Yapay zeka ve makine öğrenimi artık yeni değil ancak yapay zekanın enerji tüketimine ilişkin tartışma her zamankinden daha güncel. Yapay zekanın hızlı gelişimi ve yaygınlaşması, hayatın ve ekonominin pek çok alanını temelden değiştirme potansiyeli taşıyor. Yapay zeka sistemleri, karmaşık görevleri daha verimli ve hızlı bir şekilde ele almak için BT ve yazılım endüstrisinde giderek daha fazla kullanılıyor. Bununla birlikte, birçok modern yapay zeka modelinin çalışması, yalnızca yüksek maliyetlere yol açmakla kalmayıp aynı zamanda önemli bir ekolojik ayak izi bırakan muazzam bir bilgi işlem gücü gerektirir.
Duyuru
(Resim:
Patrick Schnell
)
Patrick Schnell bir bilgisayar bilimcisi, yazar ve konuşmacıdır. Schnell.digital GmbH'nin kurucusu olarak misyonu, şirketlerin sektörlerinde dijital öncü olmalarına yardımcı olmaktır. Ekibiyle birlikte sanayi, finans, STK'lar ve perakende sektöründeki şirketlerin bireysel yazılım ve dijitalleşme projelerini hayata geçirmelerine yardımcı oluyor. Orta Avrupa'nın sayılı şirketlerinden biri olan Schnell.digital, NoSQL veritabanları alanındaki bilgi birikimini şirketlerde kullanan, resmi sertifikalı MongoDB iş ortağıdır. WeAreDevelopers Dünya Kongresi 2024'teki “NoSQL Ustalığı” çalıştayında Patrick Schnell, NoSQL'in farklı uygulama alanları için avantajlarını ve dezavantajlarını pratik örneklerle anlattı.
Öte yandan yapay zeka, verimliliği artırmanın çok ötesine geçen umut verici fırsatların da önünü açıyor. Şirketler ve araştırma enstitüleri, yapay zeka teknolojilerini daha sürdürülebilir hale getirmek ve hem ekonomik hem de ekolojik faydalar sunan yeni uygulamalar geliştirmek için sürekli çalışıyor. Örneğin yapay zeka, yalnızca maliyetleri azaltmakla kalmayıp aynı zamanda çevreyi de koruyan enerji sistemlerinin optimize edilmesine yardımcı olabilir.
Bu makale yapay zeka bağlamında sürdürülebilirliğin farklı yönlerini vurgulamaktadır. Hem mevcut zorlukları hem de olumsuz yönleri, potansiyel ve olumlu gelişmeleri inceliyor. Son olarak şirketlerin yapay zekanın akıllı kullanımı yoluyla sürdürülebilir süreçleri nasıl hayata geçirebileceklerini ve böylece enerji geçişine nasıl önemli bir katkı sağlayabileceklerini gösteriyor.
Enerji tüketimi: Yapay zekanın bize maliyeti ne kadar?
Yapay zeka sistemlerinin enerji tüketiminin etkileyici bir örneği, ChatGPT tüketimi ile Google gibi geleneksel arama motorlarının tüketimi arasındaki karşılaştırmadır. Brüksel Times'ın bir raporuna göre ChatGPT, basit soruları yanıtlamak gibi benzer görevleri gerçekleştirmek için Google'ın arama motorundan yaklaşık 25 kat daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor.
Bu tutarsızlık teknolojilerdeki temel farklılıklarla açıklanmaktadır. Google gibi arama motorları, arama sorgularını mevcut verilerle dizine eklemeye ve eşleştirmeye dayanan nispeten basit algoritmalara dayanırken, ChatGPT gibi modern büyük dil (LLM) modelleri oldukça karmaşık sinir ağlarıyla çalışır. Milyarlarca parametreden oluşan bu ağlar, eğitim ve uygulama sırasında çok büyük bilgi işlem gücü gerektirir.
ChatGPT'nin temel aldığı OpenAI GPT gibi büyük bir dil modelinin eğitilmesi, eğitim sırasında sürekli güç tüketen, GPU veya TPU kümeleri adı verilen özel yüksek performanslı bilgisayarlarda büyük miktarda veri ve aylarca süren hesaplama gerektirir. Bu enerji gereksinimi eğitim sıklığı (model güncellemeleri, dahili testler vb.) ile kontrol edilebilir.
