Ondokuz Mayıs Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Yüksel Ardalı, yapay zekâ teknolojilerinin artan su tüketiminin su kaynakları üzerindeki etkilerini açıkladı.

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Yüksel Ardalı, yapay zekâ teknolojilerinin artan su tüketiminin su kaynakları üzerindeki etkilerini açıkladı.

Prof. Dr. Yüksel Ardalı’nın açıklamaları şöyle: Yapay zekâ (YZ), son on yılda insanlığın karşılaştığı en dönüştürücü teknolojilerden biri haline gelmiştir. Arama motorlarından tıbbi görüntüleme sistemlerine, savunma sanayisinden üniversitelere kadar milyarlarca insan her gün yapay zeka tabanlı sistemlerle etkileşime girmektedir. Ancak bu dijital devrimin arka planında çoğu zaman gözden kaçan bir gerçek bulunmaktadır: Yapay zekâ, sanılandan çok daha büyük miktarda doğal kaynak tüketmektedir ve bu kaynakların başında da su gelmektedir.

İklim değişikliği, kuraklık ve nüfus artışı nedeniyle dünya zaten derin bir su krizi içindeyken, veri merkezlerinin artan su ihtiyacı yeni bir çevresel baskı alanı yaratmaktadır. Dijitalleşmenin su ayak izi, şimdiye dek enerji ve karbon ayak izleri kadar gündeme gelmedi, ancak bu görünmezlik artık sürdürülemez bir noktaya ulaşmaya başladı. Dünya genelinde yaklaşık 2,2 milyar insan hala güvenli ve iyi yönetilen içme suyuna erişememektedir. Küresel nüfusun yaklaşık yüzde 40’ı ise yılın en az bir döneminde su stresi yaşamaktadır. Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) verilerine göre kişi başına düşen içilebilir tatlı su miktarı son on yılda yaklaşık yüzde 7 azalmıştır. Başka bir ifadeyle dünya nüfusu arttıkça erişilebilir su miktarı hızla azalmaktadır. Bu kırılgan ortamda, dijital dönüşümün ana motorlarından biri olan yapay zekâ, küresel tatlı su talebinde yeni ve hızla büyüyen bir aktör haline gelmektedir.

Yapay zekâ doğrudan "su içmez" ancak çalıştığı altyapı son derece su kullanır. Büyük dil modelleri, görüntü işleme sistemleri ve diğer yapay zekâ uygulamaları, binlerce sunucudan oluşan veri merkezlerinde çalışır. Bu merkezlerde sunucuların soğutulması için su kullanılır ve elektrik üretimi dolaylı olarak su tüketir. Bu tüketimin küresel toplam içindeki payı bugün tarım veya sanayi kadar büyük olmasa da çok hızlı artması, yüksek yoğunlukta gerçekleşmesi ve çoğu zaman su stresi yaşayan bölgelerde yoğunlaşması nedeniyle kritik bir risk oluşturmaktadır. Üstelik kullanılan suyun önemli bir bölümü buharlaşarak aynı havzaya geri dönmediği için fiilen yok olmaktadır.

Massachusetts Amherst Üniversitesi tarafından yapılan çalışmalara göre, tek bir büyük ölçekli yapay zekâ modelinin eğitimi sırasında 200 bin ila 700 bin litre arasında temiz su tüketilebilmektedir. UC Riverside Üniversitesi araştırmacıları, ChatGPT benzeri büyük dil modelleriyle yapılan kullanıcı etkileşimlerinin su ayak izini modellemiş ve yaklaşık her 40-50 sorgunun, veri merkezi ve enerji santrali soğutması dahil olmak üzere, 1 litreye yakın su tüketimine karşılık geldiğini tahmin etmiştir. Bu değerler ölçüm değil, modelleme temellidir, ancak yapay zekânın su ayak izinin sanıldığından çok daha büyük olduğu açık biçimde ortadadır.

Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) ve sektör analizleri, yapay zeka ve veri merkezlerine bağlı su tüketiminin ilerleyen yıllarda patlayıcı biçimde artacağını öngörmektedir. Çeşitli küresel analizler, 2025-2027 döneminde yapay zeka bağlantılı veri merkezlerinin yıllık 300 ila 800 milyar litre arasında tatlı su tüketebileceğini göstermektedir. Bu miktar, birçok orta ölçekli ülkenin kentsel su kullanımına eşdeğerdir. Morgan Stanley’in 2024 analizine göre ise tablo daha da çarpıcıdır: Yapay zeka odaklı veri merkezlerinin su tüketiminin 2028'e kadar yaklaşık 11 kat artarak yaklaşık 1 trilyon litreye ulaşabileceği öngörülmektedir.

Bu eğilim büyük teknoloji şirketlerinin raporlarına da yansımaktadır. Google, 2024'te veri merkezlerinde yaklaşık 22,7 milyar litre su tükettiğini açıklamıştır. Microsoft ve Meta ise son birkaç yılda küresel operasyonlarında yüzde 30’un üzerinde su tüketim artışı bildirmiştir. Her iki şirket de bu artışın temel nedeninin yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılması olduğunu kabul etmektedir. Sorunun en kritik boyutlarından biri, tüketimin nerede gerçekleştiğidir. Büyük veri merkezleri genellikle ABD’nin güneybatısı, İspanya, İrlanda, Şili ve Orta Doğu gibi hem yatırım teşviki sunan hem de su stresi yaşayan bölgelere kurulmaktadır. Bu durum, teknoloji şirketlerini tarım ve şehirlerle aynı sınırlı su kaynağı için rekabete sokmakta ve toplumsal gerilimleri artırmaktadır.

