Avrupa, Yapay Zekâ Geleceğini Büyük Veri Merkezlerine Bağlamamalı

OpenAI ve Anthropic, ihtiyaç duydukları önemli miktardaki sermayeyi artırmak amacıyla halka arzlara uzanabilecek bir süreci başlattı. Avrupa bu gelişmeleri yakından takip etmeli.

Her iki şirket de ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonuna (SEC) gizlilik kapsamında taslak S-1 kayıt beyanlarını sundu. S-1 belgesi, yapay zekâ sektöründeki abartılı söylemlerin gölgede bıraktığı soruları gündeme getiriyor: Şirket nasıl para kazanıyor? Ne kadar sermayeye ihtiyaç duyuyor? Kimlere bağımlı?

Avrupa, yapay zekâ hesaplama kapasitesinin nasıl üretileceği konusunda büyük bir yatırım yapmaya hazırlanıyor. Avrupa Komisyonunun önerdiği Bulut ve Yapay Zekâ Geliştirme Yasası, AB’nin veri merkezi kapasitesini beş ila yedi yıl içinde en az üç katına çıkarmayı hedefliyor. 

Birlik ayrıca, en az 20 milyar avroluk özel sektör yatırımını harekete geçirmek amacıyla 10 milyar avroya kadar kamu finansmanıyla desteklenecek yedi yapay zekâ dev fabrikasına yönelik çalışmalarını sürdürüyor.

Avrupa’nın hesaplama kapasitesine kesinlikle ihtiyacı var. Ancak yanıtlanması daha zor olan soru, nasıl bir hesaplama ekosistemi inşa etmesi gerektiği. 

Silikon Vadisi’nin bu konudaki yanıtı; giderek daha büyük modelleri işleten az sayıdaki şirketi desteklemek için muazzam miktarda enerji, su ve sermaye gerektiren işlemcilerin büyük merkezlerde yoğunlaştırılması oldu. 

Bu yaklaşım, yapay zekânın doğal ve kaçınılmaz fiziksel gereksinimi olarak görülüyor. Oysa bu, teknolojik bir zorunluluktan çok bir iş modeli.

Avrupa Birliği, Silikon Vadisi’nin yapay zekâ geleceği için gerekli olduğunu ileri sürdüğü altyapıyı inşa etmek üzere on milyarlarca avro harcamadan önce —bu altyapıyı destekleyecek yeni enerji santralleri de cabası— aynı yaklaşımın akıllıca ya da gerekli olup olmadığını incelemeli.

Paris Marx’ın Road to Nowhere (Çıkmaz Sokağa Giden Yol) adlı kitabında anlattığı gibi, hükûmetler altyapıyı belirli teknolojiler etrafında yeniden düzenledikten sonra bu teknolojik sistemler kaçınılmazmış gibi görünebilir. 

Örneğin Marx, şehirler otomobillere göre yeniden tasarlandığında otomobile bağımlılığın nasıl doğal bir durum gibi algılanmaya başladığını gösteriyor. Avrupa, yapay zekâ konusunda da aynı hatayı yapmamaya dikkat etmeli.

Her veri merkezi elektriğe, işlemcilere ve muazzam sermaye yatırımlarına ihtiyaç duyar. Hükûmetler enerji sistemlerini ve sanayi politikalarını yapay zekânın büyük ölçekli merkezî altyapı yaklaşımı etrafında yeniden düzenlediğinde, bu yaklaşım “doğal” bir sonuç olarak görülmeye başlar. 

Buradaki risk, günümüzün baskın yapay zekâ şirketlerinin sermaye ihtiyaçlarını Avrupa’nın gelecekteki ekonomisinin hesaplama gereksinimleriyle karıştırmaktır.

Bazı uygulamalar muazzam ölçekte hesaplama kapasitesinin yoğunlaştırılmasını gerektiriyor. Ancak yapay zekâ ekonomisinin büyük bir bölümü buna ihtiyaç duymayabilir. Daha küçük ve uzmanlaşmış modeller, özel amaçlı işlemciler ve güçlü yerel cihazlar, hesaplamanın nerede gerçekleştirildiğini değiştiriyor. Bu çözümler, yeşil enerji şebekeleriyle de daha iyi uyum sağlıyor.

