فيخيات تشاودري، الرئيس التنفيذي للتقنية والعمليات والشريك المؤسس لشركة Buzz Solutions: حوار العودة

فيكيات تشاودري، الرئيس التنفيذي للتقنية والعمليات والشريك المؤسس لشركة Buzz Solutions، يترأس تطوير الشركة للتكنولوجيا والعمليات كما تطبق الذكاء الاصطناعي والرؤية الآلية والتحليلات التنبؤية على فحص وصيانة البنية التحتية للطاقة الحيوية. شارك في تأسيس Buzz Solutions في عام 2017 بعد تطوير الخبرة عبر العلوم البيانية والتعلم الآلي والأنظمة المدمجة والرؤية الحاسوبية والتكنولوجيا المستقلة. قبل التركيز على الشركة بدوام كامل، عمل تشاودري كعالم بيانات في شركة سيسكو، وطور أنظمة التعلم الآلي والمتعلقة بالحس في شركة Altitude Co.، وأجرى بحثًا في جامعة ستانفورد يتعلق بالطائرات بدون طيار واكتشاف سرعة الرياح والرؤية الحاسوبية للمزارع الرياح. البحث السابق في منظمة أبحاث الدفاع الهندية استكشف توقعات الانزلاق باستخدام المحاكاة والبرمجيات عن بُعد، مما قدم له خلفية تقنية تشمل مخاطر البنية التحتية والتحليل الجغرافي المكاني والذكاء الاصطناعي التطبيقي. تعرف شركة Buzz Solutions عليه حاليًا كشريك مؤسس ورئيس تنفيذي للتقنية والعمليات.

Buzz Solutions تطور برمجيات ذكاء بصرية مصممة لمساعدة شركات الطاقة على فحص وصيانة وتأمين بنية التحتية للنقل والتوزيع والتحويل والتوليد. منصة PowerAI تحليل الصور التي تم جمعها من خلال الطائرات بدون طيار والطائرات والطائرات ثابتة الجناح والفحوصات الأرضية، وتحويل البيانات البصرية إلى تشخيصات تساعد شركات الخدمات على تحديد العيوب وتقييم حالة الأصول وتحديد الأولويات للاصلاح وتكامل النتائج في أنظمة المعلومات الجغرافية الموجودة وإدارة الأصول وعمليات العمل. تقوم الشركة بتمييز تقنياتها كوسيلة للكشف عن مخاطر البنية التحتية في وقت مبكر، وتقليل العمل اليدوي المطلوب لتحليل صور الفحص، وتقليل احتمالية فشل المعدات التي تساهم في انقطاع التيار أو إيقاف التشغيل أو الحرائق. كما تقدم Buzz Solutions أدواتًا لمراقبة المحطة الفرعية والأمان، مما يعكس هدفها الأوسع لمساعدة شركات الخدمات على بناء عمليات شبكة أكثر أمانًا ومتانة وأكثر تع赖ًا على البيانات.

عندما قمنا بمقابلتك في عام 2024، ركز حوارنا على استخدام الذكاء الاصطناعي لنقل شركات الخدمات من الفحوصات اليدوية إلى الصيانة التنبؤية. ما هو التغيير الأكثر أهمية خلال السنوات القليلة الماضية، في كل من قطاع الطاقة وفكرتك الخاصة، مما أدى بك إلى كتابة كتاب Powering Intelligence وطرح الكهرباء كعقبة محتملة لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

عندما تحدثنا آخر مرة، كان الحديث يركز بشكل رئيسي على مكتب الخلفي للشبكة، ونقل شركات الخدمات من الفحوصات اليدوية إلى الصيانة التنبؤية. هذا لا يزال العمل. لكن شيئًا تغير تحت كل شخص في عالمي خلال السنوات القليلة الماضية، وتغيير أسرع مما توقع أي شخص في عالمي. في ذلك الوقت، كان الذكاء الاصطناعي قصة الطلب التي نناقشها بشكل مجرد. الآن يظهر كأرقام نمو حمولة كبيرة لشركات الخدمات. بدأت أسمع نفس الشيء من الأشخاص الذين عرفتهم لسنوات في هذه الصناعة: طلبات اتصال لتحملات كانت ستكون غير قابلة للتصور قبل بضع سنوات، منشآت فردية تطلب طاقة مثل مدينة صغيرة وتطلبها في جدول زمني لا علاقة له بكيفية بناء الشبكة بالفعل. هذا كان اللحظة التي انتبهت فيها. نقضي كل طاقتنا في مناقشة مدى قدرة هذه النماذج، ونقضي قليلاً في مناقشة السؤال الممل الجسدي حول ما إذا كنا نستطيع تغذيتها. كتبت Powering Intelligence لأنني كنت أبحث عن الكتاب الذي يربط بين هذين العالمين ولم يكن موجودًا. الجميع كان يكتب عن نماذج الذكاء الاصطناعي. لم يكن أحد يكتب تقريبًا عن الإلكترونات المطلوبة لها. وكنت أجلس في موقع غريب، قريب بما يكفي من جانب الذكاء الاصطناعي لفهم الطموح، وقريب بما يكفي من الشبكة لأعرف تمامًا كم يأخذ وقت بناء خط نقل جديد ومصنع توليد الطاقة. الفجوة بين هذه الساعات هي القصة كلها، وأردت وضعها في مكان واحد.

تجادل أن صناعة الذكاء الاصطناعي تتوسع في أشهر، بينما تتغير شبكة الطاقة خلال عقود. أين يوجد الحاجز الأكثر فورية اليوم: توليد الكهرباء، سعة النقل، المحطات الفرعية، المحولات، طوابير الاتصال، الترخيص، أو توافر العمال المهرة؟

أعتقد أن هناك العديد من الحواجز هنا، والجواب هو أنها جميعًا متشابكة. لكن إذا كنت مجبرًا على الإشارة إلى العقدة الأضيق الآن، فهو يتعلق بشكل أقل بتوليد الإلكترونات وأكثر بنقلها: النقل وعمليات الاتصال، مع المعدات الكهربائية كأجزاء فيزيائية تربط كل شيء. الشيء الذي يُقلل الناس من شأنه غالبًا هو أنك لا تستطيع إعلان محطة طاقة ومركز بيانات في بيان صحفي. لا تستطيع إعلان محول طاقة كبير في وجوده، بعضها له أوقات انتظار تقاس بالسنوات، والكثير منها لا يُصنع حتى على المستوى المحلي. حتى عندما يكون هناك الإرادة ورأس المال، تصطدم بجدار سلسلة التوريد في المكونات. ثم، فوق كل ذلك، هناك طابور الاتصال، الذي في nhiều مناطق هو خط متواصل لسنوات عديدة. وأسفل كل ذلك يوجد مشكلة القوى العاملة في صناعة الطاقة. الأشخاص الذين يعرفون كيف يبنيون ويدعمون هذه المعدات يتقاعدون بشكل أسرع مما نستطيع استبدالهم.

لذلك، ليس هناك حاجز واحد. إنها أن الأجزاء الفيزيائية البطيئة، المحولات، ممرات النقل، العمال المهرة، هي بالضبط تلك التي لا يمكن تسريعها بالبرمجيات أو المال وحده. هذا ما يجعل الأمور صعبة.

يمكن أن تroduce مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أحمالًا هائلة ومركزة في مناطق لم تكن شبكتها مصممة لهذا المستوى من الطلب. كيف تختلف هذه المرافق عن الأحمال الصناعية الكبيرة التي تمت إدارتها من قبل شركات الخدمات تاريخيًا، وما هي المخاطر الجديدة التي تخلقها لتحديد الموثوقية وتصميم السعة؟

شركات الخدمات قد تعاملت مع الأحمال الكبيرة لقرن من الزمن. مصنع صلب، مصنع صهر الألمنيوم، مصانع تصنيع السيارات، هذه أحمال هائلة، ويعرف مخططو الشبكة كيف يفكرون فيها. لذا، فإن الغريزة هي معاملة مركز بيانات مثل عميل كبير آخر. أعتقد أن هذه الغريزة خاطئة، والفرق هو ما يخلق المخاطر الجديدة.

