العقبة التالية في طاقة الذكاء الاصطناعي ستكون داخل المدن

على مدى السنوات القليلة الماضية، وما زالت مستمرة، أنفق سوق بنية تحتية الذكاء الاصطناعي وقتًا ومالًا هائلين (ما يقرب من $7 تريليون من استثمارات مراكز البيانات بحلول 2030، وفق تقدير ماكنزي) لتعلم كيفية بناء مراكز بيانات ضخمة حيثما تتوفر الطاقة. كلمة “Wherever” هي الكلمة المفتاحية لأن الموقع لم يكن مهمًا كثيرًا. تحتاج مجموعة التدريب ببساطة إلى الوصول إلى طاقة كافية. لكن الموقع بدأ يصبح أكثر أهمية في الوقت الحالي مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي إلى ما بعد واجهات الدردشة إلى الآلات، وأنظمة الصوت، والفيديو، والتطبيقات التي تتفاعل مع العالم المادي. تتطلب مثل هذه العمليات قدرة حوسبة أقرب إلى المراكز الحضرية حيث تحدث تلك التفاعلات لتقليل الكمون. بينما يمكن للأدوات مثل الروبوتات الحوارية تحمل تأخير نصف ثانية، قد تحتاج تطبيقات الخدمة الآلية مثل الروبوتات التسليمية الخاضعة للإشراف عن بُعد، والمساعدات الصوتية الحية أو أنظمة الإيفاء الآلية إلى الاستجابة خلال مللي ثوانٍ.

هذه هي التحدي الجديد أمام شركات الذكاء الاصطناعي. كيف يمكن العثور على كتل أصغر من الطاقة الموثوقة داخل وحول المناطق الحضرية الكبيرة؟ وحتى بعد استكشاف المواقع، كيف نتعامل مع رد الفعل العكسي الذي تواجهه حتى مراكز البيانات البعيدة؟

الطلب على الذكاء الاصطناعي في المراكز الحضرية يتصاعد

هناك طلب متزايد داخل المجال الحضري على الذكاء الاصطناعي يتجاوز الاستخدام الشخصي للروبوتات الحوارية أو أي هوس مفرط بالروبوتات. تُقدّر ورقة عمل صندوق النقد الدولي أن استهلاك الكهرباء من مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي قد وصل بالفعل إلى 400–500 تيراواط ساعة عالميًا في عام 2023، وأن الاستهلاك المدفوع بالذكاء الاصطناعي قد يصل إلى 1,500 تيراواط ساعة بحلول 2030. الأتمتة المطلوبة لجعل العمليات البسيطة أكثر كفاءة — سواء في معالجة الأوراق أو أرشفة الفيديوهات — تتطلب طاقة كبيرة على نطاق واسع.

المدن هي في طليعة هذا الاتجاه، كما يظهر في مراجعة منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية لـ 250 مدينة عبر 78 دولة. وقد وجدت أن 56٪ كانوا بالفعل يستخدمون الذكاء الاصطناعي بنشاط، بينما 35٪ أخرى كانت تجري تجارب أو تخطط للنشر. لتوضيح حالة استخدام بسيطة، دعونا نأخذ كاميرات المراقبة في المدينة كمثال. IHS Markit قدر قبل عدة سنوات أن عدد كاميرات المراقبة عالميًا سيتجاوز المليار. بينما تُستخدم أساسًا لأغراض التسجيل، تُستَخدم الآن أيضًا في وظائف أكثر طلبًا للمعالجة الحسابية، مثل تتبع الأجسام عبر شبكة، أو البحث في أرشيفات فيديو ضخمة باستخدام اللغة الطبيعية. لا يمكن تنفيذ مثل هذه العمليات في كل كاميرا وفقًا لمعالجة الذكاء الاصطناعي الحالية التي نملكها. هل يجب إرسالها خارج المدينة إلى مركز بيانات بعيد للمعالجة؟ ذلك غير عملي بسبب تنظيمات البيانات وكذلك تكلفة نقل مثل هذه الأحجام الكبيرة من الحركة.

