Yapay zekâ ve artan enerji tüketimi sorunu: Nükleer santrallere dönüş mü?

“İşimizi elimizden alacak” gibi basit ve anlaşılır kaygılarla başlayıp “Bilgisayarlar dünyayı ele geçirecek” türü uçuk fantezilere dek uzanan komplo teorilerinin tümünü bir yana atın. Yapay zekânın gelişimi ve kullanımının hızla yaygınlaşmasıyla ilgili, bambaşka ve oldukça somut bir sorun giderek ufukta beliriyor: Enerji tüketimindeki devasa artış ve bunu karşılayacak kaynakların yaratılması. Yoksa yapay zekâ sayesinde şu meşhur nükleer kâbusumuz geri mi dönüyor?

Yapay zeka teknolojisinin arkasındaki en büyük güç, GPU kısaltmasıyla bilinen Grafik İşleme Birimleri. Yakın zamana kadar ağırlıklı olarak oyunlar ve grafik uygulamaları için kullanılan bu güçlü ve hızlı işlemciler, bu alanın devlerinden Nvidia firmasının geliştirdiği verimli teknolojiyle birlikte, yapay zekânın temelini oluşturan makine öğreniminde vazgeçilmez nitelik kazandı, çünkü CPU’lara oranla (merkezi işlem birimi) çok daha etkili ve verimli bir kullanıma sahip. Kısaca toparlarsak:

Paralel İşleme Gücü: GPU'lar, YZ uygulamalarında büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir. Bu, özellikle derin öğrenme gibi karmaşık algoritmaların eğitiminde büyük öneme sahiptir. GPU'lar, aynı anda binlerce işlemci çekirdeği ile çalışarak işlemleri hızlandırır.

Yüksek Bant Genişliği: GPU'lar, yüksek bant genişliği sunarak veri aktarımını hızlandırır. Örneğin, üst düzey bir GPU'nun bant genişliği 500 GB/s'ye kadar çıkabilirken, bir CPU'nun bant genişliği genellikle 50-100 GB/s arasındadır.

Geniş Yazılım Desteği: GPU'lar için geliştirilen yazılımlar, YZ uygulamalarının verimli bir şekilde çalışmasını sağlar. Bu yazılımlar, geniş bir uygulama yelpazesi sunarak farklı alanlarda kullanılabilir.

Bütün bunlar iyi, hoş; ama giderek kendini hissettirmeye başlayan bir sorun var:

Yapay zekâ uygulamalarının gelişip yaygınlaşmasıyla birlikte, GPU'lar da giderek daha fazla enerji tüketmeye başladı. Özellikle büyük dil modelleri ve derin öğrenme algoritmalarının eğitimi gibi işlemler, GPU'ları zorlayarak ciddi bir enerji talebi yaratıyor. Üstelik bu yüksek enerji tüketimi, aynı zamanda GPU'ların aşırı ısınmasına ve soğutma sistemlerinin daha fazla enerji harcamasına da neden oluyor.

Peki, bu artan enerji ihtiyacını nasıl karşılayabiliriz?

Sürdürülebilir enerji kaynakları, bu sorunun anahtarı gibi görünse de, konu o kadar basit değil. Güneş, rüzgar ve hidroelektrik enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklar, hem çevreye duyarlı hem de uzun vadede daha ekonomik çözümler sunsa da, devasa bir hızla büyüyen enerji ihtiyacını karşılayacak kapasiteyi yaratması mümkün görünmüyor. Yani çare, yüksek kapasiteli ve verimli, ama aynı oranda “riskli” enerji kaynaklarını devreye sokmakta aranmaya başladı ki, bunun üzerine fazlaca düşünmekte yarar var.

Mevcut duruma biraz daha yakından bakalım:

• Enerji Tüketimi: Büyük bir dil modelini eğitmek, binlerce evde bir yılda tüketilen elektrik enerjisine eşit bir enerji miktarı gerektirebiliyor. Şu anda onlarca dil modelinin eğitilmekte olduğunu ve bu sayının hızla artacağını düşünürsek, tablo pek iç açıcı değil.
• Soğutma: GPU'ların ürettiği ısıyı dağıtmak için kullanılan soğutma sistemleri, toplam enerji tüketiminin önemli bir kısmını oluşturuyor. Bu konuda da yeni çözüm arayışları var.
• Verimlilik Artışı: Yeni nesil GPU mimarileri, enerji verimliliğini artırmak için sürekli geliştiriliyor. Ancak, yapay zekânın hızla büyümesi ve kullanım alanlarının yaygınlaşması, bu gelişmeleri gölgede bırakabiliyor.

Elimizdeki tablo böyle olunca, birçok insan için “kâbus” niteliği taşıyan o bildik senaryo yeniden önümüze çıkıyor: Nükleer enerji.

Nükleer enerji, sürekli ve yüksek enerji çıkışı sayesinde yapay zekânın açtığı devasa enerji ihtiyacını karşılamak için cazip bir seçenek gibi görünse de, çevresel etkileri, radyoaktif atıkların uzun ömürlü olması ve potansiyel kazaların ciddi sonuçları gibi önemli riskleri içermesi gibi sorunlar da ortada. Diğer yandan nükleer santrallerin inşası ve işletilmesi de oldukça yüksek maliyetli.

Peki tüm bunlar, bilişim devlerinin yapay zekâ yatırımlarını geliştirirken enerji sorununu çözmek için nükleer enerjiye yönelmelerini engelleyecek mi? Elbette hayır. Bu alanda şimdiden sesler yükselmeye, hatta önemli adımlar atılmaya başladı bile. Sözgelimi Nvidia CEO'su Jensen Huang, nükleer enerjinin veri merkezlerine güç sağlamak için "harika bir seçenek" olduğunu ve büyük teknoloji şirketlerinin enerji kaynaklarını çeşitlendirmek amacıyla nükleer enerjiye yönelmesinin mümkün olduğunu belirtti. Ayrıca, Microsoft'un Three Mile Island nükleer tesisini yeniden faaliyete geçirme anlaşması gibi gelişmeler, bu alandaki ilgi ve isteğin arttığını gösteriyor.

Kısacası, yapay zekâ hayatlarımıza büyük kolaylık ve yenilikler getirmeye başladı ve durdurulamaz bir hızla da yaygınlaşıp gelişiyor. Ama daha bu ilk evrelerde ciddi bir enerji sorunuyla karşılaşma ihtimalinin artması, beraberinde “nükleer korkuları” da getiriyor gündeme. Yakın zamanda bu konuda daha çok şey duymaya başlayacağız.

Diyagramlar: Napkin.AI