Yapay Zeka: Büyük Güç, Büyük Sorumluluk Getirir

Son on yılda yaşanan teknolojik gelişmeler, büyük ölçekli dil modelleri (LLM) ve yapay zekanın ortaya çıkmasına neden oldu. ChatGPT gibi ürünlerin ticari olarak piyasaya sürülmesiyle birlikte yapay zeka, dünya çapında giderek daha fazla insan tarafından kullanılabilir hale geliyor.

Yapay zekanın birçok sektörde uzun vadeli potansiyel bir büyüme trendi olduğu kabul edilse de, tüm karlı kullanım örneklerini ve uygulamalarını belirlemek için henüz çok erken. Günümüzün yapay zeka teknolojilerinin uygulanmasının önemli miktarda veri ve bilgi işlem gücü gerektirdiği ve bunun da dijital altyapının çevresel ayak izini artırdığı açıkça görülüyor.

Yapay zeka altyapısıyla ilişkili büyüyen çevresel ayak izi göz önüne alındığında, dijital teknoloji şirketlerinin muhtemelen tarihi "al, yap, kullan, israf et" iş modellerini uyarlamaları gerekecektir. Yatırımcılar, yapay zeka altyapısının hızla yaygınlaşması ve bunun çevreye olan etkisi konusunda endişe duyabilirler. Büyük teknoloji şirketlerinin daha sürdürülebilir iş modellerine geçiş yaparken karşılaştıkları engelleri anlamak, bu şirketlerin uzun vadeli büyüme potansiyelleri hakkında daha derin bir anlayış sağlayabilir.

Bu şirketlerin bu zorluğun üstesinden gelmek için kendilerine koydukları kaynakları ve hedefleri analiz etmek, sürdürülebilir bir şekilde gelişme yeteneklerini ortaya çıkarabilir. Veri merkezi pazarı, şirketlerin alan ve tesis kiraladığı ortak yerleştirme sağlayıcıları ile Amazon Web Services, Microsoft, Google ve Meta gibi büyük teknoloji oyuncuları arasında bölünmüştür. Bu şirketler, büyük miktarda bilgi işlem gücü ve depolama kapasitesi sunmak üzere tasarlanmış, "hiper ölçekleyiciler" olarak bilinen son derece büyük veri merkezleri inşa etme ve işletme kaynaklarına sahiptir.

Ortalama bir veri merkezi yaklaşık 10.000 m2'lik bir alanı kaplar ve yaklaşık 100.000 adet sunucuya ev sahipliği yapar. Bu da 1,4 futbol sahası büyüklüğüne denk gelir. Ancak yapay zekaya olan talebin artması, sunucularla dolu, daha yüksek güç yoğunluğuna sahip, ayrıca ek yerinde soğutma ve güç sistemlerine sahip daha büyük veri merkezlerine olan ihtiyacı artırıyor. Büyük teknoloji şirketleri de dahil olmak üzere veri merkezi operatörleri, mevcut tesislerin iyileştirilmesinin karmaşık ve pahalı olabilmesi nedeniyle, bu değişime ayak uydurmak için yeni inşaatlara öncelik veriyor. Tahminlere göre 2030 yılına kadar veri merkezi pazarının %80'i yeni inşaatlardan oluşacak. Veri merkezi projeleri için küresel pazarın 2030 yılına kadar 409 milyar dolara ulaşması ve 2023-2030 yılları arasında yıllık %5,1'lik bileşik büyüme oranına ulaşması bekleniyor.

Yapay zekanın benimsenmesi yaygınlaştıkça enerji tüketiminin artması muhtemeldir ve bu durum şebeke tasarımcıları üzerindeki baskıyı artıracaktır. Veri merkezleri, kripto paralar ve yapay zeka, toplamda mevcut elektrik talebinin yaklaşık %2'sini oluşturuyor. Teknolojik gelişmelere bağlı olarak, temel senaryo, veri merkezlerinin 2023 ile 2030 yılları arasında toplam küresel elektrik talebi büyümesinin %10'undan daha azını oluşturacağını öne sürüyor.6 Ancak, bu etkinin dünya genelinde aynı olması pek olası değil. ABD gibi bazı yoğun veri merkezi pazarları, sonunda elektrik talebini arzla eşleştirmede zorluk yaşayabilir.

Microsoft da dahil olmak üzere birçok büyük teknoloji şirketi, mikro şebekeler olarak bilinen yerelleştirilmiş enerji santralleri ve enerji sistemlerine yatırım yapmaya başladı. Microsoft, Eylül 2024'te yakındaki veri merkezlerine güç sağlamak amacıyla Pensilvanya'daki Three Mile Island nükleer santralini yeniden açmak için bir anlaşmaya vardı. Her halükarda, yapay zeka altyapısı yerel elektrik şebekelerine bağımlı olmaya devam edecek ve bu da nihayetinde veri merkezlerine güç verecek elektrik türünü belirleyecek.