Bir diğer önemli faktör ise eğitilen modelin yanıtlar ürettiği veya görevleri yerine getirdiği aşama olan çıkarımdır. Yine, karmaşık hesaplamaları mümkün olan en düşük gecikmeyle gerçekleştirmek için önemli miktarda bilgi işlem gücü gerekir. Genel olarak model büyüdükçe daha fazla enerjiye ihtiyaç duyulur. ChatGPT, insan konuşmasının bağlamını ve nüanslarını anlayabilen ve yeniden üretebilen gelişmiş dil modellerine dayandığından, enerji tüketimi de buna paralel olarak yüksektir. Bu çaba her zaman sistemlere sorgu gönderildiği anda gerçekleşir. Giriş uzunluğu (bağlam penceresi, bir istemde işlenecek maksimum bilgi boyutu) gibi faktörler burada çok önemlidir.
LLM'lerin işletimi sırasındaki yüksek enerji tüketiminin yalnızca ekolojik değil aynı zamanda ekonomik sonuçları da vardır. Bu tür yapay zeka modellerini kullanan şirketlerin, gerekli bilgi işlem gücünü sağlamak ve sürdürmek için altyapıya önemli yatırımlar yapması gerekiyor. Ayrıca yüksek enerji tüketimi, zaman içinde önemli ölçüde artabilen sürekli işletme maliyetlerine yol açar. Kendi donanımlarına ihtiyaç duymadıkları için buluttaki yeni yapay zeka modellerini KOBİ'ler ve özel kişiler için bu kadar ilgi çekici kılan da tam olarak budur.
İşletme maliyetleri
ChatGPT gibi bir sistemin işletme maliyetleri çok yüksektir. Digital Trends'e göre ChatGPT'yi çalıştırmanın maliyetinin ayda birkaç milyon dolar olduğu tahmin ediliyor. Bu maliyetler donanım, güç ve bakım gibi çeşitli bileşenlerden oluşur. Bu, OpenAI'nin bu yıl yaklaşık 5 milyar dolar zararla karşı karşıya olduğu anlamına geliyor.
Bu nedenle, Yüksek Lisans'ların operasyonel maliyetlerinin çoğu, yalnızca fiziksel sunucuları barındırmayan, aynı zamanda sürekli çalışmayı sağlamak için eksiksiz soğutma ve güç sistemlerine sahip olması gereken veri merkezlerindeki donanım altyapısının işletilmesine gider. Enerji maliyetlerine ek olarak, ağ altyapısının bakımı ve yönetimi de dahil olmak üzere başka işletme maliyetleri de vardır.
Enerji maliyetleri konuma ve enerji kaynağına bağlı olarak değişir, ancak yine de önemlidir. Özellikle elektrik fiyatlarının yüksek olduğu bölgelerde enerji maliyetleri toplam harcamaların büyük bir kısmını oluşturabilmektedir. Yeni sistemler enerji açısından giderek daha verimli çalıştığından ve aynı iş performansı (watt başına performans) için daha az elektrik gerektirdiğinden, bu tüketim (sunucu başına) önümüzdeki yıllarda kesinlikle daha düşük olacaktır.
Ancak tüm bunlar sadece yapay zeka kullanımı için geçerli değil, tüm bulut sistemlerini de ilgilendiriyor. Eleştirmenler sorunun can alıcı noktasının bu olduğunu ve bulut eğiliminin halihazırda çok büyük enerji tüketimine ve maliyetlere yol açtığını söylüyor. Ancak hepsinden önemlisi, optimize edilmiş bir şekilde inşa edilebilen ve çalıştırılabilen merkezi veri merkezleri (bazıları kendi güneş enerjisi parklarına sahiptir), örneğin şirketin kendi fiziksel veri merkezini yapılandırmak ve yönetmekten çok daha fazla raf birimi başına enerji verimliliği sağlar. küçük veya orta ölçekli bir şirkettir.
Yapay zekanın şirketlerde enerji tasarrufu potansiyeli
Yapay zeka teknikleri, süreç ve prosedürleri optimize ederek şirketlerde enerji tasarrufuna önemli katkı sağlayabilir. Üretim tesisleri ve ofislerdeki enerji tüketicilerinin akıllı kontrolü buna bir örnektir. Yapay zeka, enerji tüketimi ve operasyonel süreçlerle ilgili verileri analiz ederek tahminlerde bulunabiliyor ve enerji kullanımını optimize etmek için öneriler sunabiliyor. Bu, örneğin çalışma sürelerinin uyarlanması, enerji tüketicilerinin otomatikleştirilmesi veya ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinin optimize edilmesi yoluyla yapılabilir.
Pratik bir örnek, imalat endüstrisinde yapay zekanın kullanılmasıdır. Yapay zeka sistemleri, enerji tüketimini en aza indirecek şekilde üretim süreçlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve ayarlayabilir. Sensörlerin ve sürekli veri analizinin entegrasyonu, verimsiz süreçleri belirlemenize ve optimize etmenize olanak tanıyarak enerji tüketiminde ve işletme maliyetlerinde önemli azalmalar sağlar.
Bir diğer uygulama örneği ise yapay zekanın bina yönetiminde kullanılmasıdır. Yapay zeka tabanlı akıllı bina kontrol sistemleri, aydınlatmayı, ısıtmayı ve iklimlendirmeyi optimize ederek binanın enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir. Bu sistemler, konforu en üst düzeye çıkarmak ve enerji tüketimini en aza indirmek için sensörler kullanarak konut sakinlerinin kullanım alışkanlıklarını öğreniyor ve enerji tüketicilerinin kontrolünü buna göre uyarlıyor.
Burada bahsedilen sistemler, örneğin genel bir dil modelinden daha az miktarda veri gerektirir. Bu nedenle modeller nispeten ekonomik ve enerji tasarrufu sağlayacak şekilde kullanılabilir. Model tipine ve boyutuna bağlı olarak bunlar artık standart orta sınıf dizüstü veya masaüstü bilgisayarlarda rahatlıkla kullanılabiliyor.
Elektrik ağlarını optimize etmek için yapay zekayı kullanma
Yapay zekanın sürdürülebilirliğe katkıda bulunabileceği özellikle umut verici alanlardan biri de elektrik şebekelerinin optimizasyonudur. Rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu, elektrik şebekesine yeni zorluklar getiriyor çünkü bu enerji kaynakları hava koşullarına bağlı ve dolayısıyla daha az tahmin edilebilir. Yapay zeka, elektrik şebekesinin istikrarını ve verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir.
Handelsblatt tarafından hazırlanan bir rapora göre yapay zeka, yenilenebilir enerjinin entegrasyonunu desteklemek ve elektrik şebekesinin verimliliğini artırmak için halihazırda başarıyla kullanılıyor. Yapay zeka sistemleri, enerji üretimi ve tüketimi hakkında tahminlerde bulunmak için büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Bu tahminler, elektrik şebekesini daha verimli bir şekilde kontrol etmenize ve enerji dağıtımını daha iyi planlamanıza olanak tanır. Örneğin, yüksek üretim dönemlerinde yenilenebilir kaynaklardan gelen fazla enerji, geçici olarak pillerde depolanabiliyor ve talebin yüksek olduğu dönemlerde şebekeye geri beslenebiliyor.
Ayrıca yapay zeka, anormallikleri ve olası sorunları erken tespit ederek elektrik şebekesi kesintilerinin önlenmesine yardımcı olabilir. Elektrik şebekesinin sürekli izlenmesi yoluyla zayıf noktaları tespit etmek ve şebekenin güvenilirliğini ve istikrarını sağlamak için önleyici tedbirler almak mümkündür.
Paradan tasarruf etmek için yapay zekayı kullanın
Enerji tasarrufu için yapay zekanın kullanılması işletmelere çok sayıda fayda sağlayabilir. İlk olarak, operasyonların ve süreçlerin optimize edilmesi önemli maliyet tasarruflarına yol açabilir. Enerji, birçok endüstride en büyük işletme giderlerinden birini temsil eder ve enerji verimliliğindeki küçük iyileştirmeler bile önemli mali tasarruflarla sonuçlanabilir. Rakamlar büyük farklılıklar gösteriyor ve gerçekçi bir şekilde ofislerde, kliniklerde veya fabrikalarda %9 ile %20 arasında değişiyor. Bağımsız ve güvenilir değerler şu anda çeşitli araştırma projeleri ile belirlenmektedir. Yapay zeka tabanlı enerji yönetim sistemlerine yatırım yapan şirketler işletme maliyetlerini azaltabilir ve rekabet güçlerini artırabilir.
