Yapay Zeka Enerji Tüketimi İstatistikleri

Yakın tarihli bir tahmin, 2028 yılına kadar yapay zekanın veri merkezi elektriğinin yarısından fazlasını kullanacağını öngörüyor.¹Üretken yapay zeka gibi yoğun hesaplama gerektiren iş yükleri genişledikçe toplam elektrik talebinin de artması bekleniyor.

Yapay zeka enerji tüketimi verimliliği eğilimlerini, politika yanıtlarını ve en iyi uygulamaları belirlemek için IEA, MIT ve büyük bulut sağlayıcılarından elde edilen verileri inceledik.

Yapay zeka veri merkezi enerji tüketimi

Yukarıdaki grafik için yapay zeka ve veri merkezlerinde enerji kullanımına odaklanan çok sayıda araştırma kuruluşundan ve sektör analizinden veri topladık. Bu kaynaklar arasında küresel enerji ajansları, akademik çalışmalar ve teknoloji sağlayıcılarının girişimleri yer alıyor. Verileri nasıl topladığımızı öğrenin.

Yapay zeka enerji tüketimini yönetmeye yönelik öneriler

Son araştırmalara göre yapay zeka enerji tüketiminde artık inference baskın durumdadır ve bu tüketim tek model çalıştırmalarından çok ölçek, dağıtım biçimleri ve sistem verimsizlikleri tarafından yönlendirilmektedir. Yapay zeka enerji tüketimini etkili biçimde yönetmek için önerilerimiz şunlardır:

Inference verimliliğini eğitim verimliliğine göre önceliklendirin

Araştırmalar, yapay zeka hesaplamasının %80’inden fazlasının artık inference için kullanıldığını gösteriyor.

• Inference başına (veya token / çıktı başına) enerjiyi birincil optimizasyon hedefi olarak ele alın.
• Eğitim verimliliğindeki marjinal kazanımlara yatırım yapmadan önce inference yollarını optimize edin.
• Optimizasyon çalışmalarını düşük sıklıktaki veya uzun kuyruklu kullanım durumlarına değil, yüksek frekanslı endpoint’lere odaklayın.

Görev başına enerji metriklerini ölçün ve yayınlayın; model düzeyindeki iddiaları değil

MIT’nin araştırmasına göre görev başına enerji tüketimi (elektrik) metin, görüntü ve video görevlerinde farklılık gösteriyor.

• Görev başına enerjiyi ölçmek için pipeline’ları enstrümante edin; GPU dışı ek yükler (bellek, ağ, orkestrasyon) dahil.

Dar kapsamlı görevler için genel amaçlı üretken modeller kullanmaktan kaçının

Daha yüksek enerji kullanımı, sınıflandırma gibi görevler için özel modeller yerine kullanılan üretken modellerle yakından ilişkilidir. MIT Technology Review, göreve özel modellerin daha az karbon ve enerji yoğun olduğunu gösteriyor.

• Sınıflandırma, sıralama, çıkarım ve yönlendirme için göreve özel veya distile edilmiş modeller kullanın.
• Büyük üretken modelleri açık uçlu üretim gerektiren görevler için saklayın.
• Gerekirse küçük modelden büyük modele doğru model kademeleri ekleyin.

Inference sunumunda sistem düzeyindeki israfı azaltın

Altyapı çalışmaları, veri merkezi elektrik tüketiminin yaklaşık %60’ını sunucuların oluşturduğunu gösteriyor.

• Hızlandırıcı kullanımını şu yollarla artırın:
  • Toplu işleme
  • Önbelleğe alma
  • Daha akıllı zamanlama
• Pipeline’lar ve mikro hizmetler genelinde yedekli çağrıları ortadan kaldırın.
• Talebe duyarlı otomatik ölçeklendirmeyi, tepe noktası sağlamaktan ziyade uygulayın.

Donanım verimliliğini ve Güç Kullanım Etkinliği’ni (PUE) yazılım kaygısı olarak ele alın

• Bellek ve bant genişliği sınırları içinde verimli biçimde çalışan modeller tasarlayın.
• Kapasiteyi ölçeklendirmeden önce mevcut donanımın kullanımını en üst düzeye çıkarın.
• Model mimarisi seçimlerini mevcut en enerji verimli hızlandırıcılarla uyumlu hale getirin.