ثلاثة أشياء تبرز لي. أولًا، التركيز والسرعة. حمل صناعي ثقيل عادة ما ينمو جنبًا إلى جنب مع الشبكة في المنطقة على مدار عقود. هذه المرافق تريد الهبوط الكبير في وقت واحد، في أماكن لم تكن شبكتها المحلية مخططة حولها. ثانيًا، هو ملف الحمل. العديد من هذه الأحمال ليست حملات مستوية، يمكن أن ترتفع بسرعة وبشدة بطرق تؤثر على المعدات بشكل مختلف عن مصنع يعمل على عملية مستمرة. ثالثًا، وهذا ما يقلق المخططين أكثر، هو تراكم التكهنات، وهو ما أعتقد أنه سؤالك التالي.

المخاطر التي تخلقها هي أن شركات الخدمات تُطلب منها التخطيط حول طلب يتصرف بشكل مختلف عن أي شيء في نماذجها التاريخية، والالتزام برأس المال والبنية التحتية على جدول الذكاء الاصطناعي وليس على جدول الشبكة. عندما تكون افتراضات التخطيط مبنية على قرن من نوع حمل معين، ويتغير الحمل الجديد هذه الافتراضات، يصبح التخطيط للموثوقية أكثر صعوبة. هذا ليس سببًا للقول لا، إنما هو سبب للتخطيط بشكل مختلف.

تستلم شركات الخدمات طلبات طاقة طموحة من مطورين مراكز البيانات، ولكن ليس كل مشروع مقترح سينفذ بالضرورة. كيف يمكن لشركات الخدمات التمييز بين الطلب الملتزم والطلبات التكهنات لتجنب بناء بنية تحتية مكلفة لمشاريع تصل متأخرة أو لا تظهر على الإطلاق؟

هذا هو واحد من الأسئلة التشغيلية الأكثر أهمية في هذا المجال الآن، وأنا سعيد لأنك سألت بشكل مباشر، لأن هذا لا يحظى باهتمام كافٍ إلى جانب المواضيع الأكثر لمعانًا.

يمكن لمطور أن يقدم طلبات اتصال لمشروع واحد في مناطق متعددة في نفس الوقت، للتسوق من أجل من يمكنه تقديم الطاقة بأسرع ما يمكن. بعض هذه المشاريع حقيقية ومموّلة. بعضها خيارات ومحطات ومكان للاحتفاظ بمكان في الصف. بعضها يُطلق عليه “حملات وهمية” وقد لا تظهر على الإطلاق. إذا تعاملت شركة الخدمات مع كل طلب على أنه حقيقي وبدأت في بناء توليد ونقل لجميعها، فإنها تتعرض لخطر إغراق التكاليف، وبنية تحتية تم بناؤها لمشروع بيانات لا يصل في الوقت المحدد أو لا يصل على الإطلاق. ومن يعيد دفع تكاليف الأصول المهجورة، هم المستهلكون الحاليون. من ناحية أخرى، إذا بنيت شركات الخدمات أقل، فإنها تتعرض لخطر عدم القدرة على تلبية احتياجات الحمل الوارد.

الطريقة هي جعل التكهنات مكلفة والالتزام رخيصًا. هذا يعني أن يكون هناكskin حقيقي في اللعبة قبل أن تلتزم شركة الخدمات برأس المال، وإيداعات معنوية، وتركيبات مقسمة مرتبطة بمراحل البناء، وشروط العقد تضع المخاطر على الطرف الذي يقدم الطلب بدلاً من المستهلكين. بعض الولايات начала تتحرك في هذا الاتجاه. المبدأ الذي أعود إليه دائمًا هو بسيط: يجب أن يحمل الكيان الذي يطلب الطاقة المخاطر الناجمة عن عدم حاجة الطاقة. حاليًا، يقع هذا الخطر على الجميع الآخرين بشكل شائع.