Google, Meta, Microsoft ve diğerleri, 2030 yılına kadar doğa temelli tekniklerle 20 milyon tona kadar karbon kredisi satın alma taahhüdünde bulunarak Symbiosis Koalisyonu'nu kurdular. Yapay zeka ile ilgili emisyonlar arttıkça, büyük teknoloji şirketleri de karbon ayak izlerini azaltmak için aktif olarak yenilenebilir enerji satın alma anlaşmalarına giriyorlar.

Büyük Teknoloji şirketleri veri merkezi operasyonlarını genişletirken enerji ve su tüketimi arasında bir denge bulmak önemli bir zorluk olacak. Bilgi sistemlerinin verimliliğinin artırılması ve ısının yeniden kullanım yöntemlerinin uygulanması, su tüketim yönetimini önemli ölçüde iyileştirebilir. Soğutma sistemlerinde suyun buharlaşmasına alternatifler geliştirmek, su sorununun çözümünde önemli bir adım olacaktır. Microsoft, son veri merkezi tasarımlarında buharlaşmayı önlemek için hassas sıcaklık soğutma özelliğinin yer aldığını duyurdu.

Şirketler yeni veri merkezleri inşa ederken doğal kaynaklara olan bağımlılıklarını azaltmanın yeni yollarını deniyorlar. Örneğin Meta ve Amazon betona alternatifleri test ederken, Microsoft kullanılmış BT ekipmanlarından kritik ve nadir malzemelerin yeniden kullanılmasını amaçlayan dairesel çözümlere yatırım yapmayı düşünüyor.

Büyük teknoloji şirketlerinin büyümeye devam etmek, rekabet avantajlarını güçlendirmek, çevresel ve finansal maliyetleri azaltmak için yapay zekanın sürdürülebilir gelişimine bütünsel bir yaklaşım benimsemeleri gerekiyor. Etkili yönetişim ve dahili işlevler arası yeteneklerin geliştirilmesi yoluyla yapay zekanın büyüme ve sürdürülebilirlik hedeflerini uyumlu hale getirmek kilit öneme sahip olacak. Bugüne kadar hiçbir Büyük Teknoloji şirketi, yapay zekanın büyüyen çevresel ayak izini ele almak için kapsamlı bir yol haritası yayınlamadı. Çoğu şirket, veri merkezlerinin enerji verimliliğini mevcut standartlar ve düzenlemelerle uyumlu temel performans göstergelerini kullanarak takip ediyor.

Veri merkezinizin temel çevresel performansını hızlı bir şekilde değerlendirmek için yalnızca üç ölçüte odaklanmak yeterli olabilir: Güç Kullanım Etkinliği (PUE, toplam enerji tüketimini BT ekipmanı enerji kullanımına göre ölçer), Su Kullanım Etkinliği (WUE, toplam su kullanımını BT ekipmanı enerji kullanımına göre ölçer) ve Enerji Yeniden Kullanım Faktörü (ERF, ısı dahil yeniden kullanılan enerjinin veri merkezinde tüketilen toplam enerjiye oranını ölçer).

Araştırmamız, hiçbir şirketin bu üç metriğin hepsine ilişkin kapsamlı bir açıklama yapmadığını gösteriyor. Muhteşem Yedili arasında ERF'nin adı açıklanmıyor. Diğer iki metrikte ise Muhteşem Yedili'nin ortalama PUE ve WUE'si sektör standartlarıyla uyumludur; PUE 1'e yakın ve WUE 0,4'ün altındadır.16

ESG hedefleri genellikle yönetici maaşlarına bağlı olsa da, büyük teknoloji şirketlerindeki liderler, yapay zeka büyümesinin yanı sıra sürdürülebilirlik hedeflerini de takip etmeye her zaman teşvik edilmiyor.

Bu arada, yönetim kurullarında yapay zeka ve sürdürülebilirlik hedeflerinin uyumlu hale getirilmesi için yeterli sürdürülebilirlik uzmanlığı bulunmuyor. Yapay zeka ve sürdürülebilirlik ekipleri arasındaki boyutu, deneyimi ve iş birliğini değerlendirmek, sürdürülebilirlik hedeflerine ilişkin uyumu ortaya çıkarabilir. Şu anda hiçbir teknoloji şirketi bu bilgiyi sağlamıyor veya yapay zeka destekli büyümenin itici gücü olarak uzman ekiplerin çalışmalarını öne çıkarmıyor. Uzun vadeli başarıyı sağlamak için uzmanlar ve şirket içi gruplar arasında işbirliği ve ortak çalışma kültürünün geliştirilmesinin önemli olduğu düşünülebilir.

Görüşümüze göre, yapay zeka inovasyonunu ve sürdürülebilirliği bir araya getirmek, belirsiz bir gelecek karşısında bu şirketlerin dayanıklılığını artırabilir. Yapay zeka teknolojisi liderlerinin, şirketlerinin yönetişim, kültür ve zorluklara yönelik ileriye dönük yaklaşım açısından temellerini güçlendirerek sürdürülebilir bir şekilde yenilik yapabileceklerine ve paydaşlara değer katabileceklerine inanıyoruz.