الذكاء الاصطناعي والطاقة: هل سيقلل الذكاء الاصطناعي الانبعاثات أم يزيدها؟

Eleni Kemene, Bart Valkhof, Thapelo Tladi

ما كمية الطاقة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي؟ اسأل ChatGPT وسيكون هذا جوابه:

“تختلف أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في استهلاك الطاقة اعتمادًا على تعقيدها واستخدامها، لكنها عمومًا تتطلب كميات كبيرة من الكهرباء لمعالجة وتحليل البيانات بكفاءة”.

وفقًا لبعض التقديرات، فإن هذه الاستجابة تتطلب حوالي عشرة أضعاف الكهرباء اللازمة لبحث على جوجل. ومع وجود 100 مليون مستخدم لـChatGPT كل أسبوع، يبدأ الطلب الإضافي على الطاقة في التزايد. وهذا فقط للمستخدمين على منصة واحدة.

عبر الصناعة، يساهم الطلب المتزايد على الطاقة، خصوصًا من بناء وتشغيل مراكز البيانات المستخدمة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، في زيادة انبعاثات غازات الدفيئة العالمية.

أعلنت Microsoft، التي استثمرت في شركة OpenAI المصنعة لـChatGPT ووضعت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في قلب عروض منتجاتها، مؤخرًا، أن انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الخاصة بها قد ارتفعت بنسبة تقرب من 30% منذ عام 2020 بسبب توسع مراكز البيانات. كانت انبعاثات غازات الدفيئة لجوجل في عام 2023 أعلى بنسبة تقرب من 50% مما كانت عليه في عام 2019، ويرجع ذلك بشكل كبير إلى الطلب على الطاقة المرتبط بمراكز البيانات.

لذلك، بينما تعد أدوات الذكاء الاصطناعي بالمساعدة في التحول إلى الطاقة النظيفة، فإنها أيضًا تتطلب قدرة حوسبة كبيرة.

ما الذي يدفع الطلب على الطاقة في الذكاء الاصطناعي؟

يمثل استخدام الطاقة في الذكاء الاصطناعي حاليًا جزءًا صغيرًا فقط من استهلاك قطاع التكنولوجيا للطاقة، الذي يُقدر بحوالي 2-3% من إجمالي الانبعاثات العالمية. ومن المحتمل أن يتغير هذا مع استخدام المزيد من الشركات والحكومات والمنظمات للذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة والإنتاجية. وتُعد مراكز البيانات بالفعل محركات رئيسية لنمو الطلب على الكهرباء في العديد من المناطق.

يتطلب الذكاء الاصطناعي قدرة حوسبة كبيرة، وقد تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا حوالي 33 مرة من الطاقة لإكمال مهمة مقارنة بالبرامج المتخصصة في المهام.

مع اكتساب هذه الأنظمة الزخم وتطورها المستمر، فإن تدريب وتشغيل النماذج سيؤدي إلى زيادة هائلة في عدد مراكز البيانات المطلوبة عالميًا، والاستخدام المرتبط للطاقة. سيؤدي هذا إلى زيادة الضغط على شبكات الكهرباء التي تعاني بالفعل من الضغط.

يعد تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي، على وجه الخصوص، مكثفًا جدًا في استهلاك الطاقة ويستهلك كهرباء أكثر بمراحل من أنشطة مراكز البيانات التقليدية. كما قال أحد الباحثين في الذكاء الاصطناعي، “عندما تقوم بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون دائمًا في حالة تشغيل. ChatGPT لا يتوقف أبدًا”.

يظهر النمو في تعقيد نموذج اللغة الكبير، مثل النموذج الذي بُني عليه ChatGPT، هذا الطلب المتزايد على الطاقة.

يُقدر أن تدريب نموذج مثل المحول التوليدي المدرب مسبقًا 3 “GPT-3” يستخدم ما يقرب من 1.300 ميجاوات ساعة “MWh” من الكهرباء. وهذا يعادل تقريبًا استهلاك الطاقة السنوي لـ130 منزلًا في الولايات المتحدة.

أما تدريب النموذج الأكثر تقدمًا GPT-4، فيُقدر أنه استخدم 50 ضعفًا من الكهرباء.

بشكل عام، تتضاعف القدرة الحاسوبية المطلوبة لدعم نمو الذكاء الاصطناعي تقريبًا كل 100 يوم.

كيف يمكن لصناعة الذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة الطاقة؟

هذا يترك المجتمع يصارع مع بعض الأسئلة الشائكة. هل تفوق الفوائد الاقتصادية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي التكلفة البيئية لاستخدامه؟ وبشكل أكثر تحديدًا، هل تفوق فوائد الذكاء الاصطناعي في التحول الطاقي استهلاكه المتزايد للطاقة؟

إيجاد النقطة المثلى بين التحديات والفرص سيكون مفتاح الحصول على الإجابات التي نحتاجها.

