Almanya'nın yapay zeka ikilemi: Elektrik hattı dijital geleceğin darboğazı haline geldiğinde

Ekonomide karartma: Almanya'nın eski elektrik şebekesi dijital bağlantısına nasıl maliyet çıkarıyor?

Almanya yeni bir teknolojik çağın eşiğinde, ancak dijital geleceği daha başlamadan bir elektrik kesintisiyle tehdit ediliyor. Politikacılar ve işletmeler yapay zekayı rekabet gücünün anahtarı olarak öne sürse de, uygulanması temel bir engel tarafından engelleniyor: elektrik şebekesi. Avrupa'nın dijital kalbi Frankfurt'ta kriz çoktan gerçek oldu. Şebeke kapasitesinin yetersizliği nedeniyle, 2030 yılına kadar yeni yapay zeka veri merkezleri bağlanamayacak. Oracle ve Amazon gibi teknoloji devlerinin milyarlarca dolarlık yatırımları, elektrik bağlantısı için bekleme süresinin 13 yıla kadar çıkması nedeniyle beklemede – bu, yapay zekanın hızlı tempolu çağında bir sonsuzluk gibi.

Altyapı politikasındaki bu başarısızlık, iki yönlü bir zorlukla aynı zamana denk geliyor: modern yapay zeka modellerinin katlanarak artan enerji talepleri ve Almanya'nın uluslararası alanda en yüksek elektrik fiyatları. Tek bir yapay zeka eğitim programı, küçük bir kasaba kadar enerji tüketebiliyor ve bu da Almanya'da kilovatsaat başına 30 sente varan elektrik maliyetleriyle projeleri ekonomik olmaktan çıkarıyor. Sonuçlar şimdiden ölçülebilir: Almanya, küresel yapay zeka sıralamasında geriliyor ve ABD, Çin ve hatta Avrupalı ​​komşularına karşı geriliyor.

Ancak bu varoluşsal krizin ortasında stratejik çözümler ortaya çıkıyor. Alman araştırma kurumları, elektrik tüketimini 1.000 kat azaltabilecek nöromorfik çipler gibi devrim niteliğinde enerji verimliliği sağlayan teknolojiler üzerinde çalışıyor. Aynı zamanda, eski endüstriyel atık sahalarının mevcut yüksek performanslı bağlantılarıyla yeniden faaliyete geçirilmesi, şebeke genişlemesini önlemek için bir fırsat sunuyor. Almanya kritik bir seçimle karşı karşıya: Verimlilik liderliğine ve akıllı altyapı kullanımına geçişte başarılı olacak mı, yoksa bakır kablo eksikliği nedeniyle dijital egemenliğinin çökmesine seyirci mi kalacak?

İçin uygun:

• Almanya'nın şu anda en önemli kablosu: “Suedlink” elektrik otoyolu, Almanya'nın enerji geçişindeki en önemli projelerden biri

Dijital hırs bakır kablolar yüzünden engelleniyor ve bu durum tüm bir ekonomiyi yerle bir edebilir.

Almanya Federal Cumhuriyeti, tarihi boyutlarda bir paradoksla karşı karşıya. Politikacılar ve iş dünyası liderleri, ülkenin gelecekteki sürdürülebilirliği için yapay zekânın önemini yorulmadan överken, gerçeklik en sıradan engelde, yani elektrik şebekesinde çöküyor. Geleneksel olarak Avrupa'nın dijital altyapısının kalbi olan Frankfurt, ülkenin geri kalanına endişe verici bir sinyal gönderiyor. 2030'dan önce başka yapay zekâ veri merkezleri inşa edilemez. Yatırımcı eksikliğinden değil, uzmanlık eksikliğinden değil, sadece yeterli elektrik olmamasından. Oracle, iki milyar dolarlık projesini terk etmek zorunda kaldı. Amazon, yedi milyar avroluk yatırımını süresiz olarak ertelemek zorunda kaldı. Şebeke bağlantısı için bekleme süresi sekiz ila on üç yıl arasında değişiyor; inovasyon döngülerinin aylarla ölçüldüğü bir sektörde bu bir sonsuzluk.

Bu gelişme, Alman ekonomi politikasında son on yılda yapılan temel bir yanlış hesaplamayı ortaya koyuyor. Dijitalleşme programlarına ve yapay zekâ araştırmalarına milyarlarca dolar akarken, dijital hırsların hayal olmaktan çıkmasına neden olan fiziksel altyapı sistematik olarak ihmal edildi. Şu anda yaklaşık 2.730 megavat veri merkezi kapasitesine sahip olan ve bunu 2030 yılına kadar 4.800 megavatın üzerine çıkarması beklenen Ren-Main bölgesi bu büyümeyi sağlayamıyor. Sonuçlar tek bir bölgenin çok ötesine uzanıyor ve küresel teknoloji yarışında geri kalmanın eşiğinde olan tüm bir ekonominin rekabet gücünü etkiliyor.

Yapay zekanın enerjik aritmetiği

Bu zorluğun boyutunu kavramak için, modern yapay zeka geliştirme sürecinin enerji gerçeklerini göz önünde bulundurmak gerekir. Önde gelen yapay zeka modellerinin tek bir eğitim çalışması şu anda 100 ila 150 megavat arasında güç tüketiyor; bu da 80.000 ila 100.000 hanenin elektrik tüketimine denk geliyor. Ancak bu rakamlar, üstel bir artışın yalnızca başlangıç ​​noktasını işaret ediyor. 2028 yılına kadar bireysel eğitim süreçleri bir ila iki gigawatt, 2030 yılına kadar ise dört ila on altı gigawatt tüketebilir. Karşılaştırma yapmak gerekirse: bir gigawatt, bir milyon nüfuslu bir şehrin elektrik tüketimine, on altı gigawatt ise birkaç milyon hanenin enerji tüketimine denk geliyor.

GPT-3 eğitimi 1.287 megavat-saat elektrik enerjisi tüketti. Halefi GPT-4 ise halihazırda 51.773 ila 62.319 megavat-saat arasında elektrik enerjisine ihtiyaç duyuyordu; bu da selefinden 40 ila 48 kat daha fazla. Bu ilerleme, yapay zekâ gelişiminin temel bir gerçeğini ortaya koyuyor: performanstaki her sıçrama, katlanarak artan enerji talebine mal oluyor. Uluslararası Enerji Ajansı, veri merkezlerinin küresel elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki katından fazla artarak yaklaşık 945 teravat-saate ulaşacağını öngörüyor; bu da Japonya'nın mevcut elektrik tüketiminden daha fazla. Almanya'da ise veri merkezleri 2037 yılına kadar 78 ila 116 teravat-saat arasında elektrik enerjisine ihtiyaç duyabilir; bu da ülkenin toplam elektrik tüketiminin yüzde onuna denk geliyor.

Enerji tüketimi iki ayrı aşamadan oluşur. Modellerin muazzam miktarda veriye dayanarak oluşturulduğu eğitim aşaması, daha fazla enerji gerektiren aşamadır. Ancak çıkarım, yani eğitilmiş modellerin pratik uygulaması da önemli ölçüde enerji tüketir. Tek bir ChatGPT isteği 0,3 ila bir kilovatsaat arasında enerji tüketir; bu da bir Google aramasının on katıdır. Günlük milyonlarca istekle birlikte, bu bireysel değerler muazzam meblağlara ulaşır. Şu anda, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem, Almanya'daki veri merkezi kapasitesinin yaklaşık %15'ini oluşturmaktadır. 2030 yılı için tahmin ise %40 civarındadır.

İçin uygun:

• Elektrik şebekesi sınırında: Almanya'nın enerji dönüşümü neden duraklıyor ve şu anda hangi akıllı çözümler yardımcı olabilir?

Almanya'nın temel maliyet sorunu

Yapay zekanın enerji yoğun aritmetiği, Almanya'da rekabet gücünü baltalayan ekonomik bir gerçeklikle çelişiyor. Asya'daki veri merkezleri kilovatsaat başına yaklaşık beş sent elektrik maliyeti hesaplayabilirken, Almanya'daki operatörler 25 ila 30 sent arasında ödeme yapıyor. Uluslararası karşılaştırmada, bu durum Almanya'yı dünya çapında elektrik için en pahalı ülkeler arasında beşinci sıraya yerleştiriyor. Sadece Bermuda, Danimarka, İrlanda ve Belçika bu maliyetleri aşıyor. Büyük ticari tüketiciler için fiyat kilovatsaat başına yaklaşık 27 sent; bu da ABD veya Çin'dekinin iki katından fazla.

