Yapay zeka teknolojilerinin hızla yaygınlaşması, enerji tüketiminin ötesinde küresel su kaynakları üzerinde de eşi benzeri görülmemiş bir baskı oluşturuyor. Amsterdam VU Üniversitesi’nden araştırmacı Alex de Vries-Gao tarafından hazırlanan ve akademik dergi Patterns’ta yayımlanan yeni bir rapor, bu dijital dönüşümün ağır çevresel faturasını gözler önüne seriyor.

Yapay zeka devasa enerji tüketiyor

Verilere göre, yapay zeka sistemlerinin 2025 yılındaki toplam su tüketimi 765 milyar litreye ulaştı. Bu miktar, dünya genelindeki yıllık şişelenmiş su talebinin tamamını geride bırakarak teknoloji dünyasında yeni bir alarm zili çalmasına neden oluyor.

Söz konusu su tüketimi, sadece yüksek performanslı işlemcilerin soğutulması için kullanılan doğrudan kaynakları değil, aynı zamanda bu sistemleri besleyen elektriğin üretimi sırasında harcanan dolaylı su miktarını da kapsıyor. Araştırmada dikkat çeken bir diğer nokta ise karbon ayak izi üzerindeki dramatik artış oluyor.

Yapay zeka sistemlerinin atmosfere saldığı yıllık karbondioksit miktarının 80 milyon tona kadar çıktığı kaydediliyor. Bu rakam, yaklaşık 8,5 milyon nüfusa sahip olan New York gibi küresel bir megakentin toplam emisyon değerlerini dahi geride bırakıyor. Teknoloji devlerinin “temiz enerji” taahhütlerine rağmen, yapay zeka kaynaklı güç talebi 23 Gigawatt seviyesine çıkarak 2024 yılındaki Bitcoin madenciliği enerji tüketimini resmen geçmiş durumda.

Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) tarafından paylaşılan veriler de bu çevresel yükün sürdürülebilir olmadığını doğruluyor. Bugün inşa edilen en büyük yapay zeka odaklı veri merkezlerinin her birinin 2 milyon haneye eş değer elektrik tükettiği belirtiliyor.

Veri merkezi enerji kullanımında ABD yüzde 45 ile liderliği sürdürürken, onu yüzde 25 ile Çin ve yüzde 15 ile Avrupa takip ediyor. Şirketlerin çevresel raporlarında yapay zekaya özgü verileri net bir şekilde ayırmaması ise ciddi bir şeffaflık sorunu doğuruyor. Özellikle su kullanım verimliliğinin (WUE) ölçülmesinde yaşanan eksiklikler, dijitalleşmenin su kıtlığı üzerindeki gerçek etkisinin tahmin edilenden çok daha büyük olabileceğini gösteriyor.