مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تغيّر طبيعة الأحمال على شبكات الكهرباء وتفرض مخاطر جديدة على المشغّلين

تواجه شبكات الكهرباء في المناطق التي تتركز فيها مراكز البيانات نوعًا جديدًا من الضغط. فالمشكلة ليست في نمو استهلاك بنية الذكاء الاصطناعي التحتية فحسب، بل في قفزات حادة لا يمكن التنبؤ بها في الأحمال، تسببها عناقيد حوسبة تعمل بصورة متزامنة. وتتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تستحوذ مراكز البيانات على 3–4% من الاستهلاك العالمي للكهرباء بحلول ثلاثينيات هذا القرن، غير أن المشكلة الفعلية تتجاوز كثيرًا حسابات الاستهلاك البسيطة.

ما الذي يميّز حمل الذكاء الاصطناعي عن الحمل الصناعي؟

يستند تخطيط الشبكات الكهربائية التقليدي إلى منحنيات طلب يمكن التنبؤ بها: فالمستهلكون الصناعيون والتجاريون والمنزليون يتبعون أنماطًا راسخة، ويمكن توقعها بدقة معقولة. أما البنية التحتية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي فتخرق هذه القاعدة في نمطي عمل معًا. فتدريب النماذج، أي التشغيل المتوازي المتزامن لآلاف وحدات GPU وTPU والمسرّعات المتخصصة، يولّد قفزات استهلاك حادة متدرجة، تشمل تذبذبات في نطاق أجزاء من الثانية. أما الاستدلال، أي تشغيل النماذج المدرَّبة بالفعل على طلبات المستخدمين الحقيقية، فيتوزع في الزمان والمكان، ولذلك يصعب التنبؤ بموقعه ولحظة ظهوره.

• تقدّر وكالة الطاقة الدولية حصة مراكز البيانات في الاستهلاك العالمي للكهرباء بـ 3–4% بنهاية عشرينيات هذا القرن
• يمكن أن تحدث قفزات الحمل الناتجة عن عناقيد GPU في نطاق أجزاء من الثانية
• يلجأ المشغّلون إلى مراكم البطاريات والمكثفات الفائقة وأنظمة تكييف القدرة
• يشير المختبر الوطني للطاقة المتجددة في الولايات المتحدة (NREL) إلى تزايد تعقيد دمج هذه الأحمال في الشبكة

وعلى خلاف تقلب توليد طاقة الرياح والشمس، الذي ينشأ من جانب العرض ويتوقف على الطقس، ينشأ عدم الاستقرار الحاسوبي من جانب الطلب، إذ تسببه مزامنة أحمال العمل وجداول تدريب النماذج. ويضيف ذلك قدرًا من عدم اليقين أمام المشغّلين في إدارة الاحتياطيات وموازنة الشبكة والتنبؤ بالأحمال.

لماذا تهمّ الجغرافيا التي تتركز فيها المراكز؟

تتفاقم المشكلة بشدة حيثما تشكّل مراكز البيانات تجمّعات. فالمناطق التي تتوافر فيها بنية الألياف الضوئية والإعفاءات الضريبية وتعرفة الكهرباء المنخفضة تاريخيًا تجتذب المنشآت الجديدة بالمئات. وأبرز الأمثلة شمال فرجينيا، المعروفة بـ«Data Center Alley»، وهي أكبر تجمّع لمراكز البيانات في العالم، وتعالج حصة كبيرة من حركة الإنترنت العالمية. وقد أشارت شركة Dominion Energy، المزوّد المحلي، مرارًا في وثائق التخطيط طويل الأجل إلى أن المنشآت الضخمة (hyperscale) هي المحرك الرئيسي لنمو الحمل في المنطقة.

ويضغط النمو الحاد في الاستهلاك داخل منطقة جغرافية محدودة على المحطات الفرعية وخطوط النقل وأنظمة الموازنة المحلية، حتى حين تبقى القدرة الإجمالية لمنظومة الطاقة كافية. وتزيد أنظمة التبريد الأثر سوءًا: فمع ارتفاع الحمل الحاسوبي يزداد تصريف الحرارة على نحو غير خطي، ما يولّد قفزات استهلاك متتالية في عدة مستويات من بنية المنشأة في آن واحد. كما يولّد تركّز المحوّلات الكهربائية ومعدات التردد العالي توافقيات (harmonics) تثقل كاهل البنية التحتية للتوزيع.

ماذا يعني ذلك؟

تتوسع البنية التحتية الكهربائية أبطأ من البنية الحاسوبية: فإذا كان نشر مركز بيانات جديد يستغرق بضعة أرباع سنوية، فإن توسيع منظومة الطاقة يستغرق سنوات. ويقرّ المنظّمون، ومنهم ERCOT في تكساس، بأن الأحمال الكبيرة المرنة، ومنها مراكز البيانات، تستدعي مراجعة مقاربات التخطيط طويل الأجل. فالأطر التنظيمية القائمة وُضعت على أساس أحمال صناعية مستقرة، ولا تراعي السلوك الشديد الديناميكية لعناقيد الحوسبة.

والحل لا يكمن في إبطاء تطور الذكاء الاصطناعي، بل في الإقرار بأن الحوسبة الضخمة (hyperscale) تشكّل نوعًا جديدًا من الأحمال الكهربائية من حيث المبدأ: فالمهم ليس كم تستهلك فحسب، بل كيف تستهلك أيضًا.

الأسئلة الشائعة

ما حصة مراكز البيانات من الاستهلاك العالمي للكهرباء بحلول 2030؟

وفق توقعات وكالة الطاقة الدولية، ستستهلك مراكز البيانات بنهاية عشرينيات هذا القرن 3–4% من حجم الكهرباء العالمي، وهو ما يضاهي استهلاك دول صناعية متقدمة بأكملها.

كيف يخفف مشغّلو مراكز البيانات من قفزات الحمل؟

يجري حاليًا استخدام مراكم البطاريات والمكثفات الفائقة وأنظمة تكييف القدرة في المواقع نفسها. وفي الوقت ذاته تُدرس جدولة مرنة للمهام الحاسوبية، وتوليد احتياطي محلي، وبرامج مشتركة لإدارة الطلب مع شركات الطاقة.