ستستهلك بنية الذكاء الاصطناعي 2.27 مليار متر مكعب من المياه سنوياً بحلول عام 2030

بحلول عام 2030، قد تستهلك البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 600 مليار جالون من الماء سنوياً — حوالي 2.27 مليار متر مكعب — وفقاً لحسابات محللي منشور Tom's Hardware، التي استشهدت بها 3DNews. السبب الرئيسي للزيادة ليس الماء نفسه كمورد منفصل، بل الزيادة السريعة في استهلاك الطاقة في مراكز البيانات: كلما زاد استهلاك الكهرباء الذي تتطلبه معجلات الذكاء الاصطناعي للتدريب وتشغيل النماذج، زاد إنفاق الماء على حد سواء لتبريد المعدات نفسها وعلى توليد الكهرباء التي تغذيها.

من أين يأتي استهلاك المياه

لمراكز البيانات قناتان رئيسيتان لاستهلاك المياه، وكلاهما مرتبط مباشرة باستهلاك الطاقة. الأول هو التبريد المباشر لرفوف الخوادم ومعجلات الذكاء الاصطناعي: تستخدم العديد من مجموعات الحوسبة الكبيرة أبراج التبريد بالتبخر، حيث يتم فقد جزء من الماء بشكل دائم في الغلاف الجوي على شكل بخار لتبديد الحرارة الزائدة من وحدات معالجة الرسومات المعبأة بكثافة. القناة الثانية، الأقل وضوحاً، هي توليد الكهرباء نفسها: تستهلك محطات الطاقة الحرارية والنووية أيضاً أحجاماً كبيرة من الماء لتبريد التوربينات، وتزيد زيادة استهلاك الطاقة في مراكز البيانات تلقائياً من الحمل على هذا الجزء من السلسلة.

• التنبؤ — ما يصل إلى 600 مليار جالون من المياه سنوياً بحلول عام 2030.
• محول إلى النظام المتري — حوالي 2.27 مليار متر مكعب.
• مصدر الحسابات — منشور Tom's Hardware.
• محرك النمو الرئيسي — زيادة استهلاك الطاقة من معدات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
• الآلية — يتم إنفاق الماء بالتزامن على تبريد الخوادم وإنتاج الكهرباء لتشغيلها.

لماذا تسارع نمو استهلاك الطاقة بحدة كبيرة

خلال السنوات القليلة الماضية، زادت كثافة الحوسبة في مراكز البيانات عدة مرات: تستهلك الأجيال الجديدة من معجلات الذكاء الاصطناعي قدراً أكبر من الطاقة لكل رقاقة، وعدد هذه الرقائق في مجموعات فردية لتدريب النماذج الكبيرة يصل إلى عشرات الآلاف. يمثل هذا ملف حمل مختلفاً بشكل أساسي مقارنة بمراكز البيانات السحابية الكلاسيكية المصممة لخدمات الويب وتخزين البيانات — تعمل مجموعات الذكاء الاصطناعي عند حدود السعة الحرارية تقريباً بشكل مستمر، بدلاً من سيناريوهات ذروة نادرة، مما يؤدي إلى ارتفاع فواتير الكهرباء وزيادة استهلاك المياه المرتبط بها.

كيف تستجيب الصناعة للطلب المتزايد

تم مناقشة مشكلة استهلاك المياه في مراكز البيانات لعدة سنوات من قبل مشغلي البنية الأساسية السحابية، خاصة في المناطق التي تعاني من نقص المياه العذبة، حيث يواجه بناء مجموعات جديدة معارضة من المجتمعات المحلية والجهات التنظيمية. رداً على ذلك، تعلن شركات التكنولوجيا الكبيرة علناً عن الانتقال إلى أنظمة تبريد أكثر كفاءة — من التبريد السائل المباشر للرقائق، والذي يتطلب كمية أقل من الماء لكل وحدة حرارة مشتتة، إلى وضع مراكز البيانات في المناخات الأكثر برودة واستخدام المياه غير الصالحة للشرب أو معاد تدويرها بدلاً من المياه العذبة.

في هذا السياق، أعلن عدد من كبار مشغلي مراكز البيانات علناً عن استراتيجية "إيجابية للمياه" — النية بحلول عام 2030 إعادة المزيد من المياه إلى البيئة أكثر مما يستهلكونه، من خلال مشاريع لاستعادة الأنظمة البيئية المائية وتحسين كفاءة التبريد. ما إذا كانت هذه الالتزامات ستتمكن من تعويض نمو الاستهلاك المرتبط بـ AI بشكل خاص كما يصفه Tom's Hardware يبقى سؤالاً مفتوحاً: تم الإعلان عن معظم هذه البرامج قبل النمو المتفجر الحالي في قدرة الحوسبة للنماذج اللغوية الكبيرة، وقد لا تكون حساباتها الأولية قد أخذت في الاعتبار معدلات البناء الحالية لمجموعات جديدة.

مضاعفة أخرى هي أن النمو في الطلب على حوسبة الذكاء الاصطناعي يتجاوز تحديث وتوسيع البنية الأساسية للطاقة والمياه في المناطق التي يتم فيها بناء مراكز البيانات. نتيجة لذلك، غالباً ما تقع الحمل بالضبط على موارد المياه المحلية للأراضي المحددة بدلاً من أن توزع بالتساوي في جميع أنحاء البلد أو العالم، مما يجعل هذه التنبؤات موضوع نقاش ليس فقط بين علماء البيئة بل أيضاً بين السلطات المحلية التي تنظم بناء مجموعات جديدة. التنبؤ 600 مليار جالون بحلول عام 2030، في الواقع، يحدد الحد الأعلى لما ستحتاج الصناعة إلى التعامل معه إذا استمرت معدلات نمو حوسبة الذكاء الاصطناعي ولم تتحسن كفاءة التبريد بمعدلات مماثلة.

بالنسبة للصناعة ككل، أصبحت هذه التنبؤات حافزاً إضافياً لهندسات نماذج أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة — كلما قل عدد الحسابات المطلوبة للحصول على نفس جودة الإجابة، انخفضت الحمل الكلي على نظام الطاقة، وبالتالي استهلاك المياه المرتبط به.