Bu maliyet farkı, Alman yapay zeka projelerini temelde ekonomik olmaktan çıkarıyor. Birkaç hafta boyunca yapay zeka eğitimi için dört gigawatt gerektiren bir veri merkezi, Almanya'da birkaç yüz milyon avroluk elektrik maliyeti biriktirecektir; bu da rakip lokasyonlardakinden çok daha fazladır. Operatörler basit bir hesaplamayla karşı karşıyadır: Aynı teknolojik altyapı ve karşılaştırılabilir performansla, elektrik fiyatı kârlılığı veya zararı belirler. Ekonomik olarak rasyonel hiçbir şirket, bu koşullar altında işletme maliyetlerinin yapısal olarak engelleyici olduğu bir lokasyona milyarlarca dolar yatırım yapmaz.

Suudi Arabistan, ticari müşterilerine kilovatsaat başına yaklaşık yedi ABD sentine elektrik sunuyor. Birleşik Arap Emirlikleri on bir sent alıyor ve hatta 22 sentlik Umman bile Almanya seviyelerinin altında kalıyor. Bu fiyat farklılıkları geçici piyasa dalgalanmalarını değil, enerji politikasındaki yapısal farklılıkları yansıtıyor. Almanya, maliyetleri büyük ölçüde şebeke ücretleri ve elektrik fiyatlarına uygulanan devlet kesintileri yoluyla tüketicilere yansıtılan iddialı bir enerji dönüşümü seçti. İklim politikası açısından tutarlı görünen şey, sanayi politikasında bir bumerang etkisi yaratıyor. Sonuç: Oracle, milyarlarca dolarlık veri merkezini güvenilir ve uygun fiyatlı elektrik tedarikine sahip ülkelere taşıyor. Amazon, Almanya'daki yatırımlarını durduruyor. Diğer hiper ölçeklendiriciler de aynı yolu izleyecek.

Küresel yapay zeka rekabetinde sessiz düşüş

Bu karmaşık enerji politikası durumunun sonuçları, küresel rekabet konumlarında ölçülebilir değişimlerle kendini göstermeye başladı. Bir zamanlar yapay zeka merkezi olarak kendinden emin bir konumda olan Almanya, Yapay Zeka Olgunluk Endeksi'nde 14. sıraya geriledi. Yapay zeka becerilerini uluslararası düzeyde karşılaştıran Küresel Beceriler Raporu'nda ise Federal Almanya Cumhuriyeti üçüncü sıradan dokuzuncu sıraya geriledi. Danimarka, İsviçre, Hollanda ve Finlandiya da dahil olmak üzere on Avrupa ülkesi, yapay zekaya hazırlık konusunda Almanya'yı geride bıraktı. Teknoloji ve veri bilimi alanlarında ise Almanya, bir önceki yıla göre dört sıra geriledi.

Bu rakamlar rastgele bir düşüşü değil, sistematik bir önem kaybını belgeliyor. Almanya'da teknoloji sektöründe 387.000'den fazla boş pozisyon olmasına rağmen, asıl sorun vasıflı çalışan eksikliği değil, bu uzmanlığı üretken bir şekilde kullanacak altyapının eksikliğidir. Yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişim olmadan yapay zeka araştırmaları akademik bir çalışmaya dönüşüyor. Yenilikçi algoritmalar geliştiren yeni girişimler, bunları eğitip ölçeklendirebilecekleri yerlere göç ediyor. Köklü şirketler ise yapay zeka departmanlarını güvenilir enerji kaynaklarına sahip bölgelere taşıyor.

