Elissa Welle / Ağustos 20255
Otomatik fabrikaları yönetmek ve askeri insansız hava araçlarını düşman hava sahalarında yönlendirmek gibi yüksek riskli görevleri yapay zekaya emanet etmeye başlıyoruz . Ancak bu yapay zeka devrimine güç veren veri merkezlerini yönetmeye gelince , insan operatörler çok daha temkinli davranıyor.
Veri merkezi denetim ve derecelendirme şirketi Uptime Institute tarafından dünya çapında 600’den fazla veri merkezi operatörüyle yapılan yeni bir ankete göre , operatörlerin yalnızca %14’ü, yıllarca süren geçmiş verilerle eğitilmiş olsalar bile, ekipman yapılandırmalarını değiştirmek için yapay zeka sistemlerine güveneceklerini söylüyor. Aynı ankette, operatörlerin yalnızca üçte biri veri merkezi ekipmanlarını kontrol etmek için yapay zeka sistemlerine güveneceklerini söylüyor.
Şüphecilikleri haklı olabilir: MIT’nin son nesil yapay zeka kullanımı raporuna göre, yapay zeka sistemlerine onlarca milyar dolar harcamalarına rağmen, kuruluşların yüzde 95’i bugüne kadar net bir yatırım getirisi elde edemedi . Fabrikalar ve veri merkezleri gibi gelişmiş endüstriler, yapay zeka tarafından dönüştürülen sektörler listesinde, eğer dönüştürülmüşse, neredeyse en alt sıralarda yer alıyor.
Operatörlerin Yapay Zeka Sistemlerine Güveni
Uptime Enstitüsü’nde araştırma görevlisi olan Rose Weinschenk , yapay zeka destekli veri merkezlerini genişletme hamlesinden önce bile, veri merkezi operatörlerinin geçmişin popüler teknolojilerinden hayal kırıklığına uğramış, değişime nispeten karşı çıkan bir topluluk olarak bilindiğini söylüyor. Operatörler genellikle kritik tesislerin işletilmesi konusunda eğitim almış elektrik mühendisliği veya teknik mekanik geçmişine sahip; diğerleri ise BT veya ağ sistemi tarafında çalışıyor ve aynı zamanda operatör olarak kabul ediliyor.
Operatörlerin yapay zekaya olan güveni, OpenAI’nin 2022’de ChatGPT’yi piyasaya sürmesinden sonraki üç yıl boyunca her yıl azaldı . Uptime, veri merkezi operasyonlarını yürütmek için eğitimli bir yapay zeka sistemine güvenip güvenmediklerini sorduğunda, katılımcıların %24’ü 2022’de “hayır”, %42’si ise 2024’te “hayır” dedi. Halk, yeni büyük dil modellerinin görünüşte her şeyi bilen doğasına hayran kalırken , operatörler bu tür yapay zekanın veri merkezlerinde kullanım için çok sınırlı ve öngörülemez olduğunu düşünüyor gibi görünüyor.
Ancak Uptime araştırma analisti Max Smolaks, son anket sonuçlarının yer aldığı halka açık bir web seminerinde , operatörlerin belirli veri merkezi operasyonlarında farklı yapay zeka sistemlerinin “dikkatli bir şekilde test edilmesi ve doğrulanması” dönemine girmiş gibi göründüğünü söyledi. Değişen duyguları yakalamak için Uptime, 2025 yılında operatörlere, yeterli geçmiş eğitim aldıkları varsayılarak, hangi uygulamalarda yapay zekanın güvenilir bir karar verici olarak hizmet edebileceğini sordu. Ankete göre, operatörlerin %70’inden fazlası sensör verilerini analiz etmek veya ekipman bakım görevlerini tahmin etmek için yapay zekaya güveneceklerini söylüyor.
Smolaks web seminerinde, “Veri merkezi operatörleri yapay zekayı kullanarak bazı şeyleri yapmaktan çok ama çok mutlular ve yapay zekanın bazı şeyleri yapmasına asla güvenmeyecekler” dedi.
Veri Merkezlerinde Yapay Zekanın Öngörülemezliği
Yapay zekaya olan güvenin kritik ekipman kontrolü için düşük olmasının bir nedeni, teknolojinin öngörülemezliğidir. Kolombiya ve İzlanda’da iki merkezi bulunan bir veri merkezi girişimi olan Ilkari Data Centers’ın baş veri merkezi sorumlusu Robert Wright , veri merkezlerinin programlanmış eğer/o zaman mantığı gibi “eski usul” mühendislikle yönetildiğini söylüyor . “Şansla değil, kesinlikle hareket etmeliyiz diyoruz.”
Veri merkezleri , birbirini besleyen karmaşık bir sistem dizisidir. Hasarlı çiplere, boşa giden paraya, öfkeli müşterilere veya ölümcül yangınlara yol açan feci arızalar meydana gelmeden önce saniyeler geçebilir . Veri merkezlerinin yüksek riskli ortamında, r/datacenter Reddit forumunda IEEE Spectrum sorusuna yanıt veren anonim kullanıcılar , yapay zekanın getirebileceği riski haklı çıkaracak bir gerekçe görememişlerdir.
Güvensizlik, altta yatan bir iş güvencesizliğini de maskeleyebilir. Birçok sektördeki çalışanlar, yapay zekanın işlerini elinden alacağından endişe duyuyor. Ancak 2025 Uptime anketi, operatörlerin yalnızca beşte birinin yapay zekayı ortalama personel sayısını azaltmanın bir yolu olarak gördüğünü ortaya koydu.
Uptime web seminerinde Smolaks, “Operatörler, günümüz yapay zekasının tesislerini işletmek için gereken personelin yerini almayacağına inanıyor,” dedi. “Ofis çalışanları için de geçerli olabilir, ancak veri merkezi işleri şimdilik yapay zekadan uzak görünüyor.”
Ancak sekiz yıldan uzun süredir veri merkezlerinde çalışan elektrik mühendisi Jackson Fahrney , kariyerinin başındaki operatörlerin bu teknolojinin işlerini elinden alacağını hissetmelerinin anlaşılabilir olduğunu söylüyor. İşe başlayalı henüz altı ay olmuş biri, bir yapay zeka sistemine sanki “Al, yerine geçecek kişiyi eğit” deniyormuş gibi bakabilir, diyor. Gerçekte ise yapay zekanın veri merkezlerinde kendisinin veya diğerlerinin yerini alacağını düşünmüyor. Yine de yapay zeka, uzun süredir operatörlerin araç setinin bir parçası olan ve operatörlere karar vermelerinde yardımcı olmak için tasarlanmış makine öğrenimi araçlarından daha “uğursuz” bir varlık taşıyor.
Veri merkezi tasarımı ve inşası danışmanı Chris McLean , yapay zekanın, veri merkezlerindeki operatör sayısını azaltma yönündeki sektör çapındaki eğilimin üzerine eklenen kiraz olabileceğini söylüyor.
McLean, geçmişte bir veri merkezini 60 mühendis yönetirken artık sadece altı mühendisin yeterli olduğunu söylüyor. Giderek daha fazla kritik bakım işi veri merkezi dışındaki uzmanlara devredildiğinden, bu altı mühendisten daha azına ihtiyaç duyuluyor. McLean, “Artık tüm riskinizi düşük maliyetli bir insan ve yüksek maliyetli bir yapay zeka ile dengeleyebiliyorsunuz,” diyor. “Ve bunun operatörler için korkutucu olduğunu tahmin ediyorum.”
Bununla birlikte, Spectrum’un daha önce bildirdiği gibi, nitelikli başvuru sahiplerinden daha fazla veri merkezi işi var . Uptime’ın 2025 anketine göre, operatörlerin üçte ikisi, önceki iki yıldaki anket yanıtlarına benzer şekilde, personel tutma veya işe alım konusunda zorluk çekiyor.
Veri Merkezleri için Verimli Yapay Zeka Algoritmaları
Yine de, onlarca yıllık makine öğrenimi araştırmalarına dayanan ve veri merkezi operasyonlarını daha verimli hale getirebilecek faydalı algoritmalar mevcut. Ilkari’den Wright, veri merkezleri için en köklü yapay zeka sisteminin tahmine dayalı bakım olduğunu söylüyor. Örneğin, belirli bir HVAC ünitesinin okumaları diğer ünitelerden daha hızlı yükseliyorsa, sistem o ünitenin ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu tahmin edebilir.