من يجب أن يدفع في النهاية تكاليف توليد ونقل وتحديث المحطات الفرعية المطلوبة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟ ما هي هياكل الأسعار أو ضمانات التعاقد التي يمكن أن تمنع الأسر والمشاريع الحالية من دعم بنية تحتية تم بناؤها بشكل أساسي لشركات التكنولوجيا الضخمة؟

هذا هو السؤال الذي سيعرف السياسة لمدة عشر سنوات قادمة من الشبكة، وأنا لا أعتقد أنه يوجد له جواب فني خالص. أعتقد أنه يتعلق بالعدالة. وجهة نظري الصادقة هي أن التكلفة يجب أن تقع، قدر الإمكان، مع الحمل الذي تسببه. إذا تطلب مشروع مركز بيانات جديد محطة فرعية وتحديث نقل، فيجب أن يدفع المشروع ما يسببه، لا المتقاعد في الطريق. هذا يبدو واضحًا، لكن الطريقة التي عملت بها هيكل الأسعار تاريخيًا هي أن البنية التحتية الكبيرة غالبًا ما تم توزيعها على قاعدة العملاء بأكملها، وهو ما كان له معنى عندما كان الحمل الجديد مصنعًا توفر للبلدة. يبدو هذا أقل منطقية عندما يكون المستفيد شركة من بين أكثر الشركات قيمة في العالم.

الأدوات موجودة. رسوم حمل كبيرة مصممة خصيصًا لهذه الفئة من العملاء. عقود أخذ حداقل لضمان أن مركز بيانات لا يمكنه الحصول على بنية تحتية وبعد ذلك مغادرة. التزامات طويلة الأمد تتوافق مع عمر الأصول التي يتم بناؤها. ما يهم هو أن المنظمين وشركات الخدمات تستخدمها، وتستخدمها قبل البناء، وليس بعد ذلك. لأن بمجرد أن يتم سكب الخرسانة ووضع التكلفة في قاعدة الرسوم، يكون من الصعب إعادة استردادها. أكتب عن هذا في الكتاب لأنني أعتقد أنه واحد من الأماكن حيث يمكن أن يؤدي الحصول على الحوافز قليلاً خاطئًا إلى تآكل الثقة العامة في كل من شركات الخدمات وصناعة الذكاء الاصطناعي.

هل يمكن أن تصبح مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أصول شبكة مرنة بدلاً من كونها مصادر طلب غير مرنة من خلال تحويل الحمل، والاستجابة للطلب، والبطاريات، والتخزين الحراري، والتوليد في الموقع؟ أي حمولات الذكاء الاصطناعي يمكن نقلها بشكل واقعي عبر ساعات أو مواقع مختلفة دون المساس بالأداء؟

نعم، وأعتقد أن هذا واحد من الأفكار الأكثر أملًا في هذا الموضوع، لذلك أريد أن أكون حذرًا في عدم المبالغة، لأن المرونة حقيقية ولكنها ليست غير محدودة. ابدأ بالتمييز الذي يهم: ليس كل حساب الذكاء الاصطناعي هو نفس الشيء. هناك الاستدلال، وهو الحساب بعد تدريب هذه النماذج الكبيرة (النماذج الحية)، وسؤالك نموذجًا سؤالًا وتحتاج إلى إجابة الآن. هذا حساس للزمن وصعب النقل. ثم هناك التدريب، وهو العمل الكبير على نمط الدفعات الذي يبني النماذج. التدريب مرن بشكل أكبر. لا يهتم بالضرورة بالوقت الذي يعمل فيه، سواء كان في الثانية صباحًا أو في الثانية ظهرًا، أو في هذا الولاية أو تلك، طالما أنه يتم إنجازه. هذه المرونة هي الفرصة. إذا كان جزء كبير من حمل مركز بيانات يمكن أن ينتقل في الوقت، فيمكنه أن يلجأ إلى الساعات التي تتوفر فيها الشبكة للطاقة النظيفة الزائدة ويتراجع عندما تكون النظام معرضًا للضغط.

