Yapay Zekanın Durdurulamayan Enerji İştahı: Yaklaşan Bir Kriz

Yapay Zeka endüstrileri dönüştürmenin eşiğinde ancak acil bir endişe var: Enerji ihtiyaçları . Yapay zeka geliştikçe ve yaygınlaştıkça iştahı da artıyor.

Yapay zekanın yönlendirdiği geleceğe doğru hızla ilerlerken, sert gerçekle yüzleşmek çok önemli: sıkı düzenlemeler olmazsa, kendimizi benzeri görülmemiş boyutlarda bir enerji krizine hazırlıyoruz. Yapay zekanın sınır tanımadığı, endişe verici oranda enerji tükettiği bir dünya hayal edin. Böyle bir senaryoda, zaten kırılgan olan enerji altyapımızın çok büyük bir gerilime maruz kalacağına tanık olacağız.

Bunun sonuçları ise sık sık elektrik kesintileri ve hızla artan elektrik faturalarıdır. Yapay zekanın karbon ayak izi ele alınmadan bırakılırsa çevresel bir felakete dönüşebilir. Dahası, yapay zekayı kısıtlama olmaksızın kullanabilen şirketler ve ülkeler, bunu yapamayanları geride bırakacak ve benzeri görülmemiş bir ölçekte ekonomik eşitsizliğe yol açacaktır.

Bu makalede yapay zekanın artan enerji taleplerini, yarattığı zorlukları ve potansiyel çözümleri ele alacağım.

Yükselen Ekonomik Güç Olarak Yapay Zeka

Bugün ekonominin nabzının sadece insan emeğiyle değil, temelindeki yapay zeka miktarıyla ölçüleceği bir döneme giriyoruz. İşletmeler yapay zeka ile işgücünün verimliliğini artırmaya ve çeşitli görev ve rolleri otomatikleştirmeye çalışırken, yapay zeka üretkenlik ortamını yeniden şekillendirme potansiyeline sahiptir.

Buna göre PwC Yapay zekanın 2030 yılına kadar küresel ekonomiye olası katkısının 15,7 trilyon dolara ulaşması bekleniyor. Ekonomik kazanımların yaklaşık %45'i ürün iyileştirmelerinden kaynaklanacaktır. Yapay zeka, ürünleri çeşitlendirerek, kişiselleştirmeyi ve satın alınabilirliği artırarak tüketici talebini artıracak.

Ticaretin ötesinde çeşitli bilimsel alanlara uzanan 300'ün üzerinde yapay zeka uygulaması halihazırda tanımlanmış durumda. Örneğin fizikte, sinir ağları şu anda yeni modeller ve teoriler geliştirmek için kullanılıyor. Yapay zeka, verilerdeki gizli kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarmada başarılıdır. ABD Enerji Bakanlığı zaten tanınan nükleer fizikteki deneysel keşifleri hızlandırma potansiyeli. Ve biyoteknolojide yapay zeka hızlandırır yeni moleküllerin keşfi. Algoritmalar ilerlemeye devam ettikçe uygulamalarının kapsamı daha da genişliyor.

Sentetik Verilerin Şafağı

Yapay zekanın yeni yeteneklerine dalmadan önce, iki operasyonel aşamayı birbirinden ayırmak önemlidir. Yapay zeka iş yükleri geleneksel olarak eğitim ve çıkarım aşamalarını kapsar. Eğitim sırasında model, yinelemeli süreçler aracılığıyla dahili parametrelerini ayarlayarak girdi verilerinden öğrenir. Bu aşama hesaplama açısından yoğun ve zaman alıcıdır ve modelin performansını optimize etmek için birden fazla yineleme gerektirir. Aynı zamanda genellikle insan yardımını da gerektirir.

Bunun aksine, çıkarım aşaması, model eğitildikten sonra gerçekleşir ve yeni, görünmeyen verilere dayalı olarak tahminler yapmak veya kararlar almak için onu kullanmayı içerir. Model, öğrenilen bilgiyi daha fazla parametre ayarlaması yapmadan tahminler oluşturmak için uyguladığından, çıkarım genellikle eğitimden daha hızlı ve daha az hesaplama gerektirir.

