Yapay Zeka Neden Su Tüketir? Bir Soru Ne Kadar Su Harcar, Neden Önemli

Kısa cevap

Yapay zeka suyu iki yoldan harcar. Veri merkezlerindeki sunucuları soğutmak için buharlaşan su ve o sunuculara elektrik üreten santrallerin kullandığı su. Google medyan bir Gemini istemi için 0,26 mililitre açıklıyor, akademik tahminler dolaylı suyla birlikte cevap başına 10 ile 50 mililitreye çıkıyor. Asıl etki milyarlarca sorgunun toplamında ve veri merkezinin konumunda.

Bir yapay zeka sohbetinin arkasında bir musluk olduğunu düşünmek garip gelebilir. Ekranda yalnızca yazı görürsün, ama o yazıyı üreten bilgisayarlar dünyanın bir yerinde, ısınan, soğutulması gereken ve elektrikle çalışan binalarda durur. Su tam da bu iki noktada devreye girer.

Kısa cevap şu. Yapay zeka suyu iki yoldan harcar. Birincisi, veri merkezlerindeki sunucuları soğutmak için buharlaşan su. İkincisi, o sunuculara giden elektriği üreten santrallerin kullandığı su. Tek bir soru için harcanan miktar, hangi şirkete ve hangi hesaplama yöntemine baktığına göre birkaç damla ile birkaç yudum arasında değişir. Asıl büyük rakamlar tek tek sorularda değil, milyarlarca sorgu ve devasa veri merkezleri toplandığında ortaya çıkar.

Bu yazıda suyun nereye gittiğini, "bir sohbet yarım litre su içer" iddiasının nereden çıktığını ve nasıl okunması gerektiğini, Google, Microsoft, OpenAI ve Mistral'ın açıkladığı rakamları, Uluslararası Enerji Ajansı'nın (IEA) tablosunu ve Türkiye açısından neyin önemli olduğunu sayılarıyla ve bağlamıyla bulacaksın.

Yapay zeka neden su tüketir?

Yapay zeka modelleri, veri merkezi denen büyük binalarda binlerce güçlü çip üzerinde çalışır. Bu çipler hesap yaptıkça ısınır. Isı dışarı atılmazsa donanım yavaşlar ya da bozulur. Soğutmanın yaygın ve enerji açısından verimli yollarından biri su kullanmaktır.

UC Riverside'dan Shaolei Ren ve ekibinin "Making AI Less Thirsty" başlıklı çalışması bu süreci iki başlıkta toplar.

Yerinde soğutma suyu (kapsam 1): Veri merkezinin soğutma kulelerinde ısıyı atmak için su buharlaştırılır. Çalışmaya göre veri merkezleri, sunucu enerjisinin her kilovatsaati için yaklaşık 1 ile 9 litre arası su buharlaştırır.
Elektrik üretimindeki dolaylı su (kapsam 2): Termik ve nükleer santraller de soğutma için çok su kullanır. Aynı çalışma, ABD elektrik üretiminin ortalama olarak kilovatsaat başına yaklaşık 43,8 litre su çektiğini, bunun yaklaşık 3,1 litresinin ise geri dönmeden tüketildiğini aktarır.

Yani sen bir soru sorduğunda harcanan su, sadece veri merkezinin kendi musluğundan akan su değildir. O veri merkezini besleyen santralin suyu da hesaba girer. Rakamların birbirinden bu kadar farklı çıkmasının temel sebebi de budur. Bazı şirketler yalnızca birinci kalemi açıklar, bazı araştırmalar ikisini birden sayar.

Su "çekmek" ile su "tüketmek" aynı şey değil

Bu ayrım, haberlerdeki büyük sayıları doğru okumanın anahtarı.

Su çekimi: Nehirden, gölden ya da yer altından alınan suyun tamamı. Bir kısmı kullanıldıktan sonra kaynağa geri döner.
Su tüketimi: Çekilen sudan geri dönmeyen kısım. Buharlaşan ya da ürüne karışan su budur.

Bir haberde "yapay zeka milyarlarca metreküp su kullanacak" dendiğinde, bunun çekim mi tüketim mi olduğuna bakmak gerekir. Çekim rakamları her zaman çok daha büyüktür.

"Bir sohbet yarım litre su" iddiası nereden çıktı?

Türkiye'de ve dünyada en çok dolaşan cümle, yapay zekayla yapılan bir sohbetin yarım litrelik bir şişe su "içtiği" iddiası. Kaynağı, Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam ve Shaolei Ren'in Nisan 2023'te yayımladığı ve son sürümü Mart 2025'te güncellenen "Making AI Less Thirsty" çalışması. Makale Communications of the ACM dergisinde yayımlanmak üzere kabul edildi.

Çalışmanın asıl cümlesi daha ölçülü. Araştırmacılara göre GPT-3, orta uzunlukta yaklaşık 10 ile 50 cevap için 500 mililitrelik bir şişe su tüketir. Yani bir cevap başına yaklaşık 10 ile 50 mililitre. Makaledeki tabloda bu değer, veri merkezinin bulunduğu yere göre istek başına 7,1 mililitreden (İrlanda) 47,5 mililitreye (ABD, Washington) kadar değişir.

Bu rakamı doğru okumak için dört noktaya dikkat etmek gerekiyor.

Model eski. Hesap GPT-3 üzerine kurulu. Bugün kullandığın modeller farklı donanımda, farklı verimlilikte çalışıyor. Yazarlar GPT-4'ün aynı iş için daha fazla enerji ve su harcayabileceğini de not ediyor.
Dolaylı su dahil. Bu tahmin hem veri merkezindeki soğutma suyunu hem de elektrik üretimindeki suyu kapsıyor. Şirketlerin çoğu yalnızca ilkini açıklıyor.
Yer çok şey değiştiriyor. Aynı cevap, serin ve verimli bir bölgede birkaç mililitreye, sıcak ve kuru bir bölgede birkaç kat fazlasına mal olabiliyor.
Bir tahmin, bir ölçüm değil. Araştırmacılar şirketlerin iç verilerine erişemediği için kamuya açık ortalamalarla bir yöntem kuruyor.

Aynı çalışma, eğitim aşaması için de çarpıcı bir örnek verir. GPT-3'ün Microsoft'un ABD'deki veri merkezlerinde eğitilmesi, doğrudan yaklaşık 700.000 litre temiz tatlı suyun buharlaşmasına yol açabilir.

Kısacası "bir sohbet yarım litre" cümlesi tamamen uydurma değil, ama kaynağındaki koşulları silen bir sadeleştirme. Doğru ifade şu olurdu. Eski bir modelle yapılan 10 ile 50 cevaplık bir sohbet, dolaylı su da sayıldığında, yarım litre civarına çıkabilir.

Şirketler bir soru için ne kadar su açıklıyor?

2025'ten itibaren büyük şirketler ilk kez sorgu başına rakam paylaşmaya başladı. Bunlar şirketlerin kendi hesapları, bağımsız denetimden geçmiş standart ölçümler değil. Yine de tabloyu anlamak için değerli.

Google (Gemini)

Google, 21 Ağustos 2025'te yayımladığı teknik çalışmada, Gemini uygulamalarındaki medyan bir metin isteminin yaklaşık 0,24 vatsaat enerji ve 0,26 mililitre su tükettiğini açıkladı. Google bunu "yaklaşık beş damla su" ve "dokuz saniyeden kısa televizyon izlemek" diye özetliyor. Şirkete göre Mayıs 2024 ile Mayıs 2025 arasında istem başına enerji 33 kat, karbon ayak izi 44 kat azaldı.

Bu rakamın sınırları da önemli. MIT Technology Review'un aktardığına göre 0,26 mililitre, elektrik üretimindeki dolaylı suyu kapsamıyor. Hesap yalnızca metin istemleri için geçerli. Görsel ve video üretimi çok daha fazla enerji isteyebiliyor. Model eğitimi de dahil değil. "Medyan" ifadesi de önemli. Onlarca sayfalık belge yükleyip uzun analiz istediğin bir soru, bu ortalamanın üstünde harcar.

OpenAI (ChatGPT)

OpenAI CEO'su Sam Altman, kişisel blogundaki "The Gentle Singularity" yazısında ortalama bir ChatGPT sorgusunun yaklaşık 0,34 vatsaat enerji ve yaklaşık 0,000085 galon su kullandığını yazdı. Bu yaklaşık 0,32 mililitre, Altman'ın ifadesiyle "bir çay kaşığının on beşte biri." Altman bu rakamın nasıl hesaplandığını, neyin dahil edildiğini açıklamadı. Bu yüzden onu kaynağı belli ama yöntemi belirsiz bir şirket beyanı olarak okumak gerekiyor.

