نمو الطلب على الطاقة في مجال الذكاء الاصطناعي: هل تستطيع مراكز البيانات مواكبة ذلك؟

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، تزداد متطلباته الطاقوية وتضع مراكز البيانات تحت ضغط شديد. تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (genAI) لا تتغير فقط الصناعات بل تؤثر على استهلاك الطاقة في كل مكون من مكونات الخادم، من المعالجات والمعرف إلى المعززات والشبكات.

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل مساعد Microsoft و ChatGPT من OpenAI، طاقة أكثر من أي وقت مضى. بحلول عام 2027، قد تستهلك تدريب هذه الأنظمة وحدها كمية كهرباء كافية لتزويد بلد صغير لمدة عام كامل. ولا يبدو أن هذا الاتجاه يتوقف، حيث من المتوقع أن يزداد الطلب على الطاقة لمكونات مثل المعالجات والمعرف والشبكات بنسبة 160% بحلول عام 2030، وفقًا لتقرير غولدمان ساكس.

كما أن استخدام نماذج اللغة الكبيرة يستهلك الطاقة. على سبيل المثال، يستخدم استعلام ChatGPT حوالي عشرة أضعاف الطاقة التي يستخدمها بحث جوجل التقليدي. نظرًا لمتطلبات الطاقة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، يمكن ли للصناعة أن تطور بطريقة مستدامة، أو سيساهم ذلك في زيادة استهلاك الطاقة العالمي؟ يظهر بحث ماكينزي الأخير أن حوالي 70% من الطلب المتزايد في سوق مراكز البيانات يوجه إلى المرافق التي يمكنها التعامل مع حمولات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. هذا التحول يغير بشكل أساسي كيفية بناء وتشغيل مراكز البيانات، حيث تتعامل مع متطلبات مهام الذكاء الاصطناعي التوليدي عالية القوة.

“غالبًا ما تعمل مراكز البيانات التقليدية بمعدات قديمة ومستهلكة للطاقة وسعة ثابتة تعاني من التكيف مع أحمال العمل المتغيرة، مما يؤدي إلى هدر كبير في الطاقة،” قال مارك ريدون، كبير مسؤولي الاستراتيجية والشريك المؤسس لمنصة الحوسبة السحابية الموزعة Aethir. “العمليات المركزية غالبًا ما تخلق عدم توازن بين توافر الموارد ومتطلبات الاستهلاك، مما يضع الصناعة في مفترق طرق حيث قد تهدد التقدمات المستقبلية الأهداف البيئية مع نمو الطلبات التي ي驱ها الذكاء الاصطناعي.“

الآن، تتعامل القيادات الصناعية مع هذا التحدي بشكل مباشر، واستثمرت في تصميمات أكثر خضرة وكفاءة في استهلاك الطاقة لمراكز البيانات. وتتراوح هذه الجهود من اعتماد مصادر الطاقة المتجددة إلى إنشاء أنظمة تبريد أكثر كفاءة يمكنها موازنة الحرارة الكبيرة الناتجة عن حمولات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ثورة مراكز البيانات من أجل مستقبل أخضر

أعلنت لينوفو مؤخرًا عن إطلاق ThinkSystem N1380 Neptune، وهو تقدم كبير في تكنولوجيا التبريد السائل لمراكز البيانات. وتؤكد الشركة أن هذا الابتكار يسمح للشركات بنشر حسابات قوية لتحميلات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع استهلاك طاقة أقل بنسبة تصل إلى 40% في مراكز البيانات. كما يمتلك N1380 Neptune أحدث الأجهزة من شركة NVIDIA ، بما في ذلك معالجات Blackwell و GB200، مما يسمح بمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تصل إلى تريليون معامل في إعداد مدمج. وقالت لينوفو إنها تهدف إلى تمهيد الطريق لمراكز البيانات التي يمكنها العمل بدون حاجة إلى نظام تكييف هواء مخصص.

“لقد وجدنا أن هناك طلبًا كبيرًا من عملائنا الحاليين: مراكز البيانات تستهلك المزيد من الطاقة عند التعامل مع حمولات الذكاء الاصطناعي بسبب هياكل التبريد القديمة والإطارات الهيكلية التقليدية،” قال روبرت دايغل، مدير عام الذكاء الاصطناعي في لينوفو. “لذا، قمنا بالتعاون مع عميل الحوسبة الفائقة لتحليل استهلاك الطاقة لديهم، مما أدى بنا إلى استنتاج أننا يمكن أن نقوم بتخفيض استهلاك الطاقة بنسبة 40%.” وأضاف أن الشركة أخذت في الاعتبار عوامل مثل طاقة المروحة وستهلاك وحدات التبريد، وقارنت هذه العوامل بنظم معيارية متاحة عبر خدمة تقييم مركز البيانات في لينوفو، لتطوير هيكل مركز البيانات الجديد بالتعاون مع Nvidia.