Otonom öğrenme süreci teorik olarak süresiz olarak devam edebilir. Buna göre Gartner'ın 2030 yılına kadar sentetik verilerin yapay zeka modellerindeki gerçek verileri geride bırakacağı öngörülüyor. Bu nedenle yapay zeka yakında kendini sürekli olarak eğitebilecek, tahminler için modeller kullanabilecek, daha fazla veri biriktirebilecek ve algoritmaları daha da geliştirebilecek. Yapay zeka ne kadar uzun süre çalışırsa sonuçları o kadar kesin ve doğru olur ve algoritmalar o kadar fazla uygulamayı kapsayabilir.

İnsanlardan yapay zekaya doğru olan bu önemli geçiş, kritik bir faktörün öneminin altını çiziyor: enerji.

Yapay Zekanın Güç İştahı

Şu anda, küresel enerji tüketimi insan sınırlamalarından etkilenmektedir. Örnek vermek gerekirse, uyumak ve dinlenmek zorunda olduğumuz için gün boyu enerjiye ihtiyacımız yok. Ayrıca yapay zeka, kesinti, bakım ve güncelleme programlarına uyar. Ancak yapay zeka eninde sonunda sınırlarını aştıkça, kendini eğitmeyi öğrendikçe ve 24 saat çalışmaya başladıkça enerji talepleri hızla artabilir.

2018'de OpenAI tarafından yapılan bir araştırma açıklığa kavuşmuş Yapay zeka eğitimi için kullanılan hesaplama gücü, 2012'den bu yana her 3 ila 4 ayda bir ikiye katlandı. Yapay zeka görevlerinin, özellikle de derin öğrenmenin, geniş veri kümeleri üzerinde karmaşık matematiksel işlemler gerektirdiğini görmek hiç de şaşırtıcı değil. En son teknolojiye sahip yapay zeka modellerinin boyutları milyarlarca veya trilyonlarca parametreyle büyüyerek enerji tüketimini artırdı.

Büyük ölçekli yapay zeka uygulamaları genellikle çok sayıda sunucu ve soğutma sistemini barındıran veri merkezlerinde çalışır. Sıcaklık kontrolü ve sunucunun çalışması için önemli miktarda enerji tüketirler. Bu veri merkezleri halihazırda küresel elektrik tüketiminin önemli bir bölümünü oluşturuyor. tahmini yüzde birin üzerinde ve büyüyor. Ortalama olarak hiper ölçekli bir tesis tüketir Yılda 20 ila 50 MW arasında, bu da 37.000 eve enerji sağlamaya eşdeğer.

Enerji yoğun bir diğer görev ise iklim değişikliğiyle mücadele etmek için atmosferden karbondioksitin (CO2) çıkarılmasıdır. Tek bir yapay zeka modelinin eğitimi yaymak 626.000 poundun üzerinde CO2 eşdeğeri. Ortalama bir arabanın ömür boyu karbon emisyonunun yaklaşık 5 katı. CO2'nin yakalanması, havadaki düşük konsantrasyonu ve fiziksel özellikleri nedeniyle önemli miktarda enerji girdisi gerektirir. Net sıfır emisyon için çabaladığımız ve iklim kriziyle mücadele ettiğimiz için bu enerji gereksinimlerinin karşılanması zorunlu hale geliyor.

Yenilenebilir Çözümlerin Yükselişi

Peki mevcut altyapımız yapay zekanın artan ihtiyaçlarını karşılamaya hazır mı? Maalesef cevap hayır. Elektrik şebekemiz gerekli adaptasyon oranının çok gerisinde kalıyor. Bu, yenilikçi çözümler için acil bir araştırma yapılmasını gerektiriyor; güneş enerjisi, bu enerji açmazına ümit verici bir cevap olarak öne çıkıyor.

Güneş enerjisi, yenilenebilir ve neredeyse sınırsız bir kaynak olan güneşimizin muazzam enerji potansiyelinden yararlanır. Yapay zeka destekli bir geleceğe doğru ilerledikçe, bol güneş ışığına sahip bölgelerde güneş enerjisi altyapısına yönelik talepte bir artış yaşanacak. Küresel ölçekte rüzgar ve güneş enerjisi projeleri planlanıyor katkı yapmak 2030 yılına kadar dünya elektriğinin üçte birinden fazlası.

