Üretken yapay zekanın hızla artan enerji tüketimi, veri merkezlerinin büyümesini ve sürdürülebilirlik hedeflerini tehdit ediyor.
Gartner’in in yayımladığı yeni rapora göre, yapay zeka ve üretken yapay zeka (GenAI) teknolojilerinin enerji tüketimindeki hızlı artış, küresel elektrik arzını zorlayacak ve mevcut yapay zeka veri merkezlerinin %40’ının 2027’ye kadar operasyonel kısıtlamalarla karşılaşmasına yol açacak. Veri merkezlerinin enerji ihtiyacının, 2023 yılına kıyasla 2.6 kat artarak yıllık 500 teravat saate (TWh) ulaşması bekleniyor.
Gartner Başkan Yardımcısı ve Analisti Bob Johnson, “GenAI’yi destekleyen devasa dil modellerini (LLM) eğitmek ve çalıştırmak için gereken veri merkezleri, enerji arzını hızla aşıyor. Yeni enerji altyapısı oluşturmak yıllar alacak ve bu durum veri merkezi büyümesini sınırlayabilir” dedi.
Elektrik Fiyatlarında Artış Bekleniyor
Artan enerji talebi, elektrik fiyatlarını ve dolayısıyla büyük dil modelleri (LLM) çalıştırma maliyetlerini artıracak. Gartner’a göre, büyük enerji kullanıcıları, bağımsız ve uzun vadeli enerji kaynakları sağlamak için enerji üreticileriyle iş birliği yapıyor. Ancak bu maliyet artışları, GenAI ürün ve hizmet sağlayıcılarına yansıyacak.
Gartner, şirketlerin artan enerji maliyetlerini göz önünde bulundurarak veri merkezi hizmetleri için uzun vadeli sözleşmeler müzakere etmelerini ve yeni ürünler geliştirirken düşük enerji tüketen alternatif çözümleri değerlendirmelerini öneriyor.
Sürdürülebilirlik Hedefleri Risk Altında
Kısa vadede enerji talebini karşılamak için fosil yakıt kullanımının artması, sıfır karbon emisyonu hedeflerini zora sokacak. Bazı enerji üreticileri, planlanan kapanışlarını erteleyerek fosil yakıt tesislerini aktif tutmayı tercih ediyor.
Johnson, “Kısa vadede veri merkezlerinin artan kullanımı, karbon emisyonlarının artmasına neden olacak ve sürdürülebilirlik hedeflerini olumsuz etkileyecek,” diye ekledi. Uzun vadede, gelişmiş batarya teknolojileri veya küçük nükleer reaktörler gibi temiz enerji çözümleri bu soruna çözüm getirebilir.
Gartner’ın Önerileri şöyle:
- Enerji Planlaması: Daha yüksek enerji maliyetlerini öngörerek uzun vadeli sözleşmeler yapılması.
- Daha Verimli Modeller: GenAI uygulamaları için minimum işlem gücü kullanan yaklaşımlar benimsenmesi.
- Alternatif Teknolojiler: Edge computing ve daha küçük dil modelleri gibi daha az enerji tüketen çözümlerin değerlendirilmesi.
