
Nükleer enerji, düşük toprak tüketimiyle ve hava koşullarından bağımsız olarak sürekli olarak büyük miktarlarda elektrik sağlar. Enerjiye aç veri merkezleri için onu cazip kılan da tam olarak budur. Her derde deva olarak değil ama istikrarlı bir temel olarak.
Yapay zeka şirketleri için sosyal tartışmalar teknik gerçeklikten daha az önemlidir. Öngörülebilirlik, arz güvenliği ve uzun vadeli sözleşmeler ön plana çıkmaktadır. Bu nedenle büyük teknoloji şirketlerinin nükleer enerjiyle bir kez daha ilgilenmesi ideolojik olmaktan çok pragmatiktir.
Aynı zamanda bilindik sorunlar da devam etmektedir: uzun inşaat süreleri, yüksek maliyetler, nihai depolama sorunları, siyasi kabul. Nükleer enerji hızlı bir çözüm değil, giriş için yüksek engelleri olan uzun vadeli bir karardır.
Gaz: riskleri olan köprü
Doğal gaz genellikle esnek bir destek olarak görülür. Nispeten hızlı bir şekilde yükseltilip alçaltılabilir, enerji santralleri nispeten hızlı bir şekilde inşa edilebilir ve teknoloji denenmiş ve test edilmiştir. Gaz, yapay zeka veri merkezleri için bir köprü çözüm olabilir.
Ama bu köprüde çatlaklar var. Gaz fosildir. Emisyonlara neden olur ve jeopolitik açıdan hassas olmaya devam eder. CO₂ yakalama ile bile, kalan bir sorun devam etmektedir. Gaz aynı zamanda fiyat açısından da değişkendir. Bu uzun vadeli planlama için bir risktir.
Bununla birlikte, gaz birçok senaryoda rol oynayacaktır. İdeal olduğu için değil, alternatifi olmadığı için. Burada sürdürülebilirlik genellikle kötü ve daha az kötü seçenekler arasında seçim yapmak anlamına gelmektedir.
Depolama, şebekeler ve hafife alınan masraflar
Sıklıkla depolamanın sorunu çözeceği savunulmaktadır. Büyük bataryalar, hidrojen, pompaj depolaması. Bu teknolojilerin hepsi mevcut - ancak isteğe bağlı olarak ölçeklenmiyorlar.
Depolama sistemleri pahalı, malzeme yoğun ve enerjiye aç sistemlerdir. Dalgalanmaları dengelemek için faydalıdırlar, ancak kalıcı üretimin yerini almazlar. Tüketim ne kadar büyük olursa, depolama sisteminin de o kadar büyük olması gerekir. Bu teorik bir sınır değil, fiziksel bir sınırdır.
Bir de şebekeler var. Elektrik sadece üretilmemeli, aynı zamanda taşınmalıdır. Yüksek performanslı veri merkezleri yüksek performanslı bağlantılar gerektirir. Bu şebekelerin genişletilmesi maliyetli, zaman alıcı ve çatışmalarla doludur.
Özel enerji tedariki: Eski kalıplara geri dönüş
Bu zorluklar karşısında eski bir fikir yeni bir önem kazanıyor: özel enerji tedariki. Büyük endüstriler eskiden kendi enerji santrallerini işletir ya da özel tedarik sözleşmeleri yaparlardı. Yapay zeka şirketleri giderek bu yönde ilerliyor.
Kendi enerji santralleri, kendi depolama tesisleri, doğrudan bağlantılar - tüm bunlar bağımlılıkları azaltır. Aynı zamanda bu altyapının bir kısmını kamu kontrolünden çıkarır. Elektrik özel bir kaynak haline gelir.
Bu gelişme rasyoneldir ancak sosyal açıdan tarafsız değildir. Güç dengesini değiştiriyor. Enerjiyi kontrol edenler manevra alanını da kontrol ederler. Bu hem devletler hem de şirketler için geçerlidir.
Yanılsamalar olmadan sürdürülebilirlik
Bu noktada, ideolojik tartışmaların neden çok az yardımcı olduğu ortaya çıkmaktadır. Mükemmel bir çözüm yoktur. Her enerji kaynağının avantajları ve dezavantajları vardır. Her karar birbiriyle çelişen hedefler içerir.
Burada sürdürülebilirlik „doğru“ teknolojiyi bulmak değil, her seçeneğin sonuçlarını açıkça belirtmek anlamına gelmektedir. Hangi riskleri kabul ediyoruz? Hangi bağımlılıkları kabul ediyoruz? Hangi maliyetlere katlanıyoruz - ve bunları kim üstleniyor?
Yapay zeka bizi bu soruları yeniden sormaya zorluyor çünkü enerji talebini sıkıştırıyor ve hızlandırıyor.
Bu bölüm düşüncede bir değişime işaret etmektedir. Soru artık YZ'nin sürdürülebilir bir şekilde işletilip işletilemeyeceği değil, hangi koşullar altında işletilebileceğidir. Burada sınırlayıcı faktör enerjidir. Hesaplama gücü değil, yazılım değil, elektrik.
Bu nedenle bir sonraki bölüm, bu koşullardan ortaya çıkan gelecek imgelerini ele almaktadır. Tahminler olarak değil, senaryolar olarak. Çünkü yapay zekanın ne kadar sürdürülebilir olacağı tek bir atılımla değil, kararlarımızın toplamıyla belirlenecektir.
Yerel yapay zeka sistemlerinin kullanımına ilişkin güncel anket
Üç gelecek senaryosu - yapay zeka gerçekten ne kadar sürdürülebilir olabilir
Rakamlar, teknik sınırlamalar ve siyasi gerilimlerle dolu beş bölümden sonra, YZ'nin kaçınılmaz olarak kontrol altına alınamayacak bir sürdürülebilirlik sorununa doğru ilerlediği izlenimini edinmek kolay olacaktır. Bu görüş anlaşılabilir olsa da çok dar görüşlü olacaktır.
Yapay zekanın geleceği kesin değildir. Tek bir teknolojik atılımdan değil, bugün ve önümüzdeki yıllarda alınacak birçok karardan ortaya çıkacaktır. YZ'nin nasıl kullanılacağına, nerede işletileceğine ve diğer sosyal hedeflerle ilişkili olarak ne gibi bir öneme sahip olacağına dair kararlar.
Bu açıklığı somutlaştırmak için tek bir gelecekten değil, olası gelişim yollarından bahsetmek faydalı olacaktır. Bu türden üç senaryo bugünden tanınabilir. Bunların hiçbiri garanti değildir, hiçbiri tamamen gerçek dışı değildir. Gerçeklik muhtemelen her üçünden de unsurlar içerecektir.
Senaryo 1: Merkezileşme ve enerji bölgeleri
Bu senaryoda, ölçeklendirme mantığı tutarlı bir şekilde devam etmektedir. Büyük yapay zeka sağlayıcıları, bilgi işlem gücünü son derece güçlü birkaç lokasyonda toplar. Bu konumların kendi enerji kaynakları, kendi ağ bağlantıları ve bazı durumlarda kendi depolama çözümleri vardır. Endüstriyel anlamda son derece optimize edilmiş, yalıtılmış ve verimlidirler.
Bu modelin avantajı açıktır. Enerji tedariki planlanabilir, kesintiler en aza indirilebilir ve maliyetler uzun vadede hesaplanabilir. Yapay zeka güvenilir, verimli ve küresel olarak kullanılabilir hale gelir. Bu senaryo, teknolojik liderliğe güvenen şirketler ve ülkeler için caziptir.
Fiyat da açıktır. Enerji giderek daha fazla özelleştiriliyor. Altyapı kısmen kamu kontrolünden çıkıyor. Bölgesel dengesizlikler artıyor. Yerel kabuller kalıcı bir şantiyeye dönüşüyor. Sürdürülebilirlik burada öncelikle teknik terimlerle ve daha az sosyal terimlerle anlaşılmaktadır.
Bu senaryo gerçekçidir çünkü mevcut kalıplar üzerine inşa edilmiştir. Bu radikal bir kopuş değil, endüstriyel mantığın yeni araçlarla devamıdır.
Senaryo 2: Verimlilik, düzenleme ve kasıtlı sınırlama
Bir başka gelecek vizyonu ise kontrolü vurgulamaktadır. Bu senaryoda politikacılar ve toplum, sınırsız ölçeklendirmenin ne teknik ne de sosyal açıdan mantıklı olduğunu kabul etmektedir. Yapay zeka hedefli bir şekilde kullanılır, önceliklendirilir ve düzenlenir.
Verimlilik önemini korumaktadır, ancak çerçeve koşullarla tamamlanmaktadır. Bazı uygulamalar tercih edilirken, diğerleri bilinçli olarak kısıtlanmaktadır. Enerji yoğun eğitim çalışmaları koşullara tabidir. Konum kararları daha yakından koordine edilmektedir. Sürdürülebilirlik sadece piyasaya bırakılmamaktadır.
Bu modelin avantajı dengede yatmaktadır. Yapay zeka güçlü ama yerleşik olarak kalmaktadır. Enerji ve altyapı konuları birlikte ele alınır. Yükler daha şeffaf bir şekilde dağıtılır.
Dezavantajı karmaşıklığında yatmaktadır. Düzenleme zamana, koordinasyon ise hıza mal olur. Yenilik yapma baskısı planlama süreçleriyle çatışır. Bu senaryo, siyasi hareket kabiliyeti ve toplumsal mutabakat gerektirmektedir - her ikisi de hafife alınamaz. Yine de bu senaryo ütopik değildir. Birçok endüstri, verimliliklerini kaybetmeden benzer bir şekilde yerleştirilmiştir. Yapay zekanın kendi içinde bir amaç olarak değil, bir araç olarak görülmesini öngörmektedir.
Senaryo 3: Merkezi olmayan ve yerel yapay zeka
Üçüncü senaryo odağı değiştirir. Daha büyük merkezi sistemler inşa etmek yerine, yapay zeka daha merkezsiz bir şekilde kullanılır. Daha küçük modeller, yerel bilgi işlem gücü, özel uygulamalar. Her görev maksimum performans gerektirmez.
Bu modelde yapay zeka kullanım noktasına yaklaştırılmaktadır. Şirketler kendi sistemlerini işletir. Cihazlar daha güçlü hale gelir. Veriler yerel kalır. Ölçeklendirme sınırlı olduğu için uygulama başına enerji gereksinimi azalır.
Avantaj sağlamlıkta yatmaktadır. Bağımlılıklar azalır. Altyapı rahatlar. Sürdürülebilirlik maksimum verimlilikle değil ılımlılıkla sağlanır. Bu modelin sınırları da açıktır. Büyük, karmaşık uygulamalar tamamen merkezden dağıtılamaz. Araştırma, küresel hizmetler ve son derece karmaşık analizler hala merkezi kaynaklar gerektirmektedir.
Bu senaryo diğerlerinin yerine geçmez, ancak bir tamamlayıcıdır. Sürdürülebilirliğin çeşitlilik yoluyla da sağlanabileceğini göstermektedir - her şey aynı boyutta, aynı hızda ve aynı performansta olmak zorunda değildir.
Neden „doğru“ senaryo yoktur?
Geleceğe dair bu üç vizyon, ya-ya da ilişkisi içinde değildir. Aksine, aynı zorluğa verilen farklı cevaplardır. Uygulamaya, bölgeye ve hedefe bağlı olarak farklı çözümler mantıklı olacaktır.
Önemli olan hangi senaryonun geçerli olduğu değil, temel kararların bilinçli olarak alınıp alınmadığıdır. Sürdürülebilirlik otomatik olarak teknolojiden kaynaklanmaz. Önceliklerden kaynaklanır.
Yapay zeka her yerde ve her zaman kullanılırsa, enerji gereksinimleri kaçınılmaz olarak artacaktır. Hedefli bir şekilde kullanılırsa, bu talep kontrol edilebilir. Bu ahlaki bir yargı değil, ölçülü bir gözlemdir.
Sürdürülebilirliğin ardındaki gerçek soru
Bu makalenin sonunda basit bir cevap yok. „Yapay zeka sürdürülebilir mi?“ sorusu yanıltıcıdır. Net bir evet ya da hayır olduğunu düşündürmektedir.
Daha mantıklı soru şudur: Yapay zekayı ne için kullanıyoruz ve bunun için ne harcamaya hazırız? Enerji, kaynaklar, altyapı, politik ilgi. Bu soru algoritmalara havale edilemez.
Yapay zeka muazzam potansiyele sahip bir araçtır. Süreçleri daha verimli, bilgiyi daha erişilebilir ve kararları daha bilinçli hale getirebilir. Aynı zamanda, gerçek kaynaklar gerektirir. Her ikisi de doğrudur.
İhtiyatlı iyimser bir bakış açısı
Tüm zorluklara rağmen, ihtiyatlı bir iyimserlik için neden var. Sorunlar görünür durumda. Tartışılıyorlar. İsimlendirilebiliyorlar. Bu, daha önceki pek çok teknolojik çalkantı için söylenebilecek olandan daha fazlası.
Sürdürülebilir YZ ile ilgili tartışma vazgeçmeyle değil, anlayışla başlamalıdır. YZ'nin fiziksel gerçekliğini kabul edenler daha iyi kararlar verebilirler. Sınırlarının farkında olanlar onu mantıklı bir şekilde kullanabilir.
„Her şey kendiliğinden yoluna girecek“ değil. Ancak her şey de kaybolmuş değil. İlerlemeye olan körü körüne inanç ile felç edici şüphecilik arasında geniş bir boşluk var. Bu alan, yapay zekanın gelecekte nasıl bir rol oynayacağını ve ne kadar sürdürülebilir olabileceğini belirleyecektir.
Nihayetinde sürdürülebilirlik bir durum değil, bir süreçtir. Yapay zeka bu sürecin bir parçası olacaktır. Bir kurtuluş vaadi olarak değil, sorumlu bir şekilde kullanılması gereken bir araç olarak.
Sıkça sorulan sorular
- Yapay zeka söz konusu olduğunda „sürdürülebilirlik“ aslında tam olarak ne anlama geliyor?
Yapay zekada sürdürülebilirlik sadece iklimin korunması veya elektrik tasarrufu anlamına gelmez, aynı zamanda yaşam döngüsü boyunca kaynakların tüm tüketimini de kapsar. Buna veri merkezleri için enerji, soğutma için su, çipler için hammadde, ağ altyapısı ve uzun vadeli sosyal etkiler dahildir. YZ, faydaları bu maliyetlerle makul bir orantı içinde olduğunda sürdürülebilirdir. - Yapay zeka sadece bir yazılım olduğu halde neden bu kadar çok güç tüketiyor?
Yapay zeka yazılım gibi görünse de çok güçlü bir donanım üzerinde çalışır. Bu donanım günün her saati çalışır, muazzam miktarda veriyi paralel olarak işler ve bu süreçte çok fazla ısı üretir. Güç sadece bilgi işlem için değil, aynı zamanda soğutma, ağ teknolojisi ve güvenilirlik için de gereklidir. - Yapay zekanın güç tüketimi gerçekten yeni bir sorun mu?
Temelde yeni değil, ancak ölçeği ve hızı açısından yeni. Daha önceki dijital teknolojiler yavaş büyürken, yapay zeka sadece birkaç yıl içinde ölçekleniyor. Şebekeler ve enerji arzı genellikle buna hazırlıklı değildir. - Daha fazla yapay zeka otomatik olarak daha fazla enerji tüketimi anlamına mı gelir?
Pratikte çoğunlukla evet. Sistemler daha verimli hale geliyor, ancak düşen maliyetler daha fazla kullanıma yol açıyor. Yeni uygulamalar yaratılıyor, eski süreçler çoğaltılıyor. Verimlilik artışı yavaşlatır, ancak nadiren ortadan kaldırır. - Neden yapay zeka sistemleri yeterli güç olduğunda basitçe hesaplayamıyor?
Birçok yapay zeka uygulaması sürekli kullanılabilirlik gerektirir. Eğitim çalışmaları günler veya haftalar sürer, hizmetlerin her zaman kullanılabilir olması gerekir. Bu nedenle YZ esnek bir tüketici değil, kalıcı bir temel yüktür. - Veri merkezleri sürdürülebilirlik tartışmalarında nasıl bir rol oynuyor?
Veri merkezleri yapay zekanın fiziksel kalbidir. Güç tüketimi, ısı üretimi ve soğutmayı tek bir yerde toplarlar. Ne kadar büyük ve yoğun olurlarsa, yerel altyapı ve çevre üzerindeki etkileri de o kadar büyük olur. - Yapay zekada soğutma neden bu kadar büyük bir sorun?
Güçlü çipler muazzam miktarda ısı üretir. Etkili soğutma olmadan, hızla arızalanırlar. Modern soğutma sistemleri karmaşıktır, enerji yoğundur ve genellikle suya dayanır, bu da yeni darboğazlar yaratır. - Su tüketimi yapay zeka için gerçekten önemli mi?
Evet, özellikle bölgesel olarak. Suyun kıt olduğu bölgelerde veri merkezleri evler, tarım ve sanayi ile rekabet halindedir. Su istenildiği zaman taşınamaz ve hızla siyasi bir çatışma faktörü haline gelir. - Yenilenebilir enerjiler yapay zekanın elektrik ihtiyacını tamamen karşılayabilir mi?
Uzun vadede büyük bir katkı sağlayabilirler, ancak şu anda tek başlarına yeterli değiller. Yapay zekanın günün her saati elektriğe ihtiyacı var. Depolama, şebeke genişletme ve tamamlayıcı enerji kaynakları olmadan, bir arz açığı kalacaktır. - Yapay zeka şirketleri neden aniden yeniden nükleer enerjiyle ilgilenmeye başladı?
İdeolojiden değil, ihtiyaçtan dolayı. Nükleer enerji, düşük toprak tüketimi ile öngörülebilir, sürekli elektrik sağlar. Bu istikrar, bilinen tüm sorunlara rağmen enerjiye aç veri merkezleri için caziptir. - Doğal gaz yapay zeka için sürdürülebilir bir çözüm mü?
Doğal gaz daha çok bir geçiş çözümüdür. Esnek ve kullanılabilirdir, ancak emisyonlara ve jeopolitik bağımlılıklara neden olur. Kalıcı bir çözüm olarak değil, yalnızca göreceli anlamda sürdürülebilirdir. - Yapay zeka şirketleri neden kendi enerji santrallerini inşa ediyor?
Kendi enerji arzı öngörülebilirlik ve bağımsızlık sunar. Kamu şebekeleri sınırlarına ulaşır, yetkilendirmeler uzun zaman alır. Özel enerji santralleri operasyonları güvence altına alır, ancak sorumluluğu devletten şirkete kaydırır. - Özel enerji tedariki yapay zeka için sorunlu mu?
Verimlidir ancak sosyal açıdan tarafsız değildir. Kamu şebekeleri üzerindeki yükü hafifletebilir, ancak kısmen demokratik kontrolün dışındadır. Enerji, siyasi patlama gücüne sahip özel bir kaynak haline gelmektedir. - Yerel yapay zeka sürdürülebilirlik sorununu çözebilir mi?
Yerel yapay zeka, daha küçük modeller kullanarak ve verileri yerel olarak işleyerek yardımcı olabilir. Merkezi yükleri azaltır, ancak tüm uygulamaların yerini almaz. Büyük modeller enerji yoğun olmaya devam eder. - Teknik ilerleme neden tek başına yeterli değil?
Çünkü verimlilik genellikle daha fazla kullanıma yol açar. Teknoloji amaçları değil araçları optimize eder. Sürdürülebilirlik, yapay zekanın sadece ne kadar verimli hesaplama yaptığına değil, ne için kullanıldığına dair kararlar alınmasını gerektirir. - Bu nedenle yapay zekanın daha sıkı bir şekilde düzenlenmesi gerekiyor mu?
Düzenleme, önceliklerin belirlenmesine ve aşırı gelişmelerin sınırlandırılmasına yardımcı olabilir. Ancak karmaşık ve yavaştır. Belirleyici faktör maksimum kontrol değil, mantıklı bir çerçevedir. - Yapay zekanın sosyal eşitsizlikleri pekiştirme riski var mı?
Evet, özellikle konum ve enerji sorunları nedeniyle. İyi altyapıya sahip bölgeler bundan faydalanırken diğerleri geride kalmaktadır. Özel enerji adaları bu dengesizlikleri daha da kötüleştirebilir. - Tüm bu sorunlara rağmen iyimser olmak için bir neden var mı?
Evet, zorluklar görülebilir ve tartışılabilir. Yapay zeka doğal bir olgu değildir, ancak şekillendirilebilir. Farkındalık, ölçülülük ve net önceliklerle, kendini aşmadan mantıklı bir şekilde kullanılabilir.