Mistral

Fransız yapay zeka şirketi Mistral, 22 Temmuz 2025'te Carbone 4 ve Fransa'nın ekolojik dönüşüm ajansı ADEME ile birlikte hazırladığı yaşam döngüsü analizini yayımladı. Buna göre Mistral Large 2 modelinin 400 token (yapay zekanın metni böldüğü küçük parçalar) uzunluğundaki bir cevabı yaklaşık 45 mililitre su tüketiyor. Modelin eğitimi ve ilk 18 aylık kullanımı ise yaklaşık 281.000 metreküp su tüketimine karşılık geliyor. Bu çalışma donanım üretimi dahil daha geniş bir çerçeve kullandığı için Google ve OpenAI rakamlarından yüksek çıkıyor.

Rakamlar neden bu kadar farklı?

Aynı soruya 0,26 mililitre ile 45 mililitre arasında cevap görmek kafa karıştırıcı. Farkın kaynakları belli.

Neyin sayıldığı: Sadece soğutma suyu mu, elektrik üretimi de mi, donanım üretimi de mi?
Hangi model: Küçük ve verimli bir model ile büyük bir model aynı değildir.
Nerede ve ne zaman: İklim, mevsim ve bölgenin elektrik karışımı sonucu değiştirir.
Ne kadar yeni: Verimlilik çok hızlı artıyor. Bir yıl önceki hesap bugün eskimiş olabilir.

Veri merkezleri toplamda ne kadar su harcıyor?

Tek soru küçük görünse de ölçek büyüdükçe tablo değişiyor.

Google: Data Centre Magazine'in Google'ın 2025 çevre raporundan aktardığına göre şirket 2024'te veri merkezleri ve ofislerinde yaklaşık 8,1 milyar galon (yaklaşık 30,7 milyar litre) su tüketti. Aynı yıl veri merkezlerinin elektrik tüketimi yapay zeka büyümesiyle yüzde 27 arttı. Google'ın sürdürülebilirlik sayfasına göre 2025'te su projeleriyle yaklaşık 7,7 milyar galon su yerine konuldu, bu da şirketin 2025 toplam tatlı su tüketiminin yaklaşık yüzde 78'i. Google'ın hedefi 2030'a kadar tükettiğinden fazlasını yerine koymak.

Microsoft: Şirketin açıklamasına göre veri merkezlerindeki su kullanım etkinliği 2021'de kilovatsaat başına 0,49 litreden 2024'te 0,30 litreye indi. Ağustos 2024'ten itibaren yeni veri merkezi tasarımlarında, suyu çiplerin yanında kapalı bir devrede dolaştıran ve soğutma için buharlaşan suya ihtiyaç duymayan bir sistem kullanılıyor. Microsoft bu tasarımın her veri merkezinde yılda 125 milyon litreden fazla su tasarrufu sağlayacağını söylüyor. İlk uygulamalar 2026'da Phoenix ve Wisconsin'de pilot olarak başlıyor, 2027 sonunda devreye girmesi bekleniyor. Microsoft'un 2026 raporuna göre şirket 2025 mali yılında 14,2 milyon metreküpten fazla su yerine koydu.

Dünya geneli: İngiltere hükümetinin yayımladığı, Government Digital Sustainability Alliance tarafından hazırlanan veri merkezi ve su raporu, IEA verilerine dayanarak, veri merkezi sektörünün yılda 560 milyar litreden fazla su tükettiğini ve bu rakamın 2030'a kadar 1.200 milyar litreye çıkabileceğini aktarıyor. Li ve arkadaşlarının çalışması da küresel yapay zeka talebinin 2027'de 4,2 ile 6,6 milyar metreküp su çekimine yol açabileceğini tahmin ediyor. Yazarlar bunu Danimarka'nın 4 ile 6 katı ya da Birleşik Krallık'ın yıllık su çekiminin yarısından fazlası diye karşılaştırıyor. Burada "çekim" dendiğine, yani suyun bir kısmının kaynağa geri döndüğüne dikkat et.

IEA ne diyor? Enerji ve su neden birlikte okunmalı?

Suyun büyük bölümü elektrikle bağlantılı olduğu için yapay zekanın su meselesini enerji tablosundan ayırmak mümkün değil.

Uluslararası Enerji Ajansı'nın "Energy and AI" raporuna göre veri merkezleri 2024'te yaklaşık 415 teravatsaat elektrik tüketti. Bu, dünya elektrik tüketiminin yaklaşık yüzde 1,5'i. Raporun temel senaryosunda bu rakam 2030'a kadar iki katından fazla artarak yaklaşık 945 teravatsaate ulaşıyor. Tüketimin yüzde 45'i ABD'de, yüzde 25'i Çin'de, yüzde 15'i Avrupa'da.

IEA'nın 16 Nisan 2026'da duyurduğu "Key Questions on Energy and AI" çalışmasına göre veri merkezlerinin elektrik kullanımı 2025'te yüzde 17 arttı. Yapay zekaya odaklı veri merkezlerinin tüketimi 2030'a kadar üç katına çıkabilir. Aynı açıklama, yapay zeka işlemi başına güç tüketiminin enerji tarihinde görülmemiş bir hızla düştüğünü de vurguluyor.

Bu iki eğilim birlikte okunmalı. Tek bir soru her yıl daha verimli hale geliyor, ama toplam kullanım o verimlilikten daha hızlı büyüyor. Su ayak izi de aynı mantıkla hareket ediyor.

Senin kullanımının etkisi ne kadar?

Burada abartmadan ve küçümsemeden bir hesap yapalım. Aşağıdaki rakamlar yukarıdaki kaynaklardaki değerlerle yapılmış basit çarpımlardır.

Günde 100 soru soran biri, Google'ın 0,26 mililitrelik rakamıyla yılda yaklaşık 9,5 litre su tüketimine yol açar.
Aynı kişi, Li ve arkadaşlarının en yüksek istek başı tahmini olan 47,5 mililitreyle hesaplarsa yılda yaklaşık 1.734 litreye, yani yaklaşık 1,7 metreküpe ulaşır.
Türkiye'de kişi başına düşen yıllık kullanılabilir su yaklaşık 1.313 metreküp. En kötümser hesapla bile bu yoğun kullanım, bu miktarın binde biri civarında kalır.

Yani tek başına senin sohbetlerin kuraklığın sebebi değil. Günlük su ayak izinin çok küçük bir parçası. Öte yandan bu, meselenin önemsiz olduğu anlamına gelmiyor. Etki, milyonlarca kullanıcının, şirketlerin otomatik sistemlerinin, video ve görsel üretiminin toplamında ve özellikle veri merkezinin nerede kurulduğunda ortaya çıkıyor. Su sıkıntısı çeken bir havzaya kurulan büyük bir tesis, yerel çiftçiyle ve şehirle aynı kaynağı paylaşır.

Bu yüzden asıl soru "ben bu soruyu sormalı mıyım" değil, "bu altyapı nerede, hangi enerjiyle ve hangi soğutma teknolojisiyle kuruluyor" sorusu. Yapay zekanın genel olarak ne olduğunu ve nasıl çalıştığını merak ediyorsan yapay zeka nedir yazısı iyi bir başlangıç.

Türkiye açısından neden önemli?

Türkiye su stresi yaşayan ülkeler arasında. Tarım ve Orman Bakanı İbrahim Yumaklı'nın aktardığına göre ülkede kişi başına düşen yıllık kullanılabilir su miktarı 1.313 metreküp. Bakan, önlem alınmazsa 2030'a kadar su kaynaklarının yüzde 20 azalabileceğini, nüfusun ise yüzde 10 artacağını söyledi. Aynı açıklamada yağışların ülke genelinde yüzde 6, Marmara'da yüzde 25 azaldığı belirtildi.

Aynı dönemde Türkiye veri merkezi yatırımlarını büyütüyor. Anadolu Ajansı'nın 24 Haziran 2026 tarihli haberine göre ülkede 81 veri merkezi bulunuyor. Bunların 33'ü İstanbul'da, 13'ü Ankara'da, 10'u İzmir'de. Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan, Türkiye Yapay Zeka Zirvesi'nde veri merkezi kurulu gücünün 2030'a kadar en az 1 gigavata çıkarılacağını açıkladı. Aynı haberde Türk Telekom'un sıvı daldırmalı soğutma sistemiyle başarılı sonuç aldığını açıkladığı aktarılıyor.

Ondokuz Mayıs Üniversitesi'nden Prof. Dr. Yüksel Ardalı, Anadolu Ajansı'ndaki analizinde bu tabloyu şöyle özetliyor. Yatırımlar su verimliliği temelinde planlanmazsa dijital dönüşüm su güvenliği açısından ciddi bir risk haline gelebilir.

Türkiye'deki veri merkezlerinin toplam su tüketimine dair kamuya açık, derli toplu bir veri şu an bulunmuyor. Bu yüzden Türkiye için kesin bir litre rakamı vermek doğru olmaz. Söylenebilecek olan şu. Su stresi yaşayan bir ülkede, yeni tesislerin konumu, soğutma teknolojisi ve enerji kaynağı, yapay zekanın su maliyetini belirleyen asıl kararlar olacak. Yapay zekanın geleceğe etkisini daha geniş bir çerçevede görmek istersen Yapay Zeka ve Gelecek rehberine göz atabilirsin.

Şirketler suyu azaltmak için ne yapıyor?

Açıklanan başlıca yöntemler şunlar.

Kapalı devre ve çip seviyesinde sıvı soğutma: Su buharlaşmadan aynı devrede döner. Microsoft'un yeni tasarımları bu yaklaşıma dayanıyor.
Daldırmalı soğutma: Sunucular iletken olmayan özel bir sıvının içine yerleştirilir. Türkiye'de Türk Telekom bu yöntemi denediğini açıkladı.
Hava soğutma ve serin bölgeler: Su kullanımını azaltır, ama genellikle daha fazla elektrik harcar. Google, su soğutmasının hava soğutmasına göre veri merkezi enerji tüketimini yaklaşık yüzde 10 azaltabildiğini belirtiyor. Yani su ile enerji arasında bir denge var.
Yağmur suyu ve geri kazanılmış su: Microsoft, Amsterdam'daki veri merkezinde soğutma ihtiyacının üç katından fazlasını karşılaması beklenen bir yağmur suyu sistemi kurduğunu açıkladı.
Daha verimli modeller: Google'ın bir yılda istem başına enerjiyi 33 kat düşürdüğünü açıklaması, yazılım tarafındaki iyileşmenin su ayak izini de doğrudan etkilediğini gösteriyor.
Suyu yerine koyma projeleri: Google ve Microsoft, tükettikleri suyu havza projeleriyle telafi etmeyi hedefliyor. Bu projeler olumlu olsa da suyun çekildiği yerel kaynağın kendisini her zaman rahatlatmaz.

Şimdi ne yapmalısın?

Bu konuda suçluluk duymana gerek yok, ama bilinçli bir kullanıcı olmak mümkün.

Haberlerdeki sayıyı sorgula. Bir rakam gördüğünde üç şeye bak. Hangi model, çekim mi tüketim mi, dolaylı su dahil mi? Bu alışkanlık, şüphe disiplini dediğimiz tutumun gündelik bir uygulaması.
Aracı işe göre seç. Basit bir hesap ya da bilgi için büyük bir modelle uzun sohbet açmak yerine kısa ve net sor. İyi sorulmuş bir soru hem sana zaman kazandırır hem de gereksiz tekrarları azaltır. Bunun için yapay zeka nasıl kullanılır rehberindeki soru sorma ilkeleri işine yarar.
Görsel ve video üretimini amaçlı kullan. Metin istemlerine göre çok daha fazla kaynak harcayabilirler.
Kurumdaysan tedarikçine sor. Kullandığın bulut ya da yapay zeka sağlayıcısının hangi bölgede çalıştığını, su ve enerji raporlarını talep et.
Yerel tartışmayı takip et. Bölgende bir veri merkezi projesi varsa, su kaynağını ve soğutma teknolojisini sormak bir vatandaş olarak hakkın.

Kapanış

Yapay zeka su tüketir, çünkü onu çalıştıran çipler ısınır ve o çipleri besleyen elektrik de su ister. Tek bir sorunun payı birkaç damla ile birkaç yudum arasında. Bu, kişisel su ayak izinde küçük bir kalem. Ama milyarlarca sorgu, hızla büyüyen veri merkezleri ve su stresi yaşayan bölgeler bir araya geldiğinde mesele gerçek bir kaynak kararına dönüşüyor. Doğru tutum ne panik ne umursamazlık. Sayıyı bağlamıyla okumak ve altyapının nereye, nasıl kurulduğunu sorgulamak. Yapay zekanın insanlık için büyük riskleri hakkındaki tartışmayı merak ediyorsan yapay zeka bizi yok eder mi yazısı bu konunun daha geniş bir halkası.

Kaynaklar

Sıkça Sorulan Sorular

ChatGPT'ye bir soru sormak ne kadar su harcar?

OpenAI CEO'su Sam Altman, ortalama bir ChatGPT sorgusunun yaklaşık 0,000085 galon, yani yaklaşık 0,32 mililitre su kullandığını yazdı. Ancak nasıl hesaplandığını açıklamadı. UC Riverside araştırmacılarının GPT-3 için yaptığı ve elektrik üretimindeki dolaylı suyu da sayan tahmin ise cevap başına yaklaşık 10 ile 50 mililitre. Fark, neyin hesaba katıldığından ve modelin yaşından kaynaklanıyor.

Bir sohbetin yarım litre su harcadığı doğru mu?

Kısmen. İddia, Li ve arkadaşlarının Making AI Less Thirsty çalışmasından geliyor. Çalışma GPT-3'ün orta uzunlukta 10 ile 50 cevap için yaklaşık 500 mililitre su tükettiğini tahmin ediyor. Bu hesap eski bir modele dayanıyor, dolaylı elektrik suyunu içeriyor ve veri merkezinin yerine göre değişiyor. Yani her sohbet için sabit bir yarım litre söz konusu değil.

Yapay zeka veri merkezleri neden su kullanır?

Yapay zeka modellerini çalıştıran çipler hesap yaparken ısınır. Veri merkezleri bu ısıyı dışarı atmak için çoğunlukla soğutma kulelerinde su buharlaştırır. Buna ek olarak, veri merkezine elektrik sağlayan termik ve nükleer santraller de soğutma için su kullanır. Bu nedenle yapay zekanın su ayak izi hem yerinde soğutma suyunu hem de elektrik üretimindeki dolaylı suyu kapsar.

Benim yapay zeka kullanımım kuraklığa yol açar mı?

Tek başına hayır. Günde 100 soru soran biri, Google'ın 0,26 mililitrelik rakamıyla yılda yaklaşık 9,5 litre, en kötümser akademik tahminle yaklaşık 1,7 metreküp suya yol açar. Türkiye'de kişi başına yıllık kullanılabilir su yaklaşık 1.313 metreküp. Asıl etki milyonlarca kullanıcının toplamında ve büyük veri merkezlerinin su sıkıntısı çeken bölgelere kurulmasında ortaya çıkar.

Dünyadaki veri merkezleri toplamda ne kadar su tüketiyor?

İngiltere hükümetinin yayımladığı Government Digital Sustainability Alliance raporuna göre veri merkezi sektörü yılda 560 milyar litreden fazla su tüketiyor ve bu rakam 2030'a kadar 1.200 milyar litreye çıkabilir. Li ve arkadaşları ise küresel yapay zeka talebinin 2027'de 4,2 ile 6,6 milyar metreküp su çekimine yol açabileceğini tahmin ediyor. Çekilen suyun bir kısmı kaynağa geri döner.

Şirketler yapay zekanın su tüketimini azaltmak için ne yapıyor?

Microsoft, Ağustos 2024'ten beri yeni veri merkezi tasarımlarında suyu buharlaştırmadan kapalı devrede dolaştıran çip seviyesinde soğutma kullanıyor ve tesis başına yılda 125 milyon litreden fazla tasarruf bekliyor. Google, tükettiğinden fazla suyu havza projeleriyle yerine koymayı hedefliyor. Türkiye'de Türk Telekom daldırmalı soğutmayı denediğini açıkladı. Daha verimli modeller de istem başına tüketimi düşürüyor.

Paylaş

Yazar