Gelişen Yapay Zeka Modellerinin Su Tüketimi Üzerindeki Etkisi Analizlere göre, GPT-3 tabanlı ChatGPT ile yapılan kısa bir konuşma ya da 100 kelimelik bir e-posta taslağı, yaklaşık 500 mililitre yani bir…
Analizlere göre, GPT-3 tabanlı ChatGPT ile yapılan kısa bir konuşma ya da 100 kelimelik bir e-posta taslağı, yaklaşık 500 mililitre yani bir şişe suya eşdeğer tüketim yaratıyor. Bu hesaba veri merkezlerindeki soğutma sistemlerinde kullanılan suyun yanı sıra, elektriği üreten enerji santrallerindeki su tüketimi de dahil ediliyor.
Yeni tahminlere göre, model ve altyapıya bağlı olarak su tüketimi büyük farklılıklar gösterebilmektedir. Bağımsız araştırmalara göre, orta uzunluktaki bir GPT-5 yanıtı ortalama 39 mililitre, GPT-40 yanıtı ise yaklaşık 3,5 mililitre su harcıyor. Google’ın Gemini sisteminde bu miktar sadece 0,26 mililitreye kadar düşebiliyor.
Veri merkezleri, yüksek ısı yayan işlemcileri soğutmak için genellikle buharlaştırmalı sistemler kullanmaktadır. Bu yöntem, suyun hızla buharlaşmasını sağlayarak ısıyı uzaklaştırırken yerel kaynaklardan alınan suyu tüketmektedir. Alternatif yöntemler arasında sıvı içinde soğutma ve kapalı devre özel sıvı sistemleri bulunsa da maliyet ve dönüşüm zorluğu nedeniyle henüz yaygınlaşmamıştır.
Rüzgâr ve güneş panelleri neredeyse hiç su harcamazken, kömür, doğalgaz ve nükleer santraller büyük miktarlarda suya ihtiyaç duymaktadır. Bu da enerji kaynağının su tüketimini etkilediğini göstermektedir.
Uzmanlara göre, yapay zeka modellerinin su tüketimi diğer sektörlere göre hala sınırlı olsa da hızla artabileceğine dikkat çekmektedir. Verimliliğin artırılması, veri merkezlerinin daha serin ve nemli bölgelere kurulması gibi adımların su tüketimini azaltabileceği belirtilmektedir. Yapay zekânın sürdürülebilirlik kararlarıyla şekilleneceği vurgulanmaktadır.
