Şu anda pazara akın eden yüzlerce yapay zeka aracının en az bir ortak noktası var: Hepsinin çalışması için çok büyük miktarda veri gerekiyor. Ve bu araçların kullanımı arttıkça, veri merkezlerine olan ilgi daha da artacak ve potansiyel olarak üretken yapay zeka devrimine bir engel oluşturacak.
Bunun ötesinde, üretken yapay zeka araçlarının gerektirdiği talep artışının mevcut enerji altyapısı üzerinde de zincirleme etkileri olabilir, elektrik talebini eşiğine getirebilir ve dünya çapında veri merkezlerinde eksikliklere yol açabilecek bir arz sıkıntısına neden olabilir.
İşler şimdiden sıkılaşıyor: Geçen yıl Avrupa’da veri merkezi kapasitesine olan talep rekor seviyelere ulaşırken, net emilim (kaplanan alanın toplamı eksi belirli bir süre içinde boş kalan alanın toplamı) Kuzey Amerika’da 1,74 gigawatt’tan iki katına çıktı.
Nvidia‘nın yapay zeka GPU’larına olan talebi, gelişmiş çip paketleme süreçlerini gerektiriyor. TSMC‘nin kapasitesinin yetersiz kalmasıyla birlikte Nvidia, çözüm arayışında Samsung‘u tercih etti. Samsung‘un, Nvidia için gelişmiş çip paketleme siparişi aldığı…
JLL’de veri merkezi araştırmacısı olan Daniel Thorpe, ‘Tüketiciler ve işletmelerin önümüzdeki beş yılda geçen on yılda oluşturulan tüm verinin iki katından fazlasını üreteceği tahmin ediliyor ve bu nedenle depolama kapasitesine olan talebin uçarak arttığını zaten görmekteyiz.’ diyor.
Mesele sadece yapay zekaya olan ilginin ölçeğinin veri merkezi kapasitesini kırılma noktasına kadar genişletmesi değil. Yapay zeka sistemlerini güçlendirmek için kullanılan teknoloji, veri merkezlerinin alışık olduğundan çok daha zorlu olacak. Uluslararası Enerji Ajansı’nın son tahmini, yapay zeka, veri merkezi ve kripto para sektörlerinin elektrik tüketiminin 2026 yılına kadar tüm Japonya’nınkine eşit olabileceğini söylüyordu ve bu analiz, yapay zeka çip sektöründeki en büyük isimlerden bazılarının güncellenmiş teknolojilerini duyurmasından önce geldi.
Pure Storage’un depolama ekipmanı üreticisi CTO’su Alex McMullan, ‘Nvidia’nın son duyurusu, Blackwell tabanlı yapay zeka kümelerinin raf başına 100 kilovat gerektireceği yönündeydi. Bu rakam, mevcut enerji tüketim seviyelerinden %400 ila %500 daha yüksek ve bu zorluğu daha da artırıyor.’ diyor.
‘Yeni güç açısından aç gözlü GPU’lar, daha yeni ve daha büyük veri merkezlerinde bulundurulacak olup, mevcut güç tedarik ağlarına büyük yükler getirecek.’
Dünyanın en büyük internet alışverişi ve veri merkezi operatörlerinden biri olan DE-CIX’in CEO’su Ivo Ivanov, Nvidia’nın özellikle veri merkezi kapasitesinin sınırına kadar baskı yaptığını söylüyor. Çok fazla yapay zeka çipi ve ünitesi üretilmesi öngörüldüğünden, veri merkezlerindeki kapasite talebinin büyük ölçüde Nvidia sayesinde artması bekleniyor.
Bunun bir nedeni, yalnızca daha fazla veri merkezine ihtiyaç duyulması değil, aynı zamanda bu veri merkezlerinin çalıştırılmasına yardımcı olan destekleyici altyapının da yapay zekanın gereksinimlerini karşılayacak şekilde iyileştirilmesi gerektiği. Colt Veri Merkezi Hizmetleri ürün geliştirme direktörü Matthew Cantwell, mevcut güç bağlantıları, soğutma altyapısı ve yedek jeneratörlerin, yapay zekaya hazır sunucular ve çiplerin giderek daha fazla konuşlandırılması yerine önceki nesil teknolojilerle çalışacak şekilde tasarlandığını söylüyor.
JLL’den Thorpe, yeni AI çiplerinin çalıştığı tasarım ve hızın eski veri merkezleri için sorun yaratacağını söylüyor. Bu çipler, bazı veri merkezlerinde kullanılan mevcut, geleneksel hava soğutma çözümlerinin yönetebileceğinden çok daha fazla ısınıyor. Sonuç olarak, bir tesisteki ısıyı azaltmak amacıyla veri merkezi raflarından hava yerine sıvının geçtiği sıvı soğutma, sıcaklıkları düşük tutmak için gerekli olacaktır. Sıvı soğutma, hava soğutma kadar yaygın olmasa da verimlilik avantajlarından dolayı sektör yine de buna yöneliyor: Bir veri merkezi için gereken gücü %90’a kadar azaltabilir.
Ancak yine de geleceğe dair umut sürüyor. Cantwell, “Günümüzde veri merkezlerinde mevcut kapasitede hâlâ sağlanabilecek verimlilikler var.” diyor. “Mevcut bilgi işlemin ne kadar enerji tükettiğini anlamak, enerji verimliliğini artırmanın ve yeni yapay zeka taleplerini desteklemek için mevcut altyapının kullanımını en üst düzeye çıkarmanın anahtarıdır.”
Ancak tuhaf bir şekilde, veri merkezlerini uçurumun eşiğine getiren şey aynı zamanda yapay zeka veri merkezi krizinin hafifletilmesine de yardımcı olabilir. AI, enerji kullanımını daha verimli bir şekilde yönetmek ve daha iyi yönetmek için halihazırda kullanılıyor ve veri merkezleri dünyasında da durum farklı değil.
Pure Storage’dan McMullan, “Acil çözüm, yapay zekanın alan, güç ve soğutma ihtiyaçlarını ve diğer veri depolama gereksinimlerini büyük ölçüde azaltabilen verimli veri merkezi teknolojilerinde yatıyor.” diyor. Bu, yapay zekanın kendisinden gelen içgörüleri de içerebilir.
