Derneğimiz için hazırladığı bu özel yazısında Mehmet Balbay yapay zekanın (YZ) dijital dünyadan taşarak fiziksel altyapımızı nasıl yeniden şekillendirdiğini mercek altına alıyor. Sam Altman’ın teknolojik vizyonundan yola çıkarak, yapay zeka veri merkezlerinde enerji tüketiminin yarattığı talebin bir ‘enerji devrimini’ nasıl zorunlu kıldığını analiz eden yazar; iletim hatlarından yüzyıllık transformatör tasarımlarına kadar ezber bozan bir süreci tartışmaya açıyor.
Yazar: Mehmet BALBAY – Satış ve İş Geliştirme Direktörü, Antec Mühendislik
Öncelikle Türkiye’nin veri merkezi sektörünü tanımlamak için iki farklı özdeyiş kullanmak gerekecektir. Birincisi “Komşuda pişen bize de düşer”, dünyada veri merkezi inşasında inanılmaz gelişmeler olurken bunun yankıları bize de elbette ulaşacaktır. İkincisi ise “Kendi yağımızda kavruluyoruz”, dış yatırımcıları beklerken uzaktan izlemekle yetinemeyiz. Kamu ve devlet destekli bir sektörel kalkınma sürecine şahit olacağız.
GİRİŞ
Bu yazı veri merkezleri ile ilgili ilk değerlendirmem olduğu için biraz uzun bir giriş yapmak istiyorum. “İlkin günahı olmazmış” derler… Veri merkezleri elektrik ve enerji sektörü için önemli bir mahiyeti var. Bilgi işlem sayısı ile internet trafik hızı üstel artarken bile çok övündüğümüz veri merkezlerinin güç kullanım etkinliğinin (PUE) sürekli düşmesi (Grafik-1) ve tüketilen enerjinin görece sabit tutulmasıyla gururlanmıştık (Grafik-2).
PUE (ing. Power usage effectiveness) Güç Kullanım Etkinliği veya güç birimi verimliliği, bir bilgisayar veri merkezinin enerjiyi ne kadar verimli kullandığını tarif eden bir orandır; özellikle, bilgi işlem ekipmanlarının kullandığı enerji miktarını, soğutma ve ekipmanı destekleyen diğer ek yükler için kullanılan enerjiye kıyasla ifade eder. Kaynak: wikipedia
2015-2022 KÜRESEL DİJİTAL VE ENERJİ GÖSTERGELERINDEKI EĞİLİMLER
Grafik-2’de ilginç bir tesadüf eseri ChatGPT’nin ilk piyasa sürüldüğü tarih olan 2022’ye kadar analiz gerçekleştirilmiş. 2022’den bu yana ise veri merkezi, sunucu güçleri, enerji tüketimi gibi standartlaşmış çoğu bilgimiz altüst oldu. Kabin başı 6-8kW arasındaki yüklere yüksek güç dediğimiz günlerden sırasıyla 20kW, 50kW, 100kW, 250kW, 500kW, 1MW gibi kabin güçlerini kısa süreler içinde duymaya başladık.
Hatta geçen yıl bir etkinlik sırasında 500kW güç denemesi yapılmış dediğimde kaba tabirle sektörü bilen çoğu kişi “Yok artık!” diyerek olağan insancıl tepkimizi vermiştik. Bugün ise 250kW ve üstünün artık normalleştiğini görüyoruz. Sunucu güçlerinde yüksek enflasyon gibi yıllara sâri bileşik artışı 1-2 yıl gibi kısa süre içerisinde kanıksadığımızı görüyorum.
| 2015 | 2022 | Değişim | |
| İnternet kullanıcıları | 3 milyar | 5,3 milyar | +%78 |
| İnternet trafiği | 0,6 ZB | 4,4 ZB | +%600 |
| Veri merkezi iş yükleri | 180 milyon | 800 milyon | +%340 |
| Veri merkezi enerji kullanımı (kripto hariç) | 200 TWh | 240–340 TWh | +%20–70 |
| Kripto madenciliği enerji kullanımı | 4 TWh | 100–150 TWh | +%2300–3500 |
| Veri iletim ağı enerji kullanımı | 220 TWh | 260–360 TWh | +%18–64 |
Grafik-2: 2015-2022 Küresel Dijital ve Enerji Göstergelerindeki Eğilimler (Kaynak: IEA.org)
Hal böyle olunca dünyada haklı olarak akla gelen ilk soru bu kadar enerji ve soğutma için gerekli su kaynağımızı ilk başlarda çoğunlukla eğlence amaçlı kullandığımız yapay zekayı beslemek için feda etmek ne kadar etik ve doğru?