أعلنت شركة AVEVA البريطانية للاستشارات التكنولوجية عن استخدامها لتحليلات تنبؤية لتحديد المشاكل في مضخات مراكز البيانات والمحركات ومعدات HVAC والمعالجات الجوية، وغيرها.

“لقد وجدنا أن التدريب المسبق للذكاء الاصطناعي التوليدي يستهلك كمية كبيرة من الطاقة،” قال جيم تشابيل، رئيس الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة في AVEVA. “من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نقدمها، نهدف إلى العثور على المشاكل قبل أن تظهر في أي نظام تحكم أو نظام SCADA، مما يسمح لمشغلي مراكز البيانات بإصلاح مشاكل المعدات قبل أن تصبح مشاكل كبيرة.“

في غضون ذلك، ي出现 الحوسبة اللامركزية لتدريب وتطوير الذكاء الاصطناعي عبر وحدات معالجة الرسومات عبر السحابة كبديل. وأوضح ريدون من Aethir أن توزيع المهام الحسابية عبر شبكة أوسع وأكثر مرونة يمكن أن يؤدي إلى تحسين استهلاك الطاقة، من خلال مواءمة الطلب على الموارد مع توافرها، مما يؤدي إلى تقليل الهدر بشكل كبير من البداية.

“بدلاً من الاعتماد على مراكز بيانات مركزية كبيرة، تقوم بنية Edge بتوزيع المهام الحسابية إلى عقد أقل قرب مصدر البيانات، مما يقلل بشكل كبير من حمل الطاقة اللازمة لنقل البيانات ويقلل من التأخير،” قال ريدون. “شبكة Aethir Edge تقلل الحاجة إلى أنظمة تبريد قوية دائمًا، حيث يتم توزيع الحمولات على بيئات مختلفة بدلاً من تركيزها في موقع واحد، مما يساعد على تجنب أنظمة التبريد المكلفة التي توجد عادة في المراكز المركزية.“

كما تقوم شركات مثل Amazon و Google بتجربة مصادر الطاقة المتجددة لإدارة احتياجات الطاقة المتزايدة في مراكز البيانات. تستثمر Microsoft بشكل كبير في مصادر الطاقة المتجددة وتقنيات تعزيز الكفاءة لخفض استهلاك الطاقة في مراكز البيانات. كما اتخذت Google خطوات لتحويل أنظمتها إلى طاقة خالية من الكربون واكتشاف أنظمة تبريد تقلل من استهلاك الطاقة في مراكز البيانات. “من المرجح أن تكون الطاقة النووية أسرع طريق لمراكز البيانات خالية من الكربون. الآن، تستثمر شركات مثل Microsoft و Amazon و Google بشكل كبير في هذا النوع من توليد الطاقة لمستقبل مراكز البيانات.“

هل يمكن للذكاء الاصطناعي واستدامة مركز البيانات أن تتعايشا؟

يقول أوغور تيجلي، كبير مسؤولي التكنولوجيا في منصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي MinIO، إننا نأمل مستقبلًا حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التقدم دون زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة، ولكن ذلك ليس واقعيًا في المدى القصير. “الآثار الطويلة المدى أكثر صعوبة في التنبؤ،” قال تيجلي، “لكننا سوف نرى تحولًا في القوى العاملة، وسيساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين استهلاك الطاقة عبر اللوحة.” يعتقد تيجلي أن مع زيادة أهمية الكفاءة في السوق، سنرى نموًا في الحوسبة مع انخفاض استهلاك الطاقة في قطاعات أخرى، خاصة مع زيادة كفاءتها.

كما أشار إلى زيادة الاهتمام بين المستهلكين بالحلول الخضراء للذكاء الاصطناعي. “تخيل تطبيقًا للذكاء الاصطناعي يعمل بفعالية 90% يستخدم نصف الطاقة فقط،” قال تيجلي، “ذلك هو نوع الابتكار الذي يمكن أن يأخذ قفزة كبيرة.” من الواضح أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بالابتكار، بل أيضًا باستدامة مركز البيانات. سواء كان ذلك من خلال تطوير أجهزة أكثر كفاءة أو طرق ذكية لاستخدام الموارد، فإن كيفية تعاملنا مع استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي سوف يؤثر بشكل كبير على تصميم وتشغيل مراكز البيانات.

شدد ريدون على أهمية المبادرات الصناعية التي تركز على تصميمات مراكز البيانات المستدامة، وحمولات الذكاء الاصطناعي الكفية، ومشاركة الموارد المفتوحة. “هذه هي الخطوات الحاسمة نحو عمليات أكثر خضرة،” قال ريدون. “الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي يجب أن تتعاون مع الشركات التكنولوجية لإنشاء حلول تقلل من التأثير البيئي. من خلال العمل معًا، يمكننا توجيه الذكاء الاصطناعي نحو مستقبل أكثر استدامة.“