Yapay zeka su harcıyor mu?

Yapay zeka sistemleri için kurulan veri merkezleri, son dönemde yüksek su tüketimi nedeniyle tartışma konusu oluyor.

Bu merkezlerde oluşan yoğun ısının kontrol altına alınabilmesi için büyük ölçüde temiz suyla çalışan soğutma sistemlerinden yararlanılıyor.Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) Veri Merkezi Mühendisi İbrahim Geylan, yapay zekadan önce veri merkezlerinin web, veri tabanı ve bulut sistemleri gibi görece daha düşük kabin yoğunluğu gerektiren yapılardan oluştuğunu belirtiyor.

Bu tür merkezlerde klasik soğutma yöntemlerinin yeterli olduğunu ifade eden Geylan, yapay zekayla birlikte donanım ihtiyaçlarının köklü biçimde değiştiğine dikkat çekiyor.Bu değişimi Geylan şu sözlerle anlatıyor:"Ancak hayatımıza yapay zekanın girmesiyle birlikte donanım ihtiyaçlarımız değişti.

Çünkü hyperscale veri merkezlerinde yapay zeka/makine öğrenmesi sistemleri, HPC (High Performence Computing) donanımları kullanıldığı için rack kapasiteleri 40-150+ kw seviyelerindedir.

Bu da çok yüksek ısıların oluşmasının sebebidir.

Bundan dolayı yapay zeka veri merkezlerinde geleneksel havalı soğutma sistemleri yerine evoparatif- adyabatik soğutma sistemleri kullanılır.

Bu soğutma sistemleri yüksek miktarda su tüketimi gerçekleştirir."⁉️ Bir yapay zeka sorgusu ne kadar su tüketiyor?➡️ Bir çay kaşığının on beşte biri kadar mı?➡️ Yoksa bir damacana kadar mı?🤖 Yapay zekanın yükselişi, arkasında tahmin edilmesi güç bir su tüketimi bırakıyor📊 Ancak verilerdeki belirsizlik, bu dijital yükün gerçek… pic.twitter.com/AJGQ0swBSP— Anadolu Ajansı (@anadoluajansi) January 27, 2026İçme suyundan bile daha saf su kullanılıyorYapay zeka veri merkezlerinde kullanılan soğutma sistemlerinde sıradan su değil, son derece saflaştırılmış temiz su tercih ediliyor.

Geylan, bunun temel nedeninin sistemde kireçlenme ve boru tıkanmalarının önüne geçmek olduğunu vurguluyor.Kendi deneyimlerinden örnek veren Geylan, geleneksel hava soğutmalı veri merkezlerinde sıcak havalarda dış üniteler için geçici spreyleme sistemleri kurulduğunu ve bu sistemlerde bile yoğun bir arıtma süreci uygulandığını aktarıyor:"Hatta kendimizden bir örnek verecek olursak, biz veri merkezi altyapı profosyonelleri, klasik hava soğutmalı veri merkezinde yaz aylarında hava sıcaklıkları arttığı dönemlerde kullanmak üzere dış ünitelere spreyleme sistemi yaparız.

Normalde sistemin doğal yapısında yoktur.

Ancak sıcaklık artışında bir nefes olması için kullanırız.

Bu sistemde kullandığımız tesisat suyu, bag filtreden geçer, arıtma sisteminden geçer ve yumuşatılır, en son olarak da kartuş filtrelerden geçer ve kondansere öyle püskürtülür.

Yani diyebilirim ki içtiğimiz sulardan bile daha saf hale gelir.

Adyabatik soğutmada ve soğutma kulelerinde bu su çok daha fazla tüketilir."Kullanılan su geri kazanılamıyorSoğutma süreçlerinde kullanılan suyun yeniden kullanılamadığına dikkat çeken Geylan, bu durumun ciddi çevresel etkiler yarattığını söylüyor.

Su, soğutma sırasında buharlaşarak atmosfere karışıyor ve yeryüzündeki kullanılabilir tatlı su kaynaklarından fiilen çekilmiş oluyor.Bu sürecin iki temel sonucu olduğuna işaret eden Geylan, konuyu şu şekilde özetliyor:"Su buharlaşıp havaya karışıyor.

Aslında yok olmuyor faz değiştiriyor, ancak yeryüzünden atmosfere karışmış oluyor.

Burada iki tane önemli yan etkiden bahsetmeliyiz.

Hem yeryüzündeki temiz kullanım suyunu veri merkezlerinde harcıyoruz ve kaynakları tüketiyoruz hem de bulunduğumuz coğrafyanın ikliminin değişimine sebep oluyoruz.

İklim değişikliği bitki örtüsü, toprak yapısı, üretilen mahsul gibi bir çok noktada değişikliğe sebep olmaktadır.

Kısacası bir kişinin yapay zekada yapacağı bir görsel oluşturmanın sonucunun nerelere varacağını görmekteyiz."Geylan, soğutma teknolojilerinde sürekli iyileştirme çalışmaları yapıldığını ancak bir sistemin gerçekten faydalı olabilmesi için sürdürülebilir olmasının şart olduğunu da ekliyor.Yeni nesil soğutma sistemleri geliştiriliyorArtan enerji maliyetleri ve doğal kaynak tüketimi, “sürdürülebilir yapay zeka” kavramını gündeme taşıdı.

Geylan’a göre veri merkezi altyapılarıyla ilgilenenler artık yalnızca enerji verimliliğini değil, su kullanımını da yakından takip ediyor.Bu noktada PUE (Enerji Kullanım Verimliliği) ve WUE (Su Kullanım Verimliliği) değerleri öne çıkıyor.

Ancak düşük PUE hedeflenirken, çoğu zaman yüksek su tüketimiyle karşılaşılıyor.

Geylan, elektriğe kıyasla suyla soğutmanın daha ucuz ve pratik olması nedeniyle tercih edildiğini, bu yüzden alternatif çözümler üzerinde çalışıldığını belirtiyor.Bu kapsamda özellikle “İmmersion Cooling” olarak adlandırılan daldırma tipi soğutma sistemleri dikkat çekiyor:"Veri merkezi altyapı sistemleriyle ilgilenenler genellikle PUE (Power Usage Effectiveness - Enerji Kullanım Verimliliği) ve WUE (Water Usage Effectiveness - Su Kullanım Verimliliği) ile ilgilenmeye başladı.

Düşük PUE maalesef karşımıza yüksek WUE olarak gelmektedir.

Burada elektriğin yerine su kullanımıyla soğutma yapmak daha kolay ve daha maliyeti düşük olduğundan tercih ediliyor.

Günümüzde deniz suyunun burada nasıl kullanılabileceği noktasında araştırmalar ve tartışmalar var.

Özellikle yüksek kw değerlerine sahip veri merkezleri için geliştirilen "İmmersion Cooling" (Daldırma tipi soğutma sistemleri) sistemler bu sıralar çok göz önünde.

IT cihazlar doğrudan dielektrik bir sıvının içine daldırılır ve çipler üzerinden ısı transferi gerçekleşir.

Burada dielektrik sıvı kapalı bir çevrim gerçekleştirdiği için tekrar kullanılır.

Hem elektrik enerjisi noktasında hem de su kullanımında bu sistemler çok tasarruflu görünüyor.

Halen geliştirilen bu sistem ile dünyamız kaynak tüketimini biraz da olsa azaltırız."Yapay zeka veri merkezleri İstanbul’un birkaç katı su tüketiyorGeleceğe dair öngörüler, su tüketiminin daha da artacağını gösteriyor.

Geylan, OECD verilerine göre 2027 yılında yapay zeka veri merkezlerinin yıllık 4,2 ila 6,6 milyar metreküp su tüketmesinin beklendiğini aktarıyor.Bu miktarın, yılda yaklaşık 63 milyar metreküp su tüketen Türkiye’nin toplam kullanımının yüzde 10’una karşılık geldiğini belirten Geylan, İstanbul örneği üzerinden durumu şöyle açıklıyor:"Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD), 2027 yılında yapay zeka veri merkezlerinin yılda 4,2-6,6 milyar metreküp su tüketeceğini söylüyor.

Bu da yılda 63 milyar metreküp su tüketen bir Türkiye’nin yaklaşık yüzde 10 tüketimine denk geliyor.

İstanbul’un yıllık yaklaşık 1,2 milyar metreküp su tükettiğini düşündüğümüzde yapay zeka İstanbul’un 4-5 katı su tüketiyor diyebiliriz.

Tabii ki bu su tüketimini sadece soğutma olarak algılamamak lazım, bu tüketilen su sadece soğutma için kullanılan su değildir.

Soğutmada kullanılan, elektrik için de kullanılan sudur.

Ancak bir veri merkezinin doğrudan ve dolaylı olarak kullandığı su çok fazla."Bir yapay zeka sorgusu yaklaşık 5 damla suya denk geliyorHer bir yapay zeka sorgusunun su tüketimiyle ilgili farklı hesaplamalar bulunduğunu belirten Geylan, ortalama olarak bir sorgunun 0,3–0,4 ml suya karşılık geldiğini söylüyor.

Bu miktar, yaklaşık 5 damla suya denk geliyor.Bu noktada kullanıcıların daha bilinçli davranması gerektiğini vurgulayan Geylan, yapay zeka kullanımının klasik internet aramalarına kıyasla çok daha yüksek kaynak tüketimine yol açtığını hatırlatıyor:"Yapay zekada sorgulama yaparken aklımıza bu tüketim gelmeli ve ona göre hareket etmeliyiz.

Normal klasik bir Google sorgusuna oranla çok daha fazla tüketimin olduğunu bilmeliyiz.

Çünkü web için zaten yüksek kapasiteli veri merkezleri yerine klasik veri merkezleri mevcut.

Su soğutma yerine hava soğutma kullanılır ve sıvı kapalı sistemde dolaşır.

Ancak yapay zekada işlem yaparken metin sorgulama yerine görsel işlemler yaparak bu oran 5-10 kat fazla olabilir.

Çünkü görsel çalışmalarda GPU yoğunluğu daha fazla olacağı için daha fazla işlem aşaması olacaktır.

Bundan dolayı eğlence amacıyla yapay zekayı kullanırken bir kez daha düşünmeliyiz.

Katma değerli işler haricinde keyfi ve eğlence amaçlı kullanımdan uzak durmak insani bir vazifemizdir.

Yapay zeka ile işlem yaparken ekosisteme olan sorumluluğumuz için eğlence amaçlı gereksiz araştırmalardan kaçınmamız gerekli.

Yapacağımız işlemlerde ne istediğimizi tam anlamıyla bilmeli ve nokta atışı promptlarla işlemlerimizi gerçekleştirmeliyiz.

Yapay zekanın 'merak' giderme yeri değil bir sonuca, karara ve amaca ulaşma platformu olduğunu bilerek kullanmalıyız."Geylan ayrıca, yapay zekanın tek soru-cevap için değil, somut bir çıktı hedeflenerek kullanılması gerektiğini vurguluyor.

Bu yaklaşımı şu örnekle açıklıyor:"Mesela, 'İmmersion Cooling Nedir?' gibi bir soru sormak yerine '80 kW rack gücüne sahip bir yapay zeka veri merkezinde immersion cooling uygulanırsa, PUE, WUE, operasyonel riskler açısından ne değişir?' gibi teknik bir sonuca ulaşacak sorular sorulmalıdır.

İstediğimiz görselde neyi amaçladığımızı teker teker net ve dataylı bir şekilde bildirmeliyiz."Bu yazılarımız da ilginizi çekebilir:Konuşan bebekli yapay zekâ videoları, harcadığınız suya değiyor mu?

Hiç sanmıyoruz!Sam Altman’dan çarpıcı iddia: ChatGPT’nin su tüketimi bir çay kaşığının on beşte biri!Akıl yürütme yapan yapay zekâ modelleri 100 kat fazla enerji tüketiyor