Üstelik hesaplama kapasitesini dağıtmanın güvenlik açısından da gerekçeleri var. İran’ın bu yıl düzenlediği insansız hava aracı saldırıları, Birleşik Arap Emirlikleri ve Bahreyn’de Amazon’a ait üç veri merkezine zarar verdi. 

Bunun sonucunda bazı müşteri verileri geri yüklenemedi. Hesaplama kapasitesi kritik altyapı hâline geldikçe, bu kapasitenin tek merkezde yoğunlaştırılması fiziksel riskleri de aynı ölçüde yoğunlaştırıyor.

Kuantum hesaplama da Avrupa’nın seçeneklerini açık tutması için bir başka neden. Günümüzün kuantum bilgisayarları, yapay zekâ modellerini eğiten çiplerin yaptığı işleri gerçekleştiremiyor. Ancak belirli ve dar kapsamlı bazı görevleri olağanüstü bir verimlilikle yerine getirebiliyorlar.

Şirket D-Wave, 2025 yılında Science dergisinde yayımlanan bir çalışmada, geliştirdiği makinenin karmaşık bir malzeme problemini dakikalar içinde çözdüğünü bildirdi. Şirketin açıklamasına göre aynı işlem, dünyanın en güçlü süper bilgisayarlarından birinin bir milyon yılını alacaktı. 

D-Wave’in makinesi yaklaşık 12 kilovat güç tüketiyordu. Karşılaştırmada kullanılan Frontier süper bilgisayarı ise yaklaşık 20 megavat güç tüketiyor; bu, kuantum makinesinin tüketiminin bin kattan fazla üzerinde.

Buradan çıkarılacak ders şu: Daha fazla hesaplama gücü elde etmek, her zaman daha fazla geleneksel hesaplama altyapısı ve bunun beraberinde getirdiği devasa enerji tüketimi anlamına gelmiyor.

Veri merkezleri, iletim hatları ve elektrik üretim kapasitesi onlarca yıl üzerinden değerlendirilen yatırımlardır. Buna karşılık hesaplama teknolojileri aylar veya yıllar içinde değişebilir. Avrupa, birkaç ay ya da yıl içinde daha ucuz ve daha verimli alternatifler tarafından geride bırakılabilecek teknolojiler etrafında, gelecek kuşakları etkileyecek altyapı yatırımları yapmamalı.

Karma bir yaklaşım, Avrupa’nın kaynaklarını boşa harcamasını önleyebilir. Bunun anlamı, yalnızca gerekli olduğu yerlerde büyük ölçekli altyapıya yönelmek, mümkün olduğunda dağıtık hesaplama ve uç bilişimden yararlanmak, verimlilik avantajı sağladıkları durumlarda ise uzmanlaşmış işlemciler kullanmaktır.

Avrupa’nın teknolojik egemenliği, AB sınırları içinde devasa veri merkezleri inşa etmekten daha fazlasını ifade etmeli. Gerçek egemenlik; tedarikçileri değiştirebilmek, verileri koruyabilmek ve koşullar değiştiğinde faaliyetleri sürdürebilmek demektir.

OpenAI ve Anthropic’in sunduğu kayıt belgelerinin kamuoyuna açıklanacak olması bu nedenle yakından izlenmeli. Her iki şirket de hesaplama ve enerji maliyetlerinden modellerin zamanla standartlaşarak farklı sağlayıcılar arasında kolayca ikame edilebilir hâle gelmesine, altyapı yatırımlarının getirilerine ilişkin belirsizliklere kadar benzer yapısal risklerle karşı karşıya. 

Bu belgeler, Avrupa’nın teknolojik zorunlulukları büyük teknoloji şirketlerinin kurumsal tercihlerinden ayırt etmesine yardımcı olabilir.

Avrupa, yapay zekâ patlamasına daha geç katıldı. Ancak bu gecikme, başkalarının deneyimlerinden ders çıkarma ve maliyetli hatalardan kaçınma fırsatı sunuyor. 

Avrupa’nın yapay zekâ alanında rekabet edebilmek için güçlü bir hesaplama altyapısına ihtiyacı var. Fakat tamamlandığında çoktan geçerliliğini yitirmiş olabilecek, geçmişin çözümlerini inşa etmek için bir neslin kaynaklarını harcaması gerekmiyor.

Rapporteur