Sistem tasarımında su kullanımını ve donanım yaşam döngüsünü göz önünde bulundurun

UNRIC araştırması, küresel yapay zeka kaynaklı su talebinin katlanarak artmasının öngörüldüğünü gösteriyor.

• Soğutma yoğunluğunu ve su kullanımını azaltan dağıtımları tercih edin.
• Model verimliliği ve yeniden kullanım yoluyla donanım ömürlerini uzatın.
• Donanım devrini hızlandıran gereksiz yeniden eğitim veya yeniden dağıtımdan kaçının.

Yapay Zeka Kullanımından Kaynaklanan GHG Emisyonlarının Tahmini: Kurumsal Düzeyde Ölçüm Çerçevesi

2026 tarihli bir Watershed çerçevesi, mevcut verilere bağlı olarak kurumsal yapay zeka emisyonlarını tahmin etmek için üç düzey öneriyor:

• Harcama temelli: Yapay zeka satıcısı harcamalarını ekonomik emisyon faktörüyle çarpın. Kullanım verileri bulunmadığında bu yöntem kullanılabilir; ancak harcama, gerçek elektrik tüketimi için zayıf bir proxy’dir.
• Aktivite temelli: Emisyonları token kullanımından, girdi ve çıktı token başına tüketilen enerjiden, veri merkezi verimliliğinden (PUE) ve veri merkezine elektrik sağlayan şebekenin karbon yoğunluğundan hesaplayın.
• Sağlayıcı temelli: Doğrudan yapay zeka sağlayıcısı tarafından bildirilen model ve altyapıya özgü enerji ve emisyon verilerini kullanın. Bu en hassas yaklaşımdır ancak daha fazla sağlayıcı şeffaflığı gerektirir.

Watershed’in, frontier-model bir API’ye yılda $100,000 harcayan bir şirket örneğinde, harcama temelli yaklaşım 13.4 tCO₂e/yıl tahmin ederken, ayrıntılı aktivite verileriyle 3.7–5.4 tCO₂e ve sağlayıcı verileriyle 3.2–4.5 tCO₂e tahmin ediliyor.

Çerçeve, inference’in milyon token başına kgCO₂e cinsinden ölçülmesini ve elektrik tüketiminin emisyonlarla birlikte raporlanmasını öneriyor. Eksiksiz bir tahmin, hem aktif GPU kullanımını hem de ana sistemleri, boşta kapasiteyi, veri merkezi ek yükünü, donanım üretimini ve model eğitimini hesaba katmalıdır.

Günümüzdeki temel sınırlılık veri erişimidir: yapay zeka müşterilerinin çoğu sağlayıcılarından model ve bölge bazında enerji değerlerine sahip değildir; bu nedenle tahminler hâlâ büyük ölçüde varsayımlara dayanıyor.²

Yapay Zekanın Ekonomik Etkilerini Tahmin Etme

Forecasting the Economic Effects of AI (2026) çalışması katılımcıları, hem normal beklentiler hem de üç açık yapay zeka ilerleme senaryosu (yavaş, orta, hızlı) altında temel ekonomik değişkenlere (GSYİH, enerji tüketimi, üretkenlik, işgücüne katılım) ilişkin tahminler sundu:

• Katılımcılar, 2030 yılına kadar ABD elektrik kullanımının, daha yavaş büyüme senaryosunda %2,3, orta büyüme senaryosunda %4,9 ve hızlı genişleme senaryosunda %7,4 paya ulaşabileceğini; bu oranın 2024’te yaklaşık %1 olduğunu tahmin ediyor.
• 2050 yılına kadar bu payların %5 (yavaş), %8,3 (orta) ve %15 (hızlı) seviyesine yükselmesi öngörülüyor.
• Yapay zeka uzmanları ve süper tahminciler, 2050’de hızlı büyüme senaryosunda daha da yüksek talep öngörüyor; her biri yaklaşık %19,5.³ tahmin ediyor.

MIT Technology Review çalışması

MIT Technology Review (2025), yapay zeka enerji tüketimini iki ana aşamaya ayırıyor: model eğitimi ve yapay zeka inference’i. Raporda, yapay zeka özellikleri ürün ve hizmetlerde günlük yaşama gömüldüğü için inference’in artık enerji kullanımının baskın unsuru olduğu savunuluyor.

Ayrıca şeffaflık açığına dikkat çekiyor. Büyük “kapalı” yapay zeka modeli sağlayıcılarının çoğu, toplam enerji kullanımlarını veya karbon ayak izlerini güvenilir biçimde tahmin etmek için yeterli bilgi açıklamıyor.⁴

Elektrik ve toplam talep:

• ABD veri merkezleri: Toplam ABD elektriğinin %4,4’ü veri merkezlerine gidiyor.
• ABD veri merkezlerinde yapay zeka: Yapay zeka odaklı sunucular 2024’te tahmini 53-76 terawatt-saat (TWh) kullandı ve projeksiyonlar 2028’e kadar 165-326 TWh’ye ulaşılacağını gösteriyor.

Eğitim ve inference karşılaştırması:

• Inference payı: Yapay zeka hesaplamasının tahmini %80-%90’ı inference için kullanılıyor.
• Örnek eğitim enerjisi: GPT-4 eğitiminin yaklaşık 50 GWh olduğu belirtiliyor.

Görev başına enerji (elektrik tüketimi):

• Metin (Llama 3.1 8B): yanıt başına ~114 joule; bu, GPU dışı ek yükler hesaba katıldığında geçerlidir.
• Metin (Llama 3.1 405B): ek yüklerle birlikte yanıt başına ~6.706 joule.
• Görüntüler (Stable Diffusion 3 Medium, 1024×1024): toplam ~2.282 joule; daha yüksek adım sayısı bunu ~4.402 joule’e çıkarabilir.
• Video (CogVideoX örnekleri): düşük kaliteli kısa bir çıktı için ~109.000 joule; daha yüksek kaliteli 5 saniyelik bir video için ~3.4 milyon joule.

Altyapı ve şebeke emisyonları:

• Veri merkezi elektriğinin karbon yoğunluğu ABD ortalamasından %48 daha yüksektir.
• Veri merkezlerindeki soğutma sistemleri büyük miktarlarda su kullanabilir; bu bazen içme suyu olabilir.

Uluslararası Enerji Ajansı

IEA (2025), yapay zeka enerji taleplerini veri merkezleri ve bileşenleri açısından ele alıyor. Veri merkezinde elektriğin nerede tüketildiğine ilişkin bir dağılım sunuyor ve veri merkezi elektrik tüketiminin büyümesine yönelik küresel bir görünüm sağlıyor.⁵

Veri merkezlerinin küresel elektrik tüketimi:

• 2024’te tahmini ~415 TWh, yani küresel elektrik tüketiminin yaklaşık %1,5’i.
• IEA temel senaryosunda 2030’a kadar ~945 TWh’ye ulaşması öngörülüyor; bu, küresel elektrik tüketiminin %3’ünün altında kalıyor.

Ekipman türüne göre veri merkezi elektrik tüketimi:

• Sunucular: modern veri merkezlerindeki elektrik talebinin yaklaşık %60’ı (türe göre değişir).
• Depolama sistemleri: yaklaşık %5.
• Ağ ekipmanları: %5’e kadar.
• Soğutma sistemleri ve çevresel kontrol: verimli hyperscale veri merkezlerinde yaklaşık %7, daha az verimli kurumsal veri merkezlerinde ise %30’un üzerinde.

Şekil 1: 2024 yılı veri merkezi ve ekipman türüne göre elektrik tüketimi payını gösteren grafik.

Google Cloud

Google, 2025 yılında Gemini prompt’ları için yapay zeka inference’inin elektrik, karbon emisyonları ve su tüketimi dahil çevresel etkisini ölçmeye yönelik bir metodoloji yayınladı. Bu metodoloji, prompt başına medyan değerleri sunuyor ve son 12 aylık dönemde önemli verimlilik iyileştirmeleri olduğunu öne sürüyor.⁶

Prompt başına medyan etkiler (Gemini Apps metin prompt’u):

• 0.24 Wh enerji
• 0.03 gCO₂e emisyon
• 0.26 mililitre su

Verimlilik iyileştirme iddiaları

• Son 12 ayda, Google, medyan prompt başına enerjinin 33× azaldığını ve toplam karbon ayak izinin 44× azaldığını iddia etti.

Veri merkezi verimliliği ve altyapı

• Filo geneli ortalama Güç Kullanım Etkinliği (PUE) 1.09’dur; bu değer Google veri merkezleri içindir.
• Google’ın son nesil TPU’su Ironwood’un, ilk kamuya açık TPU’suna kıyasla 30× daha fazla enerji verimli olduğu iddia ediliyor.

Carbon Brief Kuruluşu

Carbon Brief (2025), Uluslararası Enerji Ajansı (IEA)⁷ ve diğer kaynakları; temel etkileri, büyüme projeksiyonlarını ve bölgesel yoğunlaşma risklerini gösteren bir dizi grafik halinde bir araya getiriyor. Sektörün bugün küresel olarak küçük olduğunu, ancak hızla büyüdüğünü ve bazı şebekelerde yerel olarak önemli olduğunu vurguluyor.⁸

Mevcut küresel paylar

• Veri merkezleri, küresel elektrik talebinin %1’inden fazlasından ve CO₂ emisyonlarının %0,5’inden sorumludur (bkz. Şekil 2).

Büyüme

• IEA merkezi senaryosu: Veri merkezi elektrik tüketimi 2030’a kadar 945 TWh’ye yükseliyor.
• Veri merkezi güç kullanımında yapay zekanın payı: Şu anda kabaca %5 ila %15; 2030’a kadar potansiyel olarak %35 ila %50.

Bölgesel yoğunlaşma örnekleri:

• İrlanda: Ulusal elektriğin yaklaşık %21’i veri merkezleri için kullanılıyor; bu oran 2026’ya kadar potansiyel olarak %32’ye ulaşabilir.
• Virginia (ABD): Elektriğin %26’ü veri merkezleri tarafından tüketiliyor (aktarıldığı gibi).

Veri merkezleri için güç kaynağı dağılımı (küresel)

• Fosil yakıtlar: Yaklaşık %60
• Yenilenebilir enerji: %27
• Nükleer: %15

Şekil 2: IEA’nın 2025 Küresel Enerji İncelemesi ile Enerji ve Yapay Zeka raporuna dayanan bu şekil, 2024 yılında küresel veri merkezlerindeki elektrik tüketimini (TWh) ve CO₂ emisyonlarını (MtCO₂) diğer sektörlerle karşılaştırıyor.

Birleşmiş Milletler Batı Avrupa Bölgesel Bilgi Merkezi (UNRIC)

UNRIC (2025), yapay zekanın çevresel ayak izini tüm yaşam döngüsü boyunca ele alıyor: yazılım (eğitim, dağıtım, inference, bakım) ve donanım (malzemeler, üretim, inşaat, e-atık). Veri merkezlerindeki elektrik tüketiminin ve su kullanımının doğrudan etkiler olduğunu vurguluyor ve açıklama ile hesap verebilirliği iyileştirmeye yönelik politika önlemlerini savunuyor.⁹

İstatistikler ve kategori dağılımı (elektrik, su, yaşam döngüsü kategorileri): UNRIC makalesi, çıkarılan bölümlerde sayısaldan çok kategoriktir. Yapay zeka etkilerini açıkça doğrudan, dolaylı ve yüksek dereceden etkiler olarak gruplandırır. İşte bazı temel bulgular:

• Çevresel etki kategorileri
  • Doğrudan: Elektrik ve su tüketimi, sera gazı emisyonları, mineral çıkarımı, kirlilik ve elektronik atık.
  • Dolaylı: Yapay zeka destekli uygulamalardan ve hizmetlerden kaynaklanan emisyonlar.
  • Yüksek dereceden: Eşitsizliklerin şiddetlenmesi ve yanlı veya düşük kaliteli eğitim verileriyle ilgili sorunlar.
• Veri merkezleri ve kaynak kullanımı
  • Veri merkezleri büyük miktarda elektrik tüketir; bu elektriğin çoğu hâlâ fosil yakıtlardan sağlanır.
  • Soğutma sistemleri ve inşaat için önemli miktarda su gereklidir.
  • Küresel yapay zeka kaynaklı su talebinin 2027 yılına kadar 4.2–6.6 milyar metreküpe ulaşması ve Danimarka’nın yıllık su kullanımını aşması bekleniyor.
  • 2 kilogramlık bir bilgisayar üretmek, nadir mineraller dahil yaklaşık 800 kilogram ham madde gerektirebilir.
• Elektrik kullanımı ve büyüme
  • IEA tahminine göre bir ChatGPT sorgusu, bir Google aramasından yaklaşık 10× daha fazla elektrik kullanabilir.
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi 2021’de küresel elektrik kullanımının <%0,2’ini ve küresel emisyonların <%0,1’ini oluşturdu; ancak talep hızla artıyor.
  • Bazı teknoloji şirketleri, yapay zeka eğitimi ve inference için hesaplama talebinde yıllık %100’ün üzerinde büyüme raporluyor.
• Veri merkezlerinin genişlemesi
  • Veri merkezleri 2022’de küresel elektrik talebinin yaklaşık %1’ini oluşturdu.
  • İrlanda’da veri merkezleri 2022’de ulusal elektrik kullanımının %17’sini oluşturdu.
  • Dünya genelinde veri merkezi sayısı 2012’de 500.000 iken yaklaşık 8 milyona yükseldi.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

MIT News: Üretken Yapay Zekanın Çevresel Etkisi

MIT News (2025), üretken yapay zekanın neden kaynak yoğun olabileceğini açıklıyor ve eğitim ile inference arasında ayrım yapıyor. Güç yoğunluğu, şebeke güvenilirliği sorunları ve etkiler görünmez olduğunda kullanıcıların kullanımı azaltmaya yönelik teşvik eksikliğini vurguluyor.¹⁰

Güç yoğunluğu

• Bir üretken yapay zeka eğitim kümesi, tipik bir hesaplama iş yükünden 7 ila 8× daha fazla enerji tüketebilir.

Veri merkezi elektrik tüketimi

• Küresel veri merkezi elektrik tüketimi 2022’de 460 TWh olarak ifade ediliyor ve 2026’ya kadar ~1.050 TWh olacağı öngörülüyor.

Model eğitimi örneği

• GPT-3 eğitiminin 1.287 MWh ve yaklaşık 552 ton CO₂ olduğu tahmin ediliyor.

Amerika Birleşik Devletleri Veri Merkezi Enerji Kullanımı Raporu

Amerika Birleşik Devletleri Veri Merkezi Enerji Kullanımı Raporu (2024), ABD’deki geçmiş veri merkezi elektrik tüketimini tahmin ediyor ve 2028’e kadar senaryo aralıkları sunuyor. 2017 sonrası büyüme kırılmasını, yapay zeka modellerini çalıştırmak için kullanılan grafik işlemciler de dahil hızlandırılmış sunuculara açıkça bağlıyor.¹¹

ABD toplam veri merkezi elektrik tüketimi:

• ~60 TWh (2014–2016), görece istikrarlı.
• 2018’e kadar 76 TWh; ABD elektrik tüketiminin yaklaşık %1,9’i.
• 2023’e kadar 176 TWh; ABD elektrik tüketiminin yaklaşık %4,4’i.

2028 senaryo aralığı:

• 2028’e kadar 325 ila 580 TWh.
• Bu, 2028’de öngörülen ABD elektrik tüketiminin %6,7 ila %12,0’sine eşdeğerdir.

Etkenler ve kategoriler:

• Büyüme, artık kurulu tabanın önemli bir payını oluşturan yapay zeka için GPU hızlandırmalı sunucular tarafından yönlendiriliyor.
• Rapor, iyileştirilmiş soğutma sistemleri, güç yönetimi, daha yüksek kullanım oranları ve azaltılmış boşta güç dahil olmak üzere daha önce talebi sabit tutan verimlilik stratejilerini açıklıyor.

MIT Technology Review

MIT Technology Review (2023), yalnızca eğitime odaklanmak yerine, yapay zekanın günlük kullanım (inference) sırasındaki enerji kullanımını ve karbon emisyonlarını ölçmeye yönelik ilk girişimlerden birini aktarıyor. Makale, Hugging Face ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nden araştırmacıların bir ön baskı çalışmasına dayanıyor.

