Büyük dil modelleri ve görüntü işleme sistemleri için yürütülen makine öğrenmesi süreçlerinin enerji talebi, 2021-2024 döneminde yaklaşık on kat arttı. Uluslararası Enerji Ajansı ve çeşitli bağımsız araştırma kuruluşlarının derlediği verilere göre AI enerji tüketimi, küresel veri merkezi elektrik harcamalarının yaklaşık yüzde 15'ini oluşturmaya başladı. Bu artışın arkasında birkaç temel etken yatıyor. Model parametrelerinin üstel büyümesi, daha büyük eğitim kümelerine duyulan ihtiyaç ve GPU kümelerinin sürekli açık tutulma zorunluluğu baskıyı katlayarak artırıyor. 2021 yılında bir büyük dil modelinin tek eğitim döngüsü ortalama 300 megawatt-saat elektrik tüketirken, 2024 yılındaki muadilleri bu rakamı birkaç gigawatt-saate taşıdı. Veri merkezlerinin soğutma sistemleri de tabloya ekleniyor. Hesaplama gücündeki artış, soğutma altyapısını orantısız biçimde zorluyor; bazı büyük tesislerin toplam güç çekiminin yüzde 40'ına kadarı soğutmaya gidiyor. Araştırmacılar, AI enerji tüketiminin 2030'a kadar küresel elektrik üretiminin yüzde 5 ile 10'u arasında bir paya ulaşabileceğini öngörüyor. Bu tahmin çeşitli sektörler arasında ciddi bir tartışma başlattı. Bazı analistler yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik yatırımların bu talebi karşılayabileceğini savunurken, bir bölümü mevcut enerji altyapısının bu yükü absorbe edemeyeceği konusunda uyarıyor. Teknik açıdan değerlendirildiğinde, verimlilik artışları da gündeme geldi. Daha küçük ama daha yetenekli modeller, kuantitatif kesinlik küçültme (quantization) ve donanım hızlandırıcıların devreye alınması, birim işlem başına enerji maliyetini düşürüyor. Ancak bu verimlilik kazanımları, artan talep tarafından hızla absorbe ediliyor; bir tür Jevons paradoksu ortaya çıkıyor. Enerji tüketiminin coğrafi dağılımı da dikkat çekiyor. Kuzey Amerika ve Doğu Asya, toplam küresel AI enerji tüketiminin büyük bölümünü barındıran veri merkezlerine ev sahipliği yapıyor. Avrupa'da ise enerji maliyetleri ve karbon hedefleri nedeniyle bazı büyük model eğitimleri yeniden planlanmak zorunda kalındı. Düzenleyici alanda da gelişmeler hız kazandı. AB'nin yapay zeka yönetmeliği taslağında enerji şeffaflığı zorunluluğuna yer açıldı; belirli ölçeğin üzerindeki model eğitimlerinde enerji tüketiminin kamuoyuyla paylaşılması gündemdeki tartışmalar arasında.