Yapay zekânın enerji faturası 80 kat büyüyecek

Yapay zekânın enerji faturası 80 kat büyüyecek

Milyarlarca parametreli yapay zekâmodellerin eğitimi için artan işlem gücü enerji ihtiyacını katlıyor. Sadece GPT- 3’ün eğitimi 1.287 MWh elektrik tüketti. Bu, yaklaşık 112 benzinli aracın yıllık karbon emisyonuna eşdeğer oldu. Eğitim süreçlerinde ise enerjinin yüzde 30’unun çöpe gittiği belirlendi. 2030’a kadar yapay zekâ eğitimi için enerji talebinin 80 kata kadar yükselmesi bekleniyor.

01 Eylül 2026 00:00 Dünya'yı haber kaynağınız olarak eklemek için tıklayın!

Hamide HANGÜL

Yapay zekânın hızlı yaygın­laşması şirketlerin çalış­ma biçimlerini yeniden şekillendirirken, bu dönüşümün faturası da enerjiye çıkıyor. Open­Text raporuna göre, milyarlarca parametreli modellerin eğitimi için artan işlem gücü elektrik tü­ketimini katlarken, sadece GPT- 3’ün eğitimi 1.287 MWh elektrik tüketti. Bunun, yaklaşık 112 ben­zinli aracın yıllık karbon emisyo­nuna (502 metrik ton CO2) eşde­ğer olduğu belirlendi. Yapay zekâ eğitimi için enerji talebi 2024’te 8 Terawatt-saat (TWh) seviyesin­deyken, bunun 2030’da 652 TWh’a ulaşarak 80 kat yükselmesi bek­leniyor. Rapora göre, yapay zekâ eğitiminde kullanılan enerjinin tamamı verimli değerlendirilmi­yor. Büyük dil modellerinin eğiti­mi sırasında harcanan enerjinin yaklaşık yüzde 30’u boşa gidiyor. Bu tablo, yapay zekâ teknolojile­rinde yalnızca işlem gücünü artır­manın değil, mevcut kaynakların daha verimli kullanılmasının da kritik hale geldiğine işaret ediyor.

Şirketlerin yüzde 80’inden fazlası yapay zekâ kullanacak

Raporda yapay zekânın enerji maliyetini azaltabilecek unsurlar­dan biri olarak veri kalitesine dik­kat çekiliyor. Temiz ve iyi küratör­lüğü yapılmış yüksek kaliteli veri kullanılması, modellerin halüsi­nasyonlarını azaltırken eğitim sü­resinin ve harcanan enerjinin de düşürülmesine katkı sağlıyor. Bu nedenle veri yönetişimi yalnızca güvenlik ve gizlilik açısından de­ğil, enerji verimliliği bakımından da önem kazanıyor. Raporda 2026 yılı itibarıyla şirketlerin yüzde 80’inden fazlasının üretken yapay zekâ modellerini veya API’lerini canlı üretim ortamlarında kullan­ması öngörülüyor. Yapay zekânın ekonomik etkileri de şirketlerin teknolojiye ilgisini artırıyor. Er­ken benimseyen şirketlerin yıllık maliyet tasarrufunun yüzde 23 se­viyesine ulaşabildiği belirtiliyor. Yapay zekâ öncüleri ise rakipleri­ne kıyasla gelir büyümesinde 2,5 kat, üretkenlikte 2,4 kat ve üretken yapay zekâyı ölçeklendirme başa­rısında 3,3 kat daha yüksek perfor­mans gösteriyor. Bu hızlı yaygın­laşmanın yapay zekâ altyapısına yönelik kaynak ihtiyacını da artır­ması bekleniyor. Rapora göre, ya­pay zekânın ihtiyaç duyduğu kay­nak yalnızca enerji değil.

Çalışanlar haftada 11 saat veri arıyor

Raporda şirketlerdeki veri yönetimi sorunlarının ekonomik maliyetine de dikkat çekiliyor. Ortalama bir ofis çalışanı, işini yapabilmek için ihtiyaç duyduğu doğru bilgi veya belgeyi bulmak amacıyla haftada 11 saat harcıyor. Yöneticilerin ve çalışanların yüzde 54’ü, şirket içi bilgiye zamanında veya doğru şekilde ulaşamadığı için en az bir kez yanlış ya da hatalı iş kararı verdiğini belirtiyor. Çalışanların yüzde 42’si ise daha önce yapılmış veya hazırlanmış bir işi ya da dokümanı bilmeden yeniden üretiyor. Bu veriler, yapay zekâdan beklenen verimlilik artışının yalnızca teknoloji yatırımıyla değil, şirketlerin veri altyapısını düzenlemesiyle de bağlantılı olduğunu ortaya koyuyor.