Yeşil YZ, yapay zekanın patlayıcı büyümesine ve çevresel etkisine gerekli bir yanıt olarak ortaya çıkan 2025'in en önemli paradigmalarından birini temsil ediyor. Yeşil YZ, geleneksel YZ'ye göre daha çevre dostu ve kapsayıcıdır, çünkü yalnızca hesaplama maliyetlerini artırmadan doğru sonuçlar üretmekle kalmaz, aynı zamanda teknolojik yeniliğin çevresel sorumlulukla el ele gitmesini sağlar.
Bu yaklaşımın aciliyeti en son verilerle ortaya konmuştur: MIT News'e göre, Kuzey Amerika'daki veri merkezi enerji gereksinimleri, kısmen üretken yapay zekanın talepleri nedeniyle 2022 sonunda 2.688 megawatt'tan 2023 sonunda 5.341 megawatt'a yükselmiştir. Daha da önemlisi, MIT Technology Review'a göre, ABD'deki tüm enerjinin yüzde 4,4'ü artık veri merkezlerine gidiyor ve veri merkezleri tarafından kullanılan elektriğin karbon yoğunluğu ABD ortalamasından yüzde 48 daha yüksek (Harvard T.H. Chan Halk Sağlığı Okulu tarafından yapılan bir araştırmaya göre).
Yapay zekanın büyümesi, küresel enerji manzarasında dramatik bir değişime yol açtı. MIT Technology Review'a göre, 2018'de yüzde 1,9 olan veri merkezleri toplam talebin yüzde 4,4'ünü oluşturuyor. Geleceğe yönelik tahminler daha da endişe verici: Uluslararası Enerji Ajansı tarafından hazırlanan bir rapora göre, veri merkezi elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki katından fazla artacağı öngörülüyor.
Üretken YZ modelleri bu rakamları yukarı doğru itiyor. MIT News tarafından vurgulandığı üzere, üretken bir yapay zeka kümesinin eğitimi, tipik bir hesaplama iş yükünden yedi veya sekiz kat daha fazla enerji tüketebilir. Bunu bir bağlama oturtmak gerekirse, GPT-3'ün eğitimi 1.287 megawatt saat elektrik tüketmiş (ortalama 120 Amerikan evine bir yıl boyunca yetecek kadar) ve yaklaşık 552 ton karbondioksit üretmiştir.
Her zamankinden daha güçlü modellere yönelik yarış, donanım gücünde bir artışa yol açtı. Deloitte'a göre, yapay zeka için kullanılan GPU'lar 2022 yılına kadar 400 watt ile çalışırken, 2023 yılında jeneratif yapay zeka için kullanılan son teknoloji GPU'ların 700 watt ile çalışması ve 2024 yılında yeni nesil çiplerin 1.200 watt ile çalışması bekleniyor. Bu, küresel enerji altyapısını zorlayan üstel bir artışı temsil ediyor.
Donanım endüstrisinin yapay zeka krizine yanıtı, giderek daha uzmanlaşmış ve verimli hale gelen çipler aracılığıyla gerçekleşiyor:
Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar): TechTarget'a göre TPU'lar, joule başına birden fazla giriş/çıkış işlemi ile yüksek hacimli, düşük hassasiyetli hesaplama için tasarlanmış ASIC'lerdir. TPU v6e, Ekim 2024'te piyasaya sürülen en yeni Trillium çipidir ve TPU v5e'ye kıyasla çip başına 4,7 kat daha yüksek en yüksek hesaplama performansına sahiptir.
Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA'lar): IBM'in de belirttiği gibi, FPGA'lar enerji verimliliğine işlem hızından daha fazla değer veren ve yapay zeka algoritmalarının hızlı evrimine uyum sağlama esnekliği sunan görevler için de çok uygundur.
Uygulamaya Özel Entegre Devreler (ASIC'ler): Geniatech'e göre ASIC'ler düşük güç tüketimi, hız ve az yer kaplaması gibi avantajlar sunarak belirli, yüksek hacimli yapay zeka iş yükleri için en verimli çözümü temsil ediyor.
Sürdürülebilirlik için önemli bir trend de uç bilişime doğru olan harekettir. Geniatech'e göre Gartner, 2025 yılına kadar uç bilişimin tüm kullanım durumları tarafından üretilen verilerin yüzde 75'ini işleyeceğini ve merkezi veri merkezlerine veri aktarımı ve buna bağlı enerji ihtiyacını önemli ölçüde azaltacağını öngörmektedir.
