Buzz Solutions CTO’su, COO’su ve Kurucu Ortağı Vikhyat Chaudhry: Yeni Bir Söyleşi

Vikhyat Chaudhry, Buzz Solutions’ın CTO’su, COO’su ve kurucu ortağı olarak yapay zekâ, makine görüşü ve tahmine dayalı analitiğin kritik enerji altyapısının denetim ve bakımında kullanılmasına yönelik teknoloji geliştirme ve operasyonları yönetmektedir. Veri bilimi, makine öğrenimi, gömülü sistemler, bilgisayarlı görü ve otonom teknolojiler alanlarında deneyim kazandıktan sonra 2017’de Buzz Solutions’ı kuran ekipte yer aldı. Şirkete tam zamanlı odaklanmadan önce Cisco’da veri bilimci olarak çalıştı, Altitude Co.’da makine öğrenimi ve sensör tabanlı sistemler geliştirdi ve Stanford Üniversitesi’nde otonom dronlar, rüzgâr hızı algılama ve rüzgâr çiftlikleri için bilgisayarlı görü üzerine araştırmalar yürüttü. Hindistan Savunma Araştırma ve Geliştirme Örgütü’ndeki daha önceki araştırmalarında simülasyonlar ve uzaktan algılama yazılımlarıyla heyelan tahminini inceledi; böylece altyapı riski, coğrafi analiz ve uygulamalı yapay zekâyı kapsayan teknik bir birikim edindi. Buzz Solutions bugün onu kurucu ortak, CTO ve COO olarak tanımlamaktadır.

Buzz Solutions, enerji şirketlerinin iletim, dağıtım, trafo merkezi ve üretim altyapısını denetlemesine, bakımını yapmasına ve güvence altına almasına yardımcı olan görsel zekâ yazılımı geliştirir. PowerAI platformu; dronlar, helikopterler, sabit kanatlı uçaklar ve yer denetimleriyle toplanan görüntüleri analiz ederek kamu hizmeti şirketlerinin kusurları belirlemesine, varlık durumunu değerlendirmesine, onarımları önceliklendirmesine ve bulguları mevcut coğrafi bilgi sistemi, varlık yönetimi ve iş emri akışlarına aktarmasına yardımcı olan tanılar üretir. Şirket teknolojisini altyapı risklerini daha erken tespit etmenin, denetim görüntülerini incelemek için gereken manuel çalışmayı azaltmanın ve ekipman arızalarının elektrik kesintilerine, kapanmalara veya orman yangınlarına yol açma olasılığını düşürmenin bir yolu olarak konumlandırmaktadır. Buzz Solutions ayrıca trafo merkezi izleme ve güvenlik araçları sunar. Bu, kamu hizmeti şirketlerinin daha güvenli, dayanıklı ve veri odaklı şebeke operasyonları kurmasına yardımcı olma hedefini yansıtır.

2024’te sizinle yaptığımız röportajda kamu hizmeti şirketlerini manuel denetimden tahmine dayalı bakıma taşımak için yapay zekânın kullanımına odaklanmıştık. Son iki yılda hem enerji sektöründe hem de kendi düşüncelerinizde en çok ne değişti? Sizi Powering Intelligence kitabını yazmaya ve elektriği yapay zekânın geleceği açısından olası bir kısıt olarak ele almaya ne yöneltti?

