Barclays analistleri, tematik yatırımlarla ilgili yakın tarihli bir raporda, yapay zeka (AI) teknolojilerinin büyümesine eşlik edecek enerji tüketiminde beklenen artışı inceledi. NVIDIA Corporation'ın (NASDAQ:NVDA) bu gelişmedeki rolüne özellikle dikkat çektiler.
Barclays analistleri, yapay zeka ilerlemesiyle ilgili enerji gereksinimlerinin NVIDIA'nın gelecekteki pazar performansının önemli bir unsurunu vurgulayacağını tahmin ediyor.
Barclays çalışması, 2030 yılına kadar veri merkezlerinin, esas olarak yapay zeka enerji ihtiyaçları nedeniyle ABD'deki mevcut elektrik tüketiminin %9'undan fazlasını kullanabileceğini öne sürüyor. Analistler, NVIDIA'nın yapay zeka teknolojisiyle ilişkili beklenen enerji kullanımının bu tahmine önemli bir katkıda bulunduğunu gözlemledi.
Raporda ayrıca, her yeni nesil Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar) ile YZ'nin verimliliği artıyor olsa da, YZ modellerinin boyutu ve karmaşıklığının hızla arttığına dikkat çekiliyor. Örneğin, önemli büyük dil modellerinin (LLM'ler) kapasitesi her yıl yaklaşık 3,5 kat artmaktadır.
Bu geliştirmelerle bile, YZ uygulamalarının daha geniş kullanımı nedeniyle toplam enerji tüketiminin artması beklenmektedir. NVIDIA'nın Hopper ve Blackwell gibi her yeni GPU serisi, daha enerji verimli olacak şekilde tasarlanmıştır. Ancak, daha büyük ve daha karmaşık yapay zeka modelleri daha fazla hesaplama kaynağına ihtiyaç duyuyor.
Raporda, "Büyük dil modellerinin (LLM'ler) gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmesi için çok fazla hesaplama kaynağına ihtiyacı vardır" deniyor. "LLM'lerin hesaplama ihtiyaçları, bu modelleri geliştirmek, eğitmek ve kullanmak için daha fazla bellek, hızlandırıcı ve sunucuya ihtiyaç duyulduğundan enerji kullanımının artmasına da neden oluyor."
Barclays, "LLM'leri gerçek zamanlı analiz için kullanmayı planlayan şirketler bu zorluklarla yüzleşmelidir" dedi.
Bu enerji ihtiyacının büyüklüğü hakkında bir fikir vermek için Barclays, yaklaşık 8 milyon GPU'nun çalıştırılmasının yaklaşık 110 terawatt-saat (TWh) enerjiye eşdeğer olan yaklaşık 14,5 gigawatt güce ihtiyaç duyacağını tahmin ediyor. Bu tahmin %85'lik bir ortalama çalışma oranına dayanmaktadır.
Bu GPU'ların yaklaşık %70'inin 2027 yılı sonuna kadar ABD'de kurulacağı varsayıldığında, bu, önümüzdeki üç yıl içinde ABD'de 10 gigawatt ve 75 TWh'den fazla yapay zeka ile ilgili güç ve enerji ihtiyacını temsil etmektedir.
Analistler, "NVIDIA'nın piyasa değeri, bunun yapay zeka ile ilgili enerji talebinin dağıtımının sadece başlangıcı olduğunu gösteriyor" dedi. NVIDIA'nın GPU'ları sürekli geliştirmesi ve kurmasının veri merkezlerinde enerji kullanımında önemli bir büyümeye yol açması bekleniyor.
Ayrıca, veri merkezleri için elektrik şebekesinden gelen elektriğe olan bağımlılık, en yüksek güç gereksinimlerini yönetme ihtiyacını vurgulamaktadır. Veri merkezleri her zaman çalışır ve bu da tutarlı bir elektrik kaynağı gerektirir.
Rapor, OpenAI CEO'su Sam Altman'ın Davos Dünya Ekonomik Forumu'nda yaptığı önemli bir yoruma atıfta bulunuyor: "Dünyada kesinlikle daha önce düşündüğümüzden çok daha fazla enerjiye ihtiyacımız var... Bu teknolojinin enerji gereksinimlerini hala hafife aldığımıza inanıyorum."
Bu makale AI yardımıyla üretilmiş ve çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Ek ayrıntılar için lütfen Hüküm ve Koşullarımıza bakın.