Araştırma 2026-08-10

Bir iklim bilimci sekiz hafta boyunca kendi yapay zekâ kodlama asistanını kaydetti. Tek bir istem, yaklaşık 600 sohbet sorusu kadar elektrik harcıyor

Yapay zekânın enerji kullanımına dair hatalı tahminleri yıllardır düzelten iklim bilimci Zeke Hausfather, kendi kullanımını ölçmeye karar verdi. 31 Mayıs–25 Temmuz arasındaki Claude Code oturumlarının token düzeyindeki kayıtlarını çekip topladı. Bu dönemde yazdığı 1.138 istem, 14.000'den fazla ayrı model çağrısını tetiklemiş ve 3,2 milyar token işlenmiş; bunu kabaca 170 kilovatsaat veri merkezi elektriğine denk getiriyor — önbellek okumalarının nasıl sayıldığına göre 70 ile 330 arasında değişen bir aralık. Bu, gerçekten yazdığı istem başına yaklaşık 150 vatsaat demek; tek bir sohbet mesajı için yayımlanmış rakamlar ise 0,24-0,34 vatsaat. 600 katlık fark buradan geliyor. Mutlak sayılar orandan daha az ürkütücü: bu yoğunlukta tam bir yıl yaklaşık 1,1 megavatsaat ve ABD şebeke ortalamasında kabaca 370 kilogram CO₂ ediyor; Hausfather bunu bir yıl boyunca elektrikli çamaşır kurutucusu çalıştırmaya benzetiyor. En büyük belirsizliğin önbellekten okunan tokenlerin enerji maliyeti olduğunu açıkça söylüyor — bunu hiçbir şirket yayımlamıyor. Kendisi taze tokenin yüzde 10'u varsayımını kullanıyor ve sonucu yüzde 1 ile 25 arasındaki bir aralıkta gösteriyor. Bu tahmin bir kişinin kullanımı, sektör ortalaması değil.

Bu neden önemli?Yapay zekânın enerji ayak izine dair neredeyse her kamuya açık rakam — içinizi rahatlatanlar dahil — tek bir sohbet mesajının maliyeti üzerine kurulu. O sayı artık yanlış şeyi ölçüyor. Bir kodlama ajanına tek bir talimat yazdığınızda, ajan gidip sizin adınıza on küresel model çağrısı yapıyor, dosyaları okuyor, araçlar çalıştırıyor, sonuçlar üzerinde akıl yürütüyor; siz zihninizde bunların hiçbirini hesaba katmıyorsunuz. Kullanıcının "tek bir soru" olarak algıladığı şeyle veri merkezinin fiilen yaptığı iş arasındaki fark devasa hâle geldi ve ajanlar özerkleştikçe büyüyor. Buradan iki dürüst sonuç çıkıyor ve ikisi zıt yönleri gösteriyor. Bireysel ölçekte bu hâlâ az: yoğun ajan kullanımının bir yılı, bir ev aleti kadar tutuyor; kimsenin bir istem yüzünden vicdan azabı çekmesine gerek yok. Toplu ölçekte ise yapay zekânın toplam elektrik talebine dair standart tahminlerin, sessizce eskimekte olan bir iş birimine bağlı olduğu anlamına geliyor — ve veri merkezi kuranlar çoktan manşetlerdeki rakama göre değil, bu yazının ima ettiği rakama göre plan yapıyor.

#Kodlama #Ajanlar

✓ Doğrulandı · 3 kaynak

Uygulamada oku — ücretsiz, 9 dilde

İlgili haberler

Makine öğrenmesi hasta beyin hücrelerinin biçimini okudu ve onları sakinleştiren, hâlihazırda onaylı dokuz ilacı seçti
2026-08-21 Söylenti: Bir kodlama kıyaslamasının tepesine ücretsiz oturan isimsiz modelin, Zhipu'nun yayınlanmamış amiral gemisi olduğu iddia ediliyor
2026-08-21 DeepSeek'in ucuz beygiri artık görüyor — göz gerektiren ajan görevlerinde Anthropic'in en iyisine yaklaştığını söylüyor
2026-08-21 Nvidia, rakibinin model üreten makinesine 6 milyar dolar ödüyor — ve o makineyi çalıştıran 109 kişiyi işe alıyor
2026-08-21 Yapay zekânın eğitilme biçimini iyileştirmek için dört saat ve bir GPU verildi: en iyi ajan 1 üzerinden 0,25 aldı — çoğu ise hiç denemedi
2026-08-21