سيكون لاستهلاك الطاقة الناتج عن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي (AI) آثار كبيرة على تصميم مراكز البيانات وعملياتها.
عادةً ما تكون أحمال عمل الذكاء الاصطناعي أكثر استهلاكًا للطاقة مقارنة بأحمال عمل مراكز البيانات التقليدية نظرًا لمتطلبات الحوسبة عالية الأداء والأجهزة المتخصصة.
ويقدر تقرير جارتنر الأخير الشركاتأنفقت 500 مليار دولار على مستوى العالمعلى البنية التحتية والخدمات السحابية في العام الماضي، ومن المرجح أن ينمو هذا العدد مع استمرار تطور خدمات الذكاء الاصطناعي كثيفة الاستخدام للموارد.
يقول هنريكي سيتشي، المدير الأول لدى جارتنر: “سيولد الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 20% من أعباء عمل مركز البيانات في السنوات الأربع المقبلة”. “تتطلب الشركات المزيد من القدرات والقدرة على إدارة المزيد من أعباء العمل، ويتطور الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع بكثير من البنية التحتية المادية.”
ويضيف أنه على الرغم من النمو القوي بين شركات مراكز البيانات، فإن متطلبات الاستدامة وقيود الطاقة يمكن أن تشكل تحديًا للنمو غير المقيد لمراكز البيانات حتى مع زيادة الذكاء الاصطناعي في الطلب على السعة.
يقول سيتشي: “إن مراكز البيانات عبارة عن حيوانات كبيرة الحجم، وسوف يستغرق الأمر بعض الوقت لتلبية هذه المتطلبات”. “وفي السنوات المقبلة، سيتعين معالجة كل هذه المطالب من خلال مراكز بيانات المؤسسة، والتي تستمر في النمو.”
تقول بيترينا ستيل، الرائدة العالمية في مجال التقنيات الناشئة والذكاء الاصطناعي والكم والحافة في شركة Equinix المتخصصة في مراكز البيانات، أنه بحلول عام 2050، سيتم دمج الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب الحياة، مما يتطلب المزيد من الاتصال والبنية التحتية الموزعة وحرية حركة البيانات وعدد أقل من صوامع البيانات.
وأوضحت في مقابلة عبر البريد الإلكتروني أن “الإنترنت سيكون أكثر انتشارًا وأكثر أهمية لحياة عدد أكبر من الناس من أي وقت مضى – وهي ضرورة أساسية مع الوصول العادل”.
ويجب أن تتناول هذه البنية المتطورة إدارة البيانات وقابلية التوسع وتأثير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على الموارد واستهلاك الطاقة.
يجب تصميم مراكز البيانات وتحسينها خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي – مع كون التبريد السائل هو التكرار الأول لهذا الجيل الجديد من حلول التبريد الحديثة – ودمج الأجهزة المتخصصة والبنية التحتية الموفرة للطاقة.
التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي على موارد مركز البيانات
يقول الدكتور روبرت بلوموفي، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في Akamai، إن الاستثمار الضخم في عمليات إنشاء مراكز البيانات للوفاء بوعد الذكاء الاصطناعي المستند إلى نموذج اللغة الكبيرة (LLM) يؤدي بلا شك إلى ارتفاعات كبيرة في استخدام الطاقة.
ويقول: “كانت هناك تقديرات تشير إلى أن وحدات معالجة الرسوميات المتطورة الحديثة تستهلك قدرًا كبيرًا من الكهرباء مثل الدول الصغيرة، وهي مسؤولة عن أجزاء ضخمة من الطلب الجديد على الكهرباء في الولايات المتحدة”. “من الواضح أن هذا غير مستدام.”
يجب أن يتوافق الاستثمار في البنية التحتية واستهلاك الطاقة مع القيمة التي تُرجعها برامج LLM التي تعمل على تلك البنية التحتية وتستهلك تلك الطاقة.
يقول بلوموف: “في الوقت الحالي، يبدو من المحتمل جدًا أن تتجاوز التوقعات الواقع”. “في هذه المرحلة، تبدو “مطرقة الذكاء الاصطناعي” جذابة للغاية لدرجة أن كل شيء يبدو وكأنه مسمار. لكن الذكاء الاصطناعي ليس هو الحل الأفضل دائمًا».
يوافق ستيل على أن مبادرات الاستدامة وكفاءة الطاقة يجب أن تصبح أكثر انتشارًا وأن تعمل على تسخير مصادر الطاقة المتجددة بنسبة 100%.
