Analizlere göre, yapay zekâ tabanlı GPT-3 modeliyle gerçekleştirilen kısa konuşmalar veya 100 kelimelik e-posta taslakları, yaklaşık 500 mililitre suyun tüketilmesine eşdeğer olduğu belirlendi. Bu rakam, veri merkezlerindeki soğutma sistemleri ve enerji santrallerinde kullanılan suyun toplamını kapsıyor. GPT-5 ve GPT-40 Arasındaki Farklar Bağımsız araştırmalara göre, GPT-5 modelinin orta uzunluktaki bir yanıtı için ortalama 39 mililitre su…
Analizlere göre, yapay zekâ tabanlı GPT-3 modeliyle gerçekleştirilen kısa konuşmalar veya 100 kelimelik e-posta taslakları, yaklaşık 500 mililitre suyun tüketilmesine eşdeğer olduğu belirlendi. Bu rakam, veri merkezlerindeki soğutma sistemleri ve enerji santrallerinde kullanılan suyun toplamını kapsıyor.
Bağımsız araştırmalara göre, GPT-5 modelinin orta uzunluktaki bir yanıtı için ortalama 39 mililitre su harcandığı tespit edildi. Buna karşılık, GPT-40 modeli yaklaşık 3,5 mililitre su tüketiyor. Google’ın Gemini sisteminde ise bu rakam sadece 0,26 mililitreye kadar düşebiliyor.
Veri merkezleri, yüksek ısı üreten işlemcileri soğutmak için genellikle suyu buharlaştıran sistemler kullanıyor. Bu yöntem, suyun hızla buharlaşmasını sağlayarak ısıyı uzaklaştırıyor ancak yerel su kaynaklarının tükenmesine neden olabiliyor.
Rüzgâr ve güneş enerjisi panelleri neredeyse hiç su tüketmezken, kömür, doğalgaz ve nükleer enerji santralleri büyük miktarlarda suya ihtiyaç duyuyor. Bu da enerji kaynaklarının su tüketimini doğrudan etkilediğini gösteriyor.
Uzmanlar, yapay zekânın su tüketiminin artabileceğine dikkat çekiyor ve şeffaflık çağrısında bulunuyor. Verilerin paylaşılması, verimliliğin artırılması ve veri merkezlerinin daha uygun bölgelere kurulmasıyla su tüketiminin azaltılabileceği belirtiliyor. Yapay zekânın sürdürülebilirlik için önemli bir rol oynayabileceği vurgulanıyor.
