İnsan beyni yaklaşık 20 watt’lık bir enerjiyle çalışıyor. Dünyanın en hızlı süper bilgisayarı olan Shenzhen’deki LineShine ise tam 42.2 milyon watt tüketiyor. İşte bu büyük fark, yapay zekanın enerji kullanımı hakkında internette dönen en popüler tartışmayı ateşledi. Ancak çoğu bilgi yanlış!
Kıyaslama yapılabilir gibi görünüyor. Ancak sosyal medyada dolaşan rakamların neredeyse tamamı tek bir makaleden çıkıyor. Özellikle dikkat çeken bir değerse üç yıldır yanlış bir kaynağa atfediliyor.
Yapay Zeka Enerji Kullanımı: 20 Watt’la Neler Mümkün?
20 watt’lık değer onlarca yıl süren metabolizma ölçümlerine dayanıyor. Beyin, vücut ağırlığımızın yaklaşık %2’sini oluştururken, dinlenme hâlinde tüketilen oksijenin de %20’sinden sorumlu.
Nöron sayısıyla ilgili veriler ise zannettiğimiz kadar net değil. Yaygın olarak anılan 86 milyar değeri, sadece dört erkek beyin üzerinde yapılan bir araştırmaya dayanıyor ve halen tartışma konusu olmaya devam ediyor.
Viral paylaşımlarda genellikle 20 yerine 12 watt ifadesi kullanılıyor. Bu değer, 2023’te yayınlanan Frontiers in Artificial Intelligence dergisindeki bir makalede hiçbir kaynak gösterilmeden yer alıyor.
Herkesin diline pelesenk olan meşhur rakam da aynı makalede ortaya atıldı. Yazarları, insan beynini dijital ortamda simüle etmek için 2,7 milyar watt gerektiğini tahmin etti.
Bu tahmine, 10 milyon nöronluk bir simülasyondan yola çıkılarak, önce fare ölçeğine ardından binle çarpılarak ulaşıldı.
Makalede ayrıca, simülasyonun biyolojiye göre tam 30.000 kat daha yavaş çalıştığı da vurgulanmış. Ancak sosyal medya paylaşımlarında bu ayrıntı es geçiliyor. İkincil kaynaklarda bu değer Blue Brain Project’e atfediliyor ama oradan hiçbir zaman paylaşılmamış.
Daha güvenilir ölçümler de mevcut. Epoch AI, tipik bir ChatGPT sorgusunun 2025 başında 0,3 watt-saat enerji harcadığını tahmin etti. Joule dergisindeki hakemli bir araştırma ise 0,31 buldu.
İki bağımsız yöntemden çıkan benzer sonuç pek de alışıldık değil. Ancak bu değer iş yüküne göre hızla değişebiliyor ve daha uzun cevaplar üreten karmaşık modeller, kat kat fazla enerjiye mal olabiliyor.
Biyolojinin Farklı Yaptığı Şey Ne, Silikon Ne Kopyaladı?
Kortikal aktivite seyrek gerçekleşir. Ortalama nöron ateşlenme hızı 1 Hz’in altında ve enerji, değişime yani bilgiye harcanıyor; saat döngülerine değil.
Modern yapay zeka da bağımsız biçimde aynı sonuca vardı. Kimi K2, 1,04 trilyon parametresinin 32,6 milyarını her token başına aktive ediyor. Yani oran %3,1 civarında.
Bu oran hızla azalıyor. 2023’te Mixtral, parametrelerinin yaklaşık %28’ini kullanırken DeepSeek-V3 şu an %5,5 oranında kullanıyor.
Biyolojide hesaplamalar düşük hassasiyetle yapılır. Bir nöronun içinde hiçbir işlem 32 bit çözünürlükle olmaz.
Çip üreticileri aynı yolu izliyor. DeepSeek, 671 milyar parametreli bir modeli sekiz bit hassasiyetle eğitti. NVIDIA ise dört bitle önceden eğitilmiş 12 milyar parametreli bir model yayınladı.