Türkiye'deki duruma bakıldığında kişi başına yaklaşık 1300 metreküp kullanılabilir suyla "su stresi yaşayan ülkeler" grubundadır. İklim değişikliği, yanlış sulama, yer altı sularının aşırı kullanımı ve kirlilik bu stresi daha da derinleştirmektedir. Aynı zamanda Türkiye, dijitalleşme ve veri merkezi yatırımlarını hızla artırmayı hedeflemektedir. Eğer bu yatırımlar su verimliliği temelinde planlanmazsa, dijital dönüşüm su güvenliği açısından ciddi bir risk haline gelebilir.

Ancak bu gidişattan dönüş kaçınılmaz değildir. Çözüm yolları mevcuttur: İleri soğutma teknolojileri ve alternatif su kaynakları: Su tüketimini azaltmanın en doğrudan yolu, veri merkezlerindeki soğutma sistemlerini dönüştürmektir. Çip üstü sıvı soğutma ve kapalı devre sistemler gibi teknolojiler, buharlaşmayı ve dolayısıyla su kaybını büyük ölçüde minimize eder.

Verimli ve küçük modeller: Yapay zeka modellerinin eğitim ve çalıştırılmasındaki aşırı kaynak tüketimi, algoritmik verimlilikle doğrudan azaltılabilir. Daha az parametreye sahip, hedefe yönelik ve optimize edilmiş modellerin geliştirilmesi, aynı görevi çok daha az hesaplama gücü ve dolayısıyla çok daha az soğutma ihtiyacı ile yerine getirebilir. Su ve yenilenebilir enerji açısından uygun bölgelere yönlendirme: Yapay zeka altyapısının coğrafi yer seçimi stratejik öneme sahiptir. Veri merkezlerinin, su stresi yüksek bölgeler yerine, su kaynaklarının nispeten bol olduğu ve yenilenebilir enerji ile beslenebileceği lokasyonlara kurulması teşvik edilmelidir.

Alternatif su kaynaklarının kullanımı: Gri su kullanımı, temiz su kaynakları üzerindeki doğrudan baskıyı önemli ölçüde azaltır. Kıyı bölgelerindeki tesisler için ters ozmos ile arıtılmış deniz suyu da bir diğer sürdürülebilir seçenektir. Su-pozitif şirket taahhütleri ve şeffaf hesap verebilirlik: Büyük teknoloji şirketleri, tükettiklerinden daha fazla suyu havzalara geri kazandırmayı hedefleyen su-pozitif taahhütler açıklamaktadır.

Yapay zekâ ile su yönetimi: İklim modelleri, tarımsal sulama optimizasyonu, şebeke kayıp-kaçak tespiti ve kuraklık tahmini gibi alanlarda kullanılan yapay zekâ sistemleri, küresel su kaynaklarının çok daha verimli yönetilmesini ve korunmasını sağlayabilir. Politika ve regülasyon ile çerçeve oluşturulması: Teknolojik çözümler ve şirket taahhütleri, ancak sağlam bir politik ve düzenleyici zemin üzerinde etkili olabilir. Bu kapsamda, yerel ve ulusal düzenlemelerle, yeni veri merkezlerinin kurulumu için belirli bir su verimliliği standardı ve alternatif su kaynağı kullanım zorunluluğu getirilmelidir. Tüketici bilincini artırmak ve piyasayı yönlendirmek için, cihaz ve hizmetler için "su ayak izi" etiketi veya veri merkezleri için performans sertifikaları geliştirilmelidir. Büyük teknoloji şirketlerinin, yalnızca küresel toplam değil, havza bazında su çekimi ve tüketim verilerini, bağımsız denetime açık şekilde raporlaması yasal bir gereklilik haline getirilebilir.

Google ve Meta'nın milyarlarca litre suyu geri kazandırması olumlu adımlar olsa da, bu "su-pozitif" taahhütlerin şeffaf, bağımsız denetlenmiş ve yerel havza bağlamında anlamlı olması hayati önem taşımaktadır. Aksi takdirde, uzmanların işaret ettiği yeşil aklama, şeffaflık eksikliği ve eksik hesaplama riskleri, bu çabaların gerçek etkisini gölgeleyebilir.

Sonuç olarak, yapay zekâ artık yalnızca kodlardan ve algoritmalardan ibaret değildir, giderek artan ölçekte su, enerji ve doğal kaynak tüketen fiziksel bir altyapı sektörüne dönüşmüştür. Küresel su krizi derinleşirken, yapay zekânın kontrolsüz biçimde büyüyen su ayak izi, şehirlerin içme suyu güvenliğinden tarımsal üretime ve ekosistemlerin geleceğine kadar uzanan yeni bir risk alanı yaratmaktadır. Ancak bu bir kader değildir, doğru politikalar, ileri soğutma teknolojileri, su-pozitif şirket taahhütleri ve kaynak verimliliğini merkeze alan dijitalleşme stratejileriyle yapay zeka, krizi büyüten değil, yöneten bir araç haline getirilebilir. Aksi halde insanlığın en güçlü teknolojilerinden biri, en kırılgan kaynağımız olan suyu tüketerek kendi geleceğini de tehdit eden bir paradoksa dönüşecektir.