ABD ile bir karşılaştırma, bu farklılığın boyutunu açıkça göstermektedir. ABD'de yapay zeka veri merkezi kapasitesi yılda yüzlerce megavat artmaktadır. Goldman Sachs, 2025 başında 55 gigawatt olan kapasitenin 2027'de 84 gigawatt'a, 2030'da ise 122 gigawatt'a çıkacağını öngörmektedir. Avrupa'nın en büyük beş pazarının toplamında kapasite, 2024'te 400 megavattan daha az artmıştır. Almanya'nın veri merkezi tüketimini 2037 yılına kadar 20'den 38 terawatt-saate çıkarması bekleniyor; bu büyüme, ağ darboğazları göz önüne alındığında şüpheli görünüyor. İddialı büyüme hedefleri ile altyapı gerçekleri arasındaki uçurum giderek derinleşiyor.

Stratejik bir çıkış yolu olarak verimlilik devrimi

Bu varoluşsal zorluklar ışığında, Almanya bir paradigma değişimi yaşayabilir: büyüklük yarışından verimlilik liderliğine. Federal Almanya Cumhuriyeti, enerji tasarruflu yapay zekâ teknolojilerini yeni bir ihracat başarısına dönüştürebilecek bilimsel bir altyapıya sahip. Birçok araştırma kurumu, yapay zekânın enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilecek yaklaşımlar üzerinde çalışıyor. Bu araştırma, zorunluluğu bir erdeme dönüştürebilir ve Almanya'yı enerji tasarruflu yapay zekâ alanında öncü bir konuma getirebilir.

Profesör Ralf Herbrich başkanlığındaki Hasso Plattner Enstitüsü, %89 oranında enerji tasarrufu sağlaması beklenen düşük hassasiyetli algoritmalar geliştiriyor. Enstitü aynı zamanda, geleneksel işlemcilerden 100 kat daha fazla enerji verimliliği sağlayabilen, 2 boyutlu manyetik malzemelere dayalı nöromorfik yongalar üzerinde Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ile iş birliği yapıyor. Berlin Teknik Üniversitesi, MIT ile birlikte VCSEL lazer sistemlerine sahip optik yongalar geliştirdi. İlk deneyler, bu yongaların en iyi elektronik dijital işlemcilere kıyasla 100 kat daha fazla enerji verimliliğine sahip olduğunu ve birim alan başına 20 kat daha fazla işlem gücü sunduğunu gösterdi. Lazer saat frekansı artırılarak bu değerler muhtemelen 100 kat daha artırılabilir.

Nisan 2025'te Dresden Teknik Üniversitesi, nöromorfik süper bilgisayar SpiNNcloud'u devreye aldı. SpiNNaker2 çipine dayanan sistem, 35.000 çip ve beş milyondan fazla işlemci çekirdeğinden oluşuyor. Esneklik ve dinamik yeniden yapılandırılabilirlik gibi biyolojik ilkelerden ilham alan sistem, karmaşık ve değişen ortamlara otomatik olarak uyum sağlıyor. Milisaniyenin altındaki gecikmelerle gerçek zamanlı işleme, akıllı şehirler ve otonom sürüş gibi alanlarda yeni uygulama olanakları sunuyor. Enerji tüketimi, geleneksel sistemlere göre önemli ölçüde daha düşük; nöromorfik mimariler, güç gereksinimlerini 1.000 kat azaltabiliyor.

Fraunhofer Heinrich Hertz Enstitüsü, Alman Enerji Ajansı (dena) ile birlikte, pratik yapay zeka uygulamalarında %31 ila %65 arasında enerji tasarrufu sağladığını göstermiştir. Modellerin merkezden bağımsız olarak eğitildiği ve yalnızca model güncellemelerinin iletildiği federatif öğrenme sayesinde, iletim sürecinde %65 enerji tasarrufu sağlanmıştır. Optimize edilmiş FPGA donanım mimarileri, %31'lik bir enerji tasarrufu daha sağlamıştır. Münih Teknik Üniversitesi, sinir ağlarını benzer bir doğrulukla 100 kat daha hızlı eğiten olasılıksal bir eğitim yöntemi geliştirmiştir. Parametreleri yinelemeli olarak belirlemek yerine, bu yaklaşım olasılık hesaplamalarına dayanmakta ve eğitim verilerindeki kritik noktalara odaklanmaktadır.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki AB ve Almanya uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Merkeziyetsiz bir alternatif olarak federatif öğrenme