أظهر استبيان حديث أجرته Gallup أن حوالي 30٪ من موظفي القطاعين الخاص والعام يستخدمون الذكاء الاصطناعي في أدوارهم وأن الأعداد في تزايد. تواجه هذه القطاعات — سواء كانت بنوكًا أو مستشفيات أو منظمات قطاع عام — نفس المشكلات. يرغبون في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي داخل ولايتهم وبقرب مادي كافٍ للتحكم. تتدهور أنظمة الصوت التفاعلية وتطبيقات الفيديو لديهم مع ارتفاع زمن الكمون في الشبكة. حتى إذا تم تجاوز المشكلة مبدئيًا بالاحتفاظ بمشغل بشري للجيل الأول من الأنظمة المستقلة، فإن هذا الإشراف نفسه لا يتحمل الكمون بسهولة. على سبيل المثال، تحتاج الروبوتات التسليمية وروبوتات المنزل التي تُشرف عليها عبر اتصال فيديو إلى حلقة اتصال كاملة يجب أن تبقى أقل من حوالي 80 مللي ثانية وفقًا لدراسة عن التحكم عن بُعد للروبوتات. السيارات المستقلة، على العكس، هي الاستثناء: يبقى القيادة على متن السيارة لأسباب السلامة، ويعمل مشغلو Waymo عن بُعد بكمون ربع ثانية، وبعضهم من قارة أخرى. ما ترثه المدينة من الأساطيل المستقلة هو بياناتها، وليس عجلة القيادة.

سوق مراكز البيانات يقلل من تقدير هذا الارتفاع في الطلب. البنك الدولي نشر ورقة توضح كيف أن البلديات في دول مثل الأرجنتين والهند وإثيوبيا، وغيرها، اعتمدت الذكاء الاصطناعي في مجالات العدالة ومكافحة الفساد والجمارك والإدارة العامة وتحسين الخدمات. هذا ليس حدثًا محليًا. إنه تحول عالمي. في Teravolt، نُقدّر أن منطقة حضرية تضم 10 إلى 15 مليون نسمة يمكنها دعم ما يقرب من 6 إلى 13 ميغواط من حمل الذكاء الاصطناعي المستشعر للكمون بشكل مستمر بحلول 2030، قبل أن تُنشر الروبوتات العامة على نطاق واسع. يمكن القول إن هذا الرقم ليس كبيرًا وفق معايير الفائقة السعة، لكن العثور عليه في الموقع المناسب أصعب مما يبدو. بحلول 2036، تنتقل نفس المنطقة الحضرية إلى 22 إلى 50 ميغواط من الحمل المستشعر للكمون — وإلى 60 إلى 100 ميغواط إذا بدأت صناعة السيارات بإنتاج الروبوتات على نطاق صناعي للسيارات. اقتصاديات الطلب لا ترحم بأفضل طريقة: بضع مئات من الدولارات سنويًا لتكلفة الخادم على آلة تحل محل 30,000 إلى 60,000 دولار من العمالة هو طلب لا يتفاوض على السعر.

إضافة طبقة رابعة إلى الحوسبة

حاليًا، توجد قدرة الحوسبة للذكاء الاصطناعي في ثلاثة مستويات. يتكون المستوى العلوي من المصانع الضخمة التي تُستخدم لتدريب النماذج. يهم موقعها المطورين فقط بقدر ما يضمن كميات كبيرة من الطاقة بسعر مقبول. ثم تأتي مرافق الذكاء الاصطناعي الإقليمية، عادةً ما تتراوح بين 20 إلى 200 ميغواط، حيث يحدث معظم طلب الاستدلال المتكرر في عمليات السحابة الكبرى والمؤسسات. أخيرًا، لدينا قدرة الحوسبة المدمجة مباشرة في الجهاز أو الروبوت.

