لماذا يستهلك الذكاء الاصطناعي الكثير من الكهرباء؟

• من المتوقع أن يؤدي النمو الهائل للذكاء الاصطناعي، الذي تجسده ChatGPT، إلى زيادة كبيرة في الطلب على الطاقة، حيث قد يستهلك ما يصل إلى 25% من كهرباء الولايات المتحدة بحلول عام 2030، مما يثير مخاوف من أزمة طاقة وشيكة ويشعل "حرب طاقة" عالمية.
• لمعالجة الاستهلاك المتزايد للطاقة في الذكاء الاصطناعي، يتم اتباع استراتيجيات مثل تحسين النماذج الكبيرة وأجهزة الذكاء الاصطناعي لتقليل استهلاك الطاقة، بالإضافة إلى الاستثمار في مصادر طاقة جديدة مثل الاندماج النووي، من قبل خبراء الصناعة والشركات التكنولوجية الكبرى مثل Amazon وGoogle وAltman.
• على الرغم من التحديات التي يفرضها استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي، يبقى التفاؤل قائماً بشأن القدرة على تلبية الطلب، مع التقدم المستمر في الطاقة المتجددة، وترقية البنية التحتية، والتعاون الدولي الهادف إلى ضمان مستقبل طاقة مستدام في ظل ثورة الذكاء الاصطناعي.

مع إطلاقChatGPTموجة جديدة من حمى الذكاء الاصطناعي، لا تزال قضية استهلاك الطاقة الأساسية تجذب الانتباه.

في العاشر من أبريل من هذا العام، صرحRene Haas، الرئيس التنفيذي لشركة الرقائق العملاقة Arm، علناً أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مثل ChatGPT تتطلب قوة حاسوبية هائلة. وتشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2030، ستستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ما بين 20% إلى 25% من الطلب على الكهرباء في الولايات المتحدة، وهي زيادة كبيرة عن النسبة الحالية البالغة 4%.

تظهر البيانات العامة أن ChatGPT يعالج حالياً أكثر من 200 مليون طلب يومياً، مستهلكاً ما يصل إلى 500 ألف كيلوواط/ساعة من الكهرباء يومياً. وهذا يترجم إلى فاتورة كهرباء سنوية تبلغ 200 مليون يوان صيني لـ ChatGPT وحده.

وهذا يعني أن استهلاك ChatGPT اليومي من الكهرباء يزيد عن 17 ألف ضعف استهلاك الأسرة العادية. (تبلغ أسعار الكهرباء التجارية في الولايات المتحدة حالياً حوالي 0.147 دولار للكيلوواط/ساعة، أي ما يعادل 1.06 يوان، أو 530 ألف يوان يومياً)

وفقاً لـ Alex de Vries، رئيس شركة استشارات هولندية، من المتوقع أن تستهلك صناعة الذكاء الاصطناعي ما بين 850 ملياراً و1,340 مليار كيلوواط/ساعة من الكهرباء سنوياً بحلول عام 2027، أي ما يعادل إجمالي استهلاك الكهرباء السنوي لدولة أوروبية مثل السويد أو هولندا.

يتوقع Musk أن يحدث نقص الطاقة في وقت مبكر من عام 2025، قائلاً: "في العام القادم سترى، لن يكون لدينا طاقة كافية لتشغيل جميع الرقائق."

كما يتوقعSam Altman، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، أزمة طاقة في صناعة الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن التطور التكنولوجي المستقبلي للذكاء الاصطناعي سيعتمد بشكل كبير على الطاقة، وسيحتاج الناس إلى المزيد من منتجات الطاقة الكهروضوئية وتخزين الطاقة.

يشير كل هذا إلى أن الذكاء الاصطناعي على وشك إشعال "حرب طاقة" عالمية جديدة.

اقرأ أيضاً:5 نساء يغيرن صناعة الذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضاً:ما هو مولد الصوت بالذكاء الاصطناعي الذي يستخدمه الجميع؟

الذكاء الاصطناعي يواجه عقبة طاقة

على مدى 500 يوم الماضية، أطلق ChatGPT طفرة عالمية في الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة والقوة الحاسوبية.

تسابقت شركات التكنولوجيا العملاقة العالمية مثل Microsoft وGoogle وMeta وOpenAI على شراء رقائق الذكاء الاصطناعي، بل وخاضت مجال تصنيع الرقائق بنفسها، بمبلغ إجمالي يتجاوز عشرات التريليونات من الدولارات.

يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على تكنولوجيا الحاسوب ومعالجة المعلومات، الأمر الذي يتطلب بدوره عدداً كبيراً من رقائق GPU، بالإضافة إلى الموارد الأساسية مثل الكهرباء والطاقة المائية وطاقة الرياح والتمويل.

في وقت مبكر من عام 1961، نشر الفيزيائي Rolf Landauer، الذي كان يعمل في IBM، ورقة بحثية اقترح فيها ما عُرف لاحقاً باسم "مبدأ لانداور".

تقترح هذه النظرية أنه عندما تخضع المعلومات المخزنة في الحاسوب لتغييرات لا رجعة فيها، فإنها تبعث كمية صغيرة من الحرارة إلى البيئة المحيطة، وتعتمد كمية الحرارة المنبعثة على درجة حرارة الحاسوب في ذلك الوقت – فكلما ارتفعت درجة الحرارة، زادت كمية الحرارة المنبعثة.

يربط مبدأ لانداورالمعلومات والطاقة، وتحديداً بالقانون الثاني للديناميكا الحرارية. نظراً لأن عمليات معالجة المعلومات غير القابلة للعكس منطقياً تؤدي إلى إفناء المعلومات، فإن هذا يؤدي إلى زيادة في الإنتروبيا في العالم المادي، وبالتالي استهلاك الطاقة.

منذ اقتراحه، واجه هذا المبدأ شكوكاً كبيرة. ومع ذلك، في العقد الماضي أو نحوه، تم التحقق من "مبدأ لانداور" تجريبياً.

في عام 2012، قاست دراسة نشرت في Nature لأول مرة الكمية الضئيلة من الحرارة المنبعثة عند حذف "بت" من البيانات. وأكدت التجارب المستقلة اللاحقة أيضاً "مبدأ لانداور".

على مدى العقد الماضي، استهلكت الحواسيب الإلكترونية الحديثة طاقة في الحساب أعلى بمليارات المرات من القيمة النظرية لمبدأ لانداور. يسعى العلماء جاهدين لإيجاد طرق حاسوبية أكثر كفاءة لتقليل التكاليف.

اليوم، مع انفجار نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، هناك حاجة كبيرة للحساب. لذلك، لا يقتصر قيد الذكاء الاصطناعي على نقص الرقائق فحسب، بل أيضاً على نقص الطاقة.

مؤخراً، في مؤتمرBosch Connected World 2024، صرح Musk أيضاً أنه منذ أكثر من عام، كان النقص في الرقائق، ولكن في العام القادم سترى نقصاً في الكهرباء، غير قادر على تلبية الطلب على جميع الرقائق.

كما صرح Li Xiuquan، نائب مدير مركز الذكاء الاصطناعي في معهد المعلومات العلمية والتكنولوجية بالأكاديمية الصينية للعلوم والتكنولوجيا: "في السنوات الأخيرة، كان حجم وعدد نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ينمو بسرعة، مما أدى إلى زيادة سريعة في الطلب على الطاقة. في حين أنه من غير المرجح أن تنشأ قضايا مثل 'نقص الكهرباء' بسرعة على المدى القصير، إلا أنه لا يمكن تجاهل الزيادة الهائلة في الطلب على الطاقة مع ظهور عصر الذكاء الاصطناعي واسع النطاق."

يكمن مفتاح جودة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في البيانات والقوة الحاسوبية والمواهب المتميزة، مدعومة بالتشغيل المستمر لعشرات الآلاف من الرقائق ليلاً ونهاراً.

على وجه التحديد، يمكن تقسيم عملية عمل القوة الحاسوبية لنماذج الذكاء الاصطناعي تقريباً إلى مرحلتين: التدريب والاستدلال، ويشارك استهلاك الطاقة أيضاً.

يجب جمع كمية كبيرة من البيانات النصية ومعالجتها مسبقاً أثناء التدريب

في السنوات الأخيرة، كان حجم وعدد نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ينمو بسرعة، مما أدى إلى زيادة سريعة في الطلب على الطاقة. في حين أنه من غير المرجح أن تنشأ قضايا مثل 'نقص الكهرباء' بسرعة على المدى القصير، إلا أنه لا يمكن تجاهل الزيادة الهائلة في الطلب على الطاقة مع ظهور عصر الذكاء الاصطناعي واسع النطاق.

Li Xiuquan, Deputy Director of the Artificial Intelligence Centre at the Chinese Academy of Science and Technology Information Institute

خلال مرحلة التدريب، يجب جمع كمية كبيرة من البيانات النصية ومعالجتها مسبقاً كبيانات إدخال. بعد ذلك، تتم تهيئة معلمات النموذج في بنية نموذج مناسبة، ومعالجة بيانات الإدخال، ومحاولة توليد المخرجات. أخيراً، يتم ضبط المعلمات بشكل متكرر بناءً على الفرق بين المخرجات والمخرجات المتوقعة حتى لا يتحسن أداء النموذج بشكل ملحوظ.

من تدريب GPT-2 بـ1.5 مليار معلمة إلى تدريب GPT-3 بـ175 مليار معلمة، فإن استهلاك الطاقة في التدريب وراء نماذج OpenAI مذهل. تشير المعلومات العامة إلى أن OpenAI تستهلك 128.7 كيلوواط/ساعة لكل تدريب، أي ما يعادل 32 كم تقطعها 3000 سيارة Tesla في وقت واحد.

وفقاً لشركة الأبحاث New Street Research، تتطلب Google وحدها حوالي 400 ألف خادم للذكاء الاصطناعي، وتستهلك 62.4 جيجاواط/ساعة يومياً و22.8 تيراواط/ساعة سنوياً.

خلال مرحلة الاستدلال، يقوم الذكاء الاصطناعي أولاً بتحميل معلمات النموذج المدربة، ومعالجة البيانات النصية التي تحتاج إلى استدلال مسبقاً، ثم يسمح للنموذج بتوليد المخرجات بناءً على أنماط اللغة المستفادة. تدعي Google أنه من 2019 إلى 2021، يأتي 60% من استهلاك الطاقة المرتبط بالذكاء الاصطناعي من الاستدلال.

وفقاً لتقدير Alex de Vries، يستهلك ChatGPT أكثر من 500 ألف كيلوواط/ساعة يومياً للرد على حوالي 200 مليون طلب، مما يؤدي إلى فاتورة كهرباء سنوية تبلغ 200 مليون يوان صيني، وهو أعلى بـ1.7 مرة من متوسط استهلاك الكهرباء اليومي لكل أسرة أمريكية.

ذكر تقرير من SemiAnalysis أن استهلاك الطاقة للبحث عن المشكلات باستخدام النماذج الكبيرة يبلغ عشرة أضعاف استهلاك عمليات البحث التقليدية بالكلمات المفتاحية. وبأخذGoogleكمثال، تستخدم عمليات بحث Google القياسية 0.3 واط/ساعة من الطاقة، بينما يستهلك كل تفاعل مع النماذج الكبيرة 3 واط/ساعة. إذا استخدم المستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في كل عملية بحث على Google، فسيتطلب ذلك حوالي 29.2 تيراواط/ساعة من الكهرباء سنوياً، أو حوالي 79 مليون كيلوواط/ساعة يومياً. وهذا يعادل توفير طاقة مستمرة لأطول ناطحة سحاب في العالم، برج خليفة في دبي، لأكثر من 300 عام.

علاوة على ذلك، وفقاً لتقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لجامعة ستانفورد 2023، يستهلك كل بحث ذكاء اصطناعي حوالي 8.9 واط/ساعة من الكهرباء. مقارنة بعمليات بحث Google العادية، فإن استهلاك الطاقة لكل بحث ذكاء اصطناعي أعلى بنحو 30 مرة. بالنسبة لنموذج يصل إلى 176 مليار معلمة، تستهلك مرحلة التدريب وحدها 433 ألف كيلوواط/ساعة، أي ما يعادل استهلاك الكهرباء السنوي لـ117 أسرة أمريكية.

تجدر الإشارة إلى أنه في إطار قانون التوسع، مع استمرار زيادة حجم المعلمات، يتحسن أداء النماذج الكبيرة أيضاً، مصحوباً باستهلاك طاقة أعلى.

لذلك، أصبحت قضية الطاقة "قيداً" حاسماً للتطوير المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

اختبار سريع

كم عدد الخوادم التي تحتاجها Google للذكاء الاصطناعي؟

A. 400,000

B. 300,000

C. 200,000

D. 100,000

الإجابة الصحيحة في أسفل المقال.

لا يزال بعيداً عن الكارثي

Jensen Huang، على الرغم من مخاوفه بشأن إمدادات الطاقة، يقدم نظرة أكثر تفاؤلاً: على مدى العقد الماضي، زادت قدرة الحوسبة للذكاء الاصطناعي بمليون ضعف، لكن تكاليفها أو مساحتها أو استهلاكها للطاقة لم ينمو بنفس القدر.

وفقاً للتوقعات السنوية طويلة الأجل لإدارة معلومات الطاقة الأمريكية (EIA)، يبلغ معدل النمو السنوي للطلب على الكهرباء في الولايات المتحدة أقل من 1% حالياً. ومع ذلك، يقدر John Ketchum، الرئيس التنفيذي لشركة NextEra Energy، أنه تحت تأثير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيتسارع معدل النمو السنوي للطلب على الكهرباء إلى حوالي 1.8%.

يظهر تقرير من Boston Consulting Group أنه في عام 2022، شكل استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات 2.5% من إجمالي استهلاك الكهرباء في الولايات المتحدة (حوالي 130 تيراواط/ساعة)، ومن المتوقع أن يتضاعف بحلول عام 2030 ليصل إلى 7.5% (حوالي 390 تيراواط/ساعة). وهذا يعادل استهلاك الكهرباء لحوالي 40 مليون أسرة أمريكية، أو ثلث جميع الأسر الأمريكية. وتتنبأ المجموعة أيضاً أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيشكل ما لا يقل عن 1% من الطلب الجديد على الكهرباء في الولايات المتحدة.

هذا يعني أنه على الرغم من أن استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي كبير، إلا أنه بعيد عن الكارثي.

من حيث التكلفة، أشار تقرير من الوكالة الدولية للطاقة المتجددة إلى أنه على مدى العقد الماضي، انخفض متوسط تكلفة الكهرباء لمشاريع طاقة الرياح والطاقة الشمسية العالمية تراكمياً بأكثر من 60% و80% على التوالي. كما ذكر خبراء الصناعة: "التكلفة الشاملة للطاقة الكهروضوئية مماثلة لتكلفة الطاقة الحرارية، بينما تكلفة طاقة الرياح نصف تكلفة الطاقة الحرارية في بعض المناطق."

كيف سنتعامل مع الزيادة القادمة في الطلب على الطاقة؟

وفقاً لملخصات من خبراء الصناعة من تطبيق Titanium Media App، هناك حلان رئيسيان لمعالجة استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي: الأول هو تقليل استهلاك الطاقة من خلال تحسين النماذج الكبيرة أو أجهزة الذكاء الاصطناعي، والآخر هو إيجاد مصادر طاقة جديدة، مثل الاندماج النووي، وموارد الانشطار، وغيرها، لتلبية احتياجات الطاقة للذكاء الاصطناعي.

فيما يتعلق بتحسين الأجهزة، بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على مستوى التريليونات ذات الاستهلاك العالي للطاقة، يمكن تقليل استهلاك الطاقة عن طريق ضغط حجم token النموذج وتعقيده من خلال تحسين الخوارزميات والنماذج. في الوقت نفسه، يمكن للشركات مواصلة تطوير وتحديث أجهزة الذكاء الاصطناعي ذات استهلاك طاقة أقل، مثل أحدث NVIDIA B200، وأجهزة الكمبيوتر الشخصية AI، أو أطراف الهواتف الذكية AI. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحسين كفاءة الطاقة في مراكز البيانات وتحسين كفاءة استخدام الطاقة، يمكن تقليل استهلاك الطاقة.

ورداً على ذلك، صرح Bai Wenxi، نائب رئيس تحالف رأس المال المؤسسي الصيني: "في المستقبل، هناك حاجة للابتكار التكنولوجي وترقية المعدات لتحسين كفاءة توليد الطاقة، وزيادة سعة نقل الشبكة واستقرارها، وتحسين تخصيص موارد الطاقة، وتعزيز مرونة إمدادات الطاقة، وتعزيز أنظمة الطاقة الموزعة، وتقليل خسائر نقل الطاقة لمواجهة تحديات الطلب على الطاقة التي يفرضها تطوير القوة الحاسوبية."

يعتقد Qu Haifeng، نائب مدير اللجنة الخبيرة لمجموعة العمل الصينية لمراكز البيانات (CDCC)، أن الصناعات ذات الصلة يجب أن تركز على تحسين كفاءة الطاقة في مراكز البيانات بدلاً من قمع حجمها. لا تحتاج مراكز البيانات إلى تقليل استهلاك الطاقة، بل تحسين جودة استهلاك الطاقة.

أما بالنسبة لتطوير طاقة الاندماج النووي، نظراً لموارده الخام الوفيرة، وإطلاق الطاقة الكبيرة، ومزاياه من حيث السلامة والنظافة والبيئة، يمكن للاندماج النووي المتحكم به أن يلبي أساساً متطلبات مختلفة لمصدر الطاقة المثالي النهائي في المستقبل.

يوجد حالياً ثلاثة مصادر رئيسية لطاقة الاندماج: الطاقة الكونية، مثل ضوء الشمس وحرارتها؛ انفجار القنبلة الهيدروجينية (الاندماج النووي غير المتحكم به)؛ الشمس الاصطناعية (جهاز طاقة الاندماج النووي المتحكم به).

ووفقاً للإحصاءات، هناك حالياً أكثر من 50 دولة في العالم تجري أبحاثاً وبناءً لأكثر من 140 جهاز اندماج، وتم تحقيق سلسلة من الاختراقات التكنولوجية. تتوقع الوكالة الدولية للطاقة الذرية (IAEA) بناء وتشغيل أول محطة طاقة اندماج في العالم بحلول عام 2050.

سيخفف توليد طاقة الاندماج هذا بشكل كبير من نقص الطاقة العالمي الناجم عن الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

في أبريل 2023، اتخذ Altman إجراءً استباقياً من خلال استثمار 375 مليون دولار شخصياً في شركة الاندماج الناشئةHelion Energyوتولى منصب رئيس الشركة. بالإضافة إلى ذلك، دمج Altman شركته الاستثمارية AltC مع شركة الاندماج الناشئةOkloفي يوليو الماضي، مما أدى إلى طرح عام أولي بقيمة حوالي 850 مليون دولار، مع تجاوز القيمة السوقية الأخيرة لـ AltC 40 مليار دولار.

بالإضافة إلى استثمار Altman الكبير في شركات الاندماج، تقوم شركات التكنولوجيا العملاقة مثل Amazon وGoogle بشراء الطاقة النظيفة مباشرة.

وفقاً لبيانات Bloomberg، في عام 2023 وحده، اشترت Amazon 8.8 جيجاواط من الطاقة النظيفة، مما يمثل العام الرابع على التوالي الذي تصبح فيه أكبر مشترٍ مؤسسي للطاقة النظيفة في العالم. وتتبعها Meta (3 جيجاواط) وGoogle (1 جيجاواط) عن كثب.

تذكر Amazon أن أكثر من 90% من كهرباء مراكز البيانات الخاصة بها تأتي من توليد الطاقة النظيفة، ومن المتوقع أن تحقق استخدام 100% للطاقة الخضراء بحلول عام 2025.

المنافسة بين الصين والولايات المتحدة

في الواقع، وبأخذ الولايات المتحدة كمثال، أدى نمو العديد من الصناعات مثل الطاقة النظيفة والذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات والمركبات الكهربائية والتعدين إلى إحياء الطلب الراكد على الكهرباء في الولايات المتحدة. ومع ذلك، حتى لو تم الترحيب بها باعتبارها "أكبر آلة" في العالم، يبدو أن شبكة الكهرباء الأمريكية غير قادرة على التعامل مع هذا التغيير المفاجئ.

يشير المحللون إلى أن 70% من مرافق الوصول إلى الشبكة والنقل في الولايات المتحدة قديمة، وأن بعض المناطق لديها خطوط نقل شبكة أدلة عامة محدودة. لذلك، تحتاج شبكة الكهرباء الأمريكية إلى ترقيات ضخمة، وإذا لم يتم اتخاذ أي إجراء، ستواجه الولايات المتحدة فجوة عرض محلية لا يمكن التغلب عليها بحلول عام 2030.

مقارنة بالولايات المتحدة، فإن الصين أكثر تفاؤلاً بشأن الطلب على الطاقة. حالياً، تم تصدير منتجات طاقة الرياح والطاقة الكهروضوئية الصينية إلى أكثر من 200 دولة ومنطقة، مع صادرات تراكمية تتجاوز 33.4 مليار دولار و245.3 مليار دولار على التوالي.

مع النمو الهائل للذكاء الاصطناعي، تطورت المنافسة بين الصين والولايات المتحدة في صناعة الذكاء الاصطناعي من منافسة في تكنولوجيا النماذج الكبيرة إلى معركة متعددة الجوانب تشمل القوة الحاسوبية والطاقة والقوى العاملة وغيرها.

مع النشر المحتمل لطاقة الاندماج النووي بحلول عام 2050، يأمل البشرية في إنهاء المشكلة الصعبة لاستهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي والدخول في عصر توليد طاقة غير محدود.

الإجابة الصحيحة هي أ.