Türkiye’nin 1 GW Yapay Zeka Hedefi: Enerji ve Su Yönetimi Zorluğu

Türkiye’nin 1 GW yapay zeka hedefi, enerji ve su yönetiminde önemli zorluklar barındırıyor. Hedeflerin gerçekleştirilmesi için sürdürülebilir çözümler şart.

18 Ağustos 2026 tarihinde Resmi Gazete’de yayımlanan Cumhurbaşkanlığı Genelgesi ile yürürlüğe giren Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı, ülkenin yapay zeka alanındaki kapasitesini artırmayı hedefliyor. Bu plan, insan kaynağı, yatırım ve veri merkezi hedefleri belirleyerek dijital büyümeyi desteklemeyi amaçlıyor. Ancak, bu büyümenin hangi enerji sistemleri, su kullanımı ve çevresel performans kriterleriyle gerçekleştirileceği önemli bir soru olarak öne çıkıyor.

2026-2030 dönemini kapsayan eylem planı, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın koordinasyonunda hazırlanarak kamu, özel sektör, üniversiteler ve sivil toplum kuruluşları için ortak bir çerçeve oluşturuyor. Plan, ‘fark et, istifade et, üret ve yönet’ başlıkları altında dört ana eksen ve 16 eylem içeriyor. Eğitim hedefleri arasında iki yıl içinde 5 milyon kişiye yapay zeka okuryazarlığı kazandırılması, 10 bin ileri düzey uzman ve 100 bin uygulama profesyonelinin yetiştirilmesi yer alıyor. Ayrıca, en az 2 bin kamu veri setinin erişime açılması ve kamu yatırımlarından yapay zeka projelerine en az %2 pay ayrılması öngörülüyor.

Veri merkezi, bulut ve yapay zeka altyapılarında özel sektörden en az 10 milyar dolarlık bir kaynağın harekete geçirilmesi ve plan kapsamındaki kaynaklarla 1 trilyon TL’yi aşan bir katma değer oluşturulması hedefleniyor. Ancak, bu hedeflerin ekonomik karşılıklarının yanı sıra enerji ve doğal kaynak etkisinin de ölçülebilir göstergelerle izlenmesi gerekiyor.

Plan, Türkiye’nin veri merkezi kurulu gücünün 2030 yılına kadar en az 1 GW’a çıkarılmasını öngörüyor. Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan, Türkiye’deki veri merkezi yatırımlarının 30 Haziran 2025 itibarıyla yaklaşık 250 MW seviyesinde olduğunu belirtmişti. Bu başlangıç değeri dikkate alındığında, 1 GW hedefi veri merkezi ölçeğinin yaklaşık dört katına çıkarılması anlamına geliyor.

Belirlenen 1 GW hedefi, Türkiye’nin toplam elektrik kurulu gücünün yaklaşık %0,79’una karşılık geliyor. Ancak, veri merkezi gücü ile elektrik santrali kurulu gücü aynı ölçüyü ifade etmiyor. Veri merkezleri, kesintisiz ve yoğun elektrik talebi oluştururken, güneş ve rüzgar santrallerinin üretimi hava koşullarına bağlı olarak değişiklik gösteriyor. Bu bağlamda, 1 GW hedefinin bilgi teknolojileri ekipmanının gücünü mü yoksa soğutma ve yardımcı sistemleri de kapsayan toplam tesis gücünü mü ifade ettiği netleştirilmesi gereken bir konu.

Hedef, toplam tesis gücünü ifade ediyorsa, veri merkezlerinin ortalama %85 kullanım oranıyla yıllık elektrik tüketimi yaklaşık 7,45 TWh olacaktır. Kullanım oranı %70 olduğunda tüketim 6,13 TWh’a, %90 olduğunda ise 7,88 TWh’a ulaşır. Eğer hedef yalnızca BT ekipmanı yükünü ifade ediyorsa, toplam tüketimde güç kullanım etkinliği olarak bilinen PUE değeri devreye girecektir. 1 GW BT yükü, %85 kullanım oranı ve 1,2 PUE ile yaklaşık 8,94 TWh, 1,3 PUE ile 9,68 TWh, 1,4 PUE ile 10,43 TWh yıllık elektrik tüketimine karşılık gelir.

