مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تستهلك 6% من الكهرباء في بريطانيا والولايات المتحدة

تستهلك مراكز البيانات، التي تشغّل الذكاء الاصطناعي والخدمات السحابية، 6% من الكهرباء في بريطانيا والولايات المتحدة. ويرتفع هذا المؤشر بوتيرة سريعة، وهو يثير بالفعل معارضة مجتمعية لدى السكان المحليين. وتُظهر دراسة جديدة أن كلفة الطاقة التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي ستصبح إحدى أبرز المشكلات في العقد المقبل.

استثمارات في مراكز البيانات بحجم اقتصاد دولة

نشرت الجمعية الدولية لمراكز البيانات IDCA دراسة تفيد بأن الاستثمارات العالمية السنوية في مراكز البيانات تقترب من 1 تريليون دولار. ويعادل ذلك نحو 1% من الاقتصاد العالمي، وهي حصة ضخمة تضاهي اقتصادات دول بأكملها. ويدل هذا الرقم على المكانة المحورية التي باتت تحتلها البنية التحتية لتخزين البيانات ومعالجتها في العالم المعاصر.

وارتفع استهلاك مراكز البيانات للكهرباء بنسبة 15% في العالم خلال العامين الماضيين. ويتجاوز معدل النمو هذا أكثر من ضعف متوسط نمو استهلاك الكهرباء، ويعود في معظمه إلى تسارع اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي، بدءاً من تدريب النماذج اللغوية الكبيرة ووصولاً إلى تشغيل التطبيقات في بيئة الإنتاج (production). ولتوضيح حجم التحول: قبل خمس سنوات فقط، كان بثّ الفيديو والتخزين السحابي المستهلكَين الرئيسيَّين للطاقة في مراكز البيانات، أما اليوم فقد أُضيف إليهما الذكاء الاصطناعي الذي يتطلب قدرة تفوق ذلك بعدة أضعاف.

• يتطلب تدريب شبكة عصبية كبيرة واحدة عدة أشهر من العمل المتواصل على عناقيد GPU قوية
• يتطلب تشغيل الاستدلال (inference)، أي احتساب الإجابات للمستخدمين، تدفقاً مستمراً من العمليات الحسابية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع
• تؤدي ازدواجية البنية التحتية والاحتياطات المخصّصة لضمان الموثوقية إلى رفع الاستهلاك الإجمالي بنسبة 20-30%
• أصبح تبريد الخوادم من أكبر بنود الإنفاق، وقد يصل إلى 40% من إجمالي استهلاك الطاقة

لماذا يتطلب الذكاء الاصطناعي كل هذه الكهرباء؟

خلف كل روبوت دردشة تستخدمه عمليات حسابية ضخمة. فبعد أن كانت مراكز البيانات تشغّل في الغالب المواقع الإلكترونية وخدمات البث ومنصات التواصل الاجتماعي، أُضيف إليها الآن الذكاء الاصطناعي الذي يتطلب قدرة تفوق ذلك بعدة أضعاف.

وقد يتطلب تدريب نموذج كبير واحد من الكهرباء ما تستهلكه آلاف المنازل في عام. فعلى سبيل المثال، تطلّب تدريب GPT-4 طاقة تعادل تقريباً ما تستهلكه مدينة صغيرة خلال شهر. وحين يصبح النموذج جاهزاً، يتطلب تشغيله لملايين المستخدمين تدفقاً مستمراً من الطاقة، لأن الخوادم تعمل دون انقطاع.

وإضافة إلى ذلك، كثيراً ما تدرّب الشركات عدة نسخ من النموذج نفسه وتحتفظ بها في الذاكرة لتسهيل الوصول السريع إليها، ما يزيد كلفة الطاقة أكثر.

«كلفة الطاقة في الذكاء الاصطناعي هي رمز غش خفي في الاقتصاد»، بحسب أحد باحثي IDCA في مقابلة مع

The Guardian.

المجتمعات المحلية تنتفض ضد توسيع مراكز البيانات

أدت موجة تطوير الذكاء الاصطناعي إلى نزاعات مع المجتمعات المحلية. ويعارض السكان بناء مراكز بيانات جديدة خشية ارتفاع فواتير الكهرباء وتراجع جودة الحياة. وفي بعض مناطق بريطانيا والولايات المتحدة، اعتُمدت بالفعل قرارات ضد توسيع الطاقات الاستيعابية، وجُمِّدت في بعض الحالات تراخيص البناء الجديد.

والمشكلة حادة: فإذا واصلت مراكز البيانات استهلاك الكهرباء بوتيرة النمو الحالية البالغة 15% سنوياً، فستنافس بشدة احتياجات المواطنين العاديين والمستشفيات والصناعة. وتشهد بعض المناطق بالفعل نقصاً في الطاقة في ساعات الذروة.

ماذا يعني ذلك

تواجه مجتمعات مطوّري الذكاء الاصطناعي وشركات مثل OpenAI وGoogle وMeta* واقعاً قاسياً: للتقدم التقني كلفة طاقة حقيقية. فإما أن يتطلب الأمر تحولاً واسع النطاق إلى مصادر الطاقة المتجددة (الرياح والشمس والطاقة النووية)، وإما تحسين الخوارزميات نفسها بحيث تحتاج إلى حوسبة أقل. وكلا المسارين يتطلب استثمارات ضخمة ووقتاً طويلاً. وإلى أن يحدث ذلك، ستبقى أزمة الطاقة من أبرز العوامل التي تحدّ من تطور الذكاء الاصطناعي.

*اعتُبرت Meta منظمة متطرفة وحُظر نشاطها في روسيا.