Son konuştuğumuzda tartışma esas olarak şebekenin arka ofisi, yani kamu hizmeti şirketlerini manuel denetimden tahmine dayalı bakıma geçirmek hakkındaydı. Yaptığımız iş hâlâ bu. Fakat o zamandan bu yana iki yıl içinde hepimizin altında bir şey değişti ve bu değişim benim dünyamdaki hemen herkesin beklediğinden daha hızlı gerçekleşti. O dönemde yapay zekâ, soyut biçimde konuştuğumuz bir talep hikâyesiydi. Şimdi ise kamu hizmeti şirketlerinin karşısına büyük yük artışı rakamları olarak çıkıyor. Bu sektörde yıllardır tanıdığım insanlardan aynı şeyi duymaya başladım: birkaç yıl önce akla gelmeyecek büyüklükte yükler için bağlantı talepleri, küçük bir şehrin tükettiği kadar güç isteyen tek tesisler ve bütün bunların şebekenin gerçek inşa süresiyle hiçbir ilgisi olmayan takvimlerde talep edilmesi. Bende ışığın yandığı an buydu. Bütün enerjimizi bu modellerin ne kadar yetenekli olacağını tartışmaya harcıyor, onları besleyip besleyemeyeceğimize dair sıkıcı fiziksel soruya ise neredeyse hiç eğilmiyoruz. Powering Intelligence’ı yazdım çünkü bu iki dünyayı birbirine bağlayan kitabı aradım ve bulamadım. Herkes yapay zekâ modelleri hakkında yazıyordu; modellerin ihtiyaç duyduğu elektronlar hakkında neredeyse kimse yazmıyordu. Ben ise yapay zekâ tarafının hedeflerini anlayacak kadar ona yakın, yeni bir iletim hattının ve elektrik üretim tesisinin gerçekten ne kadar sürede geliştirildiğini bilecek kadar şebekeye yakındım. Bu iki saat arasındaki fark hikâyenin tamamıdır ve onu tek bir yerde anlatmak istedim.

Yapay zekâ sektörünün aylar içinde büyüdüğünü, elektrik şebekesinin ise onlarca yılda değiştiğini savunuyorsunuz. Bugün en acil darboğaz nerede: elektrik üretimi, iletim kapasitesi, trafo merkezleri, transformatörler, bağlantı kuyrukları, izin süreçleri mi yoksa nitelikli çalışanların bulunabilirliği mi?

Birden fazla darboğaz var ve hepsi birbirine düğümlenmiş durumda. Fakat şu an en sıkı düğümü göstermem gerekirse, elektronları üretmekten çok onları ulaştırmak derim: iletim ve bağlantı süreci; transformatörler ile diğer elektrik ekipmanları da her şeyi bağlayan fiziksel parçalardır. İnsanların sıkça küçümsediği nokta şu: bir basın bülteninde santral ve veri merkezi duyurabilirsiniz, ancak büyük bir güç transformatörünü basın bülteniyle var edemezsiniz. Bazılarının teslim süresi yıllarla ölçülüyor ve çoğu ülke içinde bile üretilmiyor. İrade ve sermaye bulunsa bile bileşenlerde tedarik zinciri duvarına çarparsınız. Bunun üzerinde de birçok bölgede yalnızca incelenmek için bile yıllarca beklenen bağlantı kuyruğu bulunur. Bütün bunların altında elektrik sektörünün iş gücü sorunu vardır. Bu ekipmanı kurup bakımını nasıl yapacağını gerçekten bilen insanlar, yerlerine yenilerini yetiştirebildiğimizden daha hızlı emekli oluyor.

Dolayısıyla tek bir darboğaz yok. Sorun, en yavaş hareket eden fiziksel unsurların, yani transformatörler, iletim koridorları ve eğitimli hat çalışanlarının, yalnızca yazılım veya parayla hızlandırılamayan unsurlar olmasıdır. Bunu zorlaştıran şey budur.

Yapay zekâ veri merkezleri, bu ölçekte talep için tasarlanmamış bölgelerdeki şebekelere çok büyük ve yoğunlaşmış yükler getirebilir. Bu tesisler, kamu hizmeti şirketlerinin tarih boyunca yönettiği büyük sanayi yüklerinden nasıl farklıdır ve güvenilirlik ile kapasite planlaması açısından hangi yeni riskleri yaratır?

Kamu hizmeti şirketleri bir asırdır büyük yükleri yönetiyor. Çelik fabrikası, alüminyum izabe tesisi ve otomobil üretim tesisi muazzam yüklerdir; şebeke planlamacıları bunları nasıl ele alacağını bilir. Bu nedenle veri merkezini de yalnızca başka bir büyük müşteri gibi görme eğilimi vardır. Bu içgüdünün yanlış olduğunu ve yeni riski farklılıkların yarattığını düşünüyorum.

Üç unsur öne çıkıyor. Birincisi yoğunlaşma ve hızdır. Geleneksel ağır sanayi yükü genellikle o bölgedeki şebekeyle birlikte onlarca yıl içinde büyür. Bu tesisler ise yerel şebekenin hiç planlanmadığı yerlere bir anda devasa yüklerle gelmek istiyor. İkincisi yük profilidir. Bunların çoğu düzgün, sabit yük değildir; düzenli süreç yürüten bir fabrikadan farklı olarak çok sert ve hızlı yükselip alçalabilir ve ekipmanı başka biçimde zorlar. Üçüncüsü ve planlamacıları en çok endişelendiren şey ise spekülatif taleplerin üst üste binmesidir; bir sonraki sorunun asıl konusu da budur.

Ortaya çıkan risk, kamu hizmeti şirketlerinden tarihsel modellerindeki hiçbir yüke benzemeyen talebe göre planlama yapmalarının ve sermaye ile altyapıyı şebekenin değil yapay zekâ sektörünün takvimine göre taahhüt etmelerinin istenmesidir. Planlama varsayımlarınız yüz yıllık tek tür yüke dayanırken yeni yük bu varsayımları bozduğunda güvenilirlik planlaması gerçekten zorlaşır. Bu, hayır demek için değil farklı planlamak için bir nedendir.

Kamu hizmeti şirketleri veri merkezi geliştiricilerinden iddialı güç talepleri alıyor, ancak önerilen her tesis tamamlanmayabilir. Şirketler kesinleşmiş talebi spekülatif talepten nasıl ayırabilir ve geç gelen ya da hiç gerçekleşmeyen projeler için pahalı altyapı kurmaktan nasıl kaçınabilir?

Bu, şu anda bütün alanın en önemli operasyonel sorularından biridir. Daha gösterişli konuların yanında yeterince dikkat çekmediği için doğrudan sormanızdan memnunum.

Bir geliştirici aynı proje için birden fazla bölgede eş zamanlı bağlantı talebinde bulunup elektriği en hızlı kimin sağlayacağını araştırabilir. Projelerin bazıları gerçektir ve finansmanı vardır. Bazıları seçenek, yer tutucu veya sırada yer kaplama yöntemidir. Bazılarına hiç gerçekleşmeyebilecek “hayalet yükler” deniyor. Bir kamu hizmeti şirketi her talebi gerçek kabul edip hepsi için üretim ve iletim inşa etmeye başlarsa, yıllarca geciken ya da hiç gelmeyen veri merkezi için kurulmuş altyapının muazzam maliyetini atıl bırakma riski doğar. Atıl varlıkların parasını kimin ödediğini tahmin edin: mevcut aboneler. Öte yandan şirketler daha az yatırım yaparsa yeni yükün talebini karşılayamama ve şebekede güvenilirlik sorunu yaşama riski vardır.

Çözüm, spekülasyonu pahalı, taahhüdü ucuz hale getirmektir. Bir kamu hizmeti şirketi sermaye harcamadan önce gerçek mali sorumluluk, anlamlı depozitolar, inşaat kilometre taşlarına bağlı aşamalı taahhütler ve riski abonelere değil talebi yapan tarafa yükleyen sözleşme koşulları gerekir. Bazı bölgeler bu yönde ilerlemeye başladı. Tekrar tekrar döndüğüm ilke basit: gücü talep eden kuruluş, o güce ihtiyaç duyulmaması riskini de taşımalıdır. Şu anda bu risk çoğu zaman sessizce diğer herkesin üzerine kalıyor.