Bu nedenle, planın uygulanmasında veri merkezi kapasitesinin hangi güç tanımıyla raporlanacağı, PUE sınırının ne olacağı ve gerçekleşen elektrik tüketiminin kamuya nasıl açıklanacağı gibi temel göstergeler belirlenmelidir. Veri merkezi filosunun yıllık elektrik ihtiyacının yaklaşık 10 TWh düzeyine ulaşması durumunda, bu talebin yalnızca yıllık enerji miktarı üzerinden yenilenebilir üretimle eşleştirilmesi önemli bir kapasite gerektirir. Yapılan hesaplamalara göre, 10 TWh üretim için %18-20 kapasite faktörü aralığında yaklaşık 5,7-6,3 GW güneş veya %30-35 kapasite faktörü aralığında yaklaşık 3,3-3,8 GW rüzgar kapasitesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu karşılıklar, tek bir kaynağa dayalı yatırım önerisi değil, talebin ölçeğini göstermek için yapılan dönüşümlerdir. Gerçek elektrik tedariki, güneş, rüzgar, hidroelektrik, depolama, şebeke elektriği ve kesintisiz üretim kaynaklarının birlikte kullanıldığı bir portföye dayanabilir. Bir veri merkezinin yıllık tüketimi kadar yenilenebilir elektrik satın alması, tesisin günün her saatinde aynı kaynaktan beslendiği anlamına gelmez. Güneş üretimi gece sona ererken, veri merkezinin tüketimi devam eder. Rüzgar üretimi de dönemsel dalgalanma gösterir.

Karbon etkisinin güvenilir biçimde ölçülmesi için yalnızca yıllık sertifika miktarının değil, elektrik tüketiminin hangi saatlerde hangi kaynaklarla eşleştirildiğinin de açıklanması gerekmektedir. Fiziksel veya finansal elektrik alım anlaşmaları, YEK-G belgeleri, depolama kullanımı ve şebeke karışımı farklı karbon sonuçları doğurabilir. Planın veri merkezlerinde enerji verimliliğini uluslararası standartlarla güvence altına alacak hukuki düzenleme hedefi bu nedenle önemlidir. Bu düzenlemenin PUE sınırı, yenilenebilir elektrik tedariki, saatlik karbon yoğunluğu ve yedek güç sistemlerinin yakıt kullanımı gibi unsurları kapsayıp kapsamayacağı uygulamanın çevresel niteliğini belirleyecektir.

Yapay zeka altyapısının çevresel etkisi yalnızca elektrik tüketiminden oluşmuyor. Veri merkezlerinde kullanılan soğutma sistemi, doğrudan ve dolaylı su tüketimini de belirliyor. Su kullanım etkinliği olarak adlandırılan WUE değeri, tesisin işlediği yük karşılığında ne kadar su kullandığını ölçmek için kullanılabiliyor. Kamuya açıklanan plan hedeflerinde veri merkezlerinin su tüketimi, WUE sınırı, soğutma teknolojisi, geri kazanılmış su kullanımı veya su stresi bulunan havzalarda uygulanacak yer seçimi kriterleri belirtilmemiştir. Bu eksiklik, Türkiye’nin iklim değişikliğiyle artan kuraklık ve su stresi riski açısından ayrıca ele alınmalıdır.

Aynı kapasitedeki iki veri merkezi, kullanılan soğutma mimarisine ve bulunduğu iklime bağlı olarak farklı su ve elektrik tüketimine sahip olabilir. Su tüketimini azaltan sistemler bazı koşullarda daha fazla elektrik kullanabilirken, yoğun su kullanan evaporatif soğutma yerel su kaynakları üzerindeki baskıyı artırabilir. Bu nedenle, izin ve teşvik süreçlerinde tesis bazında PUE ve WUE hedeflerinin, havza su riskinin, kullanılacak su kaynağının ve atık ısı değerlendirme planının birlikte açıklanması gerekmektedir. Yıllık ortalamaların yanında sıcak dönemlerdeki tepe su ve elektrik talebi de izlenmelidir.

Veri merkezleri, yüksek bağlantı gücü, kesintisiz çalışma ihtiyacı ve güç kalitesi gereksinimi nedeniyle şebeke planlamasında özel bir yük sınıfı oluşturmaktadır. Yeni kapasitenin hangi bölgelere kurulacağı, iletim bağlantısı, trafo kapasitesi, yedekleme, depolama ve bölgesel üretim kaynaklarıyla birlikte değerlendirilmek zorundadır. Uluslararası Enerji Ajansı, elektrik şebekelerindeki kısıtlar giderilmezse 2030’a kadar planlanan küresel veri merkezi kapasitesinin yaklaşık %20’sinin bağlantı gecikmesi riskiyle karşılaşabileceğini hesaplamaktadır. Türkiye’de de yalnızca toplam üretim kapasitesinin yeterli olması, belirli bir bölgede 24 saat kesintisiz yüksek güç sağlanabileceği anlamına gelmiyor.

Veri merkezi kümelerinin yoğunlaşacağı bölgelerde bağlantı yatırımlarının maliyetini kimin karşılayacağı, tüketimin esnekliğe ne ölçüde katılacağı ve yedek jeneratörlerin emisyonlarının nasıl sınırlandırılacağı açıklanmalıdır. Depolama sistemleri kısa süreli kesintiler ve şebeke dengelemesi için katkı sağlayabilir; ancak günler süren enerji açığını tek başına çözmeyebilir. Türkiye, HIT-30 programı kapsamında veri merkezi yatırımları için 1,5 milyar dolarlık, yapay zeka yatırımları için ise 1,6 milyar dolarlık destek hacmi açıkladı. Toplam 3,1 milyar dolarlık bu iki çağrı, 1 GW hedefinin yatırım ayağında temel araçlardan biri olacaktır.

HIT-Veri Merkezi çağrısında enerji verimliliği yatırım niteliğinin bir parçası olarak tanımlanmaktadır. Bununla birlikte, desteğin PUE ve WUE eşikleri, düşük karbonlu elektrik tedariki, saatlik emisyon verisi, yer seçimi ve su stresi gibi performans şartlarına nasıl bağlanacağı kamuya açıklanacak uygulama belgeleriyle netleşecektir. KOSGEB’in 9 Temmuz 2026’da başlattığı Yapay Zeka Kredi Programı, Teknogirişim Rozeti sahibi işletmelere 500 bin TL ile 5 milyon TL arasında kredi sağlamaktadır. GPU, CPU ve RAM kaynakları, veri depolama, veri merkezi hizmetleri ile yapay zeka araçları program kapsamında finanse edilebilmektedir.

İlk 12 ay geri ödemesiz dönemin ardından 12 eşit taksit öngören programda hizmetlerin KOSGEB ile protokol imzalayan veri merkezlerinden alınması gerekmektedir. Kamuya açıklanan program metninde bu veri merkezleri için yenilenebilir elektrik, PUE, WUE veya emisyon raporlama şartı belirtilmemektedir. Akreditasyon ölçütlerine çevresel performansın eklenmesi, kamu destekli hesaplama talebinin enerji ve su etkisini görünür hale getirebilir.

Planın altyapı hedefi sahadaki yatırımlarla da ilerlemektedir. Temeli 22 Temmuz 2026’da atılan TÜRKSAT Gölbaşı Veri Merkezi’nin 35.300 metrekare toplam alana, 6.300 metrekare beyaz alana, altı sistem salonuna ve iki yüksek performans odasına sahip olması planlanmaktadır. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı’nın açıklamasına göre tesisin kurulu güç kapasitesi 33 MVA olacak ve merkez yapay zeka eğitimi ile yüksek performanslı hesaplama altyapısı sunacaktır. Projenin yaklaşık bir buçuk yılda tamamlanarak 2028’in başında hizmete alınması hedeflenmektedir.

Tesis için LEED Gold uyumu, düşük karbon salımı ve enerji verimliliği hedefleri açıklanmış durumdadır. Ancak, beklenen yıllık elektrik tüketimi, PUE ve WUE hedefleri, yenilenebilir elektrik tedarik modeli, yedek jeneratörlerin yakıtı ve atık ısı kullanımı gibi veriler paylaşılmamıştır. Bu bilgiler, kurumsal çevre iddiasının işletme performansına nasıl yansıyacağını değerlendirmek için gereklidir.

Yapay zekanın enerji ve kaynak tüketimi kadar sağlayabileceği verimlilik katkısı da planın değerlendirilmesinde dikkate alınmalıdır. Elektrik şebekesi optimizasyonu, yenilenebilir üretim tahmini, sanayide kestirimci bakım, bina enerji yönetimi, iklim risk analizi, tarımsal sulama ve emisyon ölçümü yapay zekanın çevresel fayda üretebileceği alanlar arasında bulunmaktadır. TÜBİTAK’ın 2026 Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı’nda iklim değişikliği ve sürdürülebilirliğin öncelikli alanlardan biri olarak belirlenmesi bu yönde somut bir adım olarak değerlendirilmektedir. Ancak, elde edilecek enerji veya emisyon tasarrufunun, kullanılan yapay zeka sisteminin kendi hesaplama ve altyapı etkisinden ayrı ve ölçülebilir biçimde raporlanması gerekmektedir.

Uluslararası Enerji Ajansı’nın verilerine göre, veri merkezleri 2024’te 415 TWh elektrik tüketerek küresel elektrik tüketiminin yaklaşık %1,5’ini oluşturmuştur. Ajans, bu tüketimin 2030’da 945 TWh’a çıkarak iki kattan fazla artmasını beklemektedir. Bu miktar, Japonya’nın bugünkü toplam elektrik tüketiminden daha yüksek bir rakamdır. Küresel büyümenin yaklaşık yarısının yenilenebilir kaynaklarla karşılanması öngörülse de, doğal gaz ve kömürün kısa vadeli ek talebin %40’tan fazlasını karşılayabileceği hesaplanmaktadır. Bu durum, veri merkezine yenilenebilir sertifika tahsis edilmesinin tek başına sistem genelindeki fosil üretim artışını engellemeyebileceğini göstermektedir.

Türkiye’nin 1 GW veri merkezi hedefi, dijital egemenlik, yerli yapay zeka geliştirme kapasitesi ve teknoloji yatırımları açısından önemli bir ölçek büyümesi sunmaktadır. Ancak, ekonomik başarı ile çevresel sürdürülebilirliğin birlikte sağlanması, hedeflerin megavat ve yatırım tutarı dışında işletme göstergeleriyle de izlenmesini gerektirmektedir. Yayımlanması gereken temel göstergeler; toplam ve BT bazlı kurulu güç, yıllık elektrik tüketimi, PUE ve WUE değerleri, saatlik karbon yoğunluğu, yenilenebilir elektrik tedarik modeli, yedek üretim emisyonları, atık ısı kullanımı, bölgesel şebeke yatırımları ve tesislerin su stresi üzerindeki etkisi olacaktır.

İlk altı ayda hazırlanması öngörülen ulusal hesaplama stratejisi ve veri merkezlerine ilişkin hukuki düzenleme, bu ölçütlerin bağlayıcı hale gelip gelmeyeceğini gösterecektir. Türkiye’nin yapay zeka planının yeşil dönüşüm açısından gerçek sınavı, 1 GW hedefinin ne kadar hızlı kurulduğundan çok, bu kapasitenin hangi elektrik, su ve şeffaflık koşullarıyla işletileceği olacaktır.

Türkiye’nin 1 GW veri merkezi hedefinde öncelik, düşük karbonlu elektrik tedarikine mi, şebeke yatırımlarına mı yoksa su verimli soğutma teknolojilerine mi verilmelidir? Görüşlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz.