Bloomberg'in aktardığı bulgulara göre, yapay zekâ veri merkezlerindeki bu dalgalanmalar bazı ekipmanların tasarım kapasitesini yüzde 50'ye kadar aşabiliyor . Tekrarlanan elektrik, ısıl ve mekanik darbeler şu sistemleri etkiliyor:

• Bataryalar ve jeneratörler: Kurşun-asit ve lityum-iyon batarya grupları beklenenden çok daha hızlı yıpranıyor veya arızalanıyor. Yedek jeneratörlerde de düzensiz yük profili nedeniyle hızlandırılmış aşınma görülüyor .
• Soğutma sistemleri: Sabit çalışma koşulları için tasarlanan soğutucular ve pompalar, elektrik tüketimiyle ısı çıkışının sürekli değişmesi nedeniyle mekanik ve termal şoklara maruz kalıyor. Bu durum erken arızalara yol açabiliyor .
• Gaz motorları: Tesis içinde elektrik üretmek için kullanılan küçük doğal gazlı motorların krank millerinin tamamen kırıldığı vakalar da bildirildi .

xAI'nin Colossus tesisinde çatlayan türbinler

Sorunun en dikkat çekici örneklerinden biri, Tennessee eyaletinin Memphis kentindeki xAI Colossus tesisinde görüldü. Tesisteki gaz türbinlerinin, hızlı güç çevrimlerinin yarattığı tekrarlanan termal ve mekanik stres nedeniyle çatladığı bildirildi .

Mühendislerin, yükteki ani değişimleri yumuşatmak ve türbinleri korumak için GPU'ların fazladan elektrik tüketmesini sağlayan özel bir yazılım geliştirdiği aktarıldı . İngiltere'deki daha küçük bazı veri merkezlerinde de benzer türbin çatlakları raporlandı .

Kesintinin finansal bedeli büyüyor

Bu tablo yalnızca bir bakım ve onarım sorunu değil. Ekipman arızaları, yapay zekâ kümelerinin çalışma süresini ve yatırım projelerinin finansal görünümünü doğrudan etkiliyor.

• Bazı tesislerde operasyonel çalışma süresinin yüzde 80'e kadar gerilediği bildirildi. Bu oran, sektörün genellikle hedeflediği yüzde 99,99'luk kullanılabilirlik seviyesinin oldukça altında .
• Büyük yapay zekâ kümelerinde yaşanan kesintiler, devam eden ve yüksek maliyetli model eğitimlerini durdurabildiği için dakikada on binlerce dolarlık kayıp yaratabiliyor .
• Analistler, sorun çözülmezse tekrar eden ekipman arızalarının yatırımcı güvenini zedeleyerek 12 ila 24 ay içinde trilyon dolarlık yapay zekâ altyapısı yatırım hattını maddi olarak etkileyebileceği uyarısında bulunuyor .

Başka bir ifadeyle, yapay zekâ altyapısına yapılan devasa yatırımların karşılığını alabilmesi yalnızca daha fazla çip ve veri merkezi inşa edilmesine değil, bu tesislerin sürekli ve öngörülebilir biçimde çalışabilmesine de bağlı.

NERC'den şebeke için en yüksek aciliyet seviyesinde uyarı

Veri merkezlerinin içindeki dalgalanma, tesis sınırlarında kalmıyor. Kuzey Amerika Elektrik Güvenilirliği Kurumu (NERC), Mayıs 2026'da büyük hesaplama yüklerinin — yapay zekâ veri merkezleri ve kripto madenciliği tesisleri gibi — elektrik şebekesi üzerindeki risklerine yönelik nadir bir Seviye 3 'Zorunlu Eylem' uyarısı yayımladı. Bu, kurumun en yüksek aciliyet seviyesindeki bildirimidir .

