Yapay Zekâ Su Güvenliği Riskimizi Artırıyor mu ?

Dursun Yıldız

Su Politikaları Uzmanı

Su Politikaları Derneği Başkanı

28 Şubat 2026

Yapılan araştırmalar ChatGPT sorgulamalarının, Google’daki bir aramanın yaklaşık 10 katı daha fazla elektrik kullandığını ortaya koyuyor. Büyük teknoloji şirketleri bilhassa yapay zeka aktivitelerinde ne kadar su kullanıldığını açıklamıyor, ama toplam su kullanımları her yıl artıyor.

Yapay zekayı besleyen büyük veri toplama ve işleme sistemleri   için  gerek enerji temini gerek soğutma sistemlerinde çoğu zaman temiz su kaynakları kullanılmaktadır. Bu temiz  su, özellikle sunucuları soğutmak ve ortam nemini sabit tutmak için kullanılmaktadır. OECD’ye göre, 2027 itibarıyla yapay zeka sistemlerinin yıllık su tüketimi 4.2 ila 6.6 milyar metreküp arasında olacak. Bu su tüketimi de yaklaşık olarak Türkiye’nin   yıllık net toplam içme ve kullanma suyu  tüketimine  yaklaşmış olacaktır.

Yapay zekayı besleyen büyük veri toplama merkezlerinin hem enerji ihtiyaçları hem de soğutma için kullanılan su ihtiyacı artıyor. Bu durum özellikle iklim değişikliği etkisi altındaki bölgelerde yer alan veri toplama merkezlerinin su tüketimini doğrudan ve dolaylı yoldan etkileyerek su sıkıntısını artırabilir. Yapay zekâ alanındaki gelişmeler  ayrıca enerji için su ,su için enerji ilişkisinin artmasına da neden olacaktır. Enerji için daha fazla suya, temiz su için de daha fazla enerjiye ihtiyacımız olacak.Bu gelişmeler  büyük veri merkezlerinde enerji ve su kullanımı  alanındaki verimlilik artışının önemini de artırmaktadır.
Her 30 -40  soruda yaklaşık yarım litre su buharlaşıyor

Kaliforniya Üniversitesi Riverside (UC Riverside) kampüsünde yürütülen araştırmaya göre, yapay zeka sistemlerinin çalışması için gerekli olan dev veri merkezleri, sıradan bir soruda bile kayda değer miktarda su tüketmektedir. Araştırma sonuçlarına göre her 30-40  soruda ortalama yarım litre su buharlaşmaktadır. Bu su, sistemlerin ısısını belirli bir seviyede tutmak için  kullanılan soğutma sistemleri nedeniyle tamamen tüketilmiş sayılmaktadır. Yani kullanılan toplam suda kayda değer bir su geri dönüşü söz konusu olmamaktadır.
Büyük teknoloji şirketlerinin 5 yıl içinde su pozitif olma taahhütleri var

Bazı teknoloji şirketleri, bu tüketimi azaltmak için yeni teknolojiler geliştiriyor. Meta, ‘kuru soğutma’ teknolojisini yaygınlaştırırken, NVIDIA ve Alibaba gibi firmalar da doğrudan sıvı soğutma yöntemlerine geçiyor.

Microsoft ve Amazon Web Services, 2030’a kadar ‘su pozitif’ olacaklarını, yani tükettiklerinden fazlasını doğaya geri kazandıracaklarını açıkladı. Apple ise veri merkezlerini Su Yönetimi İttifakı’nın sertifikalarıyla belgelendirmeyi hedefliyor.

Özellikle evaporatif soğutma ve nemlendirme sistemlerinde kullanılan yüksek kaliteli su, kullanım sonrası geri kazanılamadan buharlaşıyor. Araştırmalara göre buharlaşan su oranı Google’da yüzde 74, Microsoft’ta ise yüzde 60’a kadar çıkıyor. Bu da, her yıl milyarlarca litrelik suyun kalıcı olarak doğadan çekilmesi anlamına geliyor.

Büyük teknoloji şirketlerinin 5 yıl içinde su pozitif olma taahhütlerini yerine getirmeleri için daha verimli bir işletme ,soğutma ve enerji sistemine geçmeleri gerekiyor. Geri kazanılmadan buharlaşan su oranlarını azaltacak yeni nesil teknolojileri kullanmaları gerekiyor. Yenilenebilir enerji kullanımına geçerek enerjide kullandıkları dolaylı su ayak izini azaltmaları gerekiyor.
Yapay zeka nasıl daha az enerji harcar

Günümüzde  çok gelişmiş yapay zekâ modelleri yüksek enerji tüketse de, bunları daha verimli hale getirmek için birçok araştırma çalışması yapılmaktadır.Bu çalışmalarda teknolojik gelişmeler ve optimizasyon modelleri yapay zekanın daha az enerji ile çalışmasını mümkün kılabilir.Yapay zekânın daha az enerjiyle çalışması için donanım, yazılım, algoritma alanlarında bir optimizasyona  ve daha verimli bir  enerji altyapısına ihtiyaç vardır. Bu çalışmaların  birlikte ele alınarak yürütülmesi durumunda enerji verimliliği artabilir.
Daha az enerji ve su tüketen yapay zeka

Yapay zeka veri merkezlerinde daha az enerji kullanılması ve daha az su kullanılması birbirini tamamlayan süreçler olarak ortaya çıkmaktadır. Yapay zeka  veri merkezlerinin enerji verimliliği çok önemlidir.  Enerji verimli bir yapay zeka veri merkezi, özellikle elektrik enerjisi üretiminde su kullanıldığı için su tüketimini de azaltacaktır. Yenilenebilir enerjiyle  (rüzgar ve güneş) çalışan veri merkezleri daha az su ve karbon ayak izi oluşturacaktır.

 Soğutma sistemlerinde kullanılan su miktarı yani yapay zekanın soğutma suyu ayak izi ise yeni nesil sistemlerle azaltılmaya çalışılmaktadır. Yeni nesil  veri merkezi soğutma sistemlerinde  iki aşamalı sıvı soğutma sistemi de kullanmaktadır. Bu sistemde sıvı ısıyı aldıktan sonra buharlaşmakta, sonra yoğuşup döngüye girmektedir. Bu sistemler daha az pompaya ihtiyaç duymakta ve çok yüksek yoğunluklu sunucular için yüksek verim sağlamaktadır.

Bunun yanısıra hızla gelişmekte olan kuantum bilgisayarlar su yerine helyum gibi soğutucu gazlar ve kapalı döngü sistemleri yöntemleriyle  soğutulmaktadır. Kuantum bilgisayarlar belirli görevlerde klasik sistemlerden çok daha az enerjiyle çok daha fazla iş yapabilmektedir. Su tüketimi açısından ise  klasik veri merkezlerinden çok daha avantajlı oldukları söylenebilir.
Yapay zeka sistemlerini soğutma seçenekleri

Yapay zeka uygulamaları, bulut sistemleri ve büyük veri merkezleri, sunucu sistemlerinin ısısını düşürmek amacıyla kullanılan soğutma teknolojileri nedeniyle ciddi düzeyde su tüketimine yol açıyor.Veri merkezlerinde kullanılan elektrik enerjisi, sunucuların yüksek performansta çalışmasını sağlıyor; ancak bu süreçte ciddi bir ısı açığa çıkıyor. Bu sistemleri soğutmak için sulu,kuru ve  evoporatif ve hibrit sistemler kullanılıyor. 

Veri merkezlerinde sulu soğutma (wet cooling) nın dışında  kuru soğutma ( dry cooling) yöntemi ile de soğutma mümkün Ancak  kuru soğutma  ortam havasını kullanarak soğutma yaptığı için sıcak iklimlerde verimi düşüyor .Soğutma için  daha büyük fanlar daha çok çalışıyor. Bu nedenle  daha fazla enerji tüketir. Sulu soğutma ve nemlendirmede  ise daha yüksek verim alınmaktadır. Sulu soğutma sistemleri enerji açısından kuruya göre %20 ila %30 daha verimli olabilmektedir.

