GPT-5’nin ana sorunu: Günlük enerji tüketimi

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişmeye devam ederken, bu devasa modellerin yarattığı enerji yükü giderek daha fazla tartışılıyor.

  OpenAI'nin son amiral gemisi yapay zeka modeli GPT-5, sunduğu teknik yeteneklerle dikkat çekse de, arka planda oluşturduğu devasa enerji tüketimiyle endişe yaratıyor. Rhode Island Üniversitesi'nin yapay zeka laboratuvarı tarafından yapılan analizlere göre, GPT-5 modeli bir önceki sürümü olan GPT-4'e kıyasla yaklaşık 8,6 kat daha fazla enerji harcıyor.

GPT-5, enerji tüketiminde rekor kırıyor

Üniversitenin tahminlerine göre, GPT-5 ortalama bir sorgu için 18,35 watt-saatin üzerinde enerji tüketiyor. Bu rakam, GPT-4'ün 2,12 Wh'lik ortalamasından oldukça yüksek. Karşılaştırma yapılan diğer modeller arasında yalnızca OpenAI’nin o3 modeli ve Deepseek’in R1 modeli GPT-5'ten daha yüksek tüketim gösteriyor. Bu durum, OpenAI'nin yeni modelinin performansıyla birlikte enerji maliyetini de rekor seviyeye çıkardığını gösteriyor.

Günlük tüketim, bir ülkenin ihtiyacına denk

GPT-5’in sadece tek bir sorguya verdiği yanıtın, karmaşık durumlarda 40 Wh'a kadar çıkabildiği belirtiliyor. Günlük yaklaşık 2,5 milyar sorgunun bu model üzerinden geçtiği varsayıldığında, yalnızca GPT-5'in çalışması için gereken toplam enerji tüketimi günde 45 GWh'ye ulaşabiliyor.

Bu seviyedeki tüketim, bazı küçük ülkelerin günlük elektrik ihtiyacına denk geliyor. Modern bir nükleer reaktör saatte 1 ila 1,6 gigawatt elektrik üretebiliyor. Bu da, GPT-5'i destekleyen veri merkezlerinin çalışabilmesi için eş zamanlı olarak birkaç reaktör düzeyinde enerji üretimine ihtiyaç duyulabileceği anlamına geliyor.

Analizin arka planında ne var?

Bu çarpıcı analizin temelinde, modelin işlem süresi ve bu süre boyunca çalışan donanımın ortalama güç tüketimi yatıyor. OpenAI'nin sunucu altyapısına dair resmi bilgiler bulunmadığı için araştırmacılar, sistemin Microsoft Azure altyapısı üzerinde, Nvidia'nın DGX H100 veya H200 sunucularıyla çalıştığını varsaydı.

GPT-5'in "mixture-of-experts" (uzmanlar karışımı) adı verilen mimariyi kullanması, bazı durumlarda tüketimi azaltıyor. Ancak model, özellikle akıl yürütme veya karmaşık karar alma süreçlerinde daha uzun süre işlem yaptığı için tüketim 5 ila 10 kat artabiliyor. Bu durum, yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte küresel enerji altyapısı üzerinde yaratabileceği baskıya dair tartışmaları da beraberinde getiriyor.