الآن، أضف البطاريات والتخزين الحراري والتوليد في الموقع، ويمكن لمنشأة تبدو كبلوك صلب من الطلب أن تبدأ في التصرف كموارد تساعد على توازن الشبكة، وتحول الزيادة في الطاقة الشمسية في منتصف النهار، وتركب القمم باستخدام الطاقة المخزنة. الشروح الصادقة هي أن هذا يتطلب من المشغل أن يريد بالفعل التعاون، ويتطلب هياكل أسعار تُكافئه على ذلك. الجانب التقني هو الجزء السهل، لكن تصميم الحوافز هو الجزء الصعب. لكن عالمًا حيث تصبح مراكز البيانات شركاء مرنين للشبكة بدلاً من كونها أعداء لها هو أمر ممكن حقًا، وأفضل بكثير من البديل.

ما هي المزيج من مصادر الطاقة التي يمكن أن تلبي بشكل واقعي متطلبات الكهرباء للذكاء الاصطناعي خلال العقد القادم؟ كيف ترى الطاقة المتجددة والتخزين والغاز الطبيعي والطاقة النووية التقليدية والمفاعلات النووية الصغيرة والطاقة الجيوترمية تندرج في هذا المزيج؟

سأعطيك الجواب الذي لا يحبه الناس، وهو أن هذا يتعلق بكل شيء، وكل من يبيع لك حلًا واحدًا هو بائع شيء ما. الطاقة المتجددة والتخزين هما السريعين الذين يمكننا نشرهم؛ يمكن بناء الطاقة الشمسية مع البطاريات في أوقات تبدو معقولة مقارنة بكل شيء آخر. لكن الطاقة المتجددة متغيرة، و这些 الأحمال تعمل على مدار الساعة، لذلك التخزين يقوم بعمل كبير في هذه الجملة. الغاز الطبيعي سيكون جزءًا من الجسر سواء أحببنا ذلك أم لا، لأنه قابل للتشغيل ومتاح. الطاقة النووية مثيرة للاهتمام حقًا الآن، نحن نشهد محطات كانت على وشك الإغلاق تحصل على حياة ثانية لأن مركز بيانات سيعقد عقدًا طويل الأمد لاستلام إنتاجها، وهو شيء لم يتوقعه أحد تقريبًا. المفاعلات النووية الصغيرة والطاقة الجيوترمية هما اللعبة الحقيقية، لكنني أحاول أن أكون منضبطًا حول الجداول الزمنية، فهما جزء مهم من القصة بحلول النصف الثاني من العقد وما بعده، وليس الشيء الذي يخلصنا في عام 2027.

المزيج الواقعي هو مزيج متدرج: الطاقة المتجددة والتخزين يحملان النمو، والغاز يغطي فجوة الثبات، والطاقة النووية الحالية تمتد وتنال قيمة جديدة، والمصادر الجديدة القادمة على الخط بحلول نضجها. الخطأ هو النقاء العقائدي في أي اتجاه، لأن الشبكة لا تهتم بميولنا، تهتم بالكيلووات الساعة التي يتم تسليمها بشكل موثوق ودقيق.

أحد الأفكار المركزية في كتابك هو أن نفس صناعة الذكاء الاصطناعي التي تضع ضغطًا على الشبكة يمكن أن توفر الأدوات اللازمة لتحديثها. أين يمكن للذكاء الاصطناعي خلق أكبر مكاسب قصيرة الأجل: توقع الحمل، الصيانة التنبؤية، تحسين النقل، إدارة النباتات، استعادة العجز، النماذج الرقمية، أو التحكم التلقائي في الشبكة؟

هذا هو قلب الكتاب، وأنا أجد هذا الجزء الأكثر إلهامًا، لأن نفس الصناعة التي تضع ضغطًا على الشبكة تمنحنا أفضل الأدوات التي لدينا على الإطلاق لتصحيحها. إذا كنت أصنف حسب حيث يكون الدفع حقيقيًا اليوم وليس في شريحة، سأوضعه هنا.

