الذكاء الاصطناعي الشره للطاقة يستهلك أكثر من الهند بحلول 2030
المخاوف بشأن استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة، خصوصًا مع تطور تقنياته مثل تعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة، أصبحت قضية مثيرة للجدل في الأوساط التقنية والبيئية. تشير بعض الدراسات إلى أن هذه التقنيات يمكن أن تستهلك كميات ضخمة من الطاقة، مما يجعلها تشكل تحديًا بيئيًا في المستقبل.
الذكاء الاصطناعي وارتفاع استهلاك الطاقة:
تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية، السيارات الذاتية القيادة، التجارة الإلكترونية، والتحليل البياني، يتطلب معالجة كميات ضخمة من البيانات وتنفيذ عمليات معقدة تتطلب قدرة حسابية هائلة. على سبيل المثال:
- تعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة:
- عملية تدريب النماذج الضخمة لتعلم الآلة تتطلب موارد حسابية كبيرة، مما يؤدي إلى استهلاك طاقة مكثف. على سبيل المثال، تدريب نموذج لغة مثل “GPT” أو نموذج آخر مشابه قد يستغرق شهورًا من العمل على مجموعات ضخمة من البيانات باستخدام مراكز بيانات كبيرة.
- زيادة حجم البيانات وتحليلها:
- مع تزايد استخدام البيانات الكبيرة (Big Data)، فإن الحاجة إلى تخزين وتحليل كميات ضخمة من البيانات تتطلب طاقة إضافية لتشغيل مراكز البيانات.
هل سيستهلك الذكاء الاصطناعي أكثر من الهند بحلول 2030؟
تشير بعض الدراسات إلى أن استهلاك الطاقة الناتج عن الذكاء الاصطناعي قد يكون ضخمًا في المستقبل القريب، وخاصة مع تزايد قدرات الذكاء الاصطناعي وظهور تقنيات أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكن أن تستهلك بعض التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، مثل تدريب الشبكات العصبية العميقة، كميات طاقة تساوي أو حتى تفوق استهلاك بعض البلدان.
بحلول عام 2030، وفقًا لبعض التقديرات، يمكن أن يصل استهلاك الطاقة المرتبط بتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى مستويات عالية جدًا. على سبيل المثال، التقديرات تقول إنه في حال استمرار نمو هذا الاتجاه بنفس الوتيرة الحالية، فإن استهلاك الطاقة من الذكاء الاصطناعي قد يصبح مماثلًا أو أكبر من استهلاك الهند (التي تعد واحدة من أكبر الدول من حيث استهلاك الطاقة على مستوى العالم).
العوامل المؤثرة في هذه التوقعات:
- زيادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي: مع توسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات مثل السيارات الذاتية القيادة، التصنيع الذكي، الرعاية الصحية، والتعليم، من المتوقع أن يتطلب هذا تزايدًا في استهلاك الطاقة لتلبية احتياجات معالجة البيانات.
- الاستثمار في مراكز البيانات: من المرجح أن تزداد الحاجة إلى مراكز بيانات ضخمة لتخزين وتحليل البيانات التي تنتجها تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز استهلاك الطاقة.
- التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي: النمو المستمر في حجم النماذج الذكية والمعقدة مثل تلك المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق، سيتطلب تقنيات أكثر قوة، مما يساهم في زيادة استهلاك الطاقة.
الحلول المحتملة للتقليل من الاستهلاك:
- تحسين كفاءة الطاقة في مراكز البيانات: يمكن تحقيق تقليص في استهلاك الطاقة عبر تحسين كفاءة مراكز البيانات، باستخدام تقنيات مثل التبريد المتقدم، والتصميم الأكثر كفاءة، واستخدام الطاقة المتجددة.
- تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي: هناك جهود كبيرة لتحسين كفاءة الخوارزميات الذكية بحيث تتطلب طاقة أقل لتدريب النماذج. يمكن أن تساعد هذه التحسينات في تقليل الحاجة إلى حسابات كثيفة ومتطلبة للطاقة.
- التوجه نحو الطاقة المتجددة: سيكون من الضروري تحويل مراكز البيانات لتعمل بشكل أكبر على الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية أو طاقة الرياح، مما يقلل من التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي.
الختام:
بحلول 2030، قد يكون الذكاء الاصطناعي أحد المحركات الرئيسية للاستهلاك العالمي للطاقة، وهو ما يثير القلق بشأن تأثيره البيئي. لكن في الوقت نفسه، هناك العديد من المبادرات التي تركز على3، من أجل تقليل هذا التأثير وتوفير حلول مستدامة تواكب التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي.