Enerji sektöründen sanayiye, ulaşımdan kamu hizmetlerine kadar birçok alanda yapay zeka (AI) çözümlerinin kullanımı yaygınlaşırken, bu dönüşümün enerji sistemleri üzerindeki etkisi her geçen gün daha görünür hale geliyor. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) 2024 yılı verilerine göre, tüm kullanıcıların %40’ı AI uygulamalarını aktif olarak kullanıyor. Özellikle büyük ölçekli şirketlerin bu teknolojiyi operasyonlarının merkezine alması, küresel enerji tüketimini doğrudan etkileyen yeni bir dinamiği beraberinde getiriyor.
SHURA Enerji Dönüşümü Merkezi’nin yayımladığı SHURASTAT raporlarının sonuncusuna göre; veri merkezleri, AI altyapısının omurgasını oluşturan bileşenler olarak öne çıkarken, bu merkezlerin enerji tüketimindeki artış dikkat çekici boyutlara ulaştı. 2005-2015 döneminde ortalama %3 artan veri merkezi elektrik tüketimi, 2015-2024 döneminde %10’a yükselerek küresel elektrik tüketimindeki payını %0,8’den %1,5’e taşıdı. Bu artışın %85’i ABD ve Çin’deki veri merkezlerinden kaynaklanırken, 2017 sonrasında özellikle ABD kaynaklı hızlı bir tüketim artışı gözlemlendi.
AI İÇİN HIZ, ENERJİ İÇİN YÜK
Yapay zekanın enerji tüketimindeki etkisi doğrudan ölçülemese de, hızlandırılmış sunucular (accelerated servers) bu etkinin teknik bir göstergesi olarak değerlendiriliyor. IEA’nın baz senaryosuna göre, 2020-2030 döneminde veri merkezleri kaynaklı elektrik tüketimi artışının %70’inin hızlandırılmış sunuculardan kaynaklanması bekleniyor. Aynı dönemde toplam sunucu sayısının %60, işlem kapasitesinin ise %100 artacağı öngörülüyor.
Farklı senaryolara göre 2035 yılında veri merkezlerinin küresel elektrik tüketimi içindeki payı %2 ile %4,4 arasında değişecek. Bu oranlar, dijitalleşmenin enerji sistemi üzerindeki baskısını net biçimde ortaya koyarken, aynı zamanda bu teknolojilerin potansiyel faydalarının stratejik bir şekilde değerlendirilmesi gerektiğini de gösteriyor.
Öte yandan, AI teknolojilerinin sunduğu optimizasyon kapasitesi sayesinde sanayi, ulaştırma ve bina sektörlerinde önemli verimlilik kazanımları sağlanabileceği öngörülüyor. IEA’ya göre yaygın AI uygulamaları sayesinde elde edilecek verimlilik artışı, küresel CO₂ emisyonlarını %4 oranında azaltma potansiyeline sahip. Bu miktar, veri merkezlerinden kaynaklanan emisyonların birkaç katına denk geliyor. Ancak verimlilik artışı ile birlikte maliyetlerin düşmesi sonucu tüketimin yeniden artmasına neden olan “rebound effect” olasılığı, bu kazanımların bir kısmının geri alınabileceğini de gösteriyor.
VERİ MERKEZLERİNDE REGÜLASYON ÇAĞI BAŞLIYOR
Küresel çapta veri merkezlerine yönelik yeni regülasyonlar ve teşvik mekanizmaları da gündemde. Avrupa Birliği’nde 2025 itibarıyla emisyon, elektrik tüketimi, PUE (Power Usage Effectiveness) ve WUE (Water Usage Effectiveness) gibi metriklerin raporlanması zorunlu hale gelirken, Almanya 2027’den itibaren veri merkezlerinde tüketilen elektriğin %100’ünün yenilenebilir kaynaklardan sağlanmasını yasal zorunluluk haline getiriyor. AB Veri Merkezleri Derneği (EUDCA) ise 2030’a kadar %100 yenilenebilir hedefiyle politika yapıcılarla birlikte çalışıyor.
Türkiye’de de benzer yönde adımlar atılıyor. 2021 yılında Avrupa Birliği mevzuatıyla uyumlu şekilde hazırlanan TSE EN 50600 standardı kapsamında, veri merkezi yatırımlarının devlet desteklerinden faydalanabilmesi için “TSE Veri Merkezi Tasarım Belgesi” alma şartı getirildi. Ancak SHURA’nın değerlendirmelerine göre, Türkiye’nin bu alanda daha bütüncül ve kapsayıcı bir politika çerçevesine ihtiyacı var.
KAPASİTE, REGÜLASYON VE ŞEBEKE YÖNETİMİ
Türkiye’de yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte veri merkezi kapasitesine olan ihtiyaç da katlanarak artacak. Bu kapasitenin sürdürülebilir ve zamanında devreye alınabilmesi için, elektrik fiyatlarında öngörülebilirliğin sağlanması, enerji maliyetlerinin düşürülmesi ve iletim-şebeke altyapısının güçlendirilmesi kritik önem taşıyor.
SHURA, dijitalleşme, enerji, iklim, sanayi, ulaştırma ve Ar-Ge politikalarının birlikte ele alındığı bütüncül bir yaklaşımın gerekliliğine işaret ediyor. Böyle bir çerçeve, hem AI teknolojilerinden maksimum faydayı sağlarken hem de enerji verimliliği ve iklim hedeflerinden sapmadan dönüşümü yönlendirebilir.
