يصطدم التبني السريع للذكاء الاصطناعي (AI) بحدود مادية صعبة. والجدير بالذكر أن هذا الحد لا يعني بالضرورة القدرة الحسابية أو توافر السيليكون، بل الكهرباء.

لعقود من الزمن، تعامل قادة التكنولوجيا مع الطاقة باعتبارها أداة أساسية. لقد قمت بتوصيل الخوادم الخاصة بك وتم تسليم الشبكة. ومع ذلك، في عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي، أصبحت القوة بسرعة هي القيد المحدد أمام النمو الرقمي.

ضع في اعتبارك الفرق الأساسي بين أحمال العمل السحابية القياسية والذكاء الاصطناعي التوليدي.

يتطلب البحث القياسي عبر الإنترنت جزءًا صغيرًا من الطاقة اللازمة لمعالجة استعلام واحد من خلال نموذج لغة كبير. وبضرب هذا التفاعل الفردي بمليارات المستخدمين في مختلف أنحاء العالم، يصبح الحجم الحقيقي للمشكلة واضحا. تخلق الكثافة الحسابية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي متطلبات طاقة عالية التركيز لم يتم إنشاء شبكات الكهرباء الإقليمية للتعامل معها.

ونحن نشهد بالفعل عواقب هذا التحول. وتتوقع جارتنر أنه بحلول عام 2026، سيؤدي نقص الطاقة إلى تأخير أكثر من 30% من جميع توسعات مراكز البيانات. وبحلول عام 2028، سوف تمثل مراكز البيانات 10% من إجمالي الطلب على الكهرباء في الولايات المتحدة. وهذا يفرض إعادة ضبط استراتيجي بشكل جماعي لقادة تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية والعمليات (I&O).

ظهور شركة الطاقة التقنية

إن حجم التحدي مذهل إلى حد ما. سوف تستهلك بعض مراكز البيانات واسعة النطاق المقترحة ما يصل إلى 5 جيجاوات من الطاقة، وهو ما يكفي لتزويد ما يقرب من 3.5 مليون أسرة بالطاقة. وعندما تركز هذا القدر الكبير من الطلب في بضعة أميال مربعة، فإن الشبكات التجارية الحالية يمكن أن تنهار. وفي الآونة الأخيرة، يقترن هذا بالاحتكاك المتزايد مع المجتمعات المحلية التي تخشى عدم استقرار الشبكة وارتفاع تكاليف المرافق.

يعمل مشغلو الشبكة على دورات تخطيط مدتها أكثر من 20 عامًا، إلا أن الإثارة للذكاء الاصطناعي تتطور وتتحول من شهر لآخر. ولأن الشبكة العامة غير قادرة على مواكبتها، فإن شركات التكنولوجيا الكبرى تتولى زمام الأمور بنفسها. التزمت شركة Constellation وMicrosoft بإعادة تشغيل محطة Three Mile Island النووية بحلول عام 2028، بينما كشفت أمازون عن خطط لاستثمار 20 مليار دولار في حرم مركز بيانات بالقرب من محطة طاقة في بنسلفانيا.

تعمل هذه المنظمات على تأمين الطاقة “وراء العداد” لأنه يجب عليها ذلك. يتحول توليد الطاقة في الموقع من التكرار إلى مصدر أساسي للطاقة. وبالتالي، يقوم قادة تكنولوجيا المعلومات وعمليات الإدخال والإخراج بشكل متزايد بتقييم مصادر الطاقة البديلة لضمان القدرة المستقبلية. ويتزايد الاهتمام بالمفاعلات المعيارية الصغيرة التي تعد بنشر الطاقة النووية بشكل أكثر أمانًا ومرونة، في حين يتم استخدام شبكات الغاز الطبيعي الصغيرة لسد الفجوة المباشرة بينما تنضج التقنيات المتجددة.

تبريد محرك الذكاء الاصطناعي

توليد الطاقة ليس سوى جزء واحد من المعادلة. يجب على المنظمات أيضًا تحسين كيفية استهلاكها بشكل جذري. ستحتوي مرافق البناء الجديدة على رفوف الخوادم التي تولد مستويات غير مسبوقة من الحرارة. يفشل تبريد الهواء التقليدي فعليًا عند هذه العتبات الجديدة عالية الكثافة ولم يعد صالحًا للحوسبة عالية الأداء.

أصبحت تقنيات التبريد السائل الآن هي المعيار لمجموعات الذكاء الاصطناعي، مع أنظمة تقوم بتدوير السائل مباشرة إلى (وبعيدًا عن) المكونات ذات الحرارة العالية للحصول على أداء حراري أفضل. يؤدي تطبيق التقنيات المتقدمة مثل المبادلات الحرارية للأبواب الخلفية إلى تقليل تكاليف التشغيل بشكل كبير. إنه يمثل تحولًا أساسيًا في هندسة المرافق.

ومن المفارقات أنه في حين أن الذكاء الاصطناعي يحفز الحاجة إلى مزيد من التبريد، فإنه يمكن أيضًا أن يوفر الحل. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستشعر في الوقت الفعلي لأعباء العمل ودرجة الحرارة للتنبؤ باحتياجات التبريد المستقبلية ديناميكيًا. يمكن أن تؤدي هذه الأتمتة الذكية إلى تقليل استهلاك طاقة التبريد بنسبة تصل إلى 40%.

دور تحسين البرمجيات المستدامة

غالبًا ما تتجاهل المحادثة حول طاقة مراكز البيانات طبقة البرامج بالكامل. ومع ذلك، يلعب المطورون دورًا حاسمًا في إدارة أزمة الطاقة هذه. يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة استهلاكًا كبيرًا للطاقة. يجب أن تحول الصناعة تركيزها نحو كتابة تعليمات برمجية أكثر كفاءة ونماذج الحجم المناسبة لمهام محددة.

من خلال تحسين الخوارزميات لتتطلب دورات حسابية أقل، يمكن للمؤسسات تقليل استهلاك الطاقة الأساسي لتطبيقاتها بشكل كبير. يعد اختيار الأداة البرمجية الأكثر كفاءة للمهمة قرارًا حيويًا للطاقة بشكل متزايد.

ميزة الحوسبة الحافة

لقد أمضت الصناعة سنوات في مركزية معالجة البيانات لتحقيق وفورات الحجم، إلا أن قيود الطاقة تعمل على عكس هذا الاتجاه. لقد وصلنا إلى نقطة تحول حيث أصبح الحجم الهائل للمرافق المركزية يمثل عبئًا.

توفر الحوسبة المتطورة بديلاً استراتيجيًا. يحتاج قادة تكنولوجيا المعلومات وقادة I&O إلى التمييز بين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها فعليًا. في حين أن تدريب النماذج يتطلب مجموعات طاقة مركزية ضخمة، فإن الاستدلال اليومي يمكن أن يحدث محليًا في كثير من الأحيان.

ومن خلال نشر المزيد من مراكز البيانات الطرفية المحلية، يمكن للمؤسسات نقل عملية معالجة البيانات إلى مكان أقرب إلى المصدر. تعمل هذه اللامركزية على توزيع الطلب على الكهرباء عبر شبكات طاقة محلية متعددة بدلاً من إرباك منطقة واحدة. وتتطلب هذه المرافق المصممة لهذا الغرض أيضًا طاقة أقل لنقل البيانات ويمكنها في كثير من الأحيان استخدام تقنيات التبريد المجانية عالية الكفاءة.

التنقل في تحول الطاقة

إن المنظمات التي تنجح في اقتصاد الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تعترف بالطاقة كمتغير استراتيجي وليس كمرافق ثانوية. إن التعامل مع توفر الطاقة كأمر مسلم به هو وصفة لتوقف النمو. أولئك الذين يفشلون في تكييف اختيار موقعهم وتصميمهم المعماري يخاطرون بالتخلي عن أرضهم التنافسية.

سيتم تحديد المرحلة التالية من البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات من خلال مدى قدرة المؤسسات على تأمين طاقة موثوقة وتوزيع أعباء العمل بذكاء. يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات وI&O إحضار مديري المرافق ومطوري البرامج إلى نفس الطاولة. وأولئك الذين ينجحون في تحقيق هذا التوافق سوف يقودون الجيل القادم من الابتكار الرقمي.

وسيواصل محللو جارتنر استكشاف أولويات وتحديات قوة مراكز البيانات في مؤتمر جارتنر للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والعمليات واستراتيجيات السحابة، الذي سيعقد في لندن في الفترة من 16 إلى 17 نوفمبر 2026.