17 Haziran 2026
Veri merkezleri, yapay zekâ (YZ) kullanımındaki büyümeyi destekliyor ancak bunu yapabilmek için enerji ve su gibi kaynaklara ihtiyaç duyuyorlar.
Artan yapay zeka kullanımını desteklemek, enerji israfına yol açan boşlukları azaltmak için veri merkezi binalarının tasarımını yeniden düşünmeyi gerektirir.
Umut vadeden fikirlerin nasıl geniş ölçekte etki yaratabileceği , 23-25 Haziran 2026 tarihlerinde Çin’de düzenlenecek olan ve ‘Yaz Davos’u’ olarak da bilinen Dünya Ekonomik Forumu’nun Yeni Şampiyonlar Yıllık Toplantısı’nın temel odak noktalarından biri olacak.
Yapay zekâ (YZ) kullanımının artmasıyla birlikte, bu büyümeyi desteklemek için gereken veri merkezi enerji talebi, iş yaratmadan ticari gayrimenkul inşaatı, teknoloji ve girişim sermayesi finansmanı alanlarında servet oluşturmaya kadar birçok sektörde fırsatlar yaratıyor. Ancak küresel veri merkezi sektörünün 2030 yılına kadar %14 (yıllık bileşik büyüme oranı) oranında büyümesi beklenirken , bu durum 3 trilyon dolara kadar altyapı yatırımı gerektirecek.
Veri merkezi patlaması, yerel topluluklarda da büyük yankı uyandırıyor ve siyasi bir mesele haline geliyor. İnşaatın mahallelerde yarattığı aksaklıkların yanı sıra, veri merkezleri muazzam miktarda enerji ve su tüketiyor.
Gartner analistleri, dünya genelindeki veri merkezlerinin elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki katına çıkacağını öngörüyor ve Çevre ve Enerji Çalışmaları Enstitüsü, bazı büyük veri merkezlerinin her gün 5 milyon galona kadar suya ihtiyaç duyduğunu bildiriyor . Daha fazla veri merkezi inşa edildikçe bu taleplerin artmaya devam etmesi bekleniyor.
2026 Yaz Davos’u: Neler beklenmeli, kimler geliyor ve nasıl izlenmeli?
Ancak geleceğe yönelik veri merkezlerini bilinçli bir şekilde inşa etme fırsatı mevcut. Dikkatli, kapsamlı bir şekilde araştırılmış ve özenle uygulanmış bir veri merkezi planı, çevresel sonuçlar doğurmadan yapay zeka odaklı inovasyonun hızlandırılmasını sağlayabilir. Veri merkezi paydaşlarının ve ilgili vatandaşların ihtiyaçlarını dengelemek mümkündür.
Veri merkezleri enerji krizinin üstesinden nasıl gelebilir?
Mevcut veri merkezi enerji sorunlarını ele almak için üç etkili yaklaşım şunlardır:
- Sıvı soğutma ve ısı geri dönüşümü
Sıvı soğutma ve ısı geri dönüşümü, veri merkezlerindeki ısıyı emmek ve aktarmak için geleneksel hava üfleme yönteminin yerini alıyor. Bu ısı atmosfere salınmak yerine, binadaki diğer ihtiyaçlar için yeniden kullanılıyor veya yakındaki işletmelerin veya konutların enerji ihtiyaçlarını düşürmek için daha geniş bir ağa dağıtılıyor.
- Yenilenebilir enerji kaynaklarının birlikte konumlandırılması
Veri merkezlerinin rüzgar veya güneş enerjisi santrali gibi aynı veya bitişik bir yenilenebilir enerji alanında bir araya getirilmesi, şebekeden daha az enerji çekilmesini sağlar. Veri merkezi, yerel topluluk tarafından kullanılacak enerjiyi tüketmek yerine kendi enerji kaynağına sahip olur.
- Tahmine dayalı optimizasyon yazılımı
Tahmine dayalı optimizasyon teknolojisi, yapay zeka ve makine öğrenimini kullanarak, veri merkezlerinde aşırı ısınma gibi potansiyel sorunların operasyonları olumsuz etkilemeden önce öngörülmesini ve çözülmesini sağlar.
Bu, verimsiz hava akışı ve kablo aşınmasından kaynaklanan enerji kaybını azaltır. Ayrıca, gerçek zamanlı sorunları gösteren ve zaman içindeki eğilimleri belirleyen kullanım ve ısıtma verilerini de kaydeder. Bu veriler, daha verimli yük dengeleme, bakım planlaması ve genel ekipman optimizasyonunu destekleyebilir.