Bu verimlilik kazanımları, Almanya'nın yapısal zayıflığını potansiyel bir güce dönüştürebilecek stratejik bir yol açıyor. Yüzlerce megavat yoğunlaştırılmış güç tüketen devasa veri merkezleri inşa etmek yerine, federatif öğrenmeye dayalı merkezi olmayan mimariler, bilgi işlem yükünü dağıtabilir. Bu yaklaşımla, veriler uç cihazlarda veya daha küçük bölgesel veri merkezlerinde yerel olarak kalırken, yalnızca eğitilmiş model parametreleri merkezi olarak toplanır. Bu, yalnızca veri iletimi ve merkezi bilgi işlem kapasitesi için gereken enerjiyi azaltmakla kalmaz, aynı zamanda veri koruma sorunlarını da çözer.

Fraunhofer Enstitüsü, federatif öğrenmede iletimi sıkıştırmanın, ek sıkıştırma ve sıkıştırmayı açma işlemlerine rağmen %45 daha az enerji gerektirdiğini göstermiştir. 50 iletişim turunda 10.000 katılımcıyla, ResNet18 modeli 37 kilovatsaat tasarruf sağlamıştır. 15.000 kat daha büyük olan GPT-3 boyutundaki bir modele uyarlandığında, bu yaklaşık 555 megavatsaat tasarruf sağlayacaktır. Bu rakamlar, merkezi olmayan mimarilerin potansiyelini göstermektedir. Dağıtık sistemler, tüm bilgi işlem yükünü birkaç mega veri merkezinde yoğunlaştırmak yerine, mevcut ağ altyapısını daha verimli bir şekilde kullanabilir.

Almanya, çok sayıda orta ölçekli ve küçük veri merkeziyle gelişmiş bir dijital altyapıya sahiptir. Hiper ölçekli bulut sağlayıcılarına kıyasla genellikle bir dezavantaj olarak görülen bu merkezi olmayan yapı, enerji tasarruflu yapay zeka bağlamında bir avantaja dönüşebilir. Her biri beş ila yirmi megavatlık bağlı yüke sahip bölgesel veri merkezleri, birleşik bir öğrenme sisteminde düğüm görevi görebilir. Dahası, bu küçük ünitelerden gelen atık ısı, mevcut bölgesel ısıtma ağlarına daha kolay aktarılabilir ve bu da enerji verimliliğini daha da artırır. Frankfurt, atık ısının etkili bir şekilde kullanılabileceği yeni veri merkezlerinin yer aldığı uygun ve hariç tutulan alanlar için bir konsept geliştirmiştir. Yirmi bir veri merkezi bu ilkeye göre planlanmıştır.

İçin uygun:

• Dijital dönüşüm, Endüstri 4.0, IoT, XR teknolojisi ve meta veri ortamında kahverengi alan ve sıfırdan alan durumları

Endüstriyel atık sahalarının kaçırılmış fırsatı

Altyapı kriziyle başa çıkmak için bir diğer stratejik yaklaşım, terk edilmiş tesislerin yeniden faaliyete geçirilmesidir. Almanya'da, altyapısı veri merkezleri için uygun olan çok sayıda eski sanayi bölgesi bulunmaktadır. Bu terk edilmiş tesisler, genellikle geniş şarj altyapısı veya enerji yoğun uygulamalar için tasarlanmış yüksek kapasiteli şebeke bağlantıları sunmaktadır. Başlangıçta otomotiv üretimi veya ağır sanayi için tasarlanan tesisler, yıllarca şebeke genişletmesi gerektirmeden veri merkezlerine enerji sağlayabilir.

2024 yılında, yeni lojistik projelerinin %38'i halihazırda terk edilmiş arazilerde geliştiriliyordu; bu oran bir önceki yıla göre altı puan daha fazlaydı. Prologis, Bottrop'taki terk edilmiş arazide 57.000 metrekarelik bir lojistik tesisi geliştirdi. Mercedes-Benz, 130.000 metrekarelik alanı kaplayan en büyük lojistik merkezini eski bir sunta fabrikasının bulunduğu alana inşa ediyor. Bu örnekler, terk edilmiş arazilerin yeniden canlandırılmasının teknik ve ekonomik olarak mümkün olduğunu gösteriyor. Logivest tarafından yapılan bir analize göre, 2024 itibarıyla yaklaşık 5,5 milyon metrekare terk edilmiş arazi yeni inşaat projeleri için kullanılabilir olacak.

