تتطلب كل الابتكارات تكلفة، ولا يختلف الذكاء الاصطناعي عن ذلك. رغم أن استخدام ChatGPT و Gemini قد يكون مجانيًا، إلا أن تشغيلهما يتطلب قوة حوسبة هائلة. ومع اشتداد السباق بين شركات التقنية الكبرى لتطوير نماذج أكبر وأفضل مثل GPT-5، يتزايد القلق بشأن تأثير هذه الأجهزة كثيفة استهلاك الطاقة على التغير المناخي. فما مقدار الطاقة التي يستهلكها الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وما معنى استهلاك هذا الكم من الكهرباء من الناحية البيئية؟.
استهلاك الطاقة – ChatGPT
نموذج اللغة الكبير GPT-3 احتاج أقل من 1300 ميجاواط ساعة (MWh) من الكهرباء للتدريب، وهو ما يعادل استهلاك الطاقة السنوي لحوالي 120 منزلًا.
يستهلك المنزل العادي ما يزيد قليلاً عن 10,000 كيلوواط ساعة سنويًا. ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد، إذ تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قوة حوسبة لمعالجة كل استعلام، وهو ما يعرف بالاستدلال.
ولتحقيق ذلك، تحتاج إلى الكثير من الخوادم القوية المنتشرة عبر آلاف مراكز البيانات عالميًا. في قلب هذه الخوادم توجد عادةً شرائح Nvidia H100 التي تستهلك كل واحدة منها 700 وات ويتم نشرها بالمئات.
تقديرات استهلاك الطاقة
تتباين التقديرات بشكل كبير، ولكن يتفق معظم الباحثين على أن ChatGPT وحده يحتاج إلى بضع مئات من ميجاواط ساعة يوميًا. هذا يكفي لتزويد آلاف، وربما عشرات الآلاف، من المنازل بالكهرباء سنويًا.
ومع وجود منافسين آخرين في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، من المتوقع أن يزداد هذا الاستخدام بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي واستهلاك الكهرباء العالمي بحلول 2027
تشير ورقة بحثية نُشرت في 2023 إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي التوليدي قد تستهلك 0.5% من إجمالي استهلاك الكهرباء العالمي بحلول 2027.
يقدر الباحث أليكس دي فريس أن شركة NVIDIA الرائدة في السوق ستشحن ما يصل إلى 1.5 مليون وحدة خادم ذكاء اصطناعي بحلول 2027، مما قد يؤدي إلى استهلاك الخوادم الذكاء الاصطناعي بين 85.4 و134 تيراواط ساعة (TWh) من الكهرباء سنويًا، وهو ما يفوق استهلاك الطاقة السنوي لدول مثل هولندا وبنغلاديش والسويد.
السياق البيئي
على الرغم من هذه الأرقام المقلقة، تجدر الإشارة إلى أن إجمالي إنتاج الكهرباء العالمي كان ما يقرب من 29,000 تيراواط ساعة قبل بضع سنوات.
بمعنى آخر، ستمثل خوادم الذكاء الاصطناعي حوالي نصف بالمائة من استهلاك الطاقة العالمي بحلول 2027. هل هذا كثير؟ نعم، ولكنه يحتاج إلى تقييم في سياق أوسع.
مقارنة استهلاك الكهرباء للصناعات المختلفة
قد يستهلك الذكاء الاصطناعي كهرباء كافية لمعادلة إنتاج دول صغيرة، لكنه ليس الصناعة الوحيدة التي تفعل ذلك.
في الواقع، تستهلك مراكز البيانات التي تُشغّل بقية الإنترنت أكثر بكثير من تلك المخصصة للذكاء الاصطناعي، والطلب على هذا الجانب في تزايد مستمر منذ انتهاء الركود الكبير في 2009.
وفقًا للوكالة الدولية للطاقة، تستهلك جميع مراكز البيانات العالمية 460 تيراواط ساعة اليوم. ومع ذلك، ازداد هذا الاتجاه بشكل حاد منذ نهاية الركود الكبير في 2009، ولم يكن للذكاء الاصطناعي دور في ذلك حتى أواخر 2022.
حتى إذا اعتبرنا السيناريو الأسوأ للباحثين وافترضنا أن خوادم الذكاء الاصطناعي ستمثل 134 تيراواط ساعة من الكهرباء، فإنها ستظل ضئيلة مقارنة باستهلاك مراكز البيانات العالمية ككل.
