Yapay zeka teknolojileri, giderek artan enerji tüketimleri nedeniyle çevresel etkileri açısından uzun zamandır tartışma konusu. Özellikle büyük dil modelleri, devasa bilgi işlem kaynakları gerektirdiğinden küresel enerji tüketimine ciddi bir yük getiriyor. Çin merkezli DeepSeek, daha az enerji harcayan bir yapay zeka modeli geliştirdiğini iddia ediyor. Ancak, 19. yüzyılda ortaya atılan Jevons paradoksu, verimlilik artışlarının her zaman enerji tüketimini azaltmadığını, aksine uzun vadede daha fazla enerjiye olan talebi artırabileceğini öne sürüyor. Bu yazıda DeepSeek’in bu iddiasını ve Jevons paradoksunu inceliyoruz.
Yapay Zeka Modelleri Ne Kadar Enerji Harcıyor?
Günümüzde büyük dil modelleri, kullanıcıların sorgularına tıpkı bir arama motoru gibi yanıt veriyor. Ancak geleneksel arama motorlarından farklı olarak, yapay zeka modelleri yanıtlarını sıfırdan üretiyor. Bu süreç, büyük miktarda hesaplama gücü gerektirdiğinden oldukça enerji harcayan bir yöntem olarak kabul ediliyor.
Araştırmalara göre yapay zeka sektörü 2027 yılına kadar 85 ila 134 terawatt-saat (TWh) arasında elektrik tüketecek. Bu miktar, Hollanda’nın bir yıllık toplam enerji tüketimine denk geliyor. Uzmanlar, 2030 yılına kadar ABD’de üretilen elektriğin %20’sinden fazlasının yapay zeka veri merkezlerine yönlendirileceğini tahmin ediyor.
Teknoloji devleri, yenilenebilir enerji kaynaklarına büyük yatırımlar yaptıklarını iddia etseler de yapay zekanın kesintisiz gücünün sağlanması için nükleer enerji gibi daha istikrarlı enerji çözümlerini zorunlu hâle getiriyor. Örneğin Microsoft, ABD tarihindeki en büyük nükleer kazalardan biriyle anılan Three Mile Island santralini tekrar faaliyete geçirmeyi planlıyor. Öte yandan Google, 2030 yılına kadar karbon nötr olmayı hedeflese de yapay zeka alanındaki gelişmeleri nedeniyle karbon emisyonlarının son birkaç yılda %48 oranında arttığı görülüyor.
Peki DeepSeek’in İddiası Nedir?
DeepSeek ise bu soruna çözüm bulduğunu iddia ediyor. Şirketin geliştirdiği R1 modeli, büyük rakiplerine kıyasla çok daha düşük maliyetle eğitildi. Meta’nın Llama modeli için 60 milyon dolardan fazla harcama yapmasına karşın DeepSeek’in yalnızca 6 milyon dolarlık bir bütçeyle benzer bir performansa ulaştığı belirtiliyor. DeepSeek, modelinin Mixture of Experts adı verilen bir makine öğrenimi mimarisini kullandığını ve böylece daha verimli çalıştığını ifade ediyor.
Bu gelişmeler, küresel ekonomi üzerinde de etkisini hissettirdi. ABD’de çip üreticileri ve enerji şirketlerine ait hisselerde büyük düşüşler yaşandı. Yapay zeka işlemcileri üreten Nvidia, tek bir gün içinde 589 milyar dolarlık değer kaybıyla Wall Street tarihindeki en büyük düşüşü yaşadı. İlginç bir şekilde, yapay zekanın enerji verimliliğini artırmak, sektörün genel enerji tüketimini azaltmak yerine daha da artırabilir. Çünkü Jevons paradoksu, daha verimli enerji kullanımının, daha fazla enerji talebine yol açabileceğini savunuyor.
Jevons Paradoksu Nedir?
Jevons paradoksu, ilk olarak 1865 yılında William Stanley Jevons tarafından ortaya atıldı. Jevons, kömür kullanımının daha verimli hâle gelmesinin, sanılanın aksine tüketimi azaltmadığını, aksine artırdığını ileri sürdü. Jevons’a göre daha verimli sistemler üretim maliyetlerini düşürerek daha fazla yatırım yapılmasına yol açıyor ve böylece toplam tüketim artıyordu. Günümüzde de aynı durum geçerli. Teknolojideki ilerlemeler, enerji tasarrufu sağlasa da genel enerji talebini azaltmıyor.
Sonuç
Yapay zeka endüstrisinin giderek daha fazla enerji tüketmesi, çevresel etkiler açısından önemli bir sorun teşkil etmeye devam ediyor. DeepSeek gibi şirketlerin geliştirdiği daha verimli yapay zeka modelleri kısa vadede enerji tüketimini azaltabilir gibi görünse de Jevons paradoksu, bu verimlilik artışının uzun vadede toplam tüketimi daha da artırabileceğini gösteriyor. Daha düşük maliyet ve daha az enerji tüketimi, yapay zekanın daha yaygın ve erişilebilir hâle gelmesine neden olarak talebin patlamasına yol açabilir.
Bu noktada, şirketlerin yalnızca enerji verimliliğini artırmakla kalmayıp, aynı zamanda sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarını entegre etmeleri büyük önem taşıyor. Ancak, teknolojik gelişmelerin hızına ve talebin artışına bakıldığında, yapay zekanın enerji kullanımını kalıcı olarak azaltmak pek mümkün görünmüyor. Sonuç olarak, enerjiye olan talep artmaya devam edecek ve bu da çevresel etkilerin azaltılması konusunda daha kapsamlı çözümler geliştirilmesini gerektirecek.
Eğer siz de kaynaklarınızı en az tüketecek ama en verimli şekilde otomatik hâle getirecek bir sistem arıyorsanız, gelin sisteminizi birlikte inceleyelim. PlusClouds’un yapay zeka tabanlı otomasyon çözümleri Eaglet ve Leo sayesinde iş süreçlerinizi optimize ederken hem zamandan hem de iş gücünden tasarruf sağlayabilirsiniz. Bu akıllı sistemler, operasyonel verimliliği 5 kata kadar artırarak gereksiz kaynak tüketimini minimuma indirir.
Eaglet, gelişmiş veri tarama teknolojisiyle saniyeler içinde potansiyel müşterileri belirleyerek iletişim bilgilerini analiz eder ve toplantılarınızı planlar. Bununla beraber swot analizi ve rekabet belirlemek için de kullanılmaktadır. Leo ise veri merkezinizin yönetimini tamamen otomatik hâle getirerek, tek bir panel üzerinden uçtan uca kontrol imkanı sunar. Bu sayede yalnızca maliyetlerinizi düşürmekle kalmaz, aynı zamanda çevresel etkinizi de azaltırsınız. Daha verimli, sürdürülebilir ve akıllı bir altyapıya sahip olmak için bizimle iletişime geçin ve sizin için en uygun otomasyon çözümlerini belirleyelim!