Uyarıyı tetikleyen olaylar arasında, 1.000 MW'ın üzerindeki hesaplama yüklerinin saniyeler içinde şebekeden ayrılması veya talebin hızla salınım yapması bulunuyor. Bu tür olaylar, geniş bölgelerde frekans ve gerilim bozulmalarına neden olarak sistem kararlılığını tehdit edebiliyor . Bildirilen olaylardan birinde yapay zekâ veri merkezleriyle ilişkilendirilen 1.800 MW'lık ani bir düşüş yaşandığı aktarıldı .

NERC'nin uyarısı kapsamında iletim planlamacıları ve planlama koordinatörlerinden yedi temel adım isteniyor :

• Hesaplama yükleri için yeni modelleme veri gereksinimleri geliştirmek ve bunları ilgili işletmecilere iletmek.
• Minimum ve maksimum tüketim ile yükün bileşimi hakkında veri toplamak; başka bir deyişle tüketimin ne kadarının bilgi işlem, ne kadarının soğutma sistemlerinden kaynaklandığını belirlemek.
• Yeni bağlantılar için sistem etki analizleri yapmak.
• Yeni tesisler için devreye alma süreçleri oluşturmak.
• Şebekedeki bozulmaları kaydetmek üzere dinamik arıza kayıt cihazları kurmak.
• Veri merkezi işletmecileriyle doğrudan iletişim kanalları oluşturmak.
• Hesaplama yüklerinin bulunduğu bölgelerde her yıl kararlılık marjı çalışmaları yürütmek.

NERC, şebeke işletmecilerinin hesaplama yükleriyle bağlantılı riskleri yönetmek için hâlen 'yeterli süreç, prosedür veya yönteme sahip olmadığını' vurguladı .

Temel sorun şu: Yapay zekâ GPU'larını besleyen elektrikteki milisaniyelik sıçramalar bir yandan türbinleri, bataryaları ve soğutma sistemlerini yıpratırken, diğer yandan gigavat ölçeğinde şebekeye yansıyabiliyor. Yapay zekâ altyapısı büyümeye devam edecekse, yalnızca daha fazla elektrik üretmek değil, bu elektriğin çok daha öngörülebilir ve kontrollü biçimde tüketilmesini sağlamak da zorunlu hale geliyor .

Bloomberg'in aktardığı bulgulara göre, yapay zekâ veri merkezlerindeki bu dalgalanmalar bazı ekipmanların tasarım kapasitesini yüzde 50'ye kadar aşabiliyor . Tekrarlanan elektrik, ısıl ve mekanik darbeler şu sistemleri etkiliyor:

• Bataryalar ve jeneratörler: Kurşun-asit ve lityum-iyon batarya grupları beklenenden çok daha hızlı yıpranıyor veya arızalanıyor. Yedek jeneratörlerde de düzensiz yük profili nedeniyle hızlandırılmış aşınma görülüyor .
• Soğutma sistemleri: Sabit çalışma koşulları için tasarlanan soğutucular ve pompalar, elektrik tüketimiyle ısı çıkışının sürekli değişmesi nedeniyle mekanik ve termal şoklara maruz kalıyor. Bu durum erken arızalara yol açabiliyor .
• Gaz motorları: Tesis içinde elektrik üretmek için kullanılan küçük doğal gazlı motorların krank millerinin tamamen kırıldığı vakalar da bildirildi .

xAI'nin Colossus tesisinde çatlayan türbinler

Sorunun en dikkat çekici örneklerinden biri, Tennessee eyaletinin Memphis kentindeki xAI Colossus tesisinde görüldü. Tesisteki gaz türbinlerinin, hızlı güç çevrimlerinin yarattığı tekrarlanan termal ve mekanik stres nedeniyle çatladığı bildirildi .

Mühendislerin, yükteki ani değişimleri yumuşatmak ve türbinleri korumak için GPU'ların fazladan elektrik tüketmesini sağlayan özel bir yazılım geliştirdiği aktarıldı . İngiltere'deki daha küçük bazı veri merkezlerinde de benzer türbin çatlakları raporlandı .

Kesintinin finansal bedeli büyüyor

Bu tablo yalnızca bir bakım ve onarım sorunu değil. Ekipman arızaları, yapay zekâ kümelerinin çalışma süresini ve yatırım projelerinin finansal görünümünü doğrudan etkiliyor.

• Bazı tesislerde operasyonel çalışma süresinin yüzde 80'e kadar gerilediği bildirildi. Bu oran, sektörün genellikle hedeflediği yüzde 99,99'luk kullanılabilirlik seviyesinin oldukça altında .
• Büyük yapay zekâ kümelerinde yaşanan kesintiler, devam eden ve yüksek maliyetli model eğitimlerini durdurabildiği için dakikada on binlerce dolarlık kayıp yaratabiliyor .
• Analistler, sorun çözülmezse tekrar eden ekipman arızalarının yatırımcı güvenini zedeleyerek 12 ila 24 ay içinde trilyon dolarlık yapay zekâ altyapısı yatırım hattını maddi olarak etkileyebileceği uyarısında bulunuyor .

Başka bir ifadeyle, yapay zekâ altyapısına yapılan devasa yatırımların karşılığını alabilmesi yalnızca daha fazla çip ve veri merkezi inşa edilmesine değil, bu tesislerin sürekli ve öngörülebilir biçimde çalışabilmesine de bağlı.

NERC'den şebeke için en yüksek aciliyet seviyesinde uyarı

Veri merkezlerinin içindeki dalgalanma, tesis sınırlarında kalmıyor. Kuzey Amerika Elektrik Güvenilirliği Kurumu (NERC), Mayıs 2026'da büyük hesaplama yüklerinin — yapay zekâ veri merkezleri ve kripto madenciliği tesisleri gibi — elektrik şebekesi üzerindeki risklerine yönelik nadir bir Seviye 3 'Zorunlu Eylem' uyarısı yayımladı. Bu, kurumun en yüksek aciliyet seviyesindeki bildirimidir .

Uyarıyı tetikleyen olaylar arasında, 1.000 MW'ın üzerindeki hesaplama yüklerinin saniyeler içinde şebekeden ayrılması veya talebin hızla salınım yapması bulunuyor. Bu tür olaylar, geniş bölgelerde frekans ve gerilim bozulmalarına neden olarak sistem kararlılığını tehdit edebiliyor . Bildirilen olaylardan birinde yapay zekâ veri merkezleriyle ilişkilendirilen 1.800 MW'lık ani bir düşüş yaşandığı aktarıldı .

NERC'nin uyarısı kapsamında iletim planlamacıları ve planlama koordinatörlerinden yedi temel adım isteniyor :

• Hesaplama yükleri için yeni modelleme veri gereksinimleri geliştirmek ve bunları ilgili işletmecilere iletmek.
• Minimum ve maksimum tüketim ile yükün bileşimi hakkında veri toplamak; başka bir deyişle tüketimin ne kadarının bilgi işlem, ne kadarının soğutma sistemlerinden kaynaklandığını belirlemek.
• Yeni bağlantılar için sistem etki analizleri yapmak.
• Yeni tesisler için devreye alma süreçleri oluşturmak.
• Şebekedeki bozulmaları kaydetmek üzere dinamik arıza kayıt cihazları kurmak.
• Veri merkezi işletmecileriyle doğrudan iletişim kanalları oluşturmak.
• Hesaplama yüklerinin bulunduğu bölgelerde her yıl kararlılık marjı çalışmaları yürütmek.

NERC, şebeke işletmecilerinin hesaplama yükleriyle bağlantılı riskleri yönetmek için hâlen 'yeterli süreç, prosedür veya yönteme sahip olmadığını' vurguladı .

Temel sorun şu: Yapay zekâ GPU'larını besleyen elektrikteki milisaniyelik sıçramalar bir yandan türbinleri, bataryaları ve soğutma sistemlerini yıpratırken, diğer yandan gigavat ölçeğinde şebekeye yansıyabiliyor. Yapay zekâ altyapısı büyümeye devam edecekse, yalnızca daha fazla elektrik üretmek değil, bu elektriğin çok daha öngörülebilir ve kontrollü biçimde tüketilmesini sağlamak da zorunlu hale geliyor .