طفرة الذكاء الاصطناعي تسنتزف حاليا كمية هائلة من الكهرباء

تشغيل نماذج الذكاء الإصطناعي يتطلب الكثير من الطاقة

يعتمد كل التفاعل على الإنترنت على سقالة من المعلومات المخزنة في عدة خوادم. وتلك الآلات مجتمعة معا في مراكز البيانات في جميع أنحاء العالم، تتطلب الكثير من الطاقة.

يرفع الباحثون الإنذارات حول المتطلبات الكبيرة للطاقة خلال الأشهر القليلة الماضية. لكن تقريرًا نُشر هذا الأسبوع في موقع Joule هو من أوائل التحليلات التي تحدد الطلب الذي يتحقق بسرعة. وهذا يجعل شركة نيفيديا تتجه إلى شحن 1.5 مليون وحدة من وحدات الخوادم العاملة بالذكاء الإصطناعي سنويًا بحلول عام 2027. هذه الخوادم البالغ عددها 1.5 مليون خادم، التي تعمل بكامل طاقتها، سوف تستهلك ما لا يقل عن 85.4 تيراواط/ساعة على الأقل من الكهرباء سنويا . أكثر مما يستخدمه العديد من البلدان  في سنة واحدة، وفقا للتقييم الجديد.

أجرى التحليل أليكس دي فريس، عالم البيانات في البنك المركزي الهولندي ومرشح لدرجة الدكتوراه في جامعة فريجي أمستردام. حيث يدرس تكاليف الطاقة للتكنولوجيات الناشئة. في وقت سابق، اكتسب دي فريس مكانة بارزة بعد دق ناقوس الخطر بشأن تكاليف الطاقة الهائلة لتعدين العملات المشفرة ومعاملاتها. الآن حول انتباهه إلى أحدث ابتكار تكنولوجي. تحدثت مجلة ساينتفك أمريكان معه عن شهية الذكاء الاصطناعي الصادمة للكهرباء.

لماذا تعتقد أنه من المهم فحص استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي كثيف الاستهلاك للطاقة. لقد أبرزت أنه إذا قمت بتحويل محرك بحث Google بالكامل إلى شيء مثل ChatGPT، واستخدمه الجميع بهذه الطريقة سيكون لديك تسعة مليارات تفاعلات روبوت الدردشة بدلًا من تسعة مليارات عملية بحث منتظمة يوميًا. إن استخدام الطاقة من Google سيرتفع. ستحتاج غوغل إلى قدر من القوة مثل أيرلندا لمجرد تشغيل محرك البحث الخاص بها.

لن يحدث الأمر على هذا النحو لأن جوجل سيتعين عليها أيضًا استثمار 100 مليار دولار في الأجهزة لجعل ذلك ممكنًا. وحتى لو كان لدى [الشركة] المال للاستثمار، فلن تتمكن سلسلة التوريد من تسليم كل هذه الخوادم على الفور. لكنني ما زلت أعتقد أنه من المفيد توضيح أنه إذا كنت ستستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في التطبيقات [مثل محرك البحث]، فإن ذلك لديه القدرة على جعل كل تفاعل عبر الإنترنت أكثر كثافة في الموارد.

أعتقد أنه من الصحي ضمان الاستدامة على الأقل عندما نتحدث عن مخاطر الذكاء الاصطناعي. عندما نتحدث عن المخاطر المحتملة للأخطاء، أو عدم معرفة الصندوق الأسود، أو التحيز للتمييز في الذكاء الاصطناعي، يجب أن ندرج الاستدامة كعامل خطر أيضًا. آمل أن يشجع مقالي على الأقل عملية التفكير في هذا الاتجاه. إذا كنا سنستخدم الذكاء الاصطناعي، فهل سيساعدنا؟ هل يمكننا القيام بذلك بطريقة مسؤولة؟ هل نحتاج حقًا إلى استخدام هذه التكنولوجيا في المقام الأول؟ ما الذي يريده المستخدم النهائي ويحتاجه، وكيف يمكننا مساعدته على أفضل وجه؟ إذا كان الذكاء الاصطناعي جزءًا من هذا الحل، حسنًا، فماذا تنتظر. ولكن إذا لم يكن كذلك، فلا تغامر.

ما هي أجزاء عمليات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم كل هذه الطاقة؟

لديك عمومًا مرحلتان كبيرتان عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. الأولى هي مرحلة التدريب، حيث تقوم بإعداد النموذج والحصول عليه لتعليم نفسه كيفية التصرف. ثم لديك مرحلة الاستدلال، حيث تضع النموذج في عملية مباشرة وتبدأ في تغذيته حتى يتمكن من إنتاج استجابات أصلية. كلتا المرحلتين كثيفتان للغاية في استهلاك الطاقة، ولا نعرف حقًا نسبة الطاقة هناك. تاريخيا، مع جوجل، كان الرصيد 60 في المئة الاستدلال، 40 في المئة التدريب. ولكن بعد ذلك مع ChatGPT، تعطل هذا النوع من التدريب – لأن التدريب على ChatGPT استهلك القليل جدًا من الطاقة، مقارنة بتطبيق النموذج.

يعتمد ذلك على الكثير من العوامل، مثل مقدار البيانات التي يتم تضمينها في هذه النماذج. أعني، هذه النماذج اللغوية الكبيرة التي يدعمها ChatGPT تشتهر باستخدام مجموعات بيانات ضخمة ولديها مليارات المعلمات. وبالطبع، فإن جعل هذه النماذج أكبر هو عامل يساهم في حاجتها إلى المزيد من القوة – ولكنه أيضًا كيف تجعل الشركات نماذجها أكثر قوة.

ما هي بعض المتغيرات الأخرى التي يجب مراعاتها عند التفكير في استخدام طاقة الذكاء الاصطناعي؟

مراكز البيانات العالمية، في المتوسط، ستضيف 50 في المائة إلى تكلفة الطاقة فقط للحفاظ على برودة الآلات. هناك مراكز بيانات تؤدي أداءً أسوأ من ذلك.

نوع الأجهزة التي تستخدمها مهم أيضًا. أحدث الخوادم أكثر كفاءة من الخوادم القديمة. ما الذي ستستخدمه في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟ كلما زاد تعقيد الطلب، وكلما طالت مدة عمل الخوادم على تلبيته، زادت الطاقة المستهلكة.

في تقييمك، تحدد بعض سيناريوهات استخدام الطاقة المختلفة من الأسوأ إلى الأفضل. ما هو الأكثر احتمالاً؟

في أسوأ السيناريوهات، إذا قررنا أننا سنفعل كل شيء بشأن الذكاء الاصطناعي، فسيشهد كل مركز بيانات زيادة فعالة في استهلاك الطاقة بمقدار 10 أضعاف. سيكون ذلك انفجارًا هائلاً في استهلاك الكهرباء العالمي لأن مراكز البيانات، باستثناء تعدين العملات المشفرة، مسؤولة بالفعل عن استهلاك حوالي 1 في المائة من الكهرباء العالمية. الآن، مرة أخرى، هذا لن يحدث – هذا ليس واقعيًا على الإطلاق. إنه مثال مفيد لتوضيح أن الذكاء الاصطناعي كثيف الاستخدام للطاقة.

على الطرف الآخر، لديك فكرة انعدام نمو من الصفر. لديك أشخاص يقولون إن النمو في الطلب سيتم تعويضه بالكامل من خلال تحسين الكفاءة، لكن هذه وجهة نظر متفائلة للغاية لا تشمل ما نفهمه عن الطلب والكفاءة. في كل مرة تجعل فيها التكنولوجيا الجديدة الرئيسية العملية أكثر كفاءة، فإنها تؤدي في الواقع إلى مطالبة المزيد من الناس بكل ما يتم إنتاجه. تعزز الكفاءة الطلب، لذا فإن تعزيز الكفاءة لا يوفر الطاقة في النهاية.

ما هو برأيي المسار الأكثر احتمالاً للمضي قدماً؟ أعتقد أن الإجابة هي أنه سيكون هناك نمو في استهلاك الكهرباء المرتبط بالذكاء الاصطناعي. على الأقل في البداية، سيكون بطيئًا إلى حد ما. ولكن هناك احتمال أن يتسارع في غضون عامين مع زيادة إنتاج الخادم. إن معرفة هذا يمنحنا بعض الوقت للتفكير فيما نفعله.

ما هي الأبحاث الإضافية أو الخطوات الأخرى المتطلبة؟

نحن بحاجة إلى جودة أعلى للبيانات. إلى معرفة أين تتجه هذه الخوادم ومصدر الطاقة نفسها. انبعاثات الكربون هي الأرقام الحقيقية التي نهتم بها عندما يتعلق الأمر بالتأثير البيئي. الطلب على الطاقة شيء واحد، ولكن هل يأتي من مصادر الطاقة المتجددة؟ هل يأتي من الوقود الأحفوري؟

ربما يجب على المنظمين البدء في طلب إفصاحات استخدام الطاقة من مطوري الذكاء الاصطناعي لأن هناك القليل جدًا من المعلومات للاستمرار. كان من الصعب حقًا إجراء هذا التحليل – أي شخص يحاول العمل على الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي يواجه نفس التحديات، حيث تكون المعلومات محدودة. أعتقد أنه سيكون من المفيد إذا كان هناك المزيد من الشفافية. وإذا لم تتحقق هذه الشفافية بشكل طبيعي، وهو ما لم يحدث حتى الآن، فيجب أن نفكر في إعطائها دفعة صغيرة.