وتقول: “سنستمر في تنفيذ ممارسات مبتكرة لكفاءة استخدام الطاقة، والكثير منها لم يتم اختراعه بعد”.
التحولات في الاستخدام مع تطور نشر الذكاء الاصطناعي
يقول بلوموف إنه سيكون هناك تحول قريبًا في استخدام الطاقة حيث تتوق الشركات إلى تحقيق الدخل من هذه النماذج من خلال النشر الفعلي، المعروف أيضًا باسم استدلال الذكاء الاصطناعي.
ويوضح قائلاً: “تقوم الشركات بالفعل بتجربة طرق لتمكين استدلال الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة”.
في كثير من الأحيان، بمجرد تدريب هذه النماذج، لن يكون من الضروري استخدام وحدات معالجة الرسومات المتطورة المتعطشة للطاقة لأحمال العمل هذه.
وبدلاً من ذلك، يمكن إجراء الاستدلال على وحدات المعالجة المركزية الموجودة على الحافة، بالقرب من المكان الذي يستخدم فيه المستهلكون النماذج.
ويقول: “في الوقت نفسه، يجب علينا أن نتبنى نظامًا بيئيًا برمجيًا للشراكة يسمح لنماذج التعلم العميق بالعمل خارج الحدائق المسورة الحالية”. “أتوقع من الشركات التي تتبنى بنية الحوسبة الموزعة لاستدلال الذكاء الاصطناعي أن تجني الفوائد المالية وفوائد الاستدامة على المدى الطويل.”
يعترف غاري أيتكينهيد، نائب الرئيس الأول لعمليات أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا في Equinix، بأن زيادة استهلاك الطاقة تفرض تحديات على فرقهم من حيث توزيع الطاقة، والتبريد، والكفاءة التشغيلية الشاملة.
وأوضح في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “مع استمرار نمو الطلب على البيانات وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، تعد قابلية التوسع أحد الاعتبارات الحاسمة حيث يجب على المؤسسات التأكد من أن البنية التحتية لمراكز البيانات الخاصة بها يمكنها تلبية الاحتياجات المتطورة”.
يتضمن ذلك التخطيط لمتطلبات السعة المستقبلية، وتوقع التغييرات في التكنولوجيا والأجهزة، والتأكد من قدرة مركز البيانات على التكيف لاستيعاب التطورات الجديدة.
تتخذ Equinix خطوات لتحسين كفاءة الطاقة من خلال مجموعة متنوعة من الوسائل، بما في ذلك نشر الأجهزة الموفرة للطاقة، وتنفيذ البنية التحتية لدعم أنظمة التبريد المتقدمة مثل التبريد السائل المباشر للرقائق واعتماد مصادر الطاقة المتجددة من خلال اتفاقيات شراء الطاقة.
ويقول: “عندما يتم تجميع هذه التدابير معًا، فإنها ستعمل على تقليل استهلاك الطاقة وتساعد على تقليل التأثير البيئي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي في مراكز بيانات IBX الخاصة بنا”.
حلول ميسورة التكلفة وصديقة للبيئة
يقول جال رينجيل، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Mine، إن مجرد النظر إلى الكمية الهائلة من طاقة الكمبيوتر والطاقة التي تستخدمها التقنيات الحديثة، وخاصة LLMs وتعدين العملات المشفرة، على سبيل المثال، يشير إلى أنه سيكون هناك قريبًا دفعة كبيرة لحلول التخزين الصديقة للبيئة.
ويقول: “إن البنية التحتية لمراكز البيانات لا تقل أهمية عن أي وقت مضى، ويتم بناء المزيد والمزيد منها، ولكن سيكون من الصعب عليها أن تلعب دورًا رئيسيًا في المشهد التكنولوجي إذا لم تتمكن من العمل بكفاءة”.
ويضيف أنه على المدى الطويل، من المرجح أن تساعد فورة البناء في خفض التكاليف، ولكن على مدى السنوات القليلة المقبلة قبل اكتمال معظم هذه المشاريع، سيكون تخزين مراكز البيانات “أكثر تكلفة بكثير” مما نشهده الآن، لأن التوافر أصبح صعبًا. منخفض جدا.
“سيكون لذلك بعض التأثير على توفر الخدمة وأسعار التخزين للمستهلكين مع مرور تكاليف الأعمال، على الرغم من أن معدلات الشواغر في مراكز البيانات كانت منخفضة لبعض الوقت الآن، لذلك نأمل أن تجد الشركات التي تعتمد على التخزين حلاً آخر في هذه الأثناء.” يقول رينجل.