En büyük ve halen kopyalanamayan fark ise şu: Beyinlerde bellek ve hesaplama aynı fiziksel yerde gerçekleşiyor.
Dijital makinelerde ise ikisi ayrılmış durumda. Stanford’dan Mark Horowitz, bu ayrımın getirdiği maliyeti ortaya koydu: Bir işlemi bellekte bulup çağırmak, aritmetik işlemin kendisinden yüzlerce kat fazla enerji tüketebiliyor.
Beyin Gibi Yapılan Ancak Pazara Gelemeyen Çipler
Doğrudan nöronları taklit eden donanımlar ise zora girdi. Hiçbir neuromorphic ya da analog sistem, gerçek üretim ortamında öncü bir modeli eğitemedi veya çalıştıramadı.
Intel’in Hala Point donanımı, 1.152 çipte toplam 1,15 milyar yapay nöron barındırıyor. Ancak hâlâ Sandia Ulusal Laboratuvarları’nda kurulu bir araştırma prototipi olarak kalıyor. Intel’in Neuromorphic Computing Lab direktörü Mike Davies, 2024’te The Register’a yaptığı açıklamada şunları söyledi:
‘Bu aşamada Hala Point’e herhangi bir LLM eşleştirmesi yapmıyoruz. Bunun nasıl yapılacağını da bilmiyoruz.’ dedi.
Ticari tablo ise daha da zayıf görünüyor. BrainChip sektörde halka açık en bilinen şirket. Mart 2025 çeyreğinde müşteri alacaklarından yalnızca 700.000 dolar elde ettiğini, buna karşılık 5,3 milyon dolar işletme gideri çıktığını bildirdi.
Diğer şirketler ise tamamen durmuş durumda. Rain AI, 150 milyon dolar toplamak istedi fakat başaramadı, ardından şirketin 2025 yılında satışı gündeme geldi.
Sektör içindeki araştırmacılar ise tam anlamıyla bir kısır döngü yaşandığını söylüyor. Tennessee Üniversitesi, Knoxville’de elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri yardımcı doçenti Catherine Schuman şöyle belirtiyor:
‘Donanım şirket’leri, “öldürücü” bir uygulama çıkmasını bekliyor fakat o uygulamaların nasıl inşa edileceğini, prototip geliştirecek donanım olmadan kestirmek gerçekten zor.’ dedi.
20’den fazla araştırmacı 2025 yılında Nature dergisinde ortak bir uzlaşı makalesine imza attı. Burada, alanın hala ihtiyaç duyduğu ekosisteme sahip olmadığı belirtildi.
Biyolojinin ana ilkeleri bilimsel olarak galip geldi fakat bu prensipleri hayata geçirmek için üretilen donanım bir türlü başarıya ulaşamadı.
Herkes Aynı Elektronlar İçin Yarışıyor!
Verimlilik artık çok daha kritik çünkü elektriğe erişim kilit nokta haline geldi. Uluslararası Enerji Ajansı, 2025 yılında küresel veri merkezlerinin tüketimini 485 terawatt-saat olarak raporladı.
AI odaklı tesis’ler sadece o yıl içinde %50 büyüdü. Ajans, bu kapasitenin 2030’a kadar üç katına çıkacağını öngörüyor.
Artık inşaatın önündeki asıl engel çip değil, şebekeye erişim. Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı’na göre, bir bağlantı başvurusundan ticari faaliyete kadar geçen ortalama süre beş yılı aşıyor belirtti.
Microsoft CEO’su Satya Nadella, Kasım’da şirketinin takılıp çalıştırmak için elektriğe bağlayamadığı işlemciler bulundurduğunu ifade etti. Buradaki asıl sorun silikonlarda değil, elektrik sağlanabilen binalarda yaşanıyor. Kurumsal yatırımcılar da şebeke altyapısı hakkında benzer soru işaretleri gündeme getirdi.
