Google ve Meta gibi büyük teknoloji şirketlerinin veri merkezleri, yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için muazzam miktarda elektrik tüketirken, aynı zamanda bu sistemlerin üreteceği ısıyı kontrol etmek için büyük miktarlarda su kullanılmaktadır. Video, AI sistemlerinin su tüketiminin 1,2 milyon litreye kadar çıkabileceğini ve bunun sadece çalışma süresi değil, donanım üretim aşaması ve veri merkezi soğutma sistemlerinde de gerçekleştiğini vurgulamaktadır. Bu çalışma, yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişmesinin çevresel maliyetlerinin ne kadar ciddi olduğunu ortaya koymaktadır.

Bilimsel araştırmalar, son yıllarda yapay zeka modellerinin su tüketiminin gerçekten bir sorun haline geldiğini göstermektedir. OpenAI araştırmaları, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin tek bir konuşmada yaklaşık 500 mililitre suyu tüketebileceğini tahmin etmektedir; ancak bu sayılar büyük ölçüde veri merkezi konumuna, soğutma teknolojisine ve modelin karmaşıklığına bağlı olarak değişmektedir. Derin öğrenme modelleri, milyarların üstünde parametresiyle çalıştıkça, hesaplamanın elektrik tüketimi artar ve bu elektriğin ısıya dönüşmesi sonucunda veri merkezlerinin soğutulması gerekir. Su yetersiz olan bölgelerde bulunan veri merkezleri, yeraltı suyu çekmek veya yerel su kaynaklarını kullanmak zorunda kalabileceğinden, bu durum ekolojik dengeyi olumsuz etkileyebilir.

Veri merkezlerinin soğutma sistemleri genellikle iki ana yöntemi kullanmaktadır: hava soğutması ve su soğutması. Su soğutması daha verimli olsa da, büyük miktarlarda suyu tüketmektedir. Örneğin, Arizona'daki bazı Google veri merkezleri, kurak bölgede yer aldığına rağmen, yerel su kaynaklarını kullanarak soğutma yapmaktadır. Ayrıca, çiplerin üretim aşamasında da milyonlarca litre suz yapılamadığından, AI donanımlarının tüm yaşam döngüsü boyunca su tüketimi göz önüne alınmalıdır. Yarıiletken üreticileri, çip yapımında son derece saf su gerektirmektedir; bu da elektronik cihaz imalatının sürülebilirliğini sorgulamaya açmaktadır.

Bu konu, enerji tüketimi kadar önemli olmakla birlikte çoğu zaman gölgede kalmıştır; ancak iklim değişikliği ve su kıtlığının artması bağlamında, teknoloji şirketlerinin su ayak izlerini açık şekilde yayınlaması gerekmektedir. Bölgesel su kaynaklarının sınırlı olduğu yerlerde yapay zeka altyapısı kurmak, başka ekonomik etkinlikleri (tarım, içme suyu tedariki) tehdit edebilmektedir. Videodaki şeffaflık sorusu son derece geçerli bir noktaya işaret etmektedir: teknoloji şirketleri su tüketim verilerini açıkça rapor etmeli, alternatif soğutma sistemlerine yatırım yapmalı ve suyu geri yükleme yeteneği olan projelerde faaliyet göstermeleri teşvik edilmelidir.