Çalışma, büyük yapay zeka modellerini eğitmenin son derece enerji yoğun olduğunu, ancak bir yapay zeka modelinin yaşam boyu karbon ayak izinin çoğunun kullanımından kaynaklandığını gösteriyor. Popüler modeller milyonlarca veya milyarlarca kez dağıtıldığı için günlük inference emisyonları eğitim emisyonlarını hızla aşabilir.¹²

Görev başına enerji ve karbon yoğunluğu:

Araştırmacılar, Hugging Face platformundaki 10 yaygın yapay zeka görevinde enerji kullanımını ölçtü; Code Carbon ölçüm aracını kullanarak 88 farklı model test etti ve her görev için 1.000 prompt çalıştırdı. Temel karşılaştırmalar şunlardır:

• Görüntü üretimi: Güçlü bir model ile tek bir görüntü oluşturmak, bir akıllı telefonu tamamen şarj etmekle yaklaşık olarak aynı enerjiyi tüketir.
  • Stable Diffusion XL gibi bir model ile 1.000 görüntü oluşturmak, benzinli bir araba ile yaklaşık 4.1 mil sürmeye eşdeğer CO₂ emisyonu üretir.
  • Görüntü üretimi, ölçülen yapay zeka görevleri arasında açık ara en fazla enerji ve karbon yoğun olanıdır.
• Metin üretimi: Metin üretmek önemli ölçüde daha az enerji yoğundur.
  • 1.000 metin çıktısı üretmek, bir akıllı telefonun şarjının yaklaşık %16’sını kullanır.
  • İncelenen en az karbon yoğun metin modeli, 0.0006 mil sürmeye eşdeğer emisyon yaydı.

Model boyutu ve görev uzmanlaşması:

Çalışma, genel amaçlı üretken modeller ile göreve özel modeller arasında büyük bir verimlilik farkı olduğunu vurguluyor:

• Büyük üretken modeller, birçok görevi (üretme, sınıflandırma, summarize) yerine getirmek üzere tasarlandıkları için çok daha fazla enerji tüketir. Örneğin, film yorumlarını sınıflandırmak için üretken bir model kullanmak, duygu sınıflandırması için özel olarak fine-tune edilmiş daha küçük bir model kullanmaktan ~30× daha fazla enerji gerektirir.
• Daha küçük, uzmanlaşmış modeller dar uygulamalar için sürekli olarak daha az karbon yoğundur.

Kullanım emisyonları ve eğitim emisyonları:

Araştırmacılar eğitim emisyonlarını kümülatif kullanım emisyonlarıyla karşılaştırdı:

• Hugging Face’in en büyük BLOOM modelinin eğitimi, yaklaşık 590 milyon kullanımdan sonra aşıldı.
• ChatGPT gibi aşırı popüler modellerde, devasa günlük kullanıcı hacimleri nedeniyle kullanım emisyonları haftalar içinde eğitim emisyonlarını aşabilir.
• Bunun nedeni, eğitimin bir kez gerçekleşmesi, inference’in ise ölçekli olarak sürekli devam etmesidir.

Daha geniş etkiler ve uzman görüşleri:

• Uzmanlar, görev başına emisyonların beklenenden yüksek olduğunu belirtiyor; üretken yapay zeka günlük yazılımlara (e-posta, arama, kelime işlem) gömüldükçe bu durum endişeleri artırıyor.
• Araştırmacılar, daha yeni ve daha büyük modellerin birkaç yıl önceki yapay zeka sistemlerinden önemli ölçüde daha fazla karbon yoğun olduğunu vurguluyor.