Yapay zekâ veri merkezlerinin gerektirdiği üretim, iletim ve trafo merkezi yükseltmelerinin parasını sonuçta kim ödemeli? Hangi tarife yapıları veya sözleşme güvenceleri, hanelerin ve mevcut işletmelerin esas olarak hiper ölçekli teknoloji şirketleri için kurulan altyapıyı sübvanse etmesini önleyebilir?

Bu soru önümüzdeki on yılda şebeke siyasetini belirleyecek ve tamamen teknik bir yanıtı olduğunu düşünmüyorum. Bu bir adalet meselesidir. Dürüst görüşüm, maliyetin mümkün olduğunca ona neden olan yükün üzerinde kalması gerektiğidir. Hiper ölçekli bir şirketin tesisi yeni trafo merkezi ve iletim yükseltmesi gerektiriyorsa varsayılan yaklaşım, bunları tetikleyen tesisin ödeme yapması olmalıdır; faturası sessizce yükselen yakındaki emekli değil. Bu açık görünebilir, ancak tarife yapılarının tarihsel işleyişinde büyük yeni altyapı çoğu zaman tüm müşteri tabanına yayılmıştır. Yeni yük kasabaya istihdam sağlayan bir fabrika olduğunda bunun anlamı vardı; yararlanan taraf dünyanın en değerli şirketlerinden biri olduğunda çok daha az anlamlıdır.

Araçlar mevcut. Bu müşteri sınıfı için özel büyük yük tarifeleri; veri merkezinin altyapıyı kurdurup sonra çekilmesini önleyen asgari alım sözleşmeleri; kurulan varlıkların ömrüyle uyumlu uzun vadeli taahhütler. Önemli olan düzenleyiciler ve kamu hizmeti şirketlerinin bunları gerçekten ve inşaattan sonra değil önce kullanmasıdır. Beton döküldükten ve maliyet tarife tabanına girdikten sonra parayı geri almak çok zordur. Kitapta bunu ele alıyorum, çünkü teşviklerin biraz bile yanlış kurulmasının hem kamu hizmeti şirketlerine hem de yapay zekâ sektörüne duyulan kamu güvenini sessizce aşındırabileceği alanlardan biridir.

Yapay zekâ veri merkezleri iş yükü kaydırma, talep yanıtı, bataryalar, termal depolama veya yerinde üretim yoluyla esnek olmayan talep kaynakları yerine esnek şebeke varlıklarına dönüşebilir mi? Hangi yapay zekâ iş yükleri performanstan ödün vermeden farklı saatlere veya konumlara gerçekçi biçimde taşınabilir?

Evet. Bu konudaki daha umut verici fikirlerden biri olduğu için abartmamaya dikkat ediyorum; esneklik gerçek ama sınırsız değil. Önce önemli ayrımı yapalım: bütün yapay zekâ hesaplama işleri aynı değildir. Büyük modeller eğitildikten sonra çalışan canlı modellerde çıkarım vardır; modele bir soru sorar ve yanıtı şimdi istersiniz. Bu gecikmeye duyarlıdır ve taşınması zordur. Bir de modelleri oluşturan devasa, toplu iş türündeki eğitim yükleri vardır. Eğitim çok daha esnektir. Tamamlandığı sürece saat 14.00 yerine 02.00’de veya bir eyalet yerine başka bir eyalette çalışması şart değildir. Fırsat burada doğar. Veri merkezi yükünün büyük bölümü zaman içinde kaydırılabiliyorsa şebekede temiz enerji fazlası olan saatlere yönelip sistem zorlandığında geri çekilebilir.

Buna bataryalar, termal depolama ve yerinde üretim eklendiğinde katı bir talep bloğu gibi görünen tesis, şebekeyi dengelemeye yardımcı olan bir kaynak gibi davranmaya başlayabilir; gün ortasındaki fazla güneş enerjisini emer, yoğun saatleri depolanan enerjiyle atlatır. Dürüst çekince, bunun operatörün gerçekten işbirliği yapmak istemesini ve tarife yapılarının bu davranışı ödüllendirmesini gerektirmesidir. Kolay kısım teknoloji, zor kısım teşvik tasarımıdır. Yine de veri merkezlerinin şebekenin düşmanı değil esnek ortağı olduğu bir dünya gerçekten mümkündür ve alternatife göre çok daha iyidir.