يبدو أن هناك فجوة بين الطبقتين الأخيرتين أُشير إليها بالطبقة الحضرية — الفجوة المسؤولة عن مشاكل الكمون. يجب أن تكون هذه المواقع داخل أو قريبًا جدًا من المدن الكبيرة. يجب أن تُقاس بميغواط أحادية الرقم أو منخفضة مزدوجة الرقم بينما تُوضع داخل المناطق الحضرية وتُربط بألياف عالية الجودة. يمكن أن تكون نقطة الانطلاق حوالي 2 ميغواط إذا كان الموقع يضمن الطاقة. لتوضيح العملية، فكر في روبوت توصيل. يتعامل مع طلبات مختلفة ولا يمكن معالجة جميعها على الجهاز نفسه. بينما يتم تدريبه في المصنع الضخم، سيحتاج إلى مساعدة أكثر تقدماً في الوقت الحقيقي تُعالج في مرفق حضري قريب بدلاً من إرساله إلى مرفق إقليمي في كل مرة.

مشكلة المرور ذو الاتجاهين

لن تكون مراكز البيانات الحضرية مجرد نقاط وسيطة لتلقي البيانات من مراكز التدريب، بل ستنتج أيضًا كميات كبيرة من البيانات تُرسل مرة أخرى عبر الأنابيب.

كل آلة مستقلة ونظام غني بالمستشعرات سيجمع معلومات تحتاج إلى معالجة وإرسالها للدمج في التدريب. أساطيل الروبوتات التي تعود إلى نقاط شحنها بعد نوبة العمل سترسل معلومات هائلة مفيدة حول الحالات الحدية والعمليات اليومية التي تحتاجها مراكز البيانات لتحسين الوظائف. تخيل كل هذا المرور يُرسل دفعة واحدة في نفس الاتجاه. سيتسبب ذلك في اختناق. هنا يأتي دور مركز البيانات الحضري حيث يمكنه معالجة جزء من الحمل قبل أن يغمر مرفق الحوسبة الإقليمي. يمكنه التعرف على بعض البيانات الخاطئة وتجاهلها بينما يضغط وينقل الأجزاء المفيدة.

في الأساس، يوفر مركز البيانات الحضري طبقة إضافية من الترشيح للطبقتين السابقتين، مما يجعل تدفق البيانات أكثر تنظيمًا.

هل المستقبل خادم في كل زاوية؟

هذه التكاليف لا تتقلص بنسبة تتناسب مع حمل تكنولوجيا المعلومات. لتوضيح ذلك، لا يزال مرفق بقدرة 0.5 ميغواط يتحمل العديد من نفس التكاليف الثابتة لموقع أكبر بكثير.

في مشاريعنا، رأينا أن مركز البيانات الحضري المستقل يصبح مجديًا اقتصاديًا عند حوالي 5 إلى 8 ميغواط. حتى عند افتراض أن عدة مواقع قد تشارك مركز عمليات شبكة، فإن العتبة تنخفض فقط إلى 1.5 إلى 3 ميغواط. لذلك، النتيجة لا تزال هي نفسها. تقسيم 20 ميغواط على عشرين موقعًا بدلاً من اثنين أو ثلاثة يوفر تقريبًا لا تقليل في الكمون داخل المنطقة الحضرية — حلقة الألياف في المدينة لا تتجاوز بضعة مليثانية — بينما يضاعف رأس المال وتكاليف التشغيل.

لهذا السبب أعتقد أن الصناعة يجب أن تصغر الحجم وتبني ما أسميه “محطات فرعية للذكاء”. حاليًا، يتعلم المطورون كيفية بناء مرافق إقليمية في نطاق من 20 إلى 100 ميغواط. الهدف المستقبلي هو تطبيق ذلك على مواقع حضرية أصغر حتى نصل إلى مستوى 2 ميغواط المناسب للمدن الكبرى.

العقبة السياسية

بعد تجاوز الجدوى الاقتصادية، لا يزال التحدي السياسي قائمًا. أصبحت مراكز البيانات تُصبح أكثر تشويهًا في وسائل الإعلام بسبب تأثيرها السلبي على البيئة. وفقًا لاستطلاع Pew، أكثر من نصف الأمريكيين يرون أن مراكز البيانات ضارة بالبيئة ويحملون آراء سلبية تجاهها. حجة خلق الوظائف تبدو ضئيلة مقارنةً بكمية الماء والأرض والكهرباء المستهلكة؛ بالإضافة إلى الضوضاء والانبعاثات المتولدة. الحصول على الموافقات حتى للمرافق الحضرية الصغيرة سيُثبت صعوبة.

