Yapay zekâ denildiğinde aklımıza genellikle hız, verimlilik ve sınırsız bir dijital kapasite geliyor. Metin yazan, görsel üreten, karar süreçlerini hızlandıran algoritmalar…Diğer yandan eleştirdiğimiz bir teknoloji söz konusu. Etik, kişisel veri ihlalleri, işimizi elimizden alacağına dair gelecek yorumları! Ancak bu "akıllı" sistemlerin arka planında çoğu zaman göz ardı edilen çok somut bir gerçek var. O da su tüketimi.
Bugün bir yapay zekâ modeline yöneltilen her soru hem elektrik hem de su tüketiyor. Üstelik önemli bir sorun olan su tüketimi, ekran başında oturan kullanıcı tarafından bilinmiyor.
Bundan birkaç yıl önce yapay zekanın karbon ayak izini konuşuyorduk; bugün ise gündemimizde çok daha hayati bir sıvı var: Su. Siri'ye hava durumunu sorduğunuzda veya ChatGPT'ye bir e-posta taslağı yazdırdığınızda, bu işlem sadece bir dizi kodun çalışmasından ibaret değil. Arka planda, binlerce gelişmiş grafik işlemcisinin (GPU) saniyeler içinde binlerce dereceye ulaşabilecek kadar ısındığı devasa veri merkezleri çalışıyor. Bu makinelerin erimemesi ve sistemin çökmemesi için sürekli soğutulmaları gerekiyor. Ve dünyanın en verimli soğutma yöntemi hâlâ binlerce yıldır bildiğimiz "buharlaştırma yoluyla soğutma" yöntemi.
50 soruda yarım litre su harcıyor
Güncel araştırmalar (2025-2026 verileri), yapay zeka ile yapılan her 10 ila 50 soruluk etkileşimin, yaklaşık yarım litre tatlı suyun buharlaşmasına neden olduğunu gösteriyor. Bu rakam ilk bakışta küçük görünebilir. Ancak dünya genelinde milyarlarca insanın bu araçları her gün kullandığını düşündüğünüzde, karşımıza çıkan tablo korkutucu sonuçlar veriyor.
• Google ve Microsoft gibi devlerin veri merkezleri, yıllık bazda milyarlarca litre su tüketiyor.
• Bazı bilimsel raporlara göre, yapay zekanın küresel su talebi 2027 yılına kadar 6,6 trilyon litreye ulaşabilir. Bu, neredeyse koca bir ülkenin yıllık su ihtiyacına eşdeğer.
Veri merkezleri ve kuraklık riski
Sorun sadece tüketilen suyun miktarı değil, bu suyun nereden çekildiği. Teknoloji devleri, enerji maliyetlerini düşürmek için genellikle güneş enerjisinin bol olduğu kurak bölgelere (Arizona veya Ortadoğu gibi) veri merkezleri kuruyor. Zaten su yoksunluğu yaşayan bu bölgelerde, devasa soğutma kulelerinin yerel su kaynaklarını "içmesi", çiftçiler ve yerel halkla teknoloji şirketlerini karşı karşıya getiriyor.
Peki, yapay zeka dünyanın su problemine çözüm olabilir mi?
Elbette yapay zekayı sadece bir "kaynak tüketicisi" olarak görmek haksızlık olur. Aynı teknolojiyle bugün akıllı tarım yapmak mümkün. Toprak nemini analiz ederek sulama israfını %30-40 oranında azaltabilen bir teknoloji var. Diğer yandan bu gelişmiş teknoloji şehirlerin su dağıtım şebekelerindeki sızıntıları (Türkiye'de bu oran %34 civarındadır) anında tespit ederek tonlarca suyun boşa gitmesini engelleyebilecek bir donanıma sahip.
Aslında sorun, bizim bu teknolojiyi nasıl verimli kullanacağımız noktasında büyümeye devam ediyor.
Özetle…
Yapay zeka şirketleri artık sadece "kaç parametreli model" eğittiklerinin hesabını vermekten öte, bu eğitim sırasında "kaç olimpik havuz dolusu su" tükettikleriyle de gündemimizde. 2026 yılı, teknoloji dünyasında "Mavi PUE" (Su Kullanım Verimliliği) kavramının standartlaştığı bir yıl olmalı. Dijital konforun bedelini, fiziksel dünyanın en temel kaynağıyla ödemek sürdürülebilir bir strateji değil.
Bir dahaki sefere yapay zekaya basit bir "merhaba" yazarken, o ekranın arkasında bir yerlerde bir miktar suyun buhar olup uçtuğunu hatırlamakta fayda var.
Kaynak:
Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models, https://arxiv.org/pdf/2304.03271
https://www.tarimorman.gov.tr/Sayfalar/GormeEngellilerDetay.aspx?OgeId=6479&Liste=Haber