تتوقع التقارير أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على المساعدة في تخفيف 5-10% من انبعاثات غازات الدفيئة العالمية بحلول عام 2030. فما الذي يجب أن يحدث لتحقيق التوازن الصحيح؟

بدأ المنظمون، بما في ذلك البرلمان الأوروبي، في وضع متطلبات لتصميم الأنظمة بحيث تكون قادرة على تسجيل استهلاكها للطاقة. ويمكن أن تساعد التقدم التكنولوجي في تلبية الطلب على الطاقة في الذكاء الاصطناعي، مع توقع أن تُحسن الأجهزة والمعالجات المتقدمة من كفاءة أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي.

يعمل الباحثون على تصميم أجهزة متخصصة مثل المسرعات الجديدة، وتقنيات جديدة مثل الرقائق ثلاثية الأبعاد، التي تقدم أداءً محسنًا بشكل كبير، وتقنيات جديدة لتبريد الرقائق. وتدعي شركة تصنيع الرقائق الإلكترونية Nvidia أن “الشريحة الخارقة” الجديدة الخاصة بها يمكن أن تقدم تحسنًا في الأداء بمقدار 30 مرة عند تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع استخدام طاقة أقل بمقدار 25 مرة.

أصبحت مراكز البيانات أيضًا أكثر كفاءة. ويتم استكشاف تقنيات تبريد جديدة ومواقع يمكنها إجراء المزيد من العمليات الحسابية عندما تكون الطاقة أرخص وأكثر توفرًا وأكثر استدامة لدفع هذه الكفاءة إلى الأمام.

إلى جانب ذلك، سيكون من المهم تقليل استخدام البيانات بشكل عام، بما في ذلك معالجة مشكلة البيانات المظلمة، وهي البيانات التي يتم إنشاؤها وتخزينها ولكن لا تُستخدم مرة أخرى. كما أن الانتقاء بشكل أكثر دقة حول كيفية وأين يُستخدم الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، باستخدام نماذج لغوية صغيرة، تكون أقل استهلاكًا للموارد لمهام محددة، سيساعد أيضًا. وإيجاد توازن أفضل بين الأداء والتكاليف والبصمة الكربونية لأعمال الذكاء الاصطناعي سيكون المفتاح.

ماذا عن تأثير الذكاء الاصطناعي على شبكة الكهرباء؟

الذكاء الاصطناعي ليس العامل الوحيد الذي يضغط على الشبكة. إن احتياجات الطاقة للسكان المتزايدين والاتجاهات نحو الكهرباء تخلق طلبًا متزايدًا يمكن أن يؤدي إلى تباطؤ إزالة الكربون من الشبكة.

ومع ذلك، ستكون شبكة نظيفة وحديثة وخالية من الكربون حيوية في التحرك الأوسع نحو اقتصاد ذي انبعاثات صفرية.

يستكشف مشغلو مراكز البيانات خيارات طاقة بديلة، مثل التقنيات النووية، لتشغيل المواقع أو تقنيات التخزين مثل الهيدروجين. كما تستثمر الشركات في التكنولوجيا الناشئة مثل إزالة الكربون، لامتصاص ثاني أكسيد الكربون من الهواء وتخزينه بأمان.

يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا في التغلب على الحواجز أمام دمج كميات هائلة من الطاقة المتجددة الضرورية في الشبكات الحالية أيضًا.

غالبًا ما تؤدي التغيرات في إنتاج الطاقة المتجددة إلى فرط الإنتاج خلال أوقات الذروة ونقص الإنتاج خلال الفترات الهادئة، مما يؤدي إلى استهلاك غير فعال للطاقة وعدم استقرار الشبكة. ومن خلال تحليل مجموعات بيانات ضخمة، من أنماط الطقس إلى اتجاهات استهلاك الطاقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بإنتاج الطاقة بدقة كبيرة.

ويمكّن ذلك من جدولة المهام وتحويل الأحمال للتأكد من أن مراكز البيانات تستخدم الطاقة عندما تكون الكهرباء من مصادر الطاقة المتجددة متاحة، مما يضمن استقرار الشبكة وكفاءتها واستخدام الطاقة النظيفة على مدار الساعة.

يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحويل كفاءة الطاقة في الصناعات الأخرى كثيفة الكربون، من نمذجة المباني للتنبؤ باستخدام الطاقة وتحسين أداء التدفئة والتكييف إلى تحسين كفاءة التصنيع من خلال الصيانة التنبئية. في الزراعة، تساعد المستشعرات وصور الأقمار الصناعية في التنبؤ بغلات المحاصيل وإدارة الموارد.

تنطوي موازنة استخدام الطاقة والانبعاثات الخاصة بالذكاء الاصطناعي مع فوائده المجتمعية، على العديد من التحديات المعقدة والمتشابكة، ويستلزم نهجًا متعدد الأطراف.

 

المصدر: World Economic Forum