يُقاس ازدهار الذكاء الاصطناعي عادةً بوحدات معالجة الرسومات من Nvidia ونفقات رأس المال الخاصة بالمشغلين الكبار. لكن مركز بيانات مملوء بالرقائق المتقدمة عديم الفائدة إذا لم يتمكن من تأمين كمية كافية من الكهرباء لتشغيلها.
لهذا السبب، أصبحت الطاقة أحد أهم القيود في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
يتوقع IEA أن يرتفع استهلاك الكهرباء لمراكز البيانات العالمية من حوالي 485 تيراواط/ساعة في عام 2025 إلى حوالي 950 تيراواط/ساعة بحلول عام 2030. ومن المتوقع أن تنمو المرافق المركزة على الذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع.
المشكلة ليست فقط في كمية الطاقة التي تستخدمها الذكاء الاصطناعي، بل في السرعة التي تظهر بها هذه الحاجة. يمكن بناء مراكز البيانات في بضع سنوات، بينما تستغرق خطوط النقل، ومحطات التحويل، والقدرة الإنتاجية الجديدة عادةً وقتًا أطول بكثير.
وحدات معالجة الرسوميات ليست سوى طبقة واحدة من بنية الذكاء الاصطناعي
تحتاج مجموعات الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من المعالجات.
يتطلب آلاف المسرّعات شبكات، وتحويل طاقة، وتبريد، ووصول موثوق إلى الشبكة. مع ارتفاع كثافة الخوادم، تصبح البنية التحتية الداعمة أكثر طلبًا.
هذا يخلق سلسلة توريد ذكاء اصطناعي أوسع:
GPU → الشبكات → تحويل الطاقة → التبريد → الاتصال بالشبكة → توليد الكهرباء
دليل بنية الذكاء الاصطناعي لدينا يوضح كيف اتسعت قصة الاستثمار لتشمل الطاقة وإدارة الحرارة超越 الرقائق.
الفرق الرئيسي هو أن بعض هذه العقبات لا يمكن حلها ببساطة عن طريق طلب معدات إضافية.
قد يكون بإمكان مُزود ضخم شراء المزيد من وحدات معالجة الرسوميات. لكنه لا يمكنه إنشاء اتصال عالي الجهد جديد فورًا.
يصبح الوصول إلى الشبكة نادرًا
تكساس تقدم أحد أوضح الأمثلة.
تجاوزت طلبات طاقة مراكز البيانات المقترحة 700 جيجاوات، وهي أعلى بكثير من استهلاك مراكز البيانات الحالي في الولايات المتحدة. وقد بدأت الجهات التنظيمية في تشديد قواعد التوصيل لأن بعض هذا الطلب قد يأتي من مشاريع لن تُبنى أبدًا. وصفت رويترز المشكلة بأنها طلب وهمي.
هذا يخلق مشكلة مالية حقيقية. قد تستثمر مرافق الخدمات العامة في البنية التحتية لمشاريع لا تتحقق أبدًا، بينما تواجه مخيمات الذكاء الاصطناعي الحقيقية انتظارات تمتد لسنوات للحصول على الطاقة.
| عقدة الذكاء الاصطناعي | لماذا يهم ذلك |
|---|---|
| الاتصال بالشبكة | قد تنتظر المشاريع الجديدة سنوات |
| ترانسفورمرز | فترات إنتاج طويلة |
| التبريد | وحدات معالجة الرسوميات ذات الكثافة الأعلى تولد حرارة أكثر |
| الجيل | الذكاء الاصطناعي يتطلب طاقة موثوقة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع |
| الإرسال | قد تكون الطاقة بعيدة عن مراكز الطلب |
شركات الطاقة تصبح استثمارات ذكاء اصطناعي
هذا العقد يخلق مجموعة جديدة من المستفيدين من الذكاء الاصطناعي.
فيكتيف، على سبيل المثال، توفر أنظمة إدارة الطاقة والتبريد لمراكز البيانات، ووافقت مؤخرًا على شراء شركة Utility Innovation Group المتخصصة في الشبكات الصغيرة بقيمة تصل إلى 2.6 مليار دولار. يُظهر صفقة فيكتيف مدى القيمة المتزايدة لتوليد الطاقة الميداني والبنية التحتية المستقلة عن الشبكة.
تعتبر الشبكات الصغيرة مهمة لأنها يمكن أن تقلل الاعتماد على الاتصالات المتأخرة للمرافق من خلال دمج كهرباء الشبكة مع إنتاج وتخزين محليين.
تُصبح المرافق أيضًا جزءًا من تجارة الذكاء الاصطناعي. وتكسب شركات طاقة مثل NextEra Energy وDominion Energy وشركات أخرى فوائد متزايدة من الطلب طويل الأجل الناتج عن مزودي الهيبرسكيلر ومطوري مراكز البيانات.
يتوقع توقعات الطاقة للوكالة الدولية للطاقة أن توفر مصادر الطاقة المتجددة حصة كبيرة من الطلب الإضافي على مراكز البيانات، لكن الغاز الطبيعي والطاقة النووية والتخزين ستظل أيضًا مهمة لأن أحمال الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى طاقة موثوقة على مدار الساعة.
هذا يغير أيضًا اقتصاديات تعدين البيتكوين. يتحكم العاملون في وصلات شبكة كهربائية ذات قيمة بالفعل في المناطق ذات الكهرباء الرخيصة. إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي مستعدة لدفع مبلغ أكبر مقابل نفس الطاقة، فقد يحول بعض المشغلين القدرة نحو الحوسبة عالية الأداء. تُظهر تحليلات التعدين الخاصة بـ mining analysis أن الكهرباء نفسها تصبح الأصل النادر.
قد تتجاوز قصة الاستثمار بالذكاء الاصطناعي بذلك طرح سؤال من يصنع أسرع شريحة.