İkinci olarak, enerji tüketiminin azaltılması aynı zamanda bir şirketin çevresel ayak izinin iyileştirilmesine de yardımcı olur. Daha düşük elektrik gereksinimi nedeniyle enerji karışımında daha az fosil yakıt yakılır, bu da CO2 emisyonlarında azalmaya yol açar2–emisyonlar. Ancak maliyet ve faydaların dikkatle değerlendirilmesi önemlidir.
Duyuru
(Resim:
Patrick Schnell
)
Patrick Schnell bir bilgisayar bilimcisi, yazar ve konuşmacıdır. Schnell.digital GmbH'nin kurucusu olarak misyonu, şirketlerin sektörlerinde dijital öncü olmalarına yardımcı olmaktır. Ekibiyle birlikte sanayi, finans, STK'lar ve perakende sektöründeki şirketlerin bireysel yazılım ve dijitalleşme projelerini hayata geçirmelerine yardımcı oluyor. Orta Avrupa'nın sayılı şirketlerinden biri olan Schnell.digital, NoSQL veritabanları alanındaki bilgi birikimini şirketlerde kullanan, resmi sertifikalı MongoDB iş ortağıdır. WeAreDevelopers Dünya Kongresi 2024'teki “NoSQL Ustalığı” çalıştayında Patrick Schnell, NoSQL'in farklı uygulama alanları için avantajlarını ve dezavantajlarını pratik örneklerle anlattı.
Öte yandan yapay zeka, verimliliği artırmanın çok ötesine geçen umut verici fırsatların da önünü açıyor. Şirketler ve araştırma enstitüleri, yapay zeka teknolojilerini daha sürdürülebilir hale getirmek ve hem ekonomik hem de ekolojik faydalar sunan yeni uygulamalar geliştirmek için sürekli çalışıyor. Örneğin yapay zeka, yalnızca maliyetleri azaltmakla kalmayıp aynı zamanda çevreyi de koruyan enerji sistemlerinin optimize edilmesine yardımcı olabilir.
Bu makale yapay zeka bağlamında sürdürülebilirliğin farklı yönlerini vurgulamaktadır. Hem mevcut zorlukları hem de olumsuz yönleri, potansiyel ve olumlu gelişmeleri inceliyor. Son olarak şirketlerin yapay zekanın akıllı kullanımı yoluyla sürdürülebilir süreçleri nasıl hayata geçirebileceklerini ve böylece enerji geçişine nasıl önemli bir katkı sağlayabileceklerini gösteriyor.
Enerji tüketimi: Yapay zekanın bize maliyeti ne kadar?
Yapay zeka sistemlerinin enerji tüketiminin etkileyici bir örneği, ChatGPT tüketimi ile Google gibi geleneksel arama motorlarının tüketimi arasındaki karşılaştırmadır. Brüksel Times'ın bir raporuna göre ChatGPT, basit soruları yanıtlamak gibi benzer görevleri gerçekleştirmek için Google'ın arama motorundan yaklaşık 25 kat daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor.
Bu tutarsızlık teknolojilerdeki temel farklılıklarla açıklanmaktadır. Google gibi arama motorları, arama sorgularını mevcut verilerle dizine eklemeye ve eşleştirmeye dayanan nispeten basit algoritmalara dayanırken, ChatGPT gibi modern büyük dil (LLM) modelleri oldukça karmaşık sinir ağlarıyla çalışır. Milyarlarca parametreden oluşan bu ağlar, eğitim ve uygulama sırasında çok büyük bilgi işlem gücü gerektirir.
ChatGPT'nin temel aldığı OpenAI GPT gibi büyük bir dil modelinin eğitilmesi, eğitim sırasında sürekli güç tüketen, GPU veya TPU kümeleri adı verilen özel yüksek performanslı bilgisayarlarda büyük miktarda veri ve aylarca süren hesaplama gerektirir. Bu enerji gereksinimi eğitim sıklığı (model güncellemeleri, dahili testler vb.) ile kontrol edilebilir.