Bu konular toplumsal bir tepkiye dönüşebileceği için OpenAI’nin kurucusu Sam Altman geçtiğimiz aylarda bloğunda “The Gentle Singularity” başlıklı yazısında yapay zekanın bize sunacaklarını yarı bilimkurgu yarı idealist ifadelerle bezeyip önümüze sundu. Sunarken de tükettiğimiz enerji ve suyun miktarının ne kadar göz ardı edilir olduğunun algısı ortaya koydu. Algı diyorum çünkü taraflı olabilecek bir pozisyondaki kişiden bu bilgilerin gelmesi olaya kişinin bakılması istediği açıdan görmemizi sağlıyor.
Tüm konuların ışığında hali hazırda IEA “Energy and AI” adlı 300 sayfalık raporunu Nisan ayında çoktan ortaya çıkarmıştı. Bu çok önemli rapor çoğu kişinin gözünden bu yoğun gündemde kaçtığı için ön plana çıkarmanın faydalı olacağı aşikardı. Raporda öne çıkan çarpıcı bulgular şunlardır:
- 2030 yılına kadar veri merkezlerinin enerji tüketiminin 415 TWh’den 945 TWh’a çıkması bekleniyor. Bu rakam, ekonomisi sanayiye dayalı dünyanın dördüncü büyük ekonomisi olan Japonya’nın yıllık enerji tüketimine eşdeğer.
- Veri merkezlerinin 2035 yılına kadar 300-500 Mt CO2 salımı yapacağı öngörülüyor. Buna karşın yapay zekânın sağlayabileceği inovasyonlarla 1400 Mt CO2 azaltım potansiyeli bulunuyor (Grafik 3).
Yani Sam’in yorumları belki doğru olabilir ancak hala ciddi endişelerin olduğu raporda da geçmektedir. Yazının devamında raporun bize verdiği önemli bulguları irdeleyeceğiz.
VERİ MERKEZLERİNDE ENERJİ VE YAPAY ZEKA
Raporu daha iyi anlamak için öncelikle iki noktayı netleştirmek gerekir:
1. Veri merkezlerinde hızla artan enerji tüketimine YZ veri merkezlerinin katkısı büyük olsa da tüketimin çoğu yine geleneksel enterprise (kurumsal) tesislerde tüketilecek. Boston Consultant Group (BCG)’nin yayımladığı rapor IEA ile paralel bu bilgiyi teyid etmektedir. BCG’nin raporu grafiksel olarak daha detaylı açıkladığı için bu rapordan (Breaking Barriers to Data Center Growth) grafik-4’ü ekledim.
2. Toplam kurulu güç talebindeki artışın %80’nin ABD ve Çin’den kaynaklı olacağı öngörülüyor. Aslında veri merkezlerinin şu aşamada belirli ülkeler özelinde çok fazla geliştiğini ve ABD’nin çip yasakları gibi uygulamalar ile şimdilik diğer ülkelerin arkasından takip ettireceğini görebiliriz.
Bu grafik bile özette yazdığım “Komşuda pişen bize de düşer” deyişinin çok geç veya hiç gelmeyebileceği olasılığını göz ardı etmemiz gerektiğini gösteriyor. Doğal olarak konu herkesin ve bu raporunda sürekli gündeminde olan bu kadar enerji talebinin özellikle ABD tarafında nasıl karşılanacağına geliyor.
Raporda yenilebilir enerjideki artışlar ile SMR olarak bilinen küçük modüler nükleer santrallerin özellikle 2030 sonrası devreye girmesiyle beraber 7/24 süreklilikte ve temiz enerji ile veri merkezlerini enerjilendireceğini öngörüyorlar. Ancak gelecek hâlâ çok belirsiz. ABD gün sonunda doğal gaz gibi hidrokarbonlu kaynaklara bel bağlamak durumunda kalabilir.