الصيانة التنبؤية، والفحص المستمر والفحص أولاً، لأن هذا هو المكان الذي قضينا فيه سنوات، ورأيت أنه يعمل. استخدام الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي البصري لاكتشاف المكونات المعيبة قبل فشلها، العازل المتصدع، المحول الساخن، الحلقات الصدئة، هذا ليس تخيليًا، هذا مطبق ويحفظ المال الحقيقي ويمنع انقطاع الطاقة الحقيقي. جنبًا إلى جنب مع ذلك، أضع توقع الحمل والاستجابة للطلب، لأن مشكلة مركز البيانات بأكملها تصبح أكثر إدارة إذا كنت تستطيع توقع الطلب بدقة أكبر بدلاً من التخطيط بشكل أعمى. ثم يأتي تحسين النقل، الحصول على مزيد من السعة من الأسلاك التي لدينا بالفعل، وهو ما يهم بشكل كبير بالنظر إلى مدى بطء بناء الأسلاك الجديدة. إدارة النباتات و استعادة العجز قريبان، وكلاهما مناطق حيث يجعل الذكاء الاصطناعي شيئًا بطيئًا ويدويًا سريعًا وفعالًا، وفي الوقت نفسه يوفر رؤية كافية ووعيًا بالحالة لتوفير المرونة للشبكة من أجل منع حوادث مثل الحرائق، وأضرار العواصف، وانقطاع الطاقة.

النماذج الرقمية والتحكم التلقائي الكامل للشبكة هما الأρίζاق البعيدة، وهي قادمة، وهي قوية، لكنها تحمل أسئلة الثقة والأمان التي أعتقد أنها سؤالك التالي. لذا، في المدى القصير، تصنيفي يبدأ بالأمور غير المثيرة: رؤية الشبكة بشكل أفضل، وتوقع سلوكها بشكل أفضل، والحصول على المزيد مما هو موجود بالفعل من خلال جعل نظام الشبكة أكثر وعيًا. هذا هو المكان الذي يدفع فيه الذكاء الاصطناعي ثمن نفسه أولاً.

في مقابلة سابقة، ناقشنا اعتماد Buzz Solutions على بيانات الخدمات الحقيقية ومراجعة الإنسان في الحلقة. مع تحول أنظمة القوة إلى المزيد من الاستقلالية، ما هي القرارات التي يمكن تفويضها بأمان إلى الذكاء الاصطناعي، وأين يجب أن يبقى الحكم البشري إلزاميًا؟ كيف يجب على شركات الخدمات الاستعداد لقرارات نموذج غير شفافة أو هجمات إلكترونية أو فشل يمكن أن ينتشر عبر البنية التحتية الحيوية؟

عندما تحدثنا آخر مرة، وصفنا نهجنا كإنسان في الحلقة، مع خبراء الموضوع يمنحون ملاحظات لنموذج الذكاء الاصطناعي على أي شيء دون عتبة ثقة أو تنبؤات سيئة، وأريد أن أبدأ من هناك لأن وجهة نظري حول هذا لم تتغير، بل صارت أكثر صلابة.

الذكاء الاصطناعي هو استثنائي في مهام الإدراك والتوصيات، انظر إلى كل هذه البيانات، اكتشف الشذوذ، قم بتحديد المخاطر، قم بترتيب ما يحتاج إلى الانتباه. تفويض ذلك ليس فقط آمنًا، بل أفضل مما يمكن للبشر القيام به بمفردهم في ذلك النطاق. حيث أصبح أكثر حذرًا هو اتخاذ الإجراءات ذات العواقب على البنية التحتية الحيوية والمشاريع الحيوية. تلك تحتاج إلى شخص (خبير موضوع) مسؤول، ليس لأن النموذج أسوأ في الحالة المتوسطة، بل لأن البنية التحتية الحيوية هي المكان الذي يكون فيه الحالة النادرة الكارثية هو كل اللعبة.

