Yapay zeka  yılda  küresel şişelenmiş su tüketiminden daha fazla su tüketiyor.

Dursun Yıldız

SPD Başkanı

Yeni bir çalışma, yapay zekâ sektörünün yıllık su kullanımının, dünya genelinde her yıl tüketilen yaklaşık 450 milyar litrelik şişelenmiş su miktarını aşan bir boyuta ulaştığını gösteriyor.

Yakın zamanda yayımlanan “Veri merkezlerinin karbon ve su ayak izleri ve bunun yapay zekâ için ne anlama gelebileceği” başlıklı çalışmanın ardından, yapay zekâ patlamasının çevresel maliyeti yeniden mercek altına alındı. Hollandalı akademisyen Alex de Vries-Gao liderliğinde yürütülen bu çalışma, sektörün su tüketiminin artık küresel çapta tüketilen toplam şişelenmiş su hacmini aştığını ortaya koyuyor. Araştırma, büyük dil modellerini ve üretken yapay zekâ araçlarını çalıştırmak için gereken devasa veri merkezlerinin, yüksek performanslı sunucuları soğutmak amacıyla çok büyük miktarlarda su kullandığını gösteriyor.

Yapay zekânın su tüketimi sadece veri merkezindeki sunucuların doğrudan soğutulmasından kaynaklanmıyor; asıl büyük harcama bu merkezlerin tükettiği elektriği üreten güç santrallerinin dolaylı su tüketiminden  kaynaklanıyor.

Rapora göre, yapay zekâ sektörünün yıllık su kullanımı, dünya nüfusunun her yıl tükettiği yaklaşık 450 milyar litrelik şişelenmiş su miktarını aşan bir seviyeye ulaştı. Bu artış; yapay zekâ geliştirme süreçlerinin eğitim ve çıkarım (inference) aşamalarında yoğun ısı üreten Nvidia üretimi çipler gibi gelişmiş çiplerin termal gereksinimlerine bağlanıyor. Donanım arızalarını önlemek amacıyla veri merkezleri, çoğu yerel belediye şebekelerinden veya su stresi altındaki yeraltı su kaynaklarından beslenen buharlaştırmalı soğutma sistemlerine ya da sıvı soğutma döngülerine başvuruyor.

Çalışma, teknoloji devlerinin bu kaynakları yönetme biçimine ilişkin giderek büyüyen bir “şeffaflık açığına” dikkat çekiyor. Microsoft, Google ve Meta gibi şirketler 2030 yılına kadar “su pozitif” olma taahhüdünde bulunmuş olsalar da, yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte gerçek tüketim verileri keskin bir artış gösterdi. Örneğin, bir sohbet robotuyla gerçekleştirilen tek bir etkileşim ((yaklaşık 20-50 soru-cevap),); sunucunun konumuna ve o anki yerel sıcaklığa bağlı olarak, veri merkezi düzeyindeki buharlaşma süreciyle 500 ml suya eşdeğer bir tüketime yol açabiliyor.
Jeopolitik ve yerel altyapı, giderek artan bir şekilde bu krizin merkezinde yer alıyor. Pek çok veri merkezi, halihazırda su kıtlığıyla karşı karşıya olan bölgelerde bulunuyor; bu durum da yerel topluluklar ve tarım sektörünün su kullanımı ile  gerilimlere yol açıyor. Araştırmalar, donanım verimliliğinde köklü bir değişim yaşanmadığı veya buharlaşmaya dayanmayan kapalı devre soğutma sistemlerine geçilmediği takdirde, sektörün su ayak izinin katlanarak büyümeye devam edeceğini gösteriyor.

Çözüm yolları:

* Sıvı/daldırma soğutma ve kapalı döngü sistemleri
* Yenilenebilir enerji kullanımı (rüzgar, güneş, hidroelektrik)
* Soğuk iklimlerde stratejik veri merkezi konumlandırması
* Su kullanımının şeffaf raporlanması ve WUE (Water Usage Effectiveness) ölçümü (Microsoft, 2023)
* Enerji ve işlem optimizasyonu: daha verimli algoritmalar, model sıkıştırma, kuantizasyon

Dünya genelindeki düzenleyici kurumlar yapay zekaya yönelik çevresel raporlama standartlarını hazırlamaya başlarken, uzmanlar “karbon ayak izi”nin artık sürdürülebilirlik açısından tek ölçüt olmadığını savunuyor. Dijital zekanın “su ayak izi”, günümüzdeki yapay zeka gelişim sürecinin uzun vadeli sürdürülebilirliğini belirlemede artık kritik bir faktör haline gelmiştir.

Kaynaklar

Alex de Vries-Gao,”The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence, Patterns-Volume 7, Issue 1, 2026,

Alex de Vries, A. (2023). The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence. Available at SSRN.

Avinash Kumar 2026 “AI’s Thirst: New Study Reveals AI Water Footprint Now Exceeds Global Bottled Water Consumption”https://www.linkedin.com/pulse/ais-thirst-new-study-reveals-ai-water-footprint-now-exceeds-kumar-fhpjc/

Li, P., et al. (2023). Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. University of California, Riverside.

Google. (2023). Environmental Report 2023.

Microsoft. (2023). Environmental Sustainability Report.

United Nations University. (2023). Global Bottled Water Industry: A Review of Impacts and Trends.