ENERJİ VERİMLİLİĞİ VE PUE
Bir diğer önemli rapor verisi ise veri merkezi gücü ve kapasitesi arttıkça sunuculara aktarılan enerjinin yardımcı ihtiyaçlara göre oranının bir hayli arttığı. Bir diğer deyişle yüksek güçlü veri merkezleri çok düşük PUE ve yüksek verimli tesisler demek.(Grafik-7) “Hyperscale” olarak bahsedilen 200MW’dan birkaç GW kapasitesine ulaşabilen tesislerde sunucular tüm tesisin neredeyse %80 enerjisini tüketmekte. Soğutma, depolama, network, diğer altyapılar sadece tesisin %20 enerjisini tüketiyor demekte. Daha önce veri merkezi işletmiş veya tasarım yapmış olanlar bilir. Bu oran inanılmaz derece düşük bir değere tekabül etmekte.
Yukarıdaki grafiğin sağlamasını yapan bir veriyi de Google Veri Merkezleri’nden alabiliyoruz. Sektörde PUE ortalaması yeni tesislerde bile 1.3 iken Google yıllardır 1.1 seviyesinde olduğunu gururla sitesinde sunuyor.(Grafik-8)
GELECEK SENARYOLARI
Genel bir bakış açısıyla IEA’nin 2035’e kadar öngördüğü yıllık enerji tüketim senaryoları aşağıdaki gibi olması öngörülüyor. (Grafik-9) Baz senaryoda 1250TWh olması durumunda şu an 415TWh olan değerin neredeyse 3 katına çıkılmış olacak. Burada önemli olan grafikte 2030 sonrası artış hızının yavaşlayacağı öngörüsü. Sektörün beklentisi 2030’a kadar tam gaz ilerlemek, çiplerde ve tüketimdeki verimliliği 2030 sonrasına bırakmak olduğu çok aşikâr.
Son olarak raporun en önemli kısmına değineceğiz. Bu kadar şatafatın sonrasında bize gerçekten katkısı ne olacak yapay zekâ ve veri merkezlerinin. Rapor bunu çevresel etkilerine bakmak üzere CO2 salımı bazında incelemiş. Grafik-10 sektörlerde 2035 yılında yapay zekâ sayesinde potansiyel enerji tasarruflarını incelemiş. Özellikle raylı sistem ve hafif ticari araçlarda ciddi verimlilik öngörülmüş.
Yazının başında toplam CO2 salımı 300-500Mt veri merkezlerinde olurken sağlayacağı potansiyel kazancın 1400Mt CO2 olduğu ifade etmiştim. Ancak grafik-3’ten hatırlanacağı üzere “low” ve “high rebound effect” diye belirtilen konular ciddi olarak irdelenmiş.
Özellikle hafif ticari araçlarda yüksek verimlilik yüksek alım gücü olması sebebiyle toplu taşıma kullanımı yerine bireysel taşımacılıkta da üstel artışın olması gün sonunda daha fazla tüketime sebep olabileceğini de göz ardı etmiyor.
Yapay zekanın enerji tasarrufu dışında elektrik şebekelerinde varlık yönetimini çok geliştirmesi ve operasyonel verimlilik sağlayacağı görülmektedir. Ayrıca tıpta protein yapılarını keşfetme sürecini 45000 kat hızlandırarak yeni ilaç geliştirme gibi alanlarda da çığır açıyor.
SONUÇ
Yapay zekanın gelecekteki potansiyelini kesin bir dille öngörmek mümkün olmasa da, bu teknolojinin sunduğu fırsatlar büyük umut vadetmektedir. Sam Altman’ın idealist yaklaşımını paylaşmasak bile, yapay zekâya korkuyla değil; temkinli fakat meraklı bir bakış açısıyla yaklaşmak daha sağlıklı olacaktır.
Bundan sonraki yazılarımızda; veri merkezlerinin devasa enerji ihtiyacının nasıl yeni bir enerji üretim devrimine dünyayı zorunlu olarak ittiği, göz ardı edilen enerji iletim altyapısı, elektrik ekipmanlarının tedariği ve yüzyıllardır aynı prensiple kullandığımız transformatör gibi ekipmanların tasarım doğasının sorgulandığı bir dünyaya bizi götürdüğünün incelemelerini yapacağız.