Veri merkezi tasarımını yeniden düşünmek
Yeni veri merkezi kurulumlarına veya mevcut binaların yenilenmesine yeni metodolojiler ve teknolojiler getirmek çözümün sadece bir parçasıdır. Yapay zekayı desteklemek, veri merkezi binasının temel tasarımını yeniden düşünmeyi gerektirir çünkü verimsiz hava akışı, kablo bozulması ve zaman alan manuel kurulum ve ekipman kontrollerine bağımlılık nedeniyle enerji israfına yol açan boşluklar hala mevcuttur.
Bunun bir nedeni, geleneksel bilgi işlem iş yüklerinin değişmiş olmasıdır. Bir zamanlar iş yüklerini çalıştırmak için varsayılan standart olan CPU’lar (merkezi işlem birimleri), günümüzün yapay zekası daha yüksek güç ve enerji yoğunluğu gerektiren GPU’lar (grafik işlem birimleri) talep ettikçe arka plana itiliyor. Yeni GPU donanımına uyum sağlamak genellikle yeni ekipman kurulumunu gerektirir; bu da aylar sürebilir ve manuel bir güvenlik denetimi süreciyle takip edilmelidir.
Bu incelemeler, sıcaklık ölçümlerini yakalamak için bir alanı tarayan insan gözüne ve elde taşınabilir kızılötesi kameralara dayanmaktadır. Yapay zeka daha yoğun, daha az kararlı ve yer değiştirebilen ısı yükleri ürettiğinden, en fazla ısının nerede üretildiğini tam olarak belirlemek zordur. Bunun nedeni, veri merkezi binalarının termal enerji performansı ve sınırlarına ilişkin görünürlüğün yetersiz olmasıdır.
Sonuç olarak, bu manuel denetimler, aşırı ısınma gibi sorunlar için tüm veri merkezinin sürekli izlenmesi ihtiyacını karşılayamıyor. Nitelikli veri merkezi uzmanlarının eksikliği bu zorlukları daha da artırıyor. Bu, günümüz veri merkezi yönetimi ve inşaatında en büyük ve en çok göz ardı edilen risklerden biridir.
Geleceğin veri merkezlerini inşa etmek
Uptime Institute’un raporuna göre, veri merkezi sahiplerinin ve işletmecilerinin yarısı, sürdürülebilirliklerini değerlendirmek ve düzenleyici gereklilikleri karşılamak için gereken ölçütleri takip ediyor. Veri merkezleri ayrıca artık termal tabanlı mekansal zeka kullanarak termal enerji performansını da kaydediyor.
Bu yaklaşım, insan gözüyle fark edilemeyecek veya durum kritik hale gelene kadar bir algoritma tarafından tespit edilemeyecek düzensiz ısı dağılımı veya sıcak noktalar gibi anormallikleri belirleyebilir.
Kamera içermeyen bir sensör olan termal tabanlı mekansal algılama, veri merkezi operatörlerine enerji tüketimi ve ısı çıkışı hakkında en ince ayrıntısına kadar gerçek zamanlı bilgi sağlar. Bu veriler, bina performansını gösteren bir gösterge paneline entegre edildiğinde, enerji kapasitesinin yalnızca ihtiyaç duyulan yere yönlendirilmesine yardımcı olur.
Bu bilgiler, veri merkezi koşullarının daha doğru bir şekilde tasvir edilmesine dayalı olarak daha hızlı yanıtlar ve daha stratejik planlamaya yol açabilir. Bu aynı zamanda, bir tesisin fiziksel altyapısının sanal kopyaları olan dijital ikizler kullanıldığında ortaya çıkan bir hassasiyet sorununu da çözer. Dijital ikiz modelleri, yalnızca sensör veri girişinin doğruluğu kadar doğrudur. Sürekli, fiziksel algılama olmadan, ikiz gerçeklikten ziyade niyeti yansıtır ve bu da maliyetli sürprizlere yol açabilir.
Kapsamlı bir veri merkezi verimlilik stratejisinin parçası olarak mekansal zeka içgörüleri, enerji talebini azaltabilir. Hakemli araştırmalar, kullanıma dayalı bina kontrollerinin, soğutma çıkışını gerçek talebe göre ayarlayarak enerji tüketimini %20-30 oranında azaltabileceğini doğrulamaktadır . Bu, bir veri merkezinin ihtiyaçlarını komşularının ihtiyaçlarıyla dengelemeye yardımcı olur. Ayrıca, veri merkezlerinin kaynak tüketiminde anlamlı azalmalar göstermesine de yardımcı olur.
Veri merkezlerini inşa eden ve bakımını yapanların, altyapıyı enerji verimliliği açısından optimize etme sorumluluğu vardır. Ancak o zaman geleceğin veri merkezlerinin planlaması hakkında daha verimli görüşmeler yapabiliriz.
https://www.weforum.org/stories/2026/06/build-data-centres-future-sustainable/