Yapay Zekâ Nasıl Daha Sürdürülebilir Hale Gelir?

Yapay zekâ kullanımı hızla yaygınlaşırken veri merkezlerinin enerji ve su ihtiyacı da aynı hızla artıyor. Küresel veri merkezi talebinin 2030’a kadar üç kattan fazla büyümesi, su tüketiminin ise yaklaşık yüzde 170 artması bekleniyor. Bu tablo, yapay zekâ yatırımlarını yalnızca inovasyon ve verimlilik açısından değil, çevresel sürdürülebilirlik açısından da değerlendirmeyi zorunlu hale getiriyor.

Salesforce doğrudan veri merkezi işletmese de Hyperforce altyapısını AWS ve Google Cloud gibi genel bulut sağlayıcıları üzerinde çalıştırıyor. Bu nedenle şirket, çevresel etkisini azaltmak için satın alma süreçlerinden model seçimine, veri mimarisinden su yönetimine kadar tüm değer zincirini kapsayan bir yaklaşım izliyor.

Sürdürülebilirlik Tedarik Zincirinde Başlıyor

Bulut altyapısından kaynaklanan emisyonlar Salesforce açısından dolaylı, yani Scope 3 emisyonları arasında yer alıyor. Bu nedenle ilerleme yalnızca şirket içi operasyonlarla sağlanamıyor.

Salesforce; veri merkezlerinin yenilenebilir enerjiyle çalışması, daha verimli donanımların kullanılması ve su tüketiminin azaltılması için bulut sağlayıcılarıyla ortak hedefler belirliyor. Satın alma gücünü, sözleşmeleri ve uzun vadeli iş ortaklıklarını çevresel dönüşümü hızlandıracak araçlar olarak kullanıyor.

Buradaki temel yaklaşım açık: Yapay zekânın çevresel etkisi tek bir şirketin kendi başına çözebileceği bir sorun değil. Bulut sağlayıcıları, teknoloji üreticileri, müşteriler ve araştırma kuruluşları aynı değer zinciri içinde birlikte hareket etmek zorunda.

Her İş İçin En Büyük Model Gerekmiyor

Kurumsal yapay zekâ projelerinde sık görülen eğilim, her problemi büyük ve yüksek enerji tüketen modellerle çözmeye çalışmak. Salesforce ise model büyüklüğünü doğrudan görevin karmaşıklığına göre belirleyen “akıllı talep” yaklaşımını benimsiyor.

Agentforce Trust Layer içinde veri maskeleme gibi belirli görevler için 44 ila 135 milyon parametre arasında değişen daha küçük modeller kullanılıyor. Salesforce’a göre bu modeller, büyük sınır modellerine kıyasla yüzde 99’a kadar daha verimli çalışabiliyor.

Şirket ayrıca Hugging Face ve akademik iş ortaklarıyla birlikte AI Energy Score’u geliştirdi. Bu sistem, yapay zekâ modellerinin çıkarım sırasındaki enerji tüketimini karşılaştırılabilir hale getirerek şirketlerin hem daha sürdürülebilir hem de daha düşük maliyetli model seçmesine yardımcı olmayı amaçlıyor.

Sürdürülebilir yapay zekâ açısından önemli olan en güçlü modeli seçmek değil, işi güvenilir biçimde tamamlayan en verimli modeli kullanmak.

Gerçek Zamanlı Veri, Çevresel Etkiyi Görünür Kılıyor

Sürdürülebilirlik çalışmalarının önündeki en büyük sorunlardan biri, verilerin geriye dönük ve güncelliğini yitirmiş olması. Yıllık raporlarda görülen bir enerji veya su problemi, müdahale etmek için çok geç kalındığı anlamına gelebiliyor.

Salesforce, karbon muhasebesindeki hesaplamaları, veri boşluklarının tamamlanmasını ve sistemler arası entegrasyonları otomatikleştirdi. Bu çalışmalar veri toplama süresini yüzde 40’ın üzerinde, dış danışmanlık harcamalarını ise yüzde 37 oranında azalttı.

Merkezileştirilen karbon, enerji ve su verileri artık makine öğrenmesiyle milyonlarca satır halinde, gerçek zamana yakın şekilde işlenebiliyor. Agentforce Net Zero da sürdürülebilirlik ekiplerinin raporlama, uyumluluk ve ileriye dönük aksiyon süreçlerini yapay zekâ ajanlarıyla destekliyor.

Böylece sürdürülebilirlik verisi yalnızca dönemsel raporlama için kullanılan bir çıktı olmaktan çıkıyor; operasyonel kararların doğrudan parçası haline geliyor.

Sıfır Kopya Mimarisi Enerji İsrafını Azaltıyor

Kurumsal yapay zekâ sistemlerinde büyük veri kümelerinin sürekli taşınması ve farklı ortamlarda tekrar tekrar kopyalanması önemli bir enerji ve depolama yükü yaratıyor.

Salesforce’un sıfır kopya mimarisi, veriyi yapay zekâ sistemine taşımak yerine yapay zekâyı verinin bulunduğu yere getiriyor. Dış veri kaynakları yerinde bağlanıyor; böylece aynı verinin farklı sistemlere kopyalanmasına gerek kalmıyor.

Bu yaklaşım aynı anda üç farklı değer üretiyor:

• Gereksiz depolama ve işlem döngülerini azaltıyor.

• Verinin kopyalanmasından kaynaklanan güvenlik riskini düşürüyor.

• Veri merkezi üzerindeki hesaplama ve enerji yükünü sınırlıyor.

Hyperforce’un bölgesel mimarisi ayrıca acil olmayan yapay zekâ iş yüklerinin, enerji talebinin düşük olduğu saatlere veya rüzgâr ve güneş enerjisinin daha yoğun bulunduğu bölgelere yönlendirilmesi için yeni olanaklar sunuyor.

Su Yönetimi İş Sürekliliğinin Bir Parçası

Veri merkezlerinin çevresel etkisi yalnızca elektrik tüketiminden oluşmuyor. Sunucuların soğutulması ve elektrik üretimi önemli miktarda su gerektiriyor. Bu etki küresel ölçekte sınırlı görünse bile su stresi yaşayan bölgelerde yerel olarak ciddi sonuçlar doğurabiliyor.

Salesforce bu nedenle Nature Positive Strategy kapsamına özel bir su programı ekledi. Şirket, bulut altyapısının hem doğrudan soğutma süreçlerinde hem de bölgesel elektrik şebekelerinde kullanılan toplam su miktarını takip ediyor.

Aynı zamanda bulut sağlayıcılarını kapalı devre soğutma, geri dönüştürülmüş su kullanımı ve sürdürülebilir su çekimi gibi uygulamalara yönlendiriyor. Ölçüm standartlarının yetersiz kaldığı alanlarda ise sağlayıcılarla ortak raporlama çerçeveleri veya yeni veri modelleri geliştiriyor.

Bu yaklaşımda su yönetimi yalnızca çevresel sorumluluk değil, veri merkezlerinin ve dijital hizmetlerin uzun vadeli devamlılığını etkileyen bir iş riski olarak ele alınıyor.

Sonuç: Sürdürülebilir Yapay Zekâ Verimlilikle Başlıyor

Yapay zekânın çevresel etkisini azaltmak tek bir teknoloji veya enerji satın alma kararıyla mümkün değil.

Salesforce’un yaklaşımı; tedarikçi iş birliklerini, doğru boyutlandırılmış modelleri, verimli kod geliştirmeyi, gerçek zamanlı sürdürülebilirlik verisini, sıfır kopya mimarisini ve bölgesel su yönetimini aynı yapı içinde ele alıyor.

Bu alanların ortak noktası ise daha az kaynakla daha fazla değer üretmek.

Yapay zekâ büyümeye devam ederken sürdürülebilirlik, inovasyonun önündeki bir sınır değil; inovasyonun güvenilir ve ölçeklenebilir biçimde devam edebilmesi için gerekli bir tasarım kriteri haline geliyor. Şirketler açısından temel soru artık yalnızca yapay zekânın hangi işi yapabildiği değil:

Bu işi ne kadar enerji, veri ve doğal kaynak kullanarak yaptığı.