Sektör enerji verimliliği konusunda önemli ilerlemeler kaydediyor. NVIDIA'ya göre, 2016'dan 2025'e kadar yapay zeka eğitimi ve çıkarımında 10.000 kat verimlilik artışı elde ederek çarpıcı iyileştirme potansiyelini ortaya koymuştur.
Ancak gerçek daha karmaşıktır. David Mytton tarafından DeVSustainability blogunda bildirildiği üzere, çift soketli sunucular 2007-2023 yılları arasında 365 W tüketirken günümüzde 600-750 W tüketmektedir; bu da işlem başına verimlilik artarken sistemlerin toplam gücünün artmaya devam ettiğini göstermektedir.
Yazılım stratejileri, donanım iyileştirmelerinin önemli bir tamamlayıcısı olarak ortaya çıkmaktadır:
Model Optimizasyonu: Kuantum modelleri, eğitim için klasik muadillerine göre önemli ölçüde daha az parametre gerektirme eğilimindedir ve bu da hesaplama karmaşıklığını azaltmak için alternatif yaklaşımlar önermektedir.
Akıllı Enerji Yönetimi: MIT Sloan'a göre, kullanılan işlemciye bağlı olarak kullanımı 150 veya 250 watt (toplam güçlerinin yaklaşık %60 ila %80'i) ile sınırlamak sadece iş yüklerinin genel güç tüketimini azaltmakla kalmaz; aynı zamanda çalışma sıcaklıklarını da düşürür.
Microsoft sektördeki en iddialı taahhütlerden birini verdi. Microsoft'un resmi 2020 blogunda belirtildiği gibi, "2025 yılına kadar yüzde 100 yenilenebilir enerji tedarikine geçeceğiz, bu da tüm veri merkezlerimiz, binalarımız ve kampüslerimiz tarafından tüketilen karbon yayan elektriğin yüzde 100'ü için sözleşmeli yeşil enerji için güç satın alma anlaşmaları yapacağımız anlamına geliyor."
Şirket ayrıca karbon azaltma, yakalama ve uzaklaştırma teknolojilerinin küresel gelişimini hızlandırmak için 1 milyar dolarlık yeni bir iklim inovasyon fonu kurdu.
Ancak gerçekler zorlukları da beraberinde getiriyor. GeekWire'a göre, Microsoft geçen yıl 15,4 milyon metrik tondan fazla karbondioksit eşdeğeri saldı ve kapsam 3 emisyonları karbon ayak izinin yüzde 96'sından fazlasını oluşturdu.
Google sürdürülebilirlik alanında önemli kilometre taşlarına imza attı. Resmi Google Sürdürülebilirlik web sitesine göre, "2017 yılında Google, enerji tüketiminin yüzde 100'ünü yenilenebilir enerjiyle eşitlemeyi taahhüt etti. Bu hedefe 2020 yılında başarıyla ulaşıldı."
Şirket yoğun bir şekilde yatırım yapmaya devam ediyor: Google 2025 sürdürülebilirlik raporuna göre, "2024 yılında, 16 ülkede 19 GW'lık yeni yenilenebilir enerji sözleşmesi imzaladık ve ilk büyük ölçekli nükleer enerji satın alma anlaşmamızı imzalayarak nükleer enerjiye genişledik."
Dünyanın en büyük bulut sağlayıcısı AWS, iddialı hedefler belirledi ancak şeffaflık konusunda eleştirilere maruz kaldı. Climatiq'e göre, "Amazon, ABD, Finlandiya, Almanya, İtalya ve İngiltere'deki AWS bölgelerinde toplam 5,6 GW yeni yenilenebilir enerji kapasitesine sahip 18 yeni rüzgar ve güneş enerjisi projesini duyurdu."
Ancak aynı kaynağa göre, "AWS'nin karbon ayak izi raporlamasına yönelik eleştiriler, ayrıntılı olmadığı, şeffaf olmadığı ve kullanımlarını optimize etmek isteyen teknoloji ekipleri için yararlı olmadığı şeklinde özetlenebilir."
Endüstri, YZ'nin çevresel etkilerini izlemek ve azaltmak için çeşitli araçlar geliştirmiştir:
CarbonTracker ve CodeCarbon: Carbon Credits'e göre, "Yapay zeka teknolojilerinin karbon ayak izini tahmin etmek için kullanılan araçlardan bazıları CarbonTracker, CodeCarbon, Green algorithms ve PowerTop'tur."
eco2AI: Doklady Mathematics'te açıklandığı gibi, "eco2AI, CPU, GPU, RAM cihazlarının enerji tüketimini dikkate alarak Python tabanlı AI modellerini eğitirken veya çıkarım yaparken karbon eşdeğeri emisyonları izleyebilen açık kaynaklı bir kütüphanedir."
