الحجم مذهل. تشير التوقعات إلى أنه سيتم استثمار ما يقرب من 3 تريليونات دولار على مستوى العالم في مراكز البيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي بين الآن وعام 2029.
ويحدد هذا التقدير، الذي قدمته مورغان ستانلي، كذلك أن ما يقرب من نصف هذا رأس المال سيخصص لتكاليف البناء، مع تخصيص الجزء المتبقي للأجهزة المتطورة الضرورية لثورة الذكاء الاصطناعي.
لوضع هذا الرقم في سياقه، فإنه يقارب إجمالي الناتج الاقتصادي لفرنسا في عام 2024.
في المملكة المتحدة، من المتوقع بناء 100 مركز بيانات إضافي في السنوات القادمة لاستيعاب الطلب المتزايد على قدرات معالجة الذكاء الاصطناعي.
الجدير بالذكر أنه سيتم تطوير بعض هذه المرافق لصالح Microsoft، التي أعلنت مؤخرًا عن استثمار بقيمة 30 مليار دولار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة.
يثير هذا السؤال: ما الذي يميز مراكز البيانات التي تركز على الذكاء الاصطناعي عن المرافق التقليدية التي تضم خوادم الكمبيوتر التي تدعم الأنشطة اليومية مثل تخزين الصور الشخصية وإدارة حسابات وسائل التواصل الاجتماعي وتشغيل تطبيقات الأعمال؟
علاوة على ذلك، هل هذا الاستثمار الكبير مبرر؟
تتوسع مراكز البيانات في الحجم منذ سنوات. تم تقديم مصطلح “واسع النطاق” لتصنيف المواقع التي تتطلب عشرات الميجاوات من الطاقة، والتي تجاوزها منذ ذلك الحين مصطلح “جيجاوات”، الذي يمثل ألف ضعف القدرة.
ومع ذلك، فقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تسريع هذا الاتجاه بشكل كبير. تعتمد معظم نماذج الذكاء الاصطناعي على رقائق كمبيوتر متخصصة من Nvidia لتنفيذ المهام المعقدة.
توجد رقائق Nvidia هذه في خزائن كبيرة، تكلف كل منها حوالي 4 ملايين دولار، وهي ضرورية لفهم الخصائص الفريدة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
تتطلب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المستخدمة لتدريب برامج الذكاء الاصطناعي تقسيم اللغة إلى مكونات دقيقة من المعنى. وهذا يستلزم وجود شبكة من أجهزة الكمبيوتر تعمل في وقت واحد وعلى مقربة مادية.
تعتبر المسافة أمرًا بالغ الأهمية لأن كل متر يفصل بين شريحتين يضيف جزءًا من الثانية – واحدًا من المليار من الثانية – إلى وقت المعالجة.
في حين أن هذه التأخيرات تبدو غير ذات أهمية، إلا أنها تتراكم عبر مستودع من أجهزة الكمبيوتر، مما يقلل من الأداء العام الضروري لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يتم تجميع خزائن معالجة الذكاء الاصطناعي بإحكام لتقليل زمن الوصول وتمكين المعالجة المتوازية، مما يسمح للنظام بالعمل كجهاز كمبيوتر موحد عالي الأداء. هذا التركيز على الكثافة هو عامل رئيسي في تصميم مركز بيانات الذكاء الاصطناعي.
تخفف هذه الكثافة من الاختناقات في المعالجة الموجودة في مراكز البيانات التقليدية حيث تفصل المعالجات عدة أمتار.
ومع ذلك، تستهلك هذه المصفوفات الكثيفة من الخزائن كميات كبيرة من الطاقة، مع تدريب LLM مما يؤدي إلى ارتفاع كبير في الطلب على الكهرباء.
هذه الارتفاعات قابلة للمقارنة بآلاف الأسر التي تقوم بتشغيل وإطفاء الغلايات في نفس الوقت كل بضع ثوانٍ.
يتطلب هذا الطلب المتقلب إدارة دقيقة لشبكة الطاقة المحلية.
يقوم دانيال بيزو، المحلل في معهد Uptime، وهو استشاري هندسة مراكز البيانات، بدراسة مراكز البيانات بشكل احترافي.
“بالمقارنة مع الحمل المتسق لمراكز البيانات القياسية، فإن متطلبات الطاقة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي تضع ضغطًا فريدًا على الشبكة.”
يصف السيد بيزو هذه الاندفاعات المفاجئة للذكاء الاصطناعي بأنها مشكلة فريدة، على غرار مثال الغلاية المتزامنة.
يقول السيد بيزو: “إن حجم عبء العمل غير مسبوق”. “إن معالجة هذا التحدي الهندسي المتطرف يضاهي برنامج أبولو.”
