Yapay zeka veri merkezleri elektrikte Bitcoin(BTC) madenciliği yöntemine yöneliyor

Yapay zeka(AI) veri merkezleri, elektrik şebekesindeki duruma göre işlem yükünü yavaşlatan ya da azaltan işletme modellerini genişletiyor. Bitcoin(BTC) madencilik tesislerinin elektrik fiyatlarına ve şebeke yoğunluğuna göre ekipmanları açıp kapattığı yöntemin, yapay zeka çıkarım (inference) işlemlerinde kullanılan GPU'lara da uygulanıp uygulanamayacağı test ediliyor.

Google, 19 Mart'ta yayımladığı bir yazıda, ABD'nin çeşitli bölgelerindeki uzun vadeli elektrik sözleşmelerine 1 gigavatlık veri merkezi talep tepkisi (demand response) kapasitesi eklediğini açıkladı. Şirket, veri merkezlerinde çalışan bazı makine öğrenimi işlerini sınırlandırarak ya da farklı saatlere kaydırarak elektrik talebini düşürebildiğini belirtti.

Luxor Energy ve Bentaus, 24 Ağustos'ta yayımladıkları basın açıklamasında, Teksas elektrik şebekesi ERCOT'un 4CP sinyaline uyum sağlayarak yapay zeka çıkarımı için kullanılan GPU'ların elektrik tüketimini 500 milisaniye içinde normal seviyenin yaklaşık yüzde 25'ine düşürdüklerini bildirdi. İki şirket, söz konusu GPU'ların işlemi kesintiye uğratmadan bir kontrol noktası (checkpoint) bırakarak durabildiğini ve ardından kaldığı yerden devam edebildiğini açıkladı.

Buradaki asıl mesele basit bir tasarruf değil. Veri merkezinin, tüm işlemleri anında yürüten sabit bir yük olmaktan çıkıp, şebeke sıkışıklığında bazı işleri erteleyebilen 'esnek' bir yüke dönüşüp dönüşemeyeceği sorusu öne çıkıyor.

Yapay zeka sohbet botu yanıtları gibi anında işlenmesi gereken görevlerle iç deneyler, gece işlemleri ve toplu (batch) işler ayrıştırıldığında, elektrik kullanımını saat dilimine göre ayarlama imkânı doğuyor. Bu da yalnızca GPU tedarikiyle sınırlı görülen yapay zeka altyapısı tartışmasının; elektrik sözleşmeleri, talep tepkisi, soğutma ve şebeke bağlantısı gibi konulara doğru genişlediği anlamına geliyor.

BTC madenciliği bu yapıyı önceden öğrenmiş bir sektör. Riot Platforms(RIOT), 2026 yılı ikinci çeyrek finansal sonuçlarında, ERCOT'un talep tepkisi programına katılmak amacıyla operasyonlarını geçici olarak durdurduğunda elektrik faturasından düşülen bir kesinti kredisi (curtailment credit) aldığını açıkladı.

Madencilik ekipmanları durduğunda ödül kazanma fırsatı azalıyor, ancak elektrik fiyatlarının yüksek olduğu ya da şebekenin zorlandığı saatlerde elektrik kullanmamak daha avantajlı olabiliyor. Bu, elektriği sabit bir maliyet kalemi değil, fiyat sinyaline tepki veren bir işletme değişkeni olarak görme yaklaşımı.

ERCOT'un 4CP sistemi, haziran-eylül arasındaki dört zirve dönemine dayanarak iletim maliyetlerinin hesaplanmasında kullanılan bir uygulama. Luxor Energy, bu GPU deneyinin söz konusu sinyalle bağlantılı olduğunu açıkladı.

Yapay zeka veri merkezlerinin koşulları madencilik tesislerine göre daha karmaşık. Madencilik ekipmanları kapatıldığında müşteri yanıtı beklemesine gerek kalmıyor; oysa yapay zeka iş yükleri hizmet seviyesi anlaşmaları (SLA), yanıt gecikmesi, eğitim takvimi, soğutma ve ağ ekipmanlarıyla iç içe geçmiş durumda.

Luxor Energy ve Bentaus'un deneyi de tek bir GPU seviyesindeydi. Bunu bir kampüsün tamamına yaymak için hangi işlerin ertelenebileceğinin belirlenmesi ve binlerce ekipmanın elektriğe yeniden bağlanma sürecinin de kontrol altına alınması gerekiyor.

Şebeke üzerindeki baskı sayılarla da ortaya çıktı. ERCOT, 22 Temmuz'da elektrik talebinin 91 bin 134 megavatla (MW) rekor kırdığını duyurdu.

Teksas Valiliği, 3 Ağustos'ta yayımladığı basın açıklamasında, ERCOT'un 474 gigavatı (GW) aşan bağlantı talebini incelemekte olduğunu, bunların yaklaşık yüzde 90'ının veri merkezlerinden geldiğini bildirdi. TokenPost, 474 GW'lık bağlantı talebine ilişkin Teksas eyalet yönetiminin denetimini ve veri merkezi incelemelerinin sıkılaştırılması sürecini daha önce haberleştirmişti.

Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), 2025 yılında yayımladığı 'Energy and AI' raporunda, küresel veri merkezi elektrik tüketiminin 2030'da yaklaşık 945 terravat-saate (TWh) çıkarak iki kattan fazla artabileceğini öngördü. Kurum, ABD'de veri merkezlerinin 2030'a kadar elektrik talebindeki artışın neredeyse yarısını oluşturacağını değerlendirdi.

Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı (LBNL), 2025 güncelleme raporunda veri merkezlerinin 2030'da ABD elektrik kullanımının yüzde 11,8'ini oluşturabileceğini, bu oranın yüzde 9,5 ile 15,3 arasında değişebileceğini tahmin etti. CPower, Bentaus ve Supermicro, Şubat 2026'da yayımladıkları basın açıklamasında, CAISO sinyalini GPU altyapısına ileterek tüm sevkiyat döngüsünü 20 milisaniye içinde tamamladıklarını ve elektrik kullanımını en fazla yüzde 75 azalttıklarını açıkladı.

Ancak GPU elektrik tüketiminin yüzde 75 azaltılmış olması, veri merkezinin toplam elektrik kullanımının aynı oranda düştüğü anlamına gelmiyor. Soğutma, depolama, ağ ve elektrik dönüştürme ekipmanları da elektrik tüketiyor. Yapay zeka veri merkezleri BTC madencilik tesislerinin elektrik esnekliğini örnek alsa bile, gerçek etki şebeke düzenlemelerine, müşteri gecikme toleransına ve kampüs tasarımına göre değişecek.