Güneş paneli üreticileri bu yeni ortamda gelişmeye hazır. Malzeme bilimi ve mühendisliğindeki gelişmeler sayesinde güneş panellerinin verimliliği artmaya devam ediyor. Gelişmiş pil teknolojilerinde uzmanlaşmış enerji depolama şirketleri de enerji şebekesinin istikrara kavuşmasında önemli bir rol oynayacak. Sadece ABD'de enerji depolama ve elektrik şebekelerine yönelik küresel yatırımlar aşıldı 2022'de 337 milyar dolar.

Temiz ve verimli enerji arayışındaki bir diğer rakip ise füzyon gücüdür. Helyon Enerjisi araştırma şirketi buna bir örnektir. Ancak füzyon gücünü pratik bir enerji kaynağı haline getirmek için hala Döteryum ve Helyum-3 gibi yakıtlar üretmemiz gerekiyor. Bu süreç benzersiz engeller sunar. Döteryum mevcuttur ancak füzyon reaksiyonu için son derece yüksek sıcaklıklara ihtiyaç duyarken, Helyum-3 Dünya'da kıttır ve Ay'da madencilik yapılmasını gerektirir. Ayrıca, füzyon gücünün ekonomik, düzenleyici, güvenlik, ölçeklenebilirlik ve çevresel kaygıları ele alması gerekir.

Füzyon enerjisi büyük bir potansiyele sahip olsa da deneysel olmaya devam ediyor ve yaygınlaşması birkaç on yıl alabilir. Bu karmaşıklıkların aksine, güneş enerjisi potansiyel olarak basit bir çözümdür. Güneş enerjisi altyapısına stratejik yatırımlar gerektiren, sürdürülebilirliğe yönelik açık ve ölçeklenebilir bir yol sunar. Güneş enerjisinin basitliği, her yerde bulunmasında yatmaktadır; çünkü güneş ışığı, kapsamlı madencilik veya çıkarma işlemine gerek kalmadan hemen hemen her yerde mevcuttur.

Küresel ekonomi yapay zeka ve temiz enerji teknolojilerine doğru kaydıkça, güneş açısından zengin arazilere, güneş paneli üreticilerine ve enerji depolama şirketlerine olan talep önümüzdeki yıllarda artacak. Ancak bu organik büyüme enerji çöküşünü engellemeye yetmeyebilir.

Yapay Zeka İhtiyaçlarını Düzenlemek: Saatli Bomba

Yapay zeka çağında sürdürülebilir bir gelecek sağlamak için yapay zekanın enerji ihtiyaçlarını düzenlemeye yönelik cesur adımlar atmalıyız. Üreticileri, enerji şirketlerini ve havayollarını saldıkları her ton karbondioksit için ödeme yapmaya zorlayan AB Emisyon Ticaret Sistemini düşünün. Şubat 2023'te AB karbon piyasasında karbon izinlerinin fiyatı ulaşmış ton CO2 başına 100 Euro ile tarihin en yüksek seviyesi. Maliyet ne kadar yüksek olursa, şirketlerin düşük karbonlu teknolojilere yatırım yapma ve daha temiz enerji kaynaklarına geçiş yapma teşviki de o kadar güçlü olur.

Benzer şekilde, önemli miktarda yapay zeka enerji tüketimi olan şirketlere ek vergiler uygulama fikrini de araştırmalıyız. Yapay zekaya büyük ölçüde güvenen işletmelerin, çevresel ayak izlerini dengelemenin bir yolu olarak yenilenebilir enerji kaynaklarına yatırım yapmaları gerekebilir. Karbon emisyonlarının mali cezaları tetiklemesi gibi, yapay zekanın enerji tüketimi de güneş enerjisi altyapısına yapılan zorunlu yatırımlarla veya diğer alternatif enerji girişimleriyle ilişkilendirilebilir.

Şirketler bu beklentiden pek memnun olmasa da toplumumuz, kısa vadeli kârlardan ziyade uzun vadeli sürdürülebilirliğe öncelik vermek zorunda. Bu sorunu çözmeye yönelik proaktif önlemler, yapay zeka odaklı endüstrilerin büyümesini desteklerken, daha yeşil ve daha sürdürülebilir bir geleceğe önemli ölçüde katkıda bulunabilir.