على سبيل المثال، استهلكت Netflix وحدها في 2019 كهرباء كافية لتزويد 40,000 منزل، ومن المؤكد أن هذا الرقم قد زاد منذ ذلك الحين، ولكن لا أحد يطالب بوقف البث عبر الإنترنت بشكل كامل.
استهلاك الكهرباء للذكاء الاصطناعي مقارنة بالصناعات الأخرى
يمكن أيضًا مقارنة استهلاك الكهرباء للذكاء الاصطناعي بالجدل حول استهلاك الطاقة لعملة بيتكوين.
مثل الذكاء الاصطناعي، واجهت بيتكوين انتقادات شديدة بسبب استهلاكها العالي للكهرباء، حيث وصفها الكثيرون بأنها تهديد بيئي خطير.
ومع ذلك، أدت الحوافز المالية للتعدين إلى اعتمادها في مناطق ذات مصادر طاقة أرخص ومتجددة. وهذا ممكن بسبب وفرة الكهرباء في تلك المناطق، حيث يمكن أن تكون غير مستغلة أو حتى مهدرة.
كل هذا يعني أنه يجب علينا حقًا أن نسأل عن البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي، ولا نركّز فقط على أرقام استهلاك الكهرباء الخام.
الأخبار الجيدة: الطاقة المتجددة وكفاءة الذكاء الاصطناعي
تُبنى مراكز البيانات غالبًا في مناطق تكون فيها الكهرباء وفيرة أو أرخص إنتاجًا. لهذا السبب، يكون استئجار خادم في سنغافورة أرخص بكثير من شيكاغو.
تهدف جوجل إلى تشغيل جميع مراكز بياناتها بالطاقة الخالية من الكربون على مدار الساعة بحلول 2030. ووفقًا لتقريرها البيئي لعام 2024، يأتي 64% من استهلاك الكهرباء لمراكز بياناتها بالفعل من مصادر طاقة خالية من الكربون.
كما حددت مايكروسوفت هدفًا مشابهًا وتزود مراكز بيانات Azure التي تشغّل ChatGPT.
زيادة الكفاءة: هل يمكن أن يتراجع طلب الكهرباء للذكاء الاصطناعي؟
مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعمل الشركات أيضًا على تطوير نماذج أصغر وأكثر كفاءة.
منذ إطلاق ChatGPT في أواخر 2022، شهدنا مجموعة من النماذج التي تعطي الأولوية للكفاءة دون التضحية بالأداء.
يمكن لبعض هذه النماذج الجديدة تقديم نتائج مماثلة لتلك التي قدمتها نماذجها الأكبر قبل بضعة أشهر فقط.
على سبيل المثال، يُعد GPT-4o mini أرخص بكثير من GPT-3 Turbo الذي يحل محله. لم تفصح الشركة عن أرقام الكفاءة، ولكن الانخفاض الهائل في تكاليف API يشير إلى انخفاض كبير في تكاليف الحوسبة (وبالتالي، استهلاك الكهرباء).
التوجه نحو المعالجة على الجهاز لزيادة الكفاءة
شهدنا أيضًا التوجه نحو المعالجة على الجهاز لمهام مثل التلخيص والترجمة التي يمكن تحقيقها بواسطة نماذج أصغر.
في حين يمكن القول إن تضمين أجنحة برمجية جديدة مثل Galaxy AI لا يزال يؤدي إلى زيادة استهلاك الطاقة على الجهاز نفسه، إلّا أن الفوائد الإنتاجية التي يحققها يمكن أن تعوّض عن هذه الزيادة.
على سبيل المثال، سأرضى بتضحية طفيفة في عمر البطارية مقابل القدرة على الحصول على ترجمة في الوقت الفعلي في أي مكان في العالم.
باختصار، وبينما يثير استهلاك الذكاء الاصطناعي للكهرباء قلقًا بيئيًا، إلا أن السياق الأوسع لاستهلاك الطاقة العالمي يكشف أن الذكاء الاصطناعي ليس الوحيد في زيادة الطلب على الكهرباء.
ومع التوجه نحو مصادر الطاقة المتجددة وزيادة كفاءة النماذج، يمكن أن يتحسن الوضع في المستقبل.