Industry Science'da yayınlanan bir çalışmaya göre, "Makine öğrenimi modellerinin ve diğer hesaplama görevlerinin eğitiminin karbon ayak izini izlemek ve yönetmek için özel olarak tasarlanmış Python tabanlı sofistike bir araç, yapay zeka sürdürülebilirlik yönetimi için daha sofistike araçlara doğru evrimi temsil ediyor."
Avrupa Birliği, sürdürülebilir YZ'nin düzenlenmesine öncülük etmiştir. Avrupa Parlamentosu'na göre, "Haziran 2024'te AB, dünyanın ilk yapay zeka kurallarını kabul etti. Yapay Zeka Yasası, yürürlüğe girmesinden 24 ay sonra tamamen uygulanabilir olacaktır."
Yeşil Yazılım Vakfı'na göre, "AB Yapay Zeka Yasası, AB'nin şu anda çevre ve iklim politikalarında dünya liderlerinden biri olduğu göz önünde bulundurulduğunda daha da önem kazanmaktadır."
İlerlemeye rağmen, önemli boşluklar devam etmektedir. arXiv'de yayınlanan bir makalede vurgulandığı gibi, "AB'de ve ötesinde YZ düzenlemesi için mevcut öneriler, güvenilir (örneğin YZ Yasası) ve sorumlu (örneğin YZ Sorumluluğu) YZ'yi teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Bununla birlikte, eksik olan şey, YZ'yi ve daha genel olarak teknolojiyi çevresel olarak sürdürülebilir hale getirmek için sağlam bir düzenleyici söylem ve yol haritasıdır."
Uzmanlar somut çözümler öneriyor: Tony Blair Küresel Değişim Enstitüsü tarafından hazırlanan bir rapora göre, "Veri merkezi enerji tüketimi ve karbon emisyonları için en iyi uygulama ölçütlerini oluşturun ve benimseyin ve yapay zeka ile ilgili bilgileri izole edin."
Geleceğe yönelik tahminler aynı anda hem endişe verici hem de fırsatlarla dolu. IDC'ye göre, "Küresel veri merkezi elektrik tüketimi 2023 ile 2028 yılları arasında iki kattan fazla artacak ve beş yıllık YBBO yüzde 19,5 olacak ve 2028 yılında 857 Terawatt saate (TWh) ulaşacak."
Aynı IDC raporuna göre, YZ için daha spesifik olarak, "YZ veri merkezi enerji tüketiminin yüzde 44,7'lik bir YBBO ile büyümesi ve 2027 yılına kadar 146,2 Terawatt saate (TWh) ulaşması bekleniyor."
Bir MDPI makalesinde "kusur tespiti için Evrişimsel Sinir Ağlarını (CNN'ler), enerji tüketiminin tahmini modellemesi için Tekrarlayan Sinir Ağlarını (RNN'ler) ve dinamik enerji optimizasyonu için Takviyeli Öğrenmeyi (RL) entegre eden çok modlu bir derin öğrenme çerçevesi" olarak tanımlanan Sustain AI gibi yenilikçi yaklaşımlar ortaya çıkmaktadır.
'Green-in AI' paradigması, doğal olarak daha verimli algoritmalar ve modeller tasarlamaya odaklanmaktadır. ScienceDirect'te yayınlanan bir incelemeye göre, bunlar "donanım ve yazılımı optimize etmeye odaklanarak daha enerji verimli makine öğrenimi algoritmaları ve modelleri tasarlama stratejileridir."
'Green-by-AI' paradigması, diğer sektörlerde sürdürülebilirliği iyileştirmek için yapay zekadan yararlanıyor. Aynı ScienceDirect incelemesine göre, "dış mekan uygulamalarında enerji verimliliğini optimize etmek için yapay zeka kullanarak diğer sektörlerdeki çevre dostu uygulamaları iyileştirmeye yönelik yapay zeka yaklaşımlarını" temsil etmektedir.
Yeşil Yapay Zeka, yapay zekayı kavrama ve uygulama şeklimizde temel bir dönüşümü temsil etmektedir. 2025 yılına ait veriler bir dönüm noktasında olduğumuzu gösteriyor: Yapay zeka ve veri merkezleri için elektrik talebindeki artış, toplumun daha geniş çaplı elektrifikasyonun taleplerine ve zorluklarına nasıl yanıt vereceğine dair bir test örneğidir.
Özel donanımdan kuantum bilişime, izleme çerçevelerinden düzenleyici politikalara kadar ortaya çıkan çözümler sürdürülebilirliğe giden bir yol sunuyor. Ancak başarı, sektörün inovasyonu çevresel sorumlulukla dengeleme becerisine bağlı olacak ve yapay zekanın karbon nötrlüğüne ulaşma yönündeki küresel çabanın arkasındaki temel itici güç haline gelmesini sağlayacaktır.
2025, bugün alınan kararların yapay zekanın iklim sorununun bir parçası mı yoksa çözümünün bir parçası mı olacağını belirleyeceği çok önemli bir yıl olarak karşımıza çıkıyor. Yeşil YZ artık bir seçenek değil, teknolojik olarak gelişmiş ve çevresel olarak sürdürülebilir bir gelecek için zorunlu bir gerekliliktir.
Yeşil Yapay Zeka, yapay zekayı daha çevre dostu ve sürdürülebilir hale getirmeyi amaçlayan teknolojik bir paradigmadır. Hesaplama maliyetlerini artırmadan doğru sonuçlar üretmeye odaklanır ve teknolojik yeniliğin çevresel sorumlulukla el ele gitmesini sağlar.
Bu aciliyet, yapay zekanın çevre üzerindeki patlayıcı etkisinden kaynaklanmaktadır. 2025 yılına ait veriler gösteriyor ki:
Yapay zekanın enerji üzerindeki etkisi dramatiktir:
Endüstri özel çipler geliştiriyor:
Tensör İşleme Birimleri (TPU): TPU v6e, v5e'nin 4,7 katı performans sunar
Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA'lar): Enerji verimliliği ve esneklik için optimize edilmiştir
Uygulamaya Özel Entegre Devreler (ASIC'ler): düşük güç tüketimi, hız ve küçük ayak izi sunar
Bununla birlikte, toplam güç artmaya devam ediyor: GPU'lar 400W'tan (2022) 700W'a (2023) yükseldi ve 2024 için 1.200W'lık tahminler yapıldı.
Edge AI, verileri merkezi veri merkezlerine göndermek yerine yerel olarak işler. Gartner, 2025 yılına kadar uç bilişimin üretilen verilerin yüzde 75'ini işleyeceğini ve veri aktarımıyla ilişkili enerji tüketimini önemli ölçüde azaltacağını öngörüyor.
NVIDIA, 2016'dan 2025'e kadar yapay zeka eğitimi ve çıkarımında 10.000 kat verimlilik artışı elde etti. Bununla birlikte, modern sunucular 2007-2023 yılları arasında 365W'a kıyasla 600-750W tüketmektedir; bu da işlem başına verimlilik artarken toplam gücün artmaya devam ettiğini göstermektedir.
Microsoft: 2025 yılına kadar yüzde 100 yenilenebilir enerji taahhüdü ve iklim inovasyonu için 1 milyar fon. Ancak, 2024 yılında 15,4 milyon ton CO2 eşdeğeri salmıştır.
Google: 2020'de yüzde 100 yenilenebilir enerji elde etti ve 2024'e kadar 16 ülkede 19 GW yeni yenilenebilir enerji sözleşmesi imzaladı.
Amazon AWS: 5,6 GW'lık 18 yeni yenilenebilir enerji projesi açıkladı, ancak raporlamadaki şeffaflık eksikliği nedeniyle eleştiriliyor.
Evet, çeşitli araçlar mevcuttur:
AB, Haziran 2024'te kabul edilen ve 24 ay sonra tamamen uygulanabilir olacak dünyanın ilk YZ kuralları olan AB YZYasası ile öncülük etti. Ancak uzmanlar, YZ'yi çevresel olarak sürdürülebilir kılmak için düzenleyici söylemdeki boşluklara işaret ediyor.
Tahminler endişe verici:
Green-in AI: Donanım ve yazılımı optimize ederek doğal olarak daha enerji verimli algoritmalar ve modeller tasarlamaya odaklanır.
Green-by AI: Dış mekan uygulamalarında enerji verimliliğini optimize etmek için yapay zekadan yararlanarak diğer alanlarda sürdürülebilirliği iyileştirmek için yapay zekayı kullanın.
2025 yılı, bugün alınan kararların YZ'nin iklim sorununun bir parçası mı yoksa çözümünün bir parçası mı olacağını belirleyeceği bir dönüm noktasını temsil etmektedir. YZ için elektrik talebinin büyümesi, toplumun daha geniş elektrifikasyonun zorluklarına nasıl yanıt vereceğine dair bir testtir. Yeşil YZ artık bir seçenek değil, teknolojik olarak gelişmiş ve çevresel olarak sürdürülebilir bir gelecek için zorunlu bir gerekliliktir.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