Bu tür konumlar veri merkezleri için önemli avantajlar sunar. Elektrik şebekesi bağlantıları genellikle birkaç megavat kapasite için tasarlanmıştır. Soğutma sistemleri için su temini mevcuttur. Erişim yolları ve ulaşım bağlantıları mevcuttur. Yeni bir ticari arazi tahsisi gerekmediğinden izin süreçleri hızlandırılabilir. Kirlenmiş alanların iyileştirme maliyetleri önemli olsa da, alternatif olarak yeşil alanlarda şebeke bağlantısı için yıllarca beklemek gibi bir seçenek göz önüne alındığında, yatırım kendini amorti edebilir. Federal hükümet, terk edilmiş alanlardaki geliştirmeler için teşvikler oluşturmalı ve arazi veri merkezleri gibi geleceğe dönük altyapılar için kullanıldığında iyileştirme maliyetlerinin bir kısmını karşılamalıdır.

Başarısızlığın siyasi boyutu

Alman veri merkezlerini etkileyen elektrik krizi, stratejik planlamanın temel bir başarısızlığını ortaya koyuyor. Dijital altyapının artan enerji talebi yıllardır öngörülüyordu. 2020 gibi erken bir tarihte, Almanya'daki veri merkezleri yaklaşık 16 milyar kilovatsaat elektrik tüketiyordu ve bu rakamın 2025 yılına kadar 22 milyar kilovatsaate çıkması bekleniyor. Bu gelişmeler beklenmedik değildi. Buna rağmen, koordineli bir şebeke genişlemesi veya yapay zekâ ile ilgili bölgelerde proaktif bir bağlantı kapasitesi sağlanması söz konusu olmadı. Sonuç: Yatırımcılar milyarlarca avroluk kaynaklarla hazır, ancak elektrik hatlarının yetersizliği nedeniyle engelleniyorlar.

Federal Ağ Ajansı (FDA), veri merkezlerinin gelecekteki enerji tüketimine ilişkin tahminlerini yakın zamanda önemli ölçüde yukarı yönlü revize etti. Elektrik tüketiminin 2037 yılına kadar 78 ila 116 terawatt-saat arasına ulaşması bekleniyor; bu da Almanya'nın toplam elektrik tüketiminin yüzde onuna kadarına denk geliyor. Bu rakamlar sorunun boyutunu gözler önüne seriyor. Almanya, önümüzdeki on iki yıl içinde veri merkezleri için elektrik arzını üç kattan fazla artırmalı ve aynı zamanda enerji dönüşümünü hızlandırmalı, fosil yakıtlı enerji santrallerini devre dışı bırakmalı ve milyonlarca elektrikli araç ve ısı pompasını şebekeye bağlamalıdır. Şebeke genişlemesinde büyük bir ivme ve elektrik üretim kapasitesinde önemli bir artış olmadan, bu görünüşte imkansız görev gerçekleştirilemez.

Bu arada siyasi tartışmalar hâlâ bir ritüelin içinde kaybolup gidiyor. Yeni rüzgâr çiftlikleri için her temel atma töreni, her rekor kıran fotovoltaik santral kutlanıyor. Ancak kritik soru göz ardı ediliyor: Elektrik ihtiyaç duyulan yere nasıl ulaşıyor? Almanya'daki şebeke planlaması, 20. yüzyıl endüstriyel ekonomisi için tasarlanmış kriterlere dayanıyor. Veri merkezleri gibi mekânsal olarak yoğunlaşmış yüksek güç tüketicilerinin patlayıcı büyümesi, bu planlama modellerinde hesaba katılmamış. Bölgesel şebeke operatörleri, birkaç yüz megavatlık bağlı yük başvuruları aniden masalarına düştüğünde bunalmış durumda. Onay süreçleri yıllar alıyor ve elektrik hatlarının inşası daha da uzun sürüyor. Bir veri merkezi şebekeye bağlandığında, orada kurulu teknolojiler genellikle çoktan eskimiş oluyor.

