زيادة مراكز البيانات الخاصة بالذكاء الإصطناعي تؤدي لزيادة إستهلاك الطاقة، وزيادة إنبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون!
قد يتسبب العدد المتزايد باستمرار الخاص بمراكز البيانات و التبني المُتسارع لمشاريع الذكاء الاصطناعي في حدوث تحولات دقيقة في أنظمة الطاقة العالمية مع دخولنا النصف الأخير من العقد الحالي، وتاثير ذلك على معدلات الاستهلاك، وزيادة الانبعاثات.
قبل الانتشار الجماعي لأدوات الذكاء الاصطناعي، كانت الاحتياجات الحسابية للمُستخدمين تُلبى إلى حد كبير من قبل مراكز البيانات مع طلب طاقة ضمن حدود (5 ميغاواط) لكل مركز بيانات، ومع ذلك، فإن كل هذا يتغير بسرعة مع انتشار المزيد والمزيد من مراكز البيانات “الضخمة” أو الكبيرة، حيث تتطلب هذه المراكز طاقة نموذجية تزيد عن (100 ميغاواط أو أكثر، مع استهلاك كهرباء سنوي يعادل الطلب من حوالي (350،000 إلى 400،000 سيارة كهربائية)، وفقًا لوكالة الطاقة الدولية (IEA).
بحسب التقديرات، فأن طلب صغير واحد من تطبيق الذكاء الإصطناعي (ChatGPT) يتطلب (2.9 واط في الساعة من الكهرباء)، مقارنة بـ (0.3 واط في الساعة) في عملية البحث الطبيعية في محرك البحث الشهير غوغل، وهذا يعادل ما يقرب من 10 أضعاف!
لهذا السبب يعتقد العديد من المتنبئين أن العالم سيشهد توسعًا كبيرًا في مراكز البيانات الضخمة مدفوعة باستخدام الذكاء الاصطناعي للحوسبة اليومية.
يقدر مصرف غولدمان ساكس الزيادة الإجمالية في استهلاك الطاقة في مراكز البيانات من الذكاء الاصطناعي بنحو 200 تيراواط ساعة سنويًا بين عامي 2023 و 2030.
يتركز جزء كبير من توسع مراكز البيانات الضخمة في الولايات المتحدة، حيث تعتقد وكالة الطاقة الدولية أن البناء تضاعف في العامين الماضيين وحدهما، كما تشهد بلدان رئيسية أخرى، مثل الصين والاتحاد الأوروبي، زيادة في النشاط.
في عام 2023، كان إجمالي الاستثمار الرأسمالي في الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي وتركيب مراكز البيانات – أمثال شركة غوغل، مايكروسوفت وأمازون – أعلى من إجمالي صناعة النفط و الغاز في الولايات المتحدة بما يعادل حوالي 0.5٪ من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة.
وفقًا لشركة (ستاندرد اند پورز غلوبال كومدتي انسايت S&P Global Commodity Insights، فإن تسارع الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات “سيغير بشكل أساسي” مسار الطلب العالمي على الطاقة، حيث تتوقع أن ينمو الطلب على الطاقة لمراكز البيانات بنسبة تتراوح بين 10٪ و 15٪ سنويًا بين الآن و 2030.
كما تلاحظ أن مراكز البيانات قد تمثل ما يصل إلى 5٪ من إجمالي الطلب العالمي على الطاقة بحلول عام 2030، و في الاقتصادات المتقدمة في أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا، حيث كان الطلب على الطاقة ثابتًا أو حتى انخفض في السنوات الأخيرة، تمثل مراكز البيانات تحولًا إلى نمو يتراوح بين 2٪ و 3٪.
في الاقتصادات النامية، سيضيف الطلب المتزايد على مراكز البيانات إلى نمو الطلب القوي بالفعل على الكهرباء، في كلتا الحالتين، يفرض هذا المستوى المُعزز من النمو تحديات على شبكات الكهرباء حيث تستغرق مشاريع مراكز البيانات الجديدة في المتوسط ما بين عامين إلى ثلاثة أعوام من البداية إلى الإطلاق التجاري، في حين قد تستغرق إمدادات الطاقة الجديدة من أربع إلى خمس سنوات أو أكثر ومشاريع النقل أطول من ذلك.
بالطبع، قادت شركات التقنية الكبرى الطريق من حيث شراء الطاقة النظيفة لتغذية مراكز البيانات الخاصة بها، وقد وقعت العديد من هذه الشركات اتفاقيات شراء طاقة طويلة الأجل مع شركات المرافق والموردين، مع عقود مدعومة بمصادر الطاقة المتجددة مثل طاقة الرياح والطاقة الشمسية.
مع ذلك، تشير شركةالتحليل المختصة بالطاقة، إلى أن هذا يؤدي في كثير من الأحيان إلى سحب الطاقة النظيفة بعيدًا عن الشبكة على نطاق واسع، وقد يكون تأثير متسلسل يؤدي الى خسارة في جهود خفض انبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون، حيث قد تتطلب الزيادة المُحتملة في الطلب بناء سعة إضافية لتوليد الطاقة بالغاز.
أو ربما حتى إبقاء سعة توليد الطاقة بالفحم القديمة لفترة أطول من المخطط لها في الأصل، بحسب موقع فوربس في مقال حول مراكز البيانات والتحول في الطاقة.
استهلاك الطاقة حسب مراكز البيانات:
أستهلكت مراكز البيانات ما يقرب من 460 تيراواط/ساعة من الكهرباء في جميع أنحاء العالم في عام 2022، حيث تشير التوقعات إلى أن هذا قد يتضاعف أكثر من الضعف بحلول عام 2026، ليصل إلى أكثر من 1,000 تيراواط/ساعة، وهو ما يعادل استهلاك اليابان السنوي للكهرباء، وفي الولايات المتحدة، من المتوقع أن تستهلك مراكز البيانات ما يصل إلى 9.1% من الكهرباء الوطنية بحلول عام 2030 بسبب متطلبات الذكاء الاصطناعي.
و يؤدي النمو في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تدريب نماذج اللغة الكبيرة ومعالجة مهام الاستدلال، إلى زيادة استخدام الكهرباء بشكل كبير.
كيف يمكن معالجة إستهلاك الطاقة الكبير؟
يمكن للتقدم في تقنية الرقائق والأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي مثل وحدات معالجة الرسوميات أن يحسن كفاءة الطاقة، على سبيل المثال، أظهرت الأجيال الأحدث من وحدات معالجة الرسوميات من شركات مثل NVIDIA انخفاضًا كبيرًا في استهلاك الطاقة لنفس مستوى الأداء.
كذلك من خلال تصميم مركز البيانات الحديثة بتقنيات تبريد أفضل ومقاييس فعالية استخدام الطاقة (PUE)، بهدف أقل من 1.3 PUE لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يدل على كفاءة طاقة أعلى.
عملية تخزين الطاقة و مزامنة الوقت بين إستهلاك الطاقة في مراكز البيانات مع أوقات توليد الطاقة المُتجددة، والتي يمكن أن تنطوي على تحويل أحمال الحوسبة جغرافيًا أو زمنيًا لمطابقة توفر الطاقة النظيفة.
كذلك من خلال إستخدام الخوارزميات الفعّالة في الحساب في نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتطلب طاقة حسابية أقل أو تحسين النماذج الحالية لتقليل استخدام الطاقة أثناء مرحلتي التدريب والاستنتاج، و يمكن أن يكون بمثابة تغيير جذري.
ومن الضروري التعاون بين الحكومة والصناعة (صناعة الذكاء الإصطناعي) من خلال التخطيط الاستراتيجي الذي يشمل المرافق والحكومة وشركات التقنية لضمان قدرة البنية الأساسية على التعامل مع الأحمال المتزايدة بشكل مستدام، ويشمل ذلك دعم السياسات للطاقة المتجددة وتحسينات الشبكة.
