Bulgular
- Üretken yapay zekanın çevresel etkisi giderek büyüyen bir endişe kaynağına dönüşüyor fakat “su ayak izi (water footprint)” genellikle karbon emisyonu tartışmalarının gölgesinde kalıyor.
- NTV kanalında yayınlanan “Bambaşka Sohbetler” programında kullanıcıların yapay zeka araçlarına sorduğu her bir sorunun ortalama 6 litre su tüketimine yol açtığı iddia edildi.
- Açık kaynaklarda yer alan verilere göre bu değer 6 litrenin çok altında.
- Google tarafından 2025 senesinde paylaşılan verilere göre Gemini Apps metin sorgusu 0,26 mililitre veya yaklaşık beş damla su tüketiyor. Google’ın bu verisi yalnızca veri merkezi içi (on-site) su tüketimini yansıtıyor.
- 2025 senesinde OpenAI CEO’su Sam Altman, kendi blog yazısında ortalama bir Chat GPT sorgusunun bir çay kaşığının on beşte biri kadar su tükettiğini öne sürdü.
- Akademik literatürdeki en kapsamlı araştırmalarda bu rakamlar biraz farklılık gösteriyor. Sektörde referans kabul edilen UC Riverside araştırmasına göre, standart bir dil modeline sorulan tek bir soru 0,26 mililitre veya 6 litre değil, ortalama 10 ila 50 mililitre su tüketiyor.
- UC Riverside araştırmacıları Google’ın paylaştığı bu araştırmanın “dolaylı su kullanımını” göz ardı ettiğini belirtiyor. Çalışma sadece veri merkezlerini soğutmak için harcanan suyu kapsarken, bu merkezlere enerji sağlayan devasa santrallerin tükettiği suyu hesaba katmıyor.
- Soru başına düşen tüketim mililitreler seviyesinde kalsa da, yapay zekanın asıl devasa su ayak izi kullanıcı sorgularından ziyade bu dil modellerinin aylar süren ve büyük işlem gücü gerektiren ilk eğitim (training) aşamasında oluşuyor.
- Büyük yapay zeka modellerinin eğitim aşaması, sunucuları soğutmak için milyonlarca litre su tüketimine yol açıyor. GPT-3'ün eğitiminin yaklaşık 700 bin litre, Meta'nın LLaMA-3 modelinin eğitiminin ise 22 milyon litre su harcadığı tahmin ediliyor. Isıyı kontrol altına almak için kullanılan bu su, ağırlıklı olarak veri merkezlerindeki soğutma kulelerinde buharlaşarak tüketiliyor ve toplam su tüketimi, modelin büyüklüğüne ve veri merkezinin bulunduğu coğrafyaya bağlı olarak artıyor.
- Göz önünde bulundurulması gereken bir diğer önemli nokta ise teknolojinin evrimi. Yeni nesil modellerin su ayak izi, eskilere kıyasla çok daha büyük. Literatürdeki veriler genellikle GPT-3 gibi eski sürümlere dayansa da günümüzde yaygın olarak kullanılan Chat GPT 5.4 (OpenAI), Gemini 3 (Google) veya Claude Opus 4.6 (Anthropic) gibi çok daha gelişmiş ve milyarlarca parametreye sahip güncel modeller, çok daha devasa işlem gücü gerektirdiği için soğutma süreçlerinde katlanarak artan oranlarda su tüketme potansiyeline sahip.
- Sonuç olarak, tek bir yapay zeka sorgusunun 6 litre su tükettiği iddiası gerçeği yansıtmasa da, arka plandaki dolaylı enerji kullanımları, devasa eğitim süreçleri ve yeni nesil modellerin artan kapasiteleri, yapay zekanın su ayak izinin göz ardı edilemeyecek kadar büyük bir çevresel maliyet yarattığını gösteriyor.