Önümüzdeki on yılda yapay zekânın elektrik ihtiyacını hangi enerji kaynakları bileşimi gerçekçi biçimde karşılayabilir? Yenilenebilir enerji ve depolama, doğal gaz, geleneksel nükleer enerji, küçük modüler reaktörler ve jeotermal enerji bu bileşimde nasıl yer alacak?

İnsanların sevmediği yanıtı vereceğim: hepsi. Tek kaynaklı mucize çözüm sunan kişi size bir şey satmaya çalışıyordur. Yenilenebilir enerji ve depolama şu anda gerçekten en hızlı kurabileceğimiz seçenektir. Güneş artı batarya, diğer seçeneklerle karşılaştırıldığında neredeyse makul görünen sürelerde kurulabilir ve talep bu kadar hızlı artarken bu hız olağanüstü önemlidir. Bu nedenle yakın vadede yükün çoğunu onlar taşır. Buzz’ın Dominion, Ameren, AEP, NYPA, Southern ve diğerleri gibi birçok kamu hizmeti müşterisi veri merkezi yüklerinin talebini karşılamak için güneş enerjisi kapasitelerini sürekli artırıyor. Ancak yenilenebilir enerji değişkendir ve bu yükler günün 24 saati çalışır. Bu nedenle cümlede ağır işi depolama üstlenir ve kesintisiz güç önemini korur. Doğal gaz, insanlar hoşlansa da hoşlanmasa da, talebe göre devreye alınabildiği ve mevcut olduğu için köprünün bir parçası olacaktır. Nükleer enerji şu anda büyüleyici bir konumda. Emekliye ayrılmak üzere olan santrallerin, veri merkezleri üretimlerini uzun vadeli sözleşmeyle satın aldığı için ikinci bir ömür kazandığını görüyoruz; bunu neredeyse kimse öngörmemişti. Küçük modüler reaktörler ve jeotermal gerçekten heyecan verici uzun vadeli seçeneklerdir, ancak takvim konusunda disiplinli olmaya çalışıyorum: on yılın ikinci yarısı ve sonrasında hikâyenin anlamlı parçasıdırlar, 2027’de bizi kurtaracak çözüm değiller.

Dolayısıyla gerçekçi bileşim katmanlıdır: büyümeyi taşıyan yenilenebilir enerji ve depolama, kesintisiz güç açığını kapatan gaz, ömrü uzatılıp yeniden değer kazanan mevcut nükleer tesisler ve olgunlaştıkça devreye giren yeni nesil kaynaklar. Hata her iki yöndeki ideolojik saflıktır. Şebeke tercihlerimizi umursamaz; güvenilir biçimde ve zamanında teslim edilen kilovat-saatleri önemser.

Kitabınızın merkezindeki fikirlerden biri, şebekeye baskı yapan aynı yapay zekâ sektörünün onu modernleştirmek için gereken araçları da sağlayabileceği. Yapay zekâ yakın vadede en büyük kazanımı nerede yaratabilir: yük tahmini, tahmine dayalı bakım, iletim optimizasyonu, bitki örtüsü yönetimi, kesinti giderme, dijital ikizler mi yoksa otonom şebeke kontrolleri mi?

Bu kitabın kalbi ve açıkçası en umut verici bulduğum bölümdür: şebekeyi zorlayan aynı sektör, onu düzeltmek için sahip olduğumuz en iyi araçları bize veriyor. Kazancın sunumlarda değil bugün gerçekten görüldüğü yerlere göre sıralarsam şöyle olur.

İlk sıraya tahmine dayalı bakım ile sürekli izleme ve denetimi koyarım; Buzz’ın yıllardır çalıştığı ve sonuçlarını gördüğüm alan budur. Arızalanmadan önce kusurlu bileşenleri, çatlamış izolatörü, aşırı ısınmış transformatörü, paslanmış kancaları bilgisayarlı görü ve görsel yapay zekâyla bulmak spekülatif değildir. Bugün devrededir, gerçek para tasarrufu sağlıyor ve gerçek kesintileri önlüyor. Bunun yanına yük tahmini ve talep yanıtını koyarım; çünkü talebi körlemesine planlamak yerine daha hassas öngörebildiğinizde konuştuğumuz veri merkezi sorunu çok daha yönetilebilir hale gelir. Sonra iletim optimizasyonu, yani yenilerini kurmanın ne kadar yavaş olduğu düşünüldüğünde mevcut hatlardan daha fazla kapasite çıkarma gelir. Bitki örtüsü yönetimi ve kesinti giderme hemen arkadadır. Yapay zekâ her ikisinde de yavaş ve manuel bir işi hızlı ve verimli hale getirirken, orman yangını, fırtına hasarı ve elektrik kesintisi gibi olayları önlemek üzere şebekeye dayanıklılık sağlayacak kadar içgörü ve durumsal farkındalık sunar.

Dijital ikizler ve tamamen otonom şebeke kontrolleri daha uzak ufuktadır. Geliyorlar ve güçlüler, ancak bir sonraki sorunun konusu olan güven ve güvenlik sorularını beraberlerinde getiriyorlar. Kısacası yakın vadeli dürüst sıralamam gösterişli olmayan işlerle başlıyor: şebekeyi daha iyi görün, davranışını daha iyi tahmin edin, sistemi daha farkında hale getirirken toprağın altında zaten bulunan altyapıdan daha fazlasını alın. Yapay zekâ önce burada kendi maliyetini karşılar.

Önceki röportajımızda Buzz Solutions’ın gerçek kamu hizmeti verilerine ve insan denetimine dayandığını konuşmuştuk. Güç sistemleri daha otonom hale geldikçe hangi kararlar güvenle yapay zekâya devredilebilir, nerede insan muhakemesi zorunlu kalmalıdır? Kamu hizmeti şirketleri açıklanamayan model kararlarına, siber saldırılara veya kritik altyapı boyunca yayılabilecek arızalara nasıl hazırlanmalı?

Son konuştuğumuzda yaklaşımımızı insan denetimli olarak tanımlamıştım: uzmanlar güven eşiğinin altındaki veya hatalı tahminlerde yapay zekâ modellerine geri bildirim verir. Buradan başlamak istiyorum, çünkü bu konudaki görüşüm yumuşamadı, daha da güçlendi.

Yapay zekâ algılama ve öneri görevlerinde olağanüstüdür: bütün bu veriye bak, anomaliyi bul, riski işaretle, ilgilenilmesi gerekenleri sırala. Bunu devretmek yalnızca güvenli değil, o ölçekte insanların tek başına yapabileceğinden daha iyidir. Kritik altyapı ve hayati projelerde sonuç doğuran eylemlerde, yani yanlış kararın bir hastanenin elektriğini kestiği veya bölge boyunca zincirleme arızaya yol açtığı noktalarda çok daha temkinliyim. Bunlarda hesap verebilir bir insan uzman bulunmalıdır. Bunun nedeni modelin ortalama durumda mutlaka daha kötü olması değil, kritik altyapıda bütün meselenin nadir ve felaket boyutundaki durum olmasıdır.

Bence hazırlık üç bölümden oluşur. Birincisi, sonuç doğuran kararlarda insanları göstermelik onay makamı olarak değil, gerçek geçersiz kılma yetkisiyle anlamlı biçimde döngüde tutun. İkincisi, kritik operasyonlara dokunan her işte açıklanabilirlik talep edin. Modelin neden yaptığını anlayamıyorsanız hesap veremezsiniz ve ışıklar söndüğünde “yapay zekâ karar verdi” kabul edilebilir bir yanıt değildir. Üçüncüsü ve sektörün tehlikeli ölçüde geride kaldığını düşündüğüm konu, bu otonom sistemleri ilk günden genişlemiş saldırı yüzeyi olarak ele almaktır. Şebekenin daha büyük bölümünü yazılıma bıraktıkça şebeke yazılım açıklarını da devralır. Otonom kontrol sistemine siber saldırı bir veri ihlali değil, fiziksel bir olaydır. Tam özerk hale geldikten sonra değil, önce bu gerçeğe göre tasarım yapmalıyız. Olumlu haber, kamu hizmeti şirketlerinin veri güvenliği, bilgi güvenliği ve yapay zekâ yönetişimini artık çok ciddiye alması ve kuruluşlarında yapay zekâ ile veri yönetişim konseyleri kurmaya başlamasıdır. Buzz olarak sektörün yapay zekâ sistemlerini güvenli ve ölçekli biçimde başarıyla devreye almayı öğrenmesi için siber güvenlik ve yapay zekâ yönetişimi kılavuzları yayımladık.

Beş yıl sonrasına baktığınızda, yapay zekânın genişlemesini sürdürmesini destekleyebilecek ülkeler ve bölgelerle elektrik bulunabilirliği yüzünden kısıtlananları ne ayıracak? 2031’e kadar yapay zekâ gelişimini şebeke modernizasyonuyla uyumlandıran başarılı bir strateji nasıl görünür?

Bence beş yıl sonra geriye bakıp yapay zekâyı sınırlayan şeyin hiçbir zaman çipler veya yetenek olmadığını anlayacağız; bunlar dünyada kolayca yer değiştirir. Hareket edemeyen ve gerçekte kimin kazanacağını belirleyen şey güç ve altyapıydı. Elektrik, geçen yüzyılda petrolün olduğu gibi yapay zekâ çağının stratejik kaynağına dönüşüyor. Bunun abartı olmadığını, yalnızca artık görünür hale geldiğini düşünüyorum.

Öne geçen bölgeler şebeke kapasitesini rekabet avantajı olarak görüp erkenden inşaata ve reforma başlayanlar olacaktır: bağlantı sürecini hızlandıran, önemli güvenceleri ortadan kaldırmadan izin süreçlerini modernleştiren ve talep tamamen gelmeden önce iletime yatırım yapan yerler. Geride kalanların hedef veya sermaye eksiği olmayacak. Veri merkezi duyuruları ve yatırım paraları olacak, ancak elektronları teslim edemeyecekler ve projeler sessizce bunu yapabilen başka yerlere gidecek.

2031 için başarılı strateji, kitapta sözünü ettiğim iki saatin sonunda birbirine karşı değil birlikte çalışacak biçimde ayarlanmasıdır. Yapay zekâ hedeflerinin hızını enerji altyapısının gerçek takvimiyle uyumlandırmak; ihtiyaç duyduğumuz şebekeyi kurarken yapay zekânın kendisini mevcut şebekeden daha fazla yararlanmak için kullanmak; güç maliyetleri konusundaki kamuoyunun son derece olumsuz hale gelmemesi için maliyet dağılımını doğru yapmak; bu sistemi kurup çalıştıracak yeni kuşağı gerçekten yetiştirecek kadar iş gücü sorununu ciddiye almak demektir. Teknolojiye sahibiz, bunların hiçbiri teknoloji sorunu değildir. Koordinasyon ve irade sorunudur. İyi haber şu ki bu sorunları nasıl çözeceğimizi biliyoruz; teknoloji sektörü, enerji sektörü, politika yapıcılar ve düzenleyicilerin bir araya gelip gerekli konuşmayı yapması yeterlidir.

Değerli röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar Buzz Solutions sitesini ziyaret edebilir veya Chaudhry’nin Powering Intelligence: Why the Future of AI Depends on the Power Grid kitabını okuyabilir.