تبحث مجموعة من الشركات في إستثمار الطاقة النووية في مفاعلات ذات كفاءة عالية صغيرة لتلبية متطلبات الطاقة المستقبلية، وخاصة بأن مصادر الطاقة المتجددة وحدها…لا تكفي!
يُمكن إستخدام التبريد السائل و التبريد بالهواء الحر أن تقلل بشكل كبير من الطاقة المطلوبة للتبريد، والتي يمكن أن تشكل جزءًا كبيرًا من إستخدام الطاقة في مركز البيانات.
إن تحقيق التوازن بين استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة وأهداف الاستدامة يتطلب اتباع نهج متعدد الأوجه، يشمل الابتكار التقني، تعديل السياسات، والاستثمار الكبير في الطاقة المتجددة والكفاءة.
والحل الرئيسي لا يقتصر على إدارة الأحمال الحالية فحسب، بل يشمل كذلك توقع المتطلبات المستقبلية والاستعداد لها مع تقليل التأثير البيئي إلى أدنى حد.
فيما يلي حسابات تخص إستهلاك الطاقة الكهربائية، والمعادل لها من إستهلاك الغاز الطبيعي أو النفط، استنادًا إلى محتوى الطاقة لكل من (النفط والغاز):
الغاز الطبيعي:
1 ميغاواط/ساعة من الكهرباء تعادل تقريبًا 0.177 مليون قدم مكعب (MMcf) من الغاز الطبيعي، مع الأخذ في الاعتبار أن الغاز الطبيعي يحتوي على محتوى طاقة يبلغ حوالي 1,037 وحدة حرارية بريطانية لكل قدم مكعب و1 ميغاواط/ساعة تعادل تقريبًا 3.412 مليون وحدة حرارية بريطانية (باستخدام عوامل التحويل المتوسطة من إدارة معلومات الطاقة الأمريكية).
أسعار الـ 1,000 قدم مكعب من الغاز، الفوري، بحسب بيانات مرافي التصدير في الولايات المتحدة، لكل (مليون وحدة حرارية بريطانية = 1,000 قدم مكعب)
النفط:
1 ميغاواط/ساعة من الكهرباء تعادل تقريبًا 0.086 برميل من النفط، مع الأخذ في الاعتبار أن برميلًا واحدًا من النفط يحتوي على حوالي 5.8 مليون وحدة حرارية بريطانية.
أسعار النفط الحالية، خصوصا خامي برنت في بحر الشمال، وخام غرب تكساس الخفيف، من الولايات المتحدة
إذا أخذنا استهلاك الطاقة المتوقع لمراكز البيانات في الولايات المتحدة بحلول عام 2028، والذي قد يتراوح بين 74 إلى 132 غيغاواط سنويًا (74,000 إلى 132,000 ميغاوات في الساعة):
من حيث الغاز الطبيعي:
74 غيغاوات = 74,000 ميغاواط في الساعة * 24 ساعة في اليوم * 365 يومًا في السنة ≈ 647.5 مليون ميغاوات في الساعة / سنة، وهذا يترجم إلى ما يقرب من 115 مليون قدم مكعب من الغاز الطبيعي سنويًا (باستخدام تحويل 0.177 مليون قدم مكعب / ميغاوات في الساعة).
132 غيغاوات = 132,000 ميغاوات في الساعة * 24 ساعة في اليوم * 365 يومًا في السنة ≈ 1.15 مليار ميغاوات في الساعة / سنة، وهذا يترجم إلى ما يقرب من 204 مليون قدم مكعب من الغاز الطبيعي سنويًا.
من حيث النفط:
74 غيغاوات لمدة عام واحد ≈ 647.5 مليون ميغاوات ساعة/عام، وهذا يعادل حوالي 55.7 مليون برميل من النفط سنويًا (باستخدام 0.086 برميل/ميغاوات ساعة).
132 غيغاواط لمدة عام واحد ≈ 1.15 مليار ميغاوات ساعة/عام، وهذا يعادل حوالي 99.3 مليون برميل من النفط سنويًا.
هذه الحسابات هي تقديرات تقريبية وتعتمد على عوامل مُختلفة مثل كفاءة التحويل من الوقود إلى الكهرباء، ومحتوى الطاقة المحدد للغاز الطبيعي أو النفط المستخدم، والكفاءة التشغيلية لمراكز البيانات.
ومع ذلك، فإنها تعطي رقمًا تقريبيًا لكمية الغاز الطبيعي أو النفط المطلوبة لتوليد نفس كمية الكهرباء التي تستهلكها مراكز البيانات نظريًا.
يرجى ملاحظة أن هذه تحويلات مبسطة ويمكن أن يختلف استخدام الطاقة الفعلي بسبب خسائر الكفاءة وجودة الوقود المختلفة والممارسات التشغيلية.
فيما يلي مقاربة مبسطة لتأثير استهلاك الكهرباء، الغاز الطبيعي و النفط بشكل كبير على المناخ من خلال المساهمة في انبعاثات ثاني أوكسيد الكربون.
الكهرباء:
تعتمد انبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون من الكهرباء بشكل كبير على مصدر الطاقة، فعلى سبيل المثال:
الفحم: ينتج حوالي 1,000 غرام من ثاني أوكسيد الكاربون لكل كيلو واط-ساعة.
الغاز الطبيعي: حوالي 400-500 غرام من ثاني أوكسيد الكربون لكل كيلو واط-ساعة.
الطاقة المتجددة (طاقة الرياح والطاقة الشمسية والطاقة الكهرومائية): انبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون المباشرة صفر تقريبًا أثناء التشغيل.
مراكز البيانات: نظرًا لاستخدامها العالي للكهرباء، فإن البصمة الكاربونية لمراكز البيانات كبيرة إذا كانت الكهرباء تأتي من الوقود (النفط والغاز)، ومع ذلك، فإن استخدام الطاقة المتجددة يمكن أن يخفف من هذا التأثير.
الغاز الطبيعي:
يؤدي حرق الغاز الطبيعي للحصول على الطاقة إلى إطلاق ما يقرب من 50-60 كغم من ثاني أوكسيد الكربون لكل مليون وحدة حرارية بريطانية (MMBtu).
نظرًا لأن 1 ميغاواط-ساعة من الكهرباء من الغاز الطبيعي يمكن توليدها من حوالي 10.4 مليون وحدة حرارية بريطانية، فإن هذا يترجم تقريبًا إلى 520-624 كغم من ثاني أوكسيد الكربون لكل ميغاواط-ساعة.
النفط:
ينتج عن حرق النفط للحصول على الطاقة ما يقرب من 74 كغم من ثاني أوكسيد الكاربون لكل مليون وحدة حرارية بريطانية.
نظرًا لأن 1 ميغاواط-ساعة من النفط قد يتطلب حوالي 8.6 برميل (كل برميل يساوي تقريبًا 5.8 مليون وحدة حرارية بريطانية)، فإن هذا يعادل حوالي 740 كغم من ثاني أوكسيد الكربون لكل ميغاواط-ساعة.
التأثير المناخي الإجمالي
انبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون العالمية، تأتي بشكل كبير من عمليات الإستكشاف لغاية الحرق لمصادر الطاقة التقليدية (النفط والغاز)، بما في ذلك توليد الكهرباء والتدفئة والنقل، و على سبيل المثال، في عام 2021، وصلت انبعاثات ثاني أوكسيد الكاربون المرتبطة بالطاقة إلى مستوى مُرتفع جديد بلغ 36.3 غيغا طن.