Bir diğer önemli faktör ise eğitilen modelin yanıtlar ürettiği veya görevleri yerine getirdiği aşama olan çıkarımdır. Yine, karmaşık hesaplamaları mümkün olan en düşük gecikmeyle gerçekleştirmek için önemli miktarda bilgi işlem gücü gerekir. Genel olarak model büyüdükçe daha fazla enerjiye ihtiyaç duyulur. ChatGPT, insan konuşmasının bağlamını ve nüanslarını anlayabilen ve yeniden üretebilen gelişmiş dil modellerine dayandığından, enerji tüketimi de buna paralel olarak yüksektir. Bu çaba her zaman sistemlere sorgu gönderildiği anda gerçekleşir. Giriş uzunluğu (bağlam penceresi, bir istemde işlenecek maksimum bilgi boyutu) gibi faktörler burada çok önemlidir.
LLM'lerin işletimi sırasındaki yüksek enerji tüketiminin yalnızca ekolojik değil aynı zamanda ekonomik sonuçları da vardır. Bu tür yapay zeka modellerini kullanan şirketlerin, gerekli bilgi işlem gücünü sağlamak ve sürdürmek için altyapıya önemli yatırımlar yapması gerekiyor. Ayrıca yüksek enerji tüketimi, zaman içinde önemli ölçüde artabilen sürekli işletme maliyetlerine yol açar. Kendi donanımlarına ihtiyaç duymadıkları için buluttaki yeni yapay zeka modellerini KOBİ'ler ve özel kişiler için bu kadar ilgi çekici kılan da tam olarak budur.
İşletme maliyetleri
ChatGPT gibi bir sistemin işletme maliyetleri çok yüksektir. Digital Trends'e göre ChatGPT'yi çalıştırmanın maliyetinin ayda birkaç milyon dolar olduğu tahmin ediliyor. Bu maliyetler donanım, güç ve bakım gibi çeşitli bileşenlerden oluşur. Bu, OpenAI'nin bu yıl yaklaşık 5 milyar dolar zararla karşı karşıya olduğu anlamına geliyor.
Bu nedenle, Yüksek Lisans'ların operasyonel maliyetlerinin çoğu, yalnızca fiziksel sunucuları barındırmayan, aynı zamanda sürekli çalışmayı sağlamak için eksiksiz soğutma ve güç sistemlerine sahip olması gereken veri merkezlerindeki donanım altyapısının işletilmesine gider. Enerji maliyetlerine ek olarak, ağ altyapısının bakımı ve yönetimi de dahil olmak üzere başka işletme maliyetleri de vardır.
Enerji maliyetleri konuma ve enerji kaynağına bağlı olarak değişir, ancak yine de önemlidir. Özellikle elektrik fiyatlarının yüksek olduğu bölgelerde enerji maliyetleri toplam harcamaların büyük bir kısmını oluşturabilmektedir. Yeni sistemler enerji açısından giderek daha verimli çalıştığından ve aynı iş performansı (watt başına performans) için daha az elektrik gerektirdiğinden, bu tüketim (sunucu başına) önümüzdeki yıllarda kesinlikle daha düşük olacaktır.
Ancak tüm bunlar sadece yapay zeka kullanımı için geçerli değil, tüm bulut sistemlerini de ilgilendiriyor. Eleştirmenler sorunun can alıcı noktasının bu olduğunu ve bulut eğiliminin halihazırda çok büyük enerji tüketimine ve maliyetlere yol açtığını söylüyor. Ancak hepsinden önemlisi, optimize edilmiş bir şekilde inşa edilebilen ve çalıştırılabilen merkezi veri merkezleri (bazıları kendi güneş enerjisi parklarına sahiptir), örneğin şirketin kendi fiziksel veri merkezini yapılandırmak ve yönetmekten çok daha fazla raf birimi başına enerji verimliliği sağlar. küçük veya orta ölçekli bir şirkettir.
Yapay zekanın şirketlerde enerji tasarrufu potansiyeli
Yapay zeka teknikleri, süreç ve prosedürleri optimize ederek şirketlerde enerji tasarrufuna önemli katkı sağlayabilir. Üretim tesisleri ve ofislerdeki enerji tüketicilerinin akıllı kontrolü buna bir örnektir. Yapay zeka, enerji tüketimi ve operasyonel süreçlerle ilgili verileri analiz ederek tahminlerde bulunabiliyor ve enerji kullanımını optimize etmek için öneriler sunabiliyor. Bu, örneğin çalışma sürelerinin uyarlanması, enerji tüketicilerinin otomatikleştirilmesi veya ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinin optimize edilmesi yoluyla yapılabilir.
Pratik bir örnek, imalat endüstrisinde yapay zekanın kullanılmasıdır. Yapay zeka sistemleri, enerji tüketimini en aza indirecek şekilde üretim süreçlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve ayarlayabilir. Sensörlerin ve sürekli veri analizinin entegrasyonu, verimsiz süreçleri belirlemenize ve optimize etmenize olanak tanıyarak enerji tüketiminde ve işletme maliyetlerinde önemli azalmalar sağlar.
Bir diğer uygulama örneği ise yapay zekanın bina yönetiminde kullanılmasıdır. Yapay zeka tabanlı akıllı bina kontrol sistemleri, aydınlatmayı, ısıtmayı ve iklimlendirmeyi optimize ederek binanın enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir. Bu sistemler, konforu en üst düzeye çıkarmak ve enerji tüketimini en aza indirmek için sensörler kullanarak konut sakinlerinin kullanım alışkanlıklarını öğreniyor ve enerji tüketicilerinin kontrolünü buna göre uyarlıyor.
Burada bahsedilen sistemler, örneğin genel bir dil modelinden daha az miktarda veri gerektirir. Bu nedenle modeller nispeten ekonomik ve enerji tasarrufu sağlayacak şekilde kullanılabilir. Model tipine ve boyutuna bağlı olarak bunlar artık standart orta sınıf dizüstü veya masaüstü bilgisayarlarda rahatlıkla kullanılabiliyor.
Elektrik ağlarını optimize etmek için yapay zekayı kullanma
Yapay zekanın sürdürülebilirliğe katkıda bulunabileceği özellikle umut verici alanlardan biri de elektrik şebekelerinin optimizasyonudur. Rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu, elektrik şebekesine yeni zorluklar getiriyor çünkü bu enerji kaynakları hava koşullarına bağlı ve dolayısıyla daha az tahmin edilebilir. Yapay zeka, elektrik şebekesinin istikrarını ve verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir.
Handelsblatt tarafından hazırlanan bir rapora göre yapay zeka, yenilenebilir enerjinin entegrasyonunu desteklemek ve elektrik şebekesinin verimliliğini artırmak için halihazırda başarıyla kullanılıyor. Yapay zeka sistemleri, enerji üretimi ve tüketimi hakkında tahminlerde bulunmak için büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Bu tahminler, elektrik şebekesini daha verimli bir şekilde kontrol etmenize ve enerji dağıtımını daha iyi planlamanıza olanak tanır. Örneğin, yüksek üretim dönemlerinde yenilenebilir kaynaklardan gelen fazla enerji, geçici olarak pillerde depolanabiliyor ve talebin yüksek olduğu dönemlerde şebekeye geri beslenebiliyor.
Ayrıca yapay zeka, anormallikleri ve olası sorunları erken tespit ederek elektrik şebekesi kesintilerinin önlenmesine yardımcı olabilir. Elektrik şebekesinin sürekli izlenmesi yoluyla zayıf noktaları tespit etmek ve şebekenin güvenilirliğini ve istikrarını sağlamak için önleyici tedbirler almak mümkündür.
Paradan tasarruf etmek için yapay zekayı kullanın
Enerji tasarrufu için yapay zekanın kullanılması işletmelere çok sayıda fayda sağlayabilir. İlk olarak, operasyonların ve süreçlerin optimize edilmesi önemli maliyet tasarruflarına yol açabilir. Enerji, birçok endüstride en büyük işletme giderlerinden birini temsil eder ve enerji verimliliğindeki küçük iyileştirmeler bile önemli mali tasarruflarla sonuçlanabilir. Rakamlar büyük farklılıklar gösteriyor ve gerçekçi bir şekilde ofislerde, kliniklerde veya fabrikalarda %9 ile %20 arasında değişiyor. Bağımsız ve güvenilir değerler şu anda çeşitli araştırma projeleri ile belirlenmektedir. Yapay zeka tabanlı enerji yönetim sistemlerine yatırım yapan şirketler işletme maliyetlerini azaltabilir ve rekabet güçlerini artırabilir.
İkinci olarak, enerji tüketiminin azaltılması aynı zamanda bir şirketin çevresel ayak izinin iyileştirilmesine de yardımcı olur. Daha düşük elektrik gereksinimi nedeniyle enerji karışımında daha az fosil yakıt yakılır, bu da CO2 emisyonlarında azalmaya yol açar2–emisyonlar. Ancak maliyet ve faydaların dikkatle değerlendirilmesi önemlidir.