Küresel elektriğin %2'sinden azı, ancak talep coğrafi olarak oldukça yoğun.
Varsa bile çok az sayıda teknoloji geliştirilmiştir. hızla benimsendi yapay zeka (AI) olarak. Bu hesaplama elektrikle çalıştığı için yapay zekayla ilgili tartışmalar sıklıkla bunun enerji talebi açısından ne anlama geldiğine dönüyor.
Bu kaygılar genellikle üç şekilde ortaya çıkar. Bunlardan biri çevresel: Yapay zekaya yönelik artan enerji talebi, karbon emisyonlarında artışa yol açacak ve karbondan arınmayı zorlaştıracak. Bir diğeri ise yerel topluluklar üzerindeki etkidir: Yüksek elektrik talebi yerel arzı zorlayabilir ve enerji fiyatlarını artırabilir. Üçüncüsü, yapay zekanın enerji tüketiminin teknolojinin darboğazı olabileceği; Genişlediğini görmek isteyenler için bu önemli bir sınırlayıcı faktör olabilir.
Peki yapay zeka ne kadar enerji tüketiyor?
Bu soruya iki düzeyde bakabiliriz. Birincisi yapay zekanın kullandığı toplam elektrik miktarı. İkincisi bireysel etkiyle veya her sorgunun ne kadar elektrik tükettiğiyle ilgilidir.
Bu yazıda bu iki soruya da cevap vermeye çalışacağım.
Verilere dalmadan önce yapay zeka enerji tüketimine nelerin dahil olduğunu açıklığa kavuşturmakta fayda var. Modelleri eğitmek ve çalıştırmak için tüketilen elektriktir (“çıkarsama” olarak adlandırılır). Teknoloji şirketleri, modellerini eğitirken ne kadar enerji tüketildiğine ilişkin verileri nadiren yayınlıyor, ancak elimizdeki tahminlere göre, enerji talebinin eğitimden ziyade çıkarım tarafından belirleniyor olması muhtemeldir.1
İnceleyeceğimiz tahminler arasında, özellikle sunucular için kullanılan elektriğin yanı sıra soğutma, aydınlatma ve veri merkezlerini çalışır durumda tutmak için gereken diğer şeyler için kullanılan ek enerji yer alıyor. Birisinin yapay zekaya erişmek için kullandığı cihaza (dizüstü bilgisayar, masaüstü bilgisayar veya telefon) güç vermek için kullanılan enerjiyi içermezler. Daha da önemlisi - ve diğer kaynaklarla karşılaştırıldığında bu önemlidir - kripto para madenciliğinden gelen talebi içermiyorlar.
Büyük resimle başlayalım. Veri merkezleri geçen yıl ne kadar elektrik tüketti?
Uluslararası Enerji Ajansı'na (IEA) göre, yaklaşık 485 terawatt-saat (TWh).2 bu eşdeğer Almanya'nın yıllık elektrik üretimi. Ve bağlam açısından, bu civarında Dünya elektrik üretiminin %1,5'i.3
Artık veri merkezleri yapay zekadan daha fazlasıdır: tüm dijital hizmetlerimizin arkasında sunucuları ve BT altyapısını barındıran tesislerdir. E-posta ve İnternet'te gezinmekten Netflix akışına, Google Haritalar'a, çevrimiçi bankacılıktan arkadaşlara mesajlaşmaya kadar her şey bu.
Yapay zeka veri merkezleri, yapay zeka modellerini çalıştırmak için özel tesislerdir. İkisi arasındaki ayrım her zaman kesin değildir ancak aşağıdaki tablo tahmini bir dökümü göstermektedir.
Yapay zeka dışı veri merkezleri toplamın üçte ikisini, yapay zeka odaklı olanlar ise kalan üçte ikisini tüketti. Uluslararası Enerji Ajansı'nın bu verilerine dayanarak tahmin ediyorum ki Yapay zeka dünyadaki elektriğin yaklaşık %0,5'ini tüketiyordu 2025 yılında.4
Elektrik şu anda dünyanın birincil enerji tüketiminin yaklaşık beşte birini oluşturuyor.5 Dolayısıyla yapay zekanın 2025 yılında toplam birincil enerjinin %0,1 ila %0,2'sini tüketmesi muhtemeldir.
Yapay zekaya olan talebin ne kadar hızlı arttığı göz önüne alındığında, yapay zeka odaklı veri merkezlerinin toplamda yapay zeka olmayanlara göre daha az tüketim yapması şaşırtıcı olabilir. Tahminler bu farkın hızla kapanmasını bekliyor. Grafiğe ayrıca IEA'nın 2030'daki veri merkezi talebine ilişkin temel durum projeksiyonunu da dahil ettim.