Bitcoin miner’ları tam on yıl boyunca tam da bu sorunu çözmeye odaklandı. Ellerinde elektrikli tesis’ler, imzalı elektrik sözleşmeleri ve yeni oyuncuların yıllarca beklediği bağlantı hakları bulunuyor.
Bunun sonucu olarak mining, tam anlamıyla bir enerji ve altyapı sektörüne dönüştü. Çalışan bir tesisi donanım ve altyapı olarak yapısal dönüşüme uğratmanın maliyeti megawatt başına ortalama 3 milyon dolar ile 4 milyon dolar arasında değişiyor. Sıfırdan yeni bir tesis kurmanın maliyeti ise 10 milyon dolar ile 12 milyon doları buluyor; VanEck böyle tahmin ediyor.
Duyurulan anlaşma büyüklükleri dudak uçuklatıyor. Halka açık miner’lar yaptıkları AI sözleşmeleriyle toplamda 70 milyar dolardan fazla değerde anlaşmaya imza attı.
Ancak fiili olarak teslim edilen kapasite tablosu bu kadar renkli değil. 2026 ikinci çeyrek dosyalarına göre sektörde toplamda yaklaşık 750 megawatt gerçekten enerjilendirilmiş durumda.
Core Scientific enerji kapasitesinin yaklaşık 437 megawatt’ına sahip. Galaxy’nin Helios kampüsü 133, TeraWulf 102, IREN 50 ve Riot sadece 25 megawatt ile katkıda bulundu. Hut 8 949 megawatt için sözleşme yaptı ama henüz hiç enerji sağlamadı.
Bu yön değişikliği maliyetli oldu. MARA ve CleanSpark miner’larının 2025 yılı çeyreklik zararı ağustosta 851 milyon dolara ulaştı.
Mining kapasitesinin büyük kısmı AI’a dönüşemeyecek. Cambridge’in temmuz ayında sunduğu öncül araştırma verilerine göre miner’ların yalnızca %10’u elektrik gücünü AI için tahsis etti.
Buradaki engeller tamamen fiziksel. Mining, elektrikte kesintiyi tolere edebiliyor ve buna alışık; oysa AI müşterileri kesintisiz güç, yoğun soğutma ve çoğu uzak tesiste bulunmayan fiber altyapı talep ediyor.
Yine de gidişat net şekilde ortaya çıkıyor. Core Scientific’in gelirlerinin %83’ü artık barındırma hizmetlerinden, yalnızca %13’ü ise doğrudan mining faaliyetlerinden geliyor.
Yatırımcılar ise bu değişimi fiyatladı. İmzalı kira sözleşmeleri bulunan miner’lar, ellerindeki enerjilendirilmiş kapasiteye oranla çok daha yüksek çarpanlardan işlem görüyor. Bir yandan da yeni AI yatırımı giderek çiplerden ziyade elektrikte kümeleniyor.
Verimlilik Tek Başına AI’ın Enerji Sorununu Çözebilir mi?
Geçmişte verimlilik artışları talep büyümesini absorbe ediyor. Küresel veri merkezi hesaplama gücü, 2010 ile 2018 arasında %550 arttı, ancak enerji kullanımı sadece yaklaşık %6 yükseldi.
Ancak bu düzen bozuldu. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki veri merkezlerinin enerji tüketimi, 2014’te 58 terawatt-saat seviyesindeyken 2023’te 176’ya yükseldi.
Evrim, sert bir sınırda optimize oluyor: 200 watt çeken bir kafatası sahibini öldürürdü, bu nedenle ancak verimlilik çözüm olabildi.
Yapay zeka ise hiçbir zaman böyle bir fiziki sınırla karşılaşmadı. Onun önündeki gerçek sınır sermaye oldu ve sermaye, elektriğe göre çok daha kolay esnetilebiliyor.
Artık bu değişiyor. Açık kalan soru artık biyolojinin daha verimli olup olmadığı değil. Yapay zeka, bundan sonra inşa edilenleri paranın değil, gücün belirleyeceği bir döneme girerse neye dönüşecek?
