جدار الطاقة الخاص بالذكاء الاصطناعي: لماذا قد تصبح الحوسبة المدارية حدوداً جديدة لمراكز البيانات
يواجه الذكاء الاصطناعي مشكلة في الطاقة.
ليست مشكلة تتعلق بالعلامة التجارية، بل هي مشكلة في البنية التحتية المادية.
يعتمد كل نموذج ذكاء اصطناعي، ومولد صور، ومساعد برمجي على الكهرباء. ومع دخول الذكاء الاصطناعي في كل سير عمل تجاري وعلمي، يزداد الضغط على مراكز البيانات.
لسنوات، توسعت الحوسبة السحابية عبر إضافة المزيد من الخوادم والألياف الضوئية. لكن الذكاء الاصطناعي يغير القواعد؛ فمجموعات وحدات معالجة الرسومات (GPU clusters) عالية الكثافة تتطلب كميات هائلة من الطاقة، وتبريداً مكثفاً، واتصالات واسعة بالشبكة الكهربائية. في أماكن كثيرة، لم يعد العائق هو شراء وحدات GPU، بل العائق هو العثور على كهرباء كافية لتشغيلها.
لهذا السبب تكتسب الحوسبة المدارية أهمية كبرى.
هي ليست بديلاً لمراكز البيانات الأرضية اليوم، بل هي إشارة إلى أن سباق الذكاء الاصطناعي يتجاوز حدود الأرض وشبكات الطاقة.
حجم الطلب هائل:
- 2024: استهلكت مراكز البيانات حوالي 415 تيراواط ساعة (1.5% من الكهرباء العالمية).
- 2030: قد يصل الطلب إلى 945 تيراواط ساعة (ما يقرب من 3% من الكهرباء العالمية).
- 2050: تتوقع BloombergNEF أن يصل الطلب إلى 3,700 تيراواط ساعة (8.7% من الطاقة العالمية).
يؤدي هذا إلى إجهاد الشبكات المحلية؛ إذ يمكن لمجموعة واحدة كبيرة أن تطلب طاقة تعادل ما تطلبه مدينة صغيرة. وعندما لا تتمكن الطاقة النظيفة من الانتقال بالسرعة الكافية، قد تلجأ الشركات إلى الغاز أو الفحم.
توفر الحوسبة المدارية مساراً مختلفاً.
أُطلقت Starcloud-1 مؤخراً إلى المدار وهي تحمل وحدة NVIDIA H100 GPU. وهذا يثبت أن الأجهزة من فئة مراكز البيانات يمكنها العمل في الفضاء.
المنطق وراء الحوسبة الفضائية بسيط:
- الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى الكهرباء.
- الفضاء يحتوي على طاقة شمسية وفيرة.
- الأرض تعاني من ازدحام الشبكات، ومحدودية الأراضي، وتأخير التصاريح.
يمكن للقمر الصناعي في المدار المناسب أن يجمع الطاقة الشمسية بشكل أكثر استمرارية من مزارع الطاقة الشمسية على الأرض. فالفضاء يوفر ضوء الشمس دون سحب أو تقلبات جوية أو الحاجة لاستخدام المياه للتبريد.
ومع ذلك، فإن الفضاء ليس حلاً سهلاً. فلا يمكنك استخدام المراوح لتبريد وحدة GPU في الفراغ؛ بل يجب استخدام المشعات (radiators) لطرد الحرارة عبر الأشعة تحت الحمراء. كما تواجه تحديات تتعلق بالإشعاع، وتأخير الاتصالات، وتكاليف الإطلاق المرتفعة.
من المرجح أن تكون حالات الاستخدام الحقيقية الأولى هي:
- معالجة الذكاء الاصطناعي للأقمار الصناعية الأخرى.
- تحليلات مراقبة الأرض.
- أعباء العمل العلمية.
- الاستدلال بالدفعات (Batch inference).
الهدف هو معالجة البيانات في مكان إنشائها. فبدلاً من إرسال ملفات خام ضخمة إلى الأرض، يمكن للأقمار الصناعية معالجة البيانات في الفضاء وإرسال النتائج الصغيرة والمفيدة فقط.
سباق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتحول إلى سباق للطاقة. ستكون المواقع الأكثر قيمة في المستقبل هي الأماكن التي تتوفر فيها الطاقة بأرخص ثمن وأكثرها موثوقية.
لن يتحدد مستقبل الذكاء الاصطناعي بحجم النموذج فحسب، بل سيتم تحديده من خلال الطاقة، والتبريد، والشبكات.
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi