Yapay zeka sistemlerinin giderek artan kullanımı, görünüşte zararsız sohbetlerin bile önemli bir çevresel etkiye sahip olabileceğini gösteriyor. Yapay zeka ile gerçekleştirdiğiniz her kısa sohbetin, ortalama bir şişe su kadar su tüketebileceği tahmin ediliyor. Bu tüketim, sadece yapay zeka modelini çalıştırmakla kalmayıp, aynı zamanda sunucuları soğutan veri merkezlerinin de su ihtiyacını kapsıyor.
Bu tahminler, yapay zeka sistemlerinin çalışması için gereken enerjiyi üreten elektrik santrallerinin de su tüketimini içeriyor. Kömür, doğalgaz ve nükleer santraller, buhar çevrimleri ve soğutma işlemleri için büyük miktarda suya ihtiyaç duyuyor. Hidroelektrik santraller ve hatta bazı güneş enerjisi santralleri de su tüketimine katkıda bulunabiliyor.
Veri merkezlerinin soğutma sistemleri, bu su tüketiminin önemli bir parçasını oluşturuyor. Sunucuların ürettiği ısıyı uzaklaştırmak için kullanılan evaporatif soğutma kuleleri, suyun buharlaşması yoluyla çalışıyor. Bu süreç, yerel su kaynaklarından alınan suyu buharlaştırarak tüketiyor. Alternatif olarak, daha az su kullanan ancak daha fazla elektrik tüketen soğutma sistemleri de bulunuyor.
Yapay zeka sistemlerinin su tüketimi, veri merkezlerinin bulunduğu konuma ve çalışma zamanına göre önemli ölçüde değişiklik gösterebiliyor. Örneğin, serin ve nemli iklimlerdeki veri merkezleri, dış havayı veya soğutma sistemlerini kullanarak daha az suyla çalışabilirken, sıcak ve kuru iklimlerdeki veri merkezleri, evaporatif soğutmaya daha fazla bağımlı olacağı için daha fazla su tüketebiliyor. Benzer şekilde, günün farklı saatleri ve yılın farklı mevsimleri de soğutma sistemlerinin çalışma yoğunluğunu ve dolayısıyla su tüketimini etkileyebiliyor.
Bu çevresel etkileri azaltmak için yeni nesil soğutma teknolojileri geliştiriliyor. Sıvı tabanlı sistemler veya sunucuları doğrudan soğutma sıvılarında barındıran sistemler, su buharlaşmasını önemli ölçüde azaltıyor. Hatta bazı yeni tasarımlar, veri merkezlerinin soğutma için sıfır su kullanmasını hedefliyor.
Yapay zeka modellerinin karmaşıklığı ve gerektirdiği işlem gücü de su tüketimini etkileyen bir diğer faktör. Daha karmaşık ve daha fazla kaynak gerektiren modeller, daha az kaynak kullanan modellere göre çok daha fazla enerji ve su tüketebiliyor.
Kendi yapay zeka su ayak izinizi hesaplamak için, belirli bir modelin belirli bir yanıtı için ne kadar enerji tükettiğini öğrenmeniz ve bunu su-elektrik dönüşüm oranıyla çarpmanız gerekiyor. Bu oran, veri merkezlerinin verimliliğine ve kullanılan enerji kaynağına bağlı olarak değişiyor.
Şu anda, yapay zeka tarafından tüketilen su miktarı, çim sulama, duş alma veya çamaşır yıkama gibi günlük aktivitelerle karşılaştırıldığında nispeten küçük olsa da, yapay zeka kullanımının yaygınlaşmasıyla bu miktar artış gösterebilir. Bu nedenle, şeffaflık ve verimlilik, yapay zekanın çevresel etkilerini yönetmek açısından kritik önem taşıyor.