Son dönem donanım verimliliği yenilikleri

2026’daki birkaç donanım sürümü yapay zeka verimliliğinde büyük kazanımlar gösteriyor. Örneğin, FuriosaAI RNGD inference çipi, Ocak 2026’da 180W TDP ile¹³ seri üretime geçti; bu değer, tipik üst düzey GPU’ların tükettiği yaklaşık 600W+ değerinden çok daha düşük.¹³

Meta, dört yeni MTIA inference hızlandırıcısını duyurdu (MTIA 300/400/450/500); yapay zeka odaklı çipler yaklaşık 18 ila 27.6 TB/s bellek bant genişliği sunuyor ve 2027’de kullanıma sunulması planlanıyor.¹⁴

Son olarak Arm, ilk veri merkezi CPU’sunu (3nm AGI CPU) tanıttı; bu çip en fazla 136 Neoverse V3 çekirdeğe sahip ¹⁵, Meta ile birlikte geliştirildi ve OpenAI’ı erken kullanıcı olarak sayıyor.

Yapay zeka enerji tüketimi verilerini nasıl topladığımıza ilişkin metodoloji

• Veri merkezlerindeki küresel elektrik kullanımını ve büyümesini tahmin eden güncel enerji tüketimi analizlerindeki rakamları ve gelecek projeksiyonlarını kullandık.
• Mevcut olduğunda, inference başına enerji gibi belirli metrikleri açıklayan büyük bulut sağlayıcılarının (Google Cloud’un çevresel etki verileri gibi) herkese açık ölçüm metodolojilerine başvuruyoruz.

Birçok rapor, küresel elektrikte yapay zeka & ML payı, eğitim ve inference enerji kullanımı, veri merkezlerinin küresel elektrikteki payı gibi farklı ölçüm birimleri veya terminoloji kullanıyor; bu da bunları tek bir grafikte karşılaştırmayı zorlaştırıyor. Tüm değerlerin tek bir grafikte bir arada sunulabilmesini sağlamak için karşılaştırılabilir tanımlar ve ölçüm birimleri kullanan çalışmaları dahil ettik:

• Veri merkezleri tarafından tüketilen küresel elektrik tüketimi.
• Veri merkezlerinde elektrik tüketiminde yapay zekanın payı.
• Küresel enerji kullanımı ile ABD enerji kullanımı arasındaki farkları vurgulamak için ABD’deki veri merkezlerinin elektrik tüketimi.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{Yapay Zeka Enerji Tüketimi İstatistikleri}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-energy-consumption}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

4 güncelleme

2026

1. 7 Ağu

   Watershed çerçevesini kullanarak kurumsal AI emisyonlarını tahmin etmeye ilişkin bir bölüm eklendi.

2. 18 May

   FuriosaAI RNGD, Meta MTIA çipleri ve Arm'ın veri merkezi CPU'sunu kapsayan "Son donanım verimliliği yenilikleri" bölümü eklendi.

3. 6 Nis

   2030 ve 2050 için ABD elektrik payı projeksiyonlarını içeren "Forecasting the Economic Effects of AI, 2026" bölümü eklendi.

4. 19 Oca

   Yapay zeka enerji tüketimi istatistikleri bölümünün girişi güncellendi.

Referans Linkleri

1.

DOE Releases New Report Evaluating Increase in Electricity Demand from Data Centers | Department of Energy

2.

Estimating GHG Emissions from AI Use

3.

https://static1.squarespace.com/static/635693acf15a3e2a14a56a4a/t/69cbb9d509ada447b6d9013f/1774959061185/forecasting-the-economic-effects-of-ai.pdf

4.

We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. | MIT Technology Review

MIT Technology Review

5.

Energy demand from AI - Energy and AI - IEA

6.

Measuring the environmental impact of AI inference | Google Cloud Blog

Google Cloud

7.

Global EnergyReview 2025

8.

AI: Five charts that put data-centre energy use – and emissions – into context - Carbon Brief

Carbon Brief

9.

Artificial intelligence: How much energy does AI use? - United Nations Western Europe

United Nations

10.

Explained: Generative AI’s environmental impact | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

11.

2024 United States Data Center Energy Usage Report

12.

Making an image with generative AI uses as much energy as charging your phone | MIT Technology Review

MIT Technology Review

13.

RNGD Enters Mass Production for Data Center AI

FuriosaAI

14.

Meta reveals four new MTIA chips built for AI inference — to be released on a six-month cadence | Tom's Hardware

Tom's Hardware

15.

Arm moves beyond IP with AGI CPU silicon — 136-core data center chip targets AI infrastructure with Meta as lead partner | Tom's Hardware

Tom's Hardware

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder