إذا لم نتمكن من التخلص من هذه العادة، فكيف يمكننا إدارة احتياجات الذكاء الاصطناعي من الطاقة؟
أجرى سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، مؤخرًا مقارنة بين مقدار الطاقة التي استهلكتها البشرية على مدار آلاف السنين واستهلاك الطاقة لاستدلال الذكاء الاصطناعي (AI).
وفي مقابلة في قمة الذكاء الاصطناعي في الهند، اقترح أن نأخذ في الاعتبار الطاقة اللازمة للإنسان للقيام باستعلام استدلالي. “يستغرق الأمر 20 عامًا من الحياة – وكل الطعام الذي تتناوله خلال تلك الفترة – قبل أن تصبح ذكيًا.”
المعنى الضمني هو أن الذكاء الاصطناعي هو طريق مختصر هائل في تطور الجنس البشري، حيث يستطيع الإنسان في مجتمع اليوم اتخاذ قرارات الكبار.
لكن مراكز البيانات متعطشة للطاقة، مدفوعة بالحاجة إلى توفير ذكاء اصطناعي أكثر قوة. وتتوقع وكالة الطاقة الدولية أن يتضاعف الطلب على الطاقة من مراكز البيانات بحلول عام 2030، ومن المتوقع أن يتضاعف الطلب على الكهرباء من مراكز البيانات المعززة بالذكاء الاصطناعي إلى أكثر من أربعة أضعاف بحلول عام 2030.
وهذا له عواقب في العالم الحقيقي. تعمل أسواق الكهرباء بشكل مختلف في جميع أنحاء العالم، ولكن في الولايات المتحدة، يتم إلقاء اللوم بشكل مباشر على متطلبات الطاقة لمراكز البيانات وتحديثات الشبكة التي تتطلبها بسبب ارتفاع الأسعار الذي يتحمله العملاء السكنيون، وفقًا لتحليل ConsumerAffairs لإدارة معلومات الطاقة الأمريكية (EIA). الطاقة الكهربائية شهريا تقرير.
يعد استهلاك الطاقة أحد الأسباب العديدة التي تدفع المجتمعات إلى التراجع عن تطوير مراكز البيانات. ومن المقرر أن يزداد الأمر سوءًا مع تحسن تكنولوجيا الرقائق. تم إعداد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي يعتمد عليها منشئو نماذج الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر متعطشة للطاقة. تفترض خريطة طريق Nvidia أن حامل 1MW ليس بعيدًا، بينما تدعم الشركة الانتقال من 48V أو 54V DC على الحامل إلى طاقة 800V DC لمراكز البيانات.
في حين أن هذا التحول قد يؤدي في النهاية إلى استخدام أكثر كفاءة للطاقة، فإنه يعني أيضًا إصلاحًا أوسع للبنية التحتية لمراكز البيانات: ستعني وحدات معالجة الرسوميات الأكثر قوة المزيد من التخزين والمزيد من الشبكات والمزيد من التبريد. كل هذا يشير إلى استهلاك أكبر للطاقة، حتى مع زيادة كفاءة وحدة معالجة الرسومات.
إذن، أين يترك هذا المؤسسات التي تتطلع إلى بناء قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي مع عدم الإضرار بسمعتها في مجال الاستدامة أو تنفير عملائها النهائيين؟
يمكن القول إن المشكلة الأكبر التي يواجهها قادة تكنولوجيا المعلومات ورجال الأعمال هي ردود الفعل السلبية العامة ضد مراكز البيانات، وليس استخدامهم للذكاء الاصطناعي، والذي، كما يشير ربيع بشروش، أستاذ البنية التحتية الرقمية في جامعة شرق لندن، منخفض نسبيا. ويقول: “لا تمثل المؤسسات أكبر عبء عمل بالنسبة للذكاء الاصطناعي”.
ومع ذلك، فإن متطلبات الذكاء الاصطناعي من الطاقة تشكل كيفية بناء البنية التحتية.
تشغيل ماذا بالضبط؟
بالنسبة لشركة Nscale، إحدى الشركات الأوروبية المفضلة لمشغلي السحابة الجديدة، فإن الوصول إلى الطاقة لا يقل أهمية عن الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي.
وقال توم بيرك، كبير مسؤولي الإيرادات في Nscale، خلال حدث Vast Forward في فبراير: “هذا هو أكبر عائق نراه”.
تتمركز شبكة مراكز البيانات الخاصة بالشركة في النرويج، التي يوفر مناخها البارد وطاقتها الكهرومائية الوفيرة مزايا واضحة عند تشغيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتعطشة للطاقة والمولدة للحرارة.
وأشار إلى أن تأثير قوة وحدات معالجة الرسومات قد أدى إلى تغييرات أوسع في البنية التحتية.
وقال: “نحن ننظر إلى متطلبات نقل الحرارة للرقائق. لقد رأيت الانتقال من مراكز البيانات المبردة بالهواء إلى مراكز البيانات المبردة بالسوائل، ومع ذلك جاءت ما كان عبارة عن دورات إصدار مدتها سنتان مدمجة من Nvidia إلى دورات إصدار مدتها ستة أشهر بسبب مدى سرعة ظهور هذا الابتكار”.
يشير هذا إلى أن الجمع بين المركزية والخبرة الهندسية من موفري الخدمات السحابية يساعد في خفض الطلب على الطاقة.
لكن بشروش من جامعة شرق لندن يقول إن البنية التحتية المركزية للذكاء الاصطناعي ليست اللعبة الوحيدة في المدينة. “هناك الكثير من الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الذي تقوم الشركات بتنزيله وتشغيله داخليًا. أعرف أن العديد من الشركات تفعل ذلك. إذن، ما هو اتجاه السفر؟”
وفي الوقت نفسه، تتطلع الشركات إلى استخدام نماذج متخصصة، والتي تكون أكثر كفاءة بكثير من النماذج ذات الأغراض العامة التي تقدمها أمثال ChatGPT.
ويقول إن الدافع نحو سيادة البيانات سيشكل أيضًا الطلب، لأنه يعزز قضية البنية التحتية الموزعة والنماذج المتخصصة.
ويضيف: “أحتاج إلى التفكير مرتين قبل أن أقول لك إن الشركات سوف تستهلك الكثير من الذكاء الاصطناعي السحابي”.
يقوم موفرو أجهزة تكنولوجيا المعلومات بتحويل تركيز منتجاتهم لتلبية الطلب على اللامركزية. يقول كريم أبو ذهب، مدير التحول المستدام في شركة HPE: “تتطلع الشركات بشكل متزايد إلى مكان عمل الذكاء الاصطناعي ومدى كفاءته في نشره بالقرب من بياناتها وعملياتها”.
ستتمتع المواقع الطرفية الحالية أيضًا بالطاقة الموجودة مسبقًا – ويعني ازدهار مراكز البيانات الحصول على اتصال جديد بالشبكة، مما يعني الانتظار في الطابور لسنوات.
ولكن، كما يقول ذهب، يعني ذلك أيضًا أنه يجب على صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات التعامل مع الكفاءة كعامل منذ البداية. “يعد التحسين المعتمد على البرامج أمرًا بالغ الأهمية لضمان الاستفادة الكاملة من الحوسبة وعدم إهدار الطاقة من خلال البنية التحتية الخاملة أو التي يتم توفيرها بشكل زائد.”
وهذا يعني النظر إلى كامل تكنولوجيا المعلومات، كما يقول: “البيانات التي يتم تغذيتها في النماذج، والبرمجيات المستخدمة للتفاعل معها وتدريبها، والمعدات المناسبة، وموارد مراكز البيانات، ومصادر الطاقة التي تشغلها”.
قد يعني هذا مضاعفة النظام البيئي لـ Nvidia.
وفي معرض حديثه في Vast Forward، سلط جيف دينورث، المؤسس المشارك لشركة Vast، الضوء على تأثير بطاقات NIC Bluefield 4 Smart من Nvidia، والتي يمكنها حمل منصة برامج التخزين الخاصة بـ Vast.
وقال للجمهور: “مقابل كل 1100 وحدة معالجة رسوميات، لا يتعين عليك نشر 256 خادمًا فعليًا لعقدة Vast C أخرى”. “لذلك، فإن توفير التكاليف الخاص بك يتجاوز المخططات. كما أن توفير الطاقة الخاص بك كبير جدًا. يمكننا تقليل الطاقة للبنية التحتية الخاصة بك بحوالي 75٪.”
وبدلاً من ذلك، قد يرغب صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات في النظر في نماذج جديدة. يقول جيمس ستوروك، مدير هندسة الأنظمة في Nutanix، إن تحسين عبء العمل هو أمر أساسي، لذلك تحتاج الشركات إلى تحديث البنية التحتية لتقليل استهلاك الطاقة وتحسين الاستخدام لتجنب الإفراط في التزويد.
ويضيف: “على سبيل المثال، سجلت المؤسسات التي تتبنى بنية تحتية حديثة ومحددة برمجيًا انخفاضًا في الطاقة بنسبة 50% تقريبًا مقارنة بالبيئات القديمة”.
منعطف؟
ولكن هناك إستراتيجيات أبسط لتحقيق الكفاءة والتحسين عند تشغيل نماذج أصغر باستخدام بيانات أقل، بعيدًا عن البنية التحتية للمقياس الفائق، كما يقول بشروش. “بمجرد تشغيله بهذه الطريقة، فإنك تقوم بإيقاف تشغيله عندما لا يكون هناك أحد في المكتب.”
ولكن هناك طرق أخرى للتفكير في الكفاءة. وكما يشير بشروش، فإن ذلك له تأثير على القوى العاملة. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تقليل عدد الموظفين، مما يزيد الإنتاجية ويلغي الحاجة إلى الموارد المرتبطة بدعم قوة عاملة أكبر. ويقول: “في نهاية المطاف، في مجال المشاريع، تعتبر شبكة الذكاء الاصطناعي إيجابية للغاية من منظور اقتصادي”.
من المهم أيضًا مراعاة ما نعنيه بحساب الذكاء الاصطناعي. يشير ذهب من HPE إلى أن تقييم الأثر البيئي قدّر أنه في عام 2024، كان الذكاء الاصطناعي لا يزال مسؤولاً فقط عن 15% من الطلب على الطاقة في مراكز البيانات. لا يزال معظم الطلب يأتي من أحمال عمل الحوسبة القياسية.
ومع ذلك، فهو يقول إن الاستدلال على استخدام الطاقة من شأنه أن يفوق التدريب. ومن المتوقع أن يصل الاستدلال، وفقا لزهاب، إلى حوالي 162.5 تيراواط في الساعة مقابل 87.5 تيراواط في الساعة بحلول عام 2030. ويرى زهاب أن هذا يعطي فرصة ــ ومدرجا ــ لخفض التكاليف والبصمة الكربونية، إذا تم إعطاء الأولوية للكفاءة من التصميم إلى النشر.
وبطبيعة الحال، كل هذا يثير مفارقة جيفونز. في حين استخدم الاقتصادي الإنجليزي ويليام ستانلي في عام 1865 نظرية جيفون الاقتصادية المتناقضة لشرح سبب استخدام المزيد من الفحم مع زيادة كفاءة المحركات البخارية، كلما أصبحت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة، زاد احتمال استهلاكنا في نهاية المطاف. وهذا يثير مرة أخرى التساؤل حول ما الذي نستهلكه حقًا.
وكما يقول بشروش، فإن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تمثل جزءًا صغيرًا من إجمالي أعباء العمل السحابية ومراكز البيانات. من البديهي أن مقاطع الفيديو الخاصة بالقطط هي أكبر مستهلك لموارد مراكز البيانات. ولكن ما هي النسبة المئوية لمقاطع الفيديو التي يتم تحميلها على YouTube بناءً على الذكاء الاصطناعي؟
يقول: “يقوم الذكاء الاصطناعي بالكثير من الأشياء الجيدة. ونحن نجري الكثير من الأبحاث. إنه يسرع الكثير من الأشياء، ويوفر لنا الكثير من الوقت”. “ولكن في الواقع، ما هي نسبة الكهرباء التي يتم إنفاقها على هذه الأشياء؟ أقل بكثير من الفيديو والصور والوسائط”.
وهذا يعني أن نفس الأشخاص الذين قد يشكون من تطوير مركز بيانات الذكاء الاصطناعي على عتبة بابهم يحتاجون إلى النظر في استهلاكهم للوسائط التي يغذيها الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على انبعاثات الكربون.
“كيف نجعل الأمر أكثر شفافية بشأن التأثير؟” ويقول، مشبِّهًا التحدي بوضع العلامات الغذائية: “نحن لا نجبر الناس على تناول كميات أقل من السكر، لكننا نمنحهم الفرصة لاتخاذ قرار مستنير”.
رئيس تحرير يمني وصحفي محترف حاصل على درجة في الإعلام. عمل في عدة صحف ومواقع إخبارية وتدرّج من محرر إلى رئيس تحرير. يشرف على المحتوى الإخباري ويقود فريقًا صحفيًا مع الالتزام بالمصداقية والمهنية.