يستكشف مشغلو مراكز البيانات حلولًا مختلفة للتخفيف من التحديات المتعلقة بالطاقة.
وفي حديثه مع بي بي سي في وقت سابق من هذا الشهر، اقترح الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جنسن هوانغ، استخدام المزيد من توربينات الغاز خارج الشبكة في المملكة المتحدة لتخفيف الضغط على الشبكة العامة.
وأشار أيضًا إلى أن الذكاء الاصطناعي نفسه يمكن أن يحسن تصميم توربينات الغاز والألواح الشمسية وتوربينات الرياح وأنظمة طاقة الاندماج، مما يعزز إنتاج الطاقة المستدامة الأكثر فعالية من حيث التكلفة.
تستثمر Microsoft بكثافة في مشاريع الطاقة، بما في ذلك التعاون مع Constellation Energy لإعادة إدخال توليد الطاقة النووية في Three Mile Island.
تستثمر Google التابعة لـ Alphabet أيضًا في الطاقة النووية كجزء من هدفها للعمل على طاقة خالية من الكربون بحلول عام 2030.
وفي الوقت نفسه، تؤكد Amazon Web Services (AWS) أنها بالفعل أكبر مشترٍ مؤسسي للطاقة المتجددة في جميع أنحاء العالم.
يدرك قطاع مراكز البيانات تمامًا التدقيق التنظيمي فيما يتعلق بالتأثير المحتمل لمرافق الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية المحلية والبيئة، لا سيما فيما يتعلق باستهلاك الطاقة العالي.
الاعتبار البيئي الآخر هو إمدادات المياه الكبيرة اللازمة لتبريد الرقائق عالية الأداء.
في فيرجينيا، وهي ولاية أمريكية تشهد تركيزًا متزايدًا لمراكز البيانات التي تخدم شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Amazon وGoogle، يتم النظر في تشريع يربط الموافقة على المواقع الجديدة بمستويات استهلاك المياه.
في المملكة المتحدة، واجه مرفق الذكاء الاصطناعي المقترح في شمال لينكولنشاير اعتراضات من Anglian Water، مورد المياه الإقليمي.
تؤكد Anglian Water أنها ليست ملزمة بتوفير المياه للأغراض غير المنزلية وتقترح استخدام المياه المعاد تدويرها من معالجة النفايات السائلة كمبرد بدلاً من مياه الشرب.
بالنظر إلى هذه التحديات العملية والتكاليف الكبيرة، هل حركة مركز بيانات الذكاء الاصطناعي هي فقاعة محتملة؟
خلال مؤتمر حديث لمراكز البيانات، استخدم أحد المتحدثين مصطلح “bragawatts” لوصف ادعاءات الصناعة المبالغ فيها بشأن حجم مواقع الذكاء الاصطناعي المقترحة.
يقر زال ليمبوالا، أخصائي مراكز البيانات في شركة الاستثمار التكنولوجي DTCP، بوجود أسئلة مهمة تحيط بالجدوى طويلة الأجل لإنفاق مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
“يبدو المسار الحالي غير مستدام. كان هناك الكثير من المبالغة. ومع ذلك، يجب أن تحقق الاستثمارات عوائد، وإلا فإن السوق سيصحح نفسه.”
على الرغم من هذه التحفظات، فإنه يؤكد أن الذكاء الاصطناعي يستحق اهتمامًا خاصًا في استراتيجيات الاستثمار. “سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير أكبر من التقنيات السابقة، بما في ذلك الإنترنت. لذلك، من المتصور أننا سنحتاج إلى كل تلك الجيجاوات.”
ويشير إلى أنه بصرف النظر عن المبالغة، فإن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي “هي العقارات في عالم التكنولوجيا”. على عكس الفقاعات التكنولوجية المضاربة مثل ازدهار الدوت كوم في التسعينيات، تمثل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أصولًا ملموسة. ومع ذلك، فمن غير المرجح أن يستمر الارتفاع الحالي في الإنفاق إلى أجل غير مسمى.
ستركز الهيئة الجديدة على تطوير وتنظيم الذكاء الاصطناعي في الجزيرة.
تقول Nvidia إنها ستزود الرقائق عالية الأداء اللازمة لمراكز بيانات OpenAI.
تجري Stockton تجارب على الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الكشف عن الاحتيال والتنبؤ باحتياجات الرعاية الاجتماعية.
يعد هذا الإطلاق جزءًا من شراكة بين المؤسسة و OpenAI، التي تطور ChatGPT.
من المقرر أن يبدأ العمل في ديسمبر حيث تسعى شركة تقنية بريطانية إلى إنشاء “2 جيجاوات من قدرة الحوسبة الفائقة”.