 Havalı   ve sıvılı soğutma sistemlerini birlikte kullanan hibrit sistemler, ortam sıcaklığına mevsime ve veri merkezinin iş yüküne göre birbirlerine otomatik olarak geçiş yapabilmektedir. Bu nedenle de işletmede daha verimli bir soğutma sistemi olarak kabul edilmektedir.

Yapay Zeka’nın Rolü ve önemi

Su sektörü, verimliliği artırmak, işletmeyi optimize etmenin yanı sıra proaktif kararlar almak için de dijitalleşmenin kilit rol oynayacağı, çok daha akıllı bir modele doğru ilerliyor. Amaç, suyu daha verimli ve sürdürülebilir bir şekilde yönetmek ve sorunlar ortaya çıkmadan önce tahmin etmektir. Son yıllarda yaşadığımız aşırı olaylar, gelecek için belirsizliği artırıyor.  Bu nedenle gelecekte su krizini çözmede yapay zekâ destekli dijitalleşme ile  verimliliği artırma ve belirsizliği tahmin edebilme yeteneği önemli olacaktır.

Bu bağlamda, yapay zekâ çok önemli bir rol oynayacaktır. Su şirketlerinin ve diğer sektör oyuncularının da yapay zekâyı sadece suyu yönetmek için değil, tarım veya sanayi gibi alanlardaki etkisini daha iyi anlamak için de kullanacaklarını göreceğiz. Yapay zeka, işlenmiş verilere ve daha net iş mantığına dayalı olarak daha hızlı kararlar alınmasını sağlayacaktır.

Tarımsal sulama, toplam su  kullanımındaki  ortalama %75’lik  payı nedeniyle  verimlilik sağlanması için özellikle önemli bir alandır. Sulama yönetiminde  dijitalleşme, hem kaynak verimliliği hem de sistem sürdürülebilirliği üzerinde doğrudan olumlu bir etki oluşturacaktır.

Su yönetiminde  havza ölçeğinde yönetim sürdürülebilirlik için esastır .Burada yapay zekâ destekli dijital çözümler  farklı verileri  entegre etmek, senaryoları öngörmek ve daha geniş ölçekte karar alma süreçlerini desteklemekte çok önemli bir rol oynayacaktır.

Önümüzdeki 10 yıl içinde  yapay zekâ destekli dijital dönüşüm nedeniyle büyük veri merkezlerinin  su  ve enerji tüketimi  artacaktır. Ancak  bu dönüşümün su yönetiminde sağladığı kayıp–kaçak azaltımı ,tarımsal sulama optimizasyonu,baraj işletme verimliliği, enerji santralleri işletme verimliliği ve taşkın zararlarının  azaltımı gibi faydaları toplamda doğru planlandığında ve  iyi yönetildiğinde  suyu net tasarruflu hale getirecektir.

Ayrıca yenilenebilir enerji üretiminde ve depolanmasındaki  teknolojik ilerleme  ve büyük veri merkezlerinde enerji ve su kullanımını azaltmaya yönelik  teknoloji geliştirme çabaları da bu süreci olumlu yönde etkileyecektir.

Bu nedenle konu  teknikten çok yönetişim  meselesi olarak ortaya çıkmaktadır. Dünyada su kaynakları üzerindeki  nüfus artışı , iklim değişikliği, aşırı verimsiz kullanım   ve kirlilik  baskıları artmaktadır.  Ayrıca su, ulusal güvenlik stratejilerinde ayrı bir başlık haline gelmektedir.

 Bu nedenle  iyi planlanması ve uygulanması  durumunda yapay zekâ destekli dijital dönüşümden elde edilecek  faydalar  sistemin su ve enerji tüketimi maliyetinden daha fazla olacaktır.