Son dövrlərdə medianın ən çox müzakirə etdiyi mövzulardan biri süni intellektin (Sİ) dünyanı necə “susuz qoyması” haqdadır. Türkiyənin NTV kanalında yayımlanan “Bambaşka Sohbetler” proqramında səslənən iddia isə bu qorxunu pik nöqtəyə çatdırıb: "Süni intellektə verdiyiniz hər bir sual 6 litr su aparır!"

Təsəvvür edin, chatbotla kiçik bir salam-sağol edirsiniz və arxa planda 3 dənə iki litrlik “Pepsi” şüşəsi dolu su yoxa çıxır. Kifayət qədər dramatik və qorxuludur, elə deyilmi?

Bəs həqiqət nədir? Süni intellekt həqiqətənmi su içir?

Faktyoxla bu iddianın həqiqiliyini araşdırıb.

Süni intellekt proqram təminatıdır, yəni fiziki olaraq su içə bilməz. Söhbət onun işlədiyi serverləri (məlumat mərkəzlərini) sərin saxlamaq üçün buxarlandırılan sudan gedir.

Sİ sudan necə və niyə istifadə edir?

Süni intellekt (məsələn, ChatGPT, Gemini və ya Claude) mahiyyətcə bir proqram təminatıdır. Onun su istehlakı fərdi kompüterlərdə yox, bu modellərin saxlanıldığı və işlədildiyi nəhəng Məlumat Mərkəzlərində (Data Center) baş verir.

• Soyutma sistemi: Siz Sİ-yə sual verəndə arxa planda minlərlə güclü qrafik prosessor (GPU/TPU) eyni anda aktivləşir. Bu çiplər dəhşətli dərəcədə istilik yayır. Serverlərin yanmaması və sistemin çökməməsi üçün həmin otaqlar davamlı soyudulmalıdır.
• Buxarlanma: Ən effektiv və enerjiyə qənaət edən soyutma üsulu suyun buxarlandırılmasıdır. Su serverlərin istiliyini özünə çəkir, qızır və soyutma qüllələrində buxar şəklində atmosferə buraxılır. Bu su çirklənmir, lakin ekosistemdən (yerli çay və ya su anbarlarından) fiziki olaraq buxar şəklində çıxdığı üçün "istehlak edilmiş" sayılır.

Real rəqəmlər

"Hər suala 6 litr" iddiasını təkzib edən üç mühüm rəsmi və akademik mənbə mövcuddur:

a) Kaliforniya Universitetinin (UC Riverside) araşdırması

Sənayedə etalon qəbul edilən və müstəqil tədqiqatçılar tərəfindən aparılan bu əhatəli araşdırmaya görə:

• “ChatGPT” və ya bənzər Sİ modelləri ilə aparılan 20-50 suallıq sadə bir dialoq (sessiya) ümumilikdə təxminən 500 ml (yarım litr) su istehlakına səbəb olur.
• Bu hesabla, tək bir sual orta hesabla 10-20 millilitr (təxminən bir xörək qaşığı) su deməkdir.

b) “Google”-un rəsmi hesabatı (2025)

“Google”-un rəsmi metodologiyasına əsasən, “Gemini” tətbiqlərindəki bir median mətn sorğusu cəmi 0,26 millilitr (təxminən beş damcı) su istehlak edir. “Google” qeyd edir ki, texnoloji innovasiyalar sayəsində son bir ildə “Gemini”-nin su “ayaq izi” kəskin şəkildə azaldılıb.

c) “OpenAI” (2025) açıqlaması

Şirkətin CEO-su Sem Altman qeyd edir ki, standart bir “ChatGPT” sorğusu təxminən bir çay qaşığının on beşdə biri qədər su xərcləyir.

Bəs “6 litr” mifi haradan yaranıb?

Media subyektlərinin səhv saldığı və ya manipulyasiya etdiyi əsas məqam süni intellektin iki fərqli mərhələsidir: “Təlim” və “istifadə”

Sual başına düşən su miqdarı millilitrlərlə ölçülsə də, Sİ-nin əsl nəhəng su “ayaq izi” bizim verdiyimiz suallardan yox, həmin modellərin aylarla davam edən ilkin öyrədilməsi (təlim) mərhələsində yaranır. Serverlər gecə-gündüz dayanmadan işlədiyindən milyonlarla litr su buxarlanır:

• GPT-3 modelinin təlimi üçün: ~700,000 litr təmiz su (Bu su ilə 370 ədəd avtomobil istehsal etmək olar).
• “Meta”-nın LLaMA-3 modelinin təlimi üçün: ~22 milyon litr su sərf olunub.

Böyük ehtimallarla, ümumi təlim mərhələsindəki milyonlarla litrlik su sərfi və ya saniyədə milyonlarla insanın eyni anda verdiyi qlobal sorğu kütləsi tək bir istifadəçinin fərdi sualına aid edilib və kontekst tamamilə təhrif olunub.

Niyə bu qədər su sərf olunur?

• Data mərkəzlərində serverlər çox qızır → Soyutma sistemi su buxarlandırır.
• Elektrik enerjisi istehsalı da su tələb edir (xüsusilə termal elektrik stansiyalarında).
• Təlim prosesi həftələrlə (bəzən aylarla) davam edir və minlərlə GPU işləyir.