لذلك، أعتقد أن التحضير هو ثلاثة أجزاء. أولًا، احتفظ بالبشر في الحلقة على القرارات ذات العواقب، ليس كطوابع مطبوعة، بل مع سلطة حقيقية للتعويض. ثانيًا، اصطبر على تفسير أي شيء يلمس العمليات الحيوية، إذا لم تكن قادرًا على فهم لماذا قام النموذج بما قام به، لا يمكنك أن تكون مسؤولاً عنه، و “الذكاء الاصطناعي قرر” ليس جوابًا مقبولًا عندما تنقطع الأضواء. ثالثًا، وآخيرًا، عامل هذه الأنظمة المستقلة كمساحة هجوم موسعة من اليوم الأول. كلما سمحنا للبرمجيات بتشغيل الشبكة، كلما ورثت الشبكة نقاط ضعف البرمجيات. هجوم إلكتروني على نظام تحكم تلقائي ليس تسريب بيانات، إنه حدث فيزيائي. يجب أن نصمم لهذه الواقعية قبل أن نصبح مستقلين بالكامل، وليس بعد ذلك. الخبر السار هو أن شركات الخدمات تأخذ الآن أمن البيانات وأمان المعلومات وحوكمة الذكاء الاصطناعي على محمل الجد، وقد بدأت في إنشاء مجالس حوكمة الذكاء الاصطناعي والبيانات داخل منظماتها. لقد نشرنا في Buzz كتيبات أمان السيبراني وحوكمة الذكاء الاصطناعي للصناعة لتعلم المزيد عن النشر الناجح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بأمان وبتصغير.

نظرًا إلى خمس سنوات قادمة، ما هو ما سيفصل البلدان والمناطق القادرة على دعم استمرار توسع الذكاء الاصطناعي عن تلك التي تقيدها توافر الكهرباء؟ ما هي الاستراتيجية الناجحة لتحقيق توافق بين تطوير الذكاء الاصطناعي و تحديث الشبكة بحلول عام 2031؟

أعتقد أننا سننظر إلى الوراء بعد خمس سنوات ونتعرف على أن العائق على الذكاء الاصطناعي لم يكن الشريحة أو الموهبة. تلك تتحرك بسهولة حول العالم. الشيء الذي لم يتحرك هو الطاقة والبنية التحتية. الكهرباء تصبح الموارد الاستراتيجية لعصر الذكاء الاصطناعي كما كانت النفط للقرن الماضي، ولا أعتقد أن هذا مبالغة؛ أعتقد أنه يصبح فقط واضحًا.

لذلك، المناطق التي تتقدم سوف تكون تلك التي عاملت سعة الشبكة كأصل تنافسي وبدأت في البناء والتحديث مبكرًا، الأماكن التي سريعة الاتصال، وحديثة الترخيص دون إضعاف الحوافز الهامة. تلك التي تتعثر لن تفتقر إلى الطموح أو رأس المال، سوف يكون لديهم إعلانات مركز بيانات وستتم استثماراتها، وبسلاسة لن يكونوا قادرين على تقديم الإلكترونات، والمشاريع سوف تذهب بهدوء إلى مكان يمكنه تقديمها.

الاستراتيجية الناجحة بحلول عام 2031 تبدو وكأن الساعةين (المذكورتين في الكتاب) أخيرًا تعمل معًا بدلاً من العمل ضد بعضهما البعض. это يعني جعل سرعة طموح الذكاء الاصطناعي تتوافق مع واقع جداول بنية الطاقة، استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لجعل الشبكة الحالية أكثر كفاءة، بينما نبني الشبكة التي نحتاجها، والحصول على تخصيص التكلفة بشكل صحيح بحيث لا يصبح مشاعر الجمهور حول توافر الطاقة سلبية للغاية، وأخذ مشكلة القوى العاملة على محمل الجد بما يكفي لتدريب الجيل التالي من الأشخاص الذين يبنيون ويدعمون هذا النظام. لا شيء من هذا هو مشكلة تقنية، لدينا التكنولوجيا. إنه مشكلة تنسيق و إرادة. أعتقد أن الأخبار الجيدة هي أن هذه هي المشاكل التي نعرف كيف نحلها؛ سوف يتطلب فقط أن يجلس قطاع التكنولوجيا، صناعة الطاقة، صناع السياسة والمنظمون معًا ويناقشوا المحادثة ذات الصلة. شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا Buzz Solutions أو يقرؤوا كتابه: Powering Intelligence: لماذا يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على شبكة الطاقة.