Bir Görsel Kaç Soruya Bedel? Yapay Zekanın Elektrik ve Su Hesabı

Yapay zekaya bir soru yazdığınızda bedeli telefonunuz değil, kilometrelerce uzaktaki bir veri merkezi ödüyor. O bedelin büyüklüğü üzerinde sizin de elinizin olduğu üç yer var: hangi modeli kullandığınız, metin mi görsel mi istediğiniz ve beğenmediğiniz cevabı kaç kez yeniden ürettirdiğiniz. Sıradan bir sohbet cevabı için herkesin kabul ettiği tek bir rakam yok, ama bu seçimlerin yarattığı fark ölçülmüş durumda ve fark, çoğu insanın tahmininden çok daha büyük.

Görsel ile Metin Aynı Kefede Değil

Hugging Face ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nden araştırmacılar 88 açık modeli aynı donanımda çalıştırıp her görev için harcanan elektriği ölçtü.¹ İncelenen modellerde bir görsel üretmek, metin üretmekten ortalama 60 kattan fazla enerji istedi.¹ Farkın nedeni üretilen şeyin kendisi. Bir metin modeli her adımda sözlüğünden tek bir kelime parçası seçer; bir görsel modeli ise görseli oluşturan piksellerin hepsini tek tek üretmek zorundadır ve bu, araştırmacıların deyişiyle çok daha büyük bir karar alanı demek.¹ Görsel büyüdükçe iş de büyüyor; görsel modelleri arasındaki farkın büyük bölümü ürettikleri görselin boyutundan geliyor.¹

Uçlar arasındaki mesafe daha da çarpıcı. En verimli metin modeli bin cevap üretirken bir telefon şarjının yalnızca yüzde 9’u kadar enerji harcadı; en verimsiz görsel modelinde ise tek bir görsel, ortalama bir telefonu yarıya kadar şarj etmeye yetecek elektrik harcadı.¹ İncelenen modeller arasında aynı sayıda işlem için harcanan enerji 1.450 katı aşan oranda değişti.¹

Bu 60 kat bir ortalama ve kendi kullandığınız araçta fark daha küçük ya da daha büyük olabilir. Ölçülen modellerin hepsi herkesin indirip çalıştırabildiği açık modeller; bugün kullandığınız ticari aracın rakamı bu listede yok. Yine de yön belli: sohbete yazdığınız bir soruyla ürettirdiğiniz bir resim aynı hesaba girmiyor. Beğenmediğiniz görseli “bir daha dene” diyerek on kez yeniden ürettirmek, on soru sormaktan bambaşka bir yük. Sık görsel ürettiren biriyseniz, kendi kullanımınızda elektriği asıl büyüten şey muhtemelen sorularınız değil, o denemeler.

Hangi Modele Sorduğunuz

Aynı soruyu farklı modellere sorduğunuzda bedel yine değişiyor. 30 ticari modeli karşılaştıran bir çalışma, en çok enerji harcayan modellerin uzun bir istem için 29 Wh’yi aştığını, bunun en verimli sistemlerin 65 katından fazla olduğunu hesapladı.² Wh, yani vat saat, bir vatlık gücün bir saatte harcadığı enerji; 29 Wh, ortalama bir telefonu bir kez doldurmaya yetip de artıyor.²¹

Modelin yanında sohbete ne kadar metin verdiğiniz de bedeli değiştiriyor. Aynı çalışmada GPT-4o’nun Mart 2025 sürümü, birkaç cümlelik bir soruya kısa bir cevap verirken yaklaşık 0,4 Wh, yaklaşık yedi bin kelimelik bir belgeyle gelen soruya ise yaklaşık 2,9 Wh harcıyor.² Sohbete yapıştırdığınız her sayfa, cevabın bedelini de yanında getiriyor.

Bu çalışmanın rakamları laboratuvarda ölçülmedi. Araştırmacılar şirketlerin açık uygulama arayüzlerinden gelen performans verilerini, veri merkezlerine özgü çevresel çarpanlarla ve donanım tahminleriyle birleştirdi.² Yine de iki uç arasındaki uçurum şunu söylüyor: Gündelik bir soru için hangi modeli seçtiğiniz, bedelin en büyük kalemlerinden biri.

