Modern yapay zeka modelleri, yüz milyarlarca parametreye ve milyonlarca GPU saatine ihtiyaç duyuyor. Sorumuz ya da sorunum şu: “Yapay zeka büyüdükçe nereye sığacak?” Veri merkezi kampüsleri bu soruya cevap olabilir mi?
Yapay zeka devrimi baş döndürücü bir hızla ilerliyor. Metin yazan, kod çözen, ses üreten, biyoloji simülasyonları ortaya koyan sistemlerin arkasındaki görünmeyen beyin gücü olarak tarif edilebilecek “veri merkezleri” ise çoğu zaman gölgede kalıyor. Her geçen gün daha fazla model, daha fazla bilgi ve daha büyük hesaplama gücü gerektiren yapay zeka sistemleri konusunda beliren önemli bir soru var: “Yapay zeka büyüdükçe nereye sığacak?”
Alanın köşe başlarını tutan markalar da bu konuda yarış halinde. ABD içinde eş zamanlı yürütülen yatırımlarla beraber, yakın zamanda OpenAI’nin ülke dışına taşan bir iş birliği de konuşuluyor. Opan AI, Oracle, Nvidia ve SoftBank gibi devlerle beraber Birleşik Arap Emirlikleri’nde milyarlarca dolarlık bir veri merkezi kampüsü kurma planı var.
Modern yapay zeka modelleri, yüz milyarlarca parametreye ve milyonlarca GPU* (çekirdek) saatine ihtiyaç duyuyor. ChatGPT, Claude, Gemini ve benzeri sistemler; sadece eğitim sürecinde değil, her kullanıcı sorgusunda bile devasa enerji ve işlem gücü tüketiyor. Bu sistemleri ayakta tutmak için kurulan veri merkezleri artık klasik sunucu odalarının çok ötesinde, bölgesel enerji santralleri ve endüstriyel üretim hatları kadar karmaşık yapılar haline geldi.
Veri merkezlerinin içeriği de birçok ana bileşenden oluşuyor. Bunlar arasında yüksek performanslı sunucular (HPC/GPU sistemleri), soğutma sistemleri (sıvı soğutma, hava akışı optimizasyonu), kesintisiz güç kaynakları ve yedek enerji çözümleri, fiber altyapı, optik ağlar ve düşük gecikmeli bağlantılar ve fiziksel güvenlik (sismik, yangın, siber saldırı önlemleri) geliyor.
Örneğin Nvidia'nın H100 GPU’larıyla donatılmış bir sistem, sadece birkaç bin birimle megavatlarca enerji tüketebiliyor. Dolayısıyla, yapay zekaya ev sahipliği yapacak veri merkezlerinin yalnızca büyük değil, akıllı ve sürdürülebilir de olması gerekiyor.
Yeni nesil veri kampüsleri: “Teknoloji Katedralleri”
OpenAI’nin BAE’deki yeni veri merkezi planı, artık tekil binalar değil, entegre kampüsler kurma dönemine girildiğini de gösteriyor. Bu kampüsler genellikle, modüler yapılar hâlinde planlanıyor. Böylece ihtiyaç arttıkça yatay veya dikey büyüme sağlanabiliyor. Kampüsler, coğrafi olarak optimize ediliyor. Çöller gibi düşük nemli bölgeler veya kutup çevresi gibi doğal soğutma imkanları olan alanlar tercih ediliyor; yenilenebilir enerji ile destekleniyor. Güneş, rüzgar ve nükleer mini reaktör teknolojileri kampüs sistemlerine entegre ediliyor. Su kullanımı minimize ediliyor. Su soğutmalı sistemlerde dahi geri dönüşüm kritik hale geliyor. Bunlar teknoloji yatırımının ötesinde jeopolitik hamleler. Yapay zekanın üretildiği ve barındırıldığı topraklar, yakın gelecekte dijital egemenliğin haritasını çizebilir.
OpenAI'nin aynı anda hem BAE'de hem de ABD'de veri merkezi yatırımı yapmasını sadece altyapı ihtiyacına verilen bir yanıt olmanın ötesinde politik bir denge arayışı olarak da yorumlanabilir. BAE, coğrafi konumu sayesinde Asya, Afrika ve Avrupa'ya aynı anda erişim sağlayan stratejik bir merkezken; ABD veri güvenliği, regülasyonlar ve büyük pazar avantajlarıyla öne çıkıyor. Bu iki ülke arasında kurulan veri ağları; yapay zekanın yalnızca bir teknoloji değil, jeopolitik bir varlık olduğunu da gösteriyor.
Soğutma, enerji ve karbon ayak izi etkisi
Yapay zeka için kurulan veri merkezlerinin en büyük zorluklarından ve çevrecilerin itirazlarına konu olan sorunlarından biri enerji tüketimi. Tahminler, sadece 2030 yılına kadar yapay zeka altyapısının küresel elektrik talebinin yüzde 3 ila yüzde 5'ine ulaşabileceğini gösteriyor. Bu oran, bazı ülkelerin toplam elektrik tüketimine de eşdeğer. Bu nedenle yeni nesil veri merkezleri şu teknolojilerle donatılıyor:
Sıvı soğutmalı GPU rafları: Sıvı, havaya göre tamı tamına 1000 kat daha verimli ısı taşıdığı için daha çok daha az enerji harcanıyor.
Yapay zeka ile optimize edilen enerji yönetimi: İronik bir biçimde, veri merkezlerinin verimliliği başka yapay zeka sistemleriyle kontrol ediliyor.
Karbon dengeleme sistemleri: Yenilenebilir enerji, karbon kredisi alımı, ormanlandırma projeleri gibi destekleyici çözümlerle “net sıfır” hedefleniyor.
Gelecekte veri nerede yaşayacak?
Veri merkezleri, fiziksel olarak büyürken aynı zamanda daha dağınık ve yerel hale de geliyor. ‘Edge Computing’** sayesinde veri merkezleri, kullanıcıya yakın mikro istasyonlar olarak da planlanıyor. Kendini yönetebilen otonom veri merkezleri, kırsal alanlara yerleştirilebiliyor. Ya da yüzen veri merkezleri, soğutma açısından okyanus kullanımını gündeme getiriyor. Yer altı veya dağ içi tesisler, iklimsel avantajlardan dolayı popülerleşiyor.
İşte bu yaklaşımlar sayesinde veri sadece birkaç devasa merkezden yayılmak yerine dünyanın dört bir yanına organik olarak dağılmış olacak. Bu da dijital geleceğin sadece merkezi değil, çok kutuplu bir mimariye dönüşeceğini gösteriyor.
Yapay zekayı zihinsel bir güç olarak düşünürken, onun bedenini göz ardı etmek kolay. Oysa bu beden, binlerce metrekarelik tesisler, milyarlarca dolarlık yatırımlar, megavatlarla ifade edilen enerji kullanımı ve stratejik sınırlar üzerinde yükseliyor.
“Yapay zeka büyüdükçe nereye sığacak?” sorusunun cevabı; teknoloji, sürdürülebilirlik ve siyaset üçgeninde aranmalı.
Zihnin geleceği veriyle çizilirken verinin geleceği de mekana ihtiyaç duyuyor. Bu mekanlar, gelecekteki uygarlığın dijital tapınakları haline gelebilir.
KUTULAR
Veri merkezi başkentleri
ABD: Virginia, Oregon
Avrupa: Frankfurt, Dublin
Asya: Singapur, Mumbai
Ortadoğu: Abu Dhabi, Riyad
Veri merkezinde neler olur
Veri merkezlerinin enerji kullanımına bakıldığında şu oranlarla karşılaşıyoruz.
Yüzde 40 enerji: Soğutma
Yüzde 35 enerji: Hesaplama
Yüzde 15 enerji: Yedekleme ve güvenlik
Yüzde 10 enerji: Diğer (ışık, personel, yönetim)
2024'ün en büyük veri merkezi yatırımları
Microsoft: 10 milyar dolar (ABD, Kanada, Avrupa)
Google: Dört yeni yapay zeka odaklı kampüs
Amazon AWS: “1 GW” enerjiye ulaşan mega kampüs planı
* GPU (Çekirdek) Saati: Ekran kartında bulunan grafik işlemci çipinin çalışma frekansı.
** Edge Computing: İstemci verilerinin ağın çevresinde mümkün olduğunca kaynağına yakın olarak işlendiği dağıtılmış bir bilgi teknolojisi mimarisidir.