نحن نشهد بالفعل أمثلة على صراع بين مطوري مراكز البيانات والسلطات المدينة. في الولايات المتحدة، استخدام xAI للتوربينات الغازية لتسريع بناء ميمفيس أدى إلى نزاعات في التصاريح ومعارضة المجتمع ومقاضاة. لقد ذهبت أوروبا أبعد من ذلك: أمستردام فرضت إيقافًا مؤقتًا على المرافق التي تتجاوز 70 ميغواط، ودبلن الآن تسمح بمراكز بيانات جديدة فقط إذا جلبت توليدها أو تخزينها الخاص، والمحطة الفرعية الرئيسية لممر غرب لندن لن تُعزز قبل أوائل الثلاثينيات. حتى خارج هذه الحالات البارزة، ومع كونها مجالًا جديدًا للنزاع، لا تمتلك العديد من السلطات المدينة عملية موافقة واضحة لإضافة 10 ميغواط من بنية تحتية للذكاء الاصطناعي داخل المنطقة الحضرية. كما أشار تقرير الرابطة الوطنية للمدن، أحد أكثر التحديات شيوعًا للمدن هو أن قوانين التخطيط المحلي القديمة لا تعالج مراكز البيانات صراحةً مما يؤدي إلى مراجعة كل حالة على حدة. يمكن لهذه الشكوك القانونية أن تؤخر حتى المشاريع التقنية القابلة للتنفيذ.

قرارات البنية التحتية اليوم تشكل قدرتنا للمستقبل

كل هذا يعني أننا بحاجة إلى التخطيط المسبق وبناء البنية التحتية المطلوبة لتقدمات الذكاء الاصطناعي المستقبلية. لأن النماذج تتطور بسرعة، فإن الطاقة اللازمة لتشغيلها تعتمد على نوع من البنية التحتية التي تستغرق وقتًا للبناء. يمكن أن تستغرق توصيلات الشبكة سنوات، وفي بعض أسواق مراكز البيانات الكبرى الآن تمتد إلى سبع إلى عشر سنوات. لذا إذا كانت المدن ستزيد من قدرة الحوسبة للذكاء الاصطناعي بحلول 2030، يجب وضع بنية الكهرباء هذه الآن. في Teravolt، يقدّر نموذجنا العملي الطلب العالمي على الذكاء الاصطناعي في المناطق الحضرية بين 9 إلى 18 غيغاواط بحلول 2036. وهذا يعني ما يقرب من 1000 إلى 1500 موقع حضري ومتروبوليتن كبير حول العالم، اعتمادًا على متوسط حجم المنشأة، وبالمجموع قد يمثل سوقًا بقيمة تقريبية من 500 مليار دولار إلى تريليون دولار.

إذا لم يتم إجراء التخطيط اللازم، سنظل عالقين بقدرة ذكاء اصطناعي متقدمة لا نستطيع استغلالها. كانت حقبة الهاتف المحمول تحتاج إلى بنية أبراج لتغطية الراديو لتتبع الناس، وإلا لكان الهاتف المحمول بلا جدوى. وبالمثل، يجب أن ندرك التفاوت بين تطور الذكاء الاصطناعي وتركيب البنية التحتية الكهربائية. حيث كانت حقبة الهاتف المحمول تقيس التغطية بأعمدة الإشارة، ستقيس حقبة الذكاء الاصطناعي ذلك بالميليثانية والواط لكل ساكن — ولن تحتاج إلى ملايين الأبراج، بل إلى نحو ألف منشأة بحجم محطة فرعية. الألياف الضوئية والميليثانية والميجاواط هي العملة في هذا المجال، ومن يدرك هذه الندرة مسبقًا سيكون أكثر قدرة على تشكيل المستقبل.