Bu tahminler son derece belirsizdir ve bazıları IEA'nın yapay zeka talebi büyümesine ilişkin değerlendirmesinde en muhafazakar kuruluşlar arasında yer aldığını ileri sürmektedir. Öyle olsa bile, veri merkezi talebindeki büyümenin büyük kısmı yapay zeka odaklı tesislerden gelecektir. Bu senaryoda, veri merkezleri 2030 yılında küresel elektriğin %3'üne ulaşacak ve yapay zeka merkezleri, yapay zeka olmayanlarla hemen hemen aynı miktarı kullanacak.
Ek BilgilerVeri merkezi elektrik talebi tahminleri kaynağa göre nasıl değişiklik gösteriyor?
Yukarıda, enerji verileri konusunda en yaygın kullanılan kaynaklardan biri olan Uluslararası Enerji Ajansı'nın veri merkezlerine yönelik küresel elektrik talebi tahminlerine baktık.
Ancak diğer kaynaklar da veri merkezi talebine ilişkin tahminler yayınlıyor. Bunlardan bir diğeri Enerji Enstitüsü tarafından kullanılan ve raporlanan S&P Global'den geliyor. Onun Dünya Enerjisine İlişkin Son İstatistiksel İnceleme ilk kez veri merkezi talebi tahminlerini içeriyordu.
Nasıl karşılaştırıyorlar?
Aşağıdaki grafikte, 2020'den 2025'e kadar her iki kaynağı da gösterdim. Bu, kaynaklar arasındaki farkların çok daha büyük olduğu tahminleri değil, yalnızca tarihsel tahminleri karşılaştırdığımız anlamına gelir.
Gördüğünüz gibi aralarında büyük farklar var. S&P'nin 2025 rakamları yaklaşık %60 daha yüksek ancak tüm zaman serisinde sürekli olarak daha yüksekti.
Her iki kuruluş da metodolojilerinin ayrıntılı ve şeffaf bir dökümünü sunmuyor, dolayısıyla farklılıklara ilişkin kesin ve eksiksiz bir açıklama yapmak zor. Ancak bunlardan en önemlisi, kripto para madenciliği için elektriğin dahil edilmesidir. Bu öyle EI/S&P verilerine dahil edilmiştir ancak IEA verilerinde yer almamaktadır. Kripto madenciliği için elektrik tüketiminin muhtemelen 150 ila 200 terawatt-saat (TWh) aralığında olması bekleniyor ve bu da farkın neredeyse üçte ikisini oluşturuyor.
Bunu hesaba katsak bile yine de bir boşluk olacaktır. Bu muhtemelen metodolojik yaklaşımdaki farklılıklarla açıklanmaktadır. S&P, kurulu veri merkezi kapasitesine ilişkin aşağıdan yukarıya verilere dayalı olarak güç talebini modeller. Bu, bu kapasitenin ne sıklıkta kullanıldığına ilişkin varsayımlara dayanır, dolayısıyla sonuçlar bunlara duyarlıdır. IEA, veri merkezlerindeki BT ekipmanının elektrik tüketimini, soğutmayı ve altyapı talebini daha doğrudan tahmin etmeye çalışıyor. Ancak bu yine önemli bir belirsizliği beraberinde getiriyor.
Bu tahminler doğrudan karşılaştırılabilir değildir ve farklı şeyleri ölçer, ancak veri merkezlerinden gelen küresel güç talebine ilişkin oldukça farklı rakamlarla karşı karşıya kalırsanız bu karşılaştırmayı aklınızda tutmanız yararlı olacaktır.
Dünyadaki elektriğin %1,5'u çok fazla görünmeyebilir. Ancak bazı yerlerde bu pay çok daha yüksek. Artan veri merkezi talebinin asıl zorluğu da bu: coğrafi olarak yoğunlaşmış durumda, yani dünyanın talebi az sayıda elektrik şebekesinden karşılanıyor.
Grafikte farklı bölgelerdeki veri merkezleri için kullanılan elektriğin payını görebilirsiniz. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki elektriğin %5'i veri merkezlerine güç sağlamak için kullanılıyor. Özellikle yapay zeka odaklı olanlar için bu oran muhtemelen %2 civarındadır.
Avrupa'nın %1,6'lık rakamının altında, veri merkezlerinin elektrik tüketiminin %20'sinden fazlasını oluşturduğu İrlanda var.
Ancak gerçekte bu talep daha da yerel düzeyde yoğunlaşmıştır. Avrupa'nın %1,6'lık rakamının altında veri merkezlerinin yer aldığı İrlanda var bundan fazla Elektrik tüketiminin %20'si. %5 ABD rakamının altında veri merkezlerinin yer aldığı eyaletler var bundan fazla Talebin %10'u.6 Virginia gibi eyaletlerde bu daha fazla dörtte bir.
Bu, AI büyümesinin hızlı hızıyla birleştiğinde, toplam elektrik talebi bir bütün olarak dünya için çok fazla olmasa bile, yerel şebekeler üzerinde baskı oluşturabilir.
Büyük dil modellerini (LLM'ler) ve yapay zeka araçlarını çevresel nedenlerle kullandıklarının bilincinde olan birçok insan tanıyorum. Bazıları bunlardan kaçınır veya mümkün olduğunca az kullanır. Diğerleri bunu yapmaya devam ediyor ancak bundan dolayı kendilerini suçlu hissediyorlar.
Bireysel sorgularımız ne kadar enerji tüketiyor? Birisi ChatGPT, Gemini veya Claude gibi bir LLM'ye soru sorarsa, ne kadar ek elektrik talebi üretirler?
Yine, çoğu teknoloji şirketi modellerinin enerji tüketimine ilişkin ayrıntılı analizler yayınlamadığı için bu konuda doğru ve güncel rakamları bulmak zor.
Bunu yapan ilk şirketlerden biri Google'dı; 2025 yılında serbest bırakıldı Gemini modeli için enerji tahminleri. Tahmini olarak medyan metin tabanlı sorgu (temel olarak Gemini'ye metin sorusu sormak) yaklaşık 0,24 watt-saat (Wh) elektrik tüketiyordu. Bağlam açısından bu, bir mikrodalganın bir saniyeden daha kısa sürede veya bir televizyonun on saniyeden daha kısa sürede tüketeceği enerji miktarıdır.
OpenAI'nin CEO'su Sam Altman da daha önce yazdım ChatGPT'de bir "ortalama sorgunun" yaklaşık 0,34 Wh tükettiği belirtiliyor (ancak bu sayının nereden geldiğine dair ayrıntılı bir döküm yok). Epoch AI ayrıca kendi bağımsız çözümünü de sağladı tahmini “tipik” bir ChatGPT sorgusu için yaklaşık 0,3 Wh.
Dolayısıyla birçok kaynak benzer bir rakam üzerinde birleşme eğiliminde. Ancak çoğu sorgu basittir, dolayısıyla medyan sorgunun hem boyutu hem de karmaşıklığı muhtemelen küçüktür.
Yapay zeka aracılarına veya akıl yürütmeye dayanan daha uzun sorgular veya istekler için ayak izi daha yüksektir. Epoch AI, uzun bir sorgunun (7.500 kelimelik giriş) yaklaşık 2,5 Wh harcayabileceğini ve çok uzun olanı (75.000 kelime) 40 Wh tüketebilir. Bunlar basit metin sorgusundan çok daha yüksektir.
Diğer istek türleri için daha az tahmin vardır. IEA, 2026 raporunda, ajansal görevler için GPU elektrik tüketimine ilişkin mantıkla tahminler sunuyor.7 Claude gibi bir yapay zeka aracısına yapılan standart talebin yaklaşık 1,1 Wh tükettiği tahmin ediliyor. Bir temsilci isteği ile mantık, yaklaşık 50 Wh. Bu, maksimum uzunluklu metin sorgularına ilişkin tahminlere benzer.
Ancak bunların hepsi, özellikle yüksek gelirli ülkelerde ortalama bir insanın günlük elektrik tüketimiyle karşılaştırıldığında hâlâ nispeten küçük.
Avrupa Birliği'nde kişi başına günlük ortalama elektrik tüketimi 17.000 Wh civarındadır.8 Bu, yaklaşık 6.800 uzun girişli sorguya eşdeğerdir (bunların her biri 2,5 Wh tüketir). Veya maksimum giriş sorgularının 425'i.
ABD'deki ortalama bir kişi yaklaşık olarak tüketiyor iki kat daha fazla elektrik AB ortalamasına göre, yapay zeka sorgularının birinin ayak izine katkısı yaklaşık yarısı kadardır.9
Aşağıdaki tabloda, bu enerji tüketiminin diğer ürün veya faaliyetlerle nasıl karşılaştırıldığına dair bir fikir vermek için bazı karşılaştırmalar sundum.10
Bu makalede veri merkezi ve yapay zeka talebine ilişkin tarihsel tahminlere odaklandım. Bunların halihazırda ne kadar elektrik tükettiğine dair son zamanlarda makul tahminler almak zaten zordu. Bunun gelecekte nasıl değişeceğini tahmin etmek daha da zor.
Gelecekteki talebe ilişkin çok çeşitli tahminler mevcuttur ve bunlar arasındaki farklar, siz ilerledikçe daha da büyüme eğilimindedir. 2030 öncesi orta vadeli talebin büyük bir kısmı bugün inşa edilen altyapıya bağlı olduğundan, bu farklılık 2030'dan sonra özellikle belirgindir.
Gelecekteki talep bir dizi faktöre bağlı olacaktır. Yalnızca kullanıcı talebinin nasıl arttığı değil, aynı zamanda çiplerin ve diğer donanımların verimliliğinin de nasıl arttığı önemli. Örneğin IEA'nın dört gelecek senaryosu: Biri çok daha yüksek kullanıcı talebi artışı öngörüyor, diğeri ise çok daha hızlı verimlilik artışı öngörüyor.
Veri merkezlerinin ve yapay zekanın iklim üzerindeki etkilerinden endişe duyanlar için elektriğin nasıl üretildiği, ne kadar kullandığından daha önemli.
Gelecekte yapay zeka enerji talebinin ne kadar artacağını bilmiyor olsak da, bugün verilerden öğrendiğimiz önemli noktaların büyük ihtimalle doğru olacağı belirtiliyor. Kendi yapay zeka kullanımından endişe duyan bir kişi için, bireysel sohbet robotu sorgularının enerji kullanımı azdır. Bir bütün olarak dünya genelinde veri merkezleri toplam elektrik tüketiminde nispeten küçük bir pay oluşturuyor ve bu durum önümüzdeki yıllarda da değişmeyecek. Sorun arzın coğrafi olarak çok yoğun olmasıdır: Şebekelerin emisyonları ve yerel fiyatları kontrol altında tutarken bu talep artışını karşılayıp karşılayamayacağı gerçek testtir.
Akılda tutulması gereken son nokta, incelediğimiz rakamların karbon emisyonlarını değil elektrik tüketimini ölçtüğüdür. Veri merkezleri ve yapay zekanın iklim üzerindeki etkilerinden endişe duyanlar için, Nasıl Elektriğin üretilip üretilmediği tartışmasız ne kadar kullandığından daha önemli. Kömür ağırlıklı bir şebekedeki bir veri merkezi tarafından sunulan bir sorgu, yenilenebilir veya nükleer ağırlıklı bir şebekede çalışan bir sorgudan çok daha büyük bir etkiye sahip olacaktır. Yapay zekanın büyümesinin emisyonları nasıl etkilediği yalnızca enerji verimliliğine ve talebine değil, aynı zamanda onu besleyen şebekelerin ne kadar temiz olduğuna da bağlı.
Teşekkür
Bu makaleye ilişkin yorumları ve geri bildirimleri için Max Roser, Esteban Ortiz-Ospina ve Edouard Mathieu'ya çok teşekkür ederiz.
Bu çalışmayı alıntıla
Makalelerimiz ve veri görselleştirmelerimiz birçok farklı kişi ve kuruluşun çalışmalarına dayanmaktadır. Bu makaleye atıfta bulunurken lütfen temel veri kaynaklarını da belirtin. Bu makale şu şekilde alıntılanabilir:
Hannah Ritchie (2026) - “How much energy do data centers and artificial intelligence use?” Published online at OurWorldinData.org. Retrieved from: 'https://archive.ourworldindata.org/20260720-065603/how-much-energy-do-data-centers-and-artificial-intelligence-use.html' (archived on July 20, 2026).BibTeX alıntısı
@article{owid-how-much-energy-do-data-centers-and-artificial-intelligence-use,
author = {Hannah Ritchie},
title = {How much energy do data centers and artificial intelligence use?},
journal = {Our World in Data},
year = {2026},
note = {https://archive.ourworldindata.org/20260720-065603/how-much-energy-do-data-centers-and-artificial-intelligence-use.html}
}Bu çalışmayı özgürce yeniden kullanın
Our World in Data tarafından üretilen tüm görselleştirmeler, veriler ve makaleler, tamamen açık erişime sahiptir. Creative Commons BY lisansı. Kaynağın ve yazarların belirtilmesi koşuluyla bunları herhangi bir ortamda kullanma, dağıtma ve çoğaltma iznine sahipsiniz.
Üçüncü taraflarca üretilen ve Our World tarafından Data'da kullanıma sunulan veriler, orijinal üçüncü taraf yazarların lisans koşullarına tabidir. Belgelerimizde her zaman verilerin orijinal kaynağını belirteceğiz; bu nedenle, kullanmadan ve yeniden dağıtmadan önce bu tür üçüncü taraf verilerinin lisansını her zaman kontrol etmelisiniz.
hepsi grafiklerimiz yerleştirilebilir herhangi bir sitede.