Neden Kimse Tek Bir Rakam Veremiyor

“Peki benim sorum kaç Wh?” diye sormak doğal. Herkes için geçerli tek bir rakam olmaması kısmen kaçınılmaz, çünkü model ve uzunluk sonucu değiştiriyor. Ama belirsizliğin asıl büyük kaynağı başka: Kullandığınız modelin genel rakamı bile çoğu zaman açıklanmıyor. Mayıs 2025’te en çok kullanılan 20 dil modeline bakan araştırmacılar, bunlardan yalnızca birinin çevresel verisini doğrudan açıkladığını, üçünün dolaylı yoldan açıkladığını buldu.³ Kullanımın yüzde 84’ü ise hakkında hiçbir çevresel bilgi açıklanmayan modeller üzerinden geçiyordu.³ Dolaylı açıklama, şirketin modelin ağırlıklarını ya da eğitimde kullanılan hesap gücünü paylaşması, böylece dışarıdan birinin tahmin yapabilmesi demek; doğrudan açıklama ise şirketin enerji ya da salım rakamını kendisinin vermesi.³ Gördüğünüz rakamların çoğu dışarıdan bakan araştırmacıların hesabı; şirketlerin kendi ölçümleri büyük ölçüde kapalı.

Bir de farklı hesapların farklı şeyleri saymasından doğan karışıklık var. Biri yalnızca çipin harcadığı elektriği sayıyor, bir başkası binanın soğutmasını da ekliyor, bir üçüncüsü çiplerin üretimini de hesaba katıyor. Üçü de kendi içinde doğru olabilir, ama yan yana konduklarında birbirini tutmaz.

Su ile Elektrik Arasındaki Takas

Elektrik hikayenin yarısı. Çalışan her çip ısınır ve binlerce çipin ısısı binadan dışarı atılmak zorundadır. Bunun en ucuz yolu, terleyen bir vücudun serinlemesiyle aynı ilkeye dayanıyor: Isınan suyun bir kısmı buharlaştırılır, buhar ısıyı alıp havaya götürür, böylece soğutma makineleri çok daha az elektrik harcar. Veri merkezleri geleneksel olarak suyu bu amaçla yerinde buharlaştırıyor.⁴ Buharlaşan su tesisin devresine geri dönmez; veri merkezlerinin su tüketimi dendiğinde kastedilen çoğunlukla budur.

Microsoft, Ağustos 2024’ten itibaren bütün yeni veri merkezi tasarımlarında bunu değiştirdi.⁴ Yeni tasarımda soğutma sıvısı doğrudan çiplerin üzerinden geçiyor; inşaat sırasında bir kez doldurulan su kapalı bir devrede sunucularla soğutma makineleri arasında dolaşıp ısıyı taşıyor ve hiç buharlaşmıyor.⁴ Isıyı binadan asıl çıkaran ise bu soğutma makineleri: Bir buzdolabı gibi çalışıp ısıyı sudan alıp dış havaya pompalıyorlar, bunun için de elektrik harcıyorlar. Şirkete göre tasarım, soğutma için her veri merkezinde yılda 125 milyon litreden fazla su ihtiyacını ortadan kaldıracak.⁴

Ama o ısı bir yere gitmek zorunda ve buharlaşmanın az elektrikle taşıdığı ısıyı artık makineler daha çok elektrikle taşıyor. Microsoft bunu kendisi yazıyor: Buharlaşmalı sistemlerin yerini mekanik soğutma aldığında yeni tasarım yıllık enerji kullanımında küçük bir artış getiriyor.⁴ Soğutmada su tüketmeyen ilk tesisler 2027’nin sonunda devreye girecek, mevcut binalar ise eski yöntemle çalışmayı sürdürecek.⁴ Su ile elektrik arasında bir takas var ve birini azaltan seçim ötekini büyütebiliyor.

Bir Ülkenin Şebekesinde

Tek tek sorular küçük, ama binalar bir araya geldiğinde bazı ülkelerde şebeke bunu hissediyor. İrlanda İstatistik Ofisi’ne göre veri merkezleri 2025’te ülkede sayaçla ölçülen elektriğin yüzde 23’ünü tüketti; 2015’te bu pay yüzde 5’ti.⁵ Bu pay yalnız yapay zekaya değil, bütün veri merkezlerine ait. Yapay zekanın bu payın içindeki dilimi için elde kesin bir rakam yok; nedeni yukarıda anlatılan açıklama eksikliği.

Daha Fazlası

Bu binaları ve içlerindeki çipleri kim üretiyor, kim kime bağımlı: Çipler ve Modeller Neden Devletler Arasında Rekabet Konusu Oldu? Bir önceki adım için Ekrandaki Cevap Nasıl Oluşuyor? yazısına bakabilirsiniz.

Kaynaklar

1. Luccioni, Jernite ve Strubell, Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?, ACM FAccT, 2024. ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷

2. Jegham ve diğerleri, How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference, ön baskı, 2025. ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

3. Luccioni ve diğerleri, Misinformation by Omission: The Need for More Environmental Transparency in AI, ön baskı, Haziran 2025. ↩ ↩² ↩³

4. Steve Solomon, Sustainable by design: Next-generation datacenters consume zero water for cooling, Microsoft, 9 Aralık 2024. ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶

5. Central Statistics Office, Data Centres Metered Electricity Consumption 2025, İrlanda, 7 Temmuz 2026. ↩