Yapay zeka altyapısı yarışı

Almanya tereddüt ederken, dünyanın geri kalanı yapay zeka altyapısına büyük yatırımlar yapıyor. ABD, veri merkezlerini genişletmek için milyarlarca dolarlık bir program olan Stargate'i duyurdu. Çin, yapay zeka süper gücü konumunu sistematik olarak güçlendiriyor. Birleşik Arap Emirlikleri ve Suudi Arabistan gibi daha küçük ekonomiler bile agresif bir şekilde veri merkezi lokasyonları olarak konumlanıyor. Suudi Arabistan yalnızca düşük elektrik fiyatlarından değil, aynı zamanda 2024'ten beri veri merkezi hizmetlerini kolaylaştıran ve diğer hizmet sağlayıcılarla ortaklıkları teşvik eden düzenleyici ortamdan da faydalanıyor.

Başlangıçta Frankfurt'a iki milyar dolar yatırım yapmayı planlayan Oracle, yapay zeka veri merkezlerine şebekeden bağımsız güç sağlamak için Bloom Energy'nin yakıt hücrelerine güveniyor. Bu yakıt hücreleri yalnızca 90 günde kurulabiliyor; bu da Almanya'da şebeke bağlantısı onayı almak için gereken sürenin çok daha kısa bir kısmı. Bu gelişme, temel bir değişimi gözler önüne seriyor: Hiper ölçekleyiciler, kendi enerji üretim tesislerini inşa ederek mevcut şebeke altyapısını atlıyor. Microsoft, veri merkezlerine doğrudan güç sağlamak için küçük, modüler reaktörler üzerinde deneyler yapıyor. Amazon, yalnızca bulut altyapısını besleyen güneş enerjisi santrallerine yatırım yapıyor.

Almanya bu gelişmede geride kalıyor. Dağıtık enerji üretimi için düzenleyici engeller yüksek ve onay süreçleri uzun. Aynı zamanda, veri merkezlerini kritik altyapı olarak sınıflandırma ve buna göre önceliklendirme konusunda siyasi irade eksikliği mevcut. 2023 Enerji Verimliliği Yasası, veri merkezlerinin 2027'den itibaren yalnızca yenilenebilir kaynaklardan elektrik kullanmasını ve atık ısıyı bölgesel ısıtma şebekelerine beslemesini zorunlu kılsa da, temel elektrik tedariki garanti altına alınmadığı sürece bu düzenlemelerin pek bir faydası yok. Milyarlarca avroluk yatırımlar şebeke bağlantısı eksikliği nedeniyle başarısız olurken sürdürülebilirlik standartlarını tanımlamak saçma.

İçin uygun:

• Fiziksel üretim ile dijital altyapı (AI ve veri merkezi) arasındaki ilişki

Üç kritik soru

Durum, Almanya'nın dijital geleceğini belirleyecek üç temel soruya indirgeniyor. Birincisi: Terk edilmiş alanlar Almanya'nın yapay zeka kurtarıcısı olabilir mi, yoksa biz mi çok yavaşız? 5,5 milyon metrekarelik terk edilmiş alanların teorik olarak kullanılabilir olması bir şey. Pratik uygulama ise başka bir şey. Bu projelerin her biri kapsamlı çevresel etki değerlendirmeleri, iyileştirme planları ve izin süreçleri gerektiriyor. İlgili tüm taraflar en yüksek öncelikle çalışsa bile, ilk temastan bir veri merkezinin devreye alınmasına kadar birkaç yıl geçiyor. Bu süre zarfında, diğer ülkelerdeki rakipler on yeni tesis inşa ediyor. Asıl soru, Almanya'nın teorik olarak kapasiteye sahip olup olmadığı değil, bunu gerçekten hayata geçirmek için gereken idari ve planlama hızını toplayıp toplayamayacağıdır.