Diğer yapay zeka sistemleri, soğutulmuş su ve havayı dolaştırarak veri merkezini serin tutan soğutma sistemleri olan soğutucu tesislerinin optimizasyonuna odaklanır. Soğutucular, veri merkezleri tarafından tüketilen enerjinin büyük bir kısmını oluşturur. Avustralya merkezli enerji yazılım şirketi Conserve IT’de araştırma ve geliştirmeden sorumlu Michael Berger , hava durumu modelleri, şebeke yükü ve zaman içindeki ekipman bozulmasıyla ilgili verilerin, toplam enerji tüketimini optimize etmek için tesis içindeki donanımlarda çalıştırılan tek bir yapay zeka sistemine aktarıldığını söylüyor .
Ancak Berger, yapay zeka optimizasyon yazılımının ekipmanı kontrol etmediğini hemen belirtiyor. Yazılım, temel kontrol döngüsünün üzerinde çalışıyor ve aynı sonucu elde ederken daha az enerji tüketmek için parametreleri iyileştiriyor. Berger, bir veri merkezinin ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş olması nedeniyle bu sisteme yapay zeka yerine makine öğrenimi demeyi tercih ediyor.
Diğerleri ise, ABD ve Birleşik Krallık genelinde 73 veri merkezi bulunan Dallas merkezli bir veri merkezi şirketi olan DataBank’ın operasyon direktörü Joe Minarik gibi, hem ismi hem de teknolojisiyle yapay zekayı tamamen benimsiyor . Yapay zekaya karşı iyimser tutumunu, yazılımın kral olduğu Amazon Web Services’ta 17 yıl çalışmasına bağlıyor . DataBank şu anda yazılım yazmak için yapay zeka kullanıyor ve yıl sonuna kadar otomatik bilet oluşturma ve izleme, ağ yapılandırması izleme ve ayarlamaları için yapay zeka sistemlerini devreye almayı planlıyor. Soğutma gibi daha büyük görevler için yapay zekanın, yapay zekayı yeterli veri üzerinde eğitmek için gereken zamana bağlı olarak, geçici olarak 2026 sonu için planlandığını söyledi.
Yapay zeka halüsinasyon görüyor: Minarik, yapay zekanın yanlış bilgi verdiğini ve ekibini yanlış yola sürüklediğini gördü. “Yapıyoruz, bugün de görüyoruz. Ama ona daha fazla zaman verdiğimizde giderek daha iyiye gittiğini de görüyoruz,” diyor.
Minarik, yapay zekanın sistemi anlayabilmesi için “muazzam miktarda veri noktası” gerektiğini söylüyor. Bu, bir veri merkezi mühendisine veri merkezi koridorlarında gerçekleşebilecek her olası senaryo hakkında eğitim vermekten çok da farklı değil.
Tek müşterisi veri merkezinin sahibi olan şirket olan hiper ölçekleyiciler ve kurumsal veri merkezleri, yapay zekayı DataBank gibi ticari şirketlerden daha hızlı bir şekilde devreye alıyor. Minarik, şirket içi veri merkezleri için tüm ağları yöneten yapay zeka sistemlerinden haberdar.
Minarik, DataBank’ın daha önemli veri merkezi operasyonları için yapay zekayı devreye aldığında, sıkı bir denetim altında tutulacağını söylüyor. Operatörler yine de son işlemleri gerçekleştirecek.
Yapay zeka şüphesiz veri merkezlerinin çalışma şeklini değiştirecek olsa da Minarik, operatörleri bu yeni geleceğin temel bir parçası olarak görüyor. Veri merkezleri, yerinde faaliyet gösteren fiziksel yerlerdir. “Yapay zeka dışarı çıkıp bir bujiyi değiştiremez,” diyor veya bir sunucu rafından tuhaf bir takırtı duyamaz. Minarik, bir gün bu sorunların bazıları için sensörler olabileceğini söylese de, veri merkezlerini çalışır durumda tutan ekipmanları onarmak için yine de fiziksel teknisyenlere ihtiyaç duyulacak.
Minarik, “Yapay zekadan korunabileceğiniz güvenli bir iş istiyorsanız, veri merkezlerine gidin” diyor.