Müqayisə üçün:

• Bir insanın illik su istifadəsi (içmək + gigiyena) ~ 1000-2000 litr civarındadır.
• “GPT-3” təlimi isə bir nəfərin bir neçə illik su payına bərabərdir.

Təlim mərhələsi AI-nin ən “susuz” hissəsidir və bu, real ekoloji problemdir. Şirkətlər (Google, Microsoft, Meta) su istifadəsini azaltmaq üçün yeni texnologiyalar (quru soyutma, suyun təkrar istifadəsi) və “water positive” hədəflər qoyurlar, amma AI-nin böyüməsi ilə birlikdə ümumi su tələbatı sürətlə artır.

“Google”-un “su izi”ni  hesablama metodologiyası

"Google" yalnız sorğu cavablandırma (inference) mərhələsini ölçür (modelin öyrədilməsi daxil deyil). Su istehlakı birbaşa data mərkəzi daxili (on-site) su ilə məhdudlaşır — əsasən soyutma sistemləri üçün istifadə olunan su.

Su hesabı enerjiyə əsaslanır:

• Əvvəlcə enerji sərfiyyatı (Wh/prompt) ölçülür.
• Sonra bu enerjiyə Google-un Ümumi infrastruktur üzrə su istifadəsinin səmərəliliyi (fleet-wide Water Usage Effectiveness (WUE)) əmsalı tətbiq edilir.
• 2024-cü il orta WUE əsasında hesablanıb (2025 məlumatlarında da oxşar).

 “Median Gemini” mətn sorğusu üçün 0.26 ml su (təxminən 5 damcı). cloud.google

Tam metodologiya

Google “tam yığım” yanaşma istifadə edir. Sadəcə aktiv TPU/GPU ölçmür, bütün sistem daxildir:

1. Active AI Accelerator energy (TPU/GPU) — əsas hesablama.
2. Active CPU + DRAM energy — host serverin CPU və yaddaşı.
3. Idle Machine energy — ehtiyat güc (spike və ya failover üçün hazır saxlanılan boş maşınlar).
4. Data center overhead — PUE (Power Usage Effectiveness) vasitəsilə soyutma, enerji paylanması və s. (Google-un orta PUE ~1.09).

Su üçün xüsusi:

• Su yalnız data mərkəzi soyutma suyunu hesablanır.
• Dolayısı (indirect) su (məsələn, elektrik stansiyalarında su istifadəsi) daxil deyil.
• Təlim su istehlakı bura daxil deyil.
• Hesab: Su (ml) = Enerji (kWh) × WUE (L/kWh).

Müqayisə üçün:

• Sadəcə aktiv accelerator ölçəndə → 0.12 ml su (optimist ssenari, realı əks etdirmir).
• Tam metodla → 0.26 ml.

Bu metodologiya digər şirkətlərə (OpenAI, Mistral və s.) nisbətən daha geniş ölçmə imkanı verir və real istehsal mühitində aparılır.

 Həqiqət: Gizli ekoloji xərc və şəffaflıq problemi

Hər nə qədər 6 litr iddiası yalan olsa da, bu, süni intellektin ekoloji baxımdan zərərsiz olduğu mənasına gəlmir. Məsələnin iki vacib nüansı var:

1. Dolayı su istifadəsi: Google və digər şirkətlərin bəyan etdiyi kiçik rəqəmlər (məsələn, 0.26 ml) yalnız data mərkəzinin daxilində buxarlanan suyu əks etdirir. Lakin həmin mərkəzləri enerji ilə təmin edən nəhəng elektrik stansiyalarının (məsələn, su və ya nüvə stansiyaları) elektrik istehsalı zamanı xərclədiyi su bura daxil edilmir. “UC Riverside” tədqiqatçıları dolayı xərclər də daxil edildikdə real su “ayaq izi”nin daha böyük olduğunu bildirirlər.
2. Texnologiyanın təkamülü: İndiki yeni nəsil modellər (məsələn, milyardlarla parametrə malik irimiqyaslı “ChatGPT”, “Gemini” və “Claude”-un son versiyaları) daha mürəkkəb əməliyyatlar apardığı üçün gələcəkdə su istehlakını həndəsi silsilə ilə artırmaq potensialına malikdir.

Nəticə

Bu iddia rəqəmsal dünyadakı real ekoloji problemlərin şişirdilməsi, kontekstdən çıxarılması və texniki reallıqların tamamilə yanlış başa düşülməsindən ibarət bir manipulyasiyadır.

Süni intellektə verilən bir sualın 6 litr su aparması mifdir və texniki olaraq yanlışdır. Real rəqəm bir neçə damcı ilə bir xörək qaşığı arasında dəyişir.

Bununla belə, qlobal su qıtlığı dövründə texnologiya nəhənglərinin məlumat mərkəzlərinin yerli su qaynaqlarını xərcləməsi həqiqətdir. Süni intellekt "susuzdur", lakin medianın iddia etdiyi qədər "bulaqları qurudan" miqyasda deyil. Şirkətlərin bu rəqəmləri daha şəffaf paylaşması isə gələcək ekoloji böhranların qarşısını almaq üçün mütləqdir.