İkincisi: Enerji dezavantajını telafi etmek için verimliliğe radikal bir odaklanma yeterli mi? Enerji tasarruflu yapay zeka üzerine sunulan araştırma sonuçları etkileyici. Düşük hassasiyetli algoritmalar sayesinde yüzde 89'luk enerji tasarrufu, 100 kat daha verimli nöromorfik çipler, olasılıksal yöntemlerle 100 kat daha hızlı eğitim - bu yenilikler gerçekten de bir paradigma değişimine işaret edebilir. Ancak laboratuvar ile seri üretim arasında kat edilmesi gereken uzun bir yol var. VCSEL lazer çipleri prototip olarak mevcut; endüstriyel ölçeklenmeleri yıllar alacak. SpiNNaker2 gibi nöromorfik işlemciler yeteneklerini etkileyici bir şekilde sergiliyor ancak ticari yapay zeka uygulamaları için hazır olmaktan hâlâ çok uzaklar. Almanya enerji tasarruflu yapay zeka teknolojisinde dünya lideri olsa bile, bu teknolojilerin pazara hazır hale gelmesi ve ilgili miktarlarda mevcut olması beş ila on yıl alabilir.

Üçüncüsü: Yoksa beş yıl sonra başkalarının pazara hakim olmasını mı izleyeceğiz? Bu soru en derinlere işliyor. Çünkü mevcut gelişmelerin en olası öngörüsü tam da bu senaryo. Almanya onay süreçleriyle boğuşurken, sürdürülebilirlik standartlarını tartışırken ve ağ genişlemesini beklerken, küresel güç dinamikleri kökten değişiyor. Geleceğin başlıca dil modelleri Amerikan, Çin veya Orta Doğu veri merkezlerinde eğitilecek. İş dünyasına ve topluma nüfuz eden yapay zeka uygulamaları, sınırsız bilgi işlem gücüne erişimi olan şirketler tarafından geliştirilecek. Alman şirketleri, bu teknolojileri kendileri şekillendirmek yerine, tüketici rolüne indirgenecek. Siyasi konuşmalarda dile getirilen teknolojik egemenliğin bir yanılsama olduğu ortaya çıkıyor.

Hırs ile gerçeklik arasındaki ince çizgi

Almanya bir dönüm noktasında. Bir yol, enerji tasarruflu yapay zekâ alanında Avrupa'da bir mükemmellik merkezi olma yolunda ilerliyor. Zorunluluğu erdeme dönüştüren ve sürdürülebilir yapay zekâ teknolojilerinde küresel liderlik konumunu ele geçiren bir ülke. Bu vizyon gerçekçi. Bilimsel temel mevcut, araştırma kurumları etkileyici sonuçlar veriyor ve makine mühendisliği ve yarı iletken teknolojisinde endüstriyel uzmanlık mevcut. Hedefli finansman, eski sanayi projeleri için hızlandırılmış onay süreçleri, şebeke altyapısının büyük ölçüde genişletilmesi ve net stratejik önceliklendirme ile bu yol izlenebilir.

Diğer yön ise alakasızlığa yol açar. Yatırımların göçünü, en iyi beyinlerinin ülkeyi terk etmesini, dijital değer yaratımının başka yerlerde gerçekleşmesini izleyen bir ülke. 2035 yılında tüm yapay zeka altyapısının yabancıların elinde olduğunu, her kritik uygulamanın ABD veya Çin'deki sunuculara eriştiğini, kendi ekonomisinin daha önce Rus gazına olduğu gibi yabancı bulut sağlayıcılarına da bağımlı olduğunu gören bir ülke. Bu senaryo distopik değil, radikal önlemler alınmazsa mevcut gelişmelerin mantıksal sonucudur.

Karar önümüzdeki 24 ila 36 ay içinde verilecek. Ondan sonra rota belirlenecek. Yapay zeka gelişimi, yetişmeye zaman tanımayan üstel eğrileri takip ediyor. Bir kez geride kaldığınızda, yetişemezsiniz. Yapay zeka sektöründeki ağ etkileri çok güçlü, öncü olmanın avantajları çok belirgin. Almanya ya verimlilik devrimini yönlendirirken aynı zamanda gerekli altyapıyı şimdi oluşturmayı başaracak ya da teknolojik çevreye düşüşünü kabullenecek. Bu rekabette orta yol yok. Tarih, dijital egemenlik için enerji hatlarının önemini küçümseyen bir nesil karar vericiyi acımasızca yargılayacak. Artık soru, Almanya'nın bir şey yapması gerekip gerekmediği değil. Soru, kesin olarak çok geç olmadan gerekli olanı yapmak için hala güce, iradeye ve hıza sahip olup olmadığıdır.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar