بعد أن حطمت شركة DeepSeek الصينية الناشئة الافتراضات في قطاع التكنولوجيا وخارجه بشأن تكلفة الذكاء الاصطناعي، فإن روبوت المحادثة الجديد الذي ابتكرته الشركة بدأ يهز صناعة أخرى: شركات الطاقة.
وتقول الشركة إنها طورت نموذج R1 مفتوح المصدر باستخدام حوالي 2000 شريحة Nvidia، وهو جزء بسيط فقط من قوة الحوسبة التي يُعتقد عمومًا أنها ضرورية لتدريب برامج مماثلة.
وهذا له آثار كبيرة ليس فقط على تكلفة تطوير الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا على الطاقة اللازمة لمراكز البيانات التي تشكل القلب النابض للصناعة المتنامية.
لقد جاءت ثورة الذكاء الاصطناعي مع افتراضات مفادها أن احتياجات الحوسبة والطاقة سوف تنمو بشكل كبير، مما أدى إلى استثمارات ضخمة في التكنولوجيا في كل من مراكز البيانات ووسائل تشغيلها، مما عزز مخزونات الطاقة.
تحتوي مراكز البيانات على خوادم عالية الأداء وأجهزة أخرى تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تعمل.
• فهل يمكن أن يمثل DeepSeek طريقة أقل استهلاكًا للطاقة لتطوير الذكاء الاصطناعي؟
ويبدو أن المستثمرين يعتقدون ذلك، حيث هربوا من مراكزهم في شركات الطاقة الأميركية يوم الاثنين، وساهموا في هبوط أسواق الأسهم التي تضررت بالفعل بسبب الإغراق الجماعي لأسهم التكنولوجيا.
انخفضت أسهم شركة Constellation Energy، التي تخطط لبناء قدرة كبيرة على الطاقة للذكاء الاصطناعي، بنسبة تزيد عن 20 بالمئة.
وكتب ترافيس ميلر، وهو استراتيجي يغطي شؤون الطاقة والمرافق في شركة الخدمات المالية مورنينج ستار، ” يوضح مؤشر R1 التهديد الذي تشكله مكاسب كفاءة الحوسبة على مولدات الطاقة”، وأضاف “ما زلنا نعتقد أن مراكز البيانات وإعادة التصنيع إلى الداخل وموضوع الكهرباء ستظل عوامل داعمة”.
ولكن “توقعات السوق ذهبت بعيدا للغاية”.
الطموحات النووية
وفي عام 2023 وحده، استثمرت جوجل ومايكروسوفت وأمازون ما يعادل 0.5% من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة في مراكز البيانات، وفقًا لوكالة الطاقة الدولية.
وتقول الوكالة الدولية للطاقة، إن مراكز البيانات مسؤولة بالفعل عن حوالي واحد في المائة من استخدام الكهرباء في العالم، وكمية مماثلة من انبعاثات الغازات المسببة للاحتباس الحراري المرتبطة بالطاقة.
لقد أدت تحسينات الكفاءة حتى الآن إلى تعديل الاستهلاك على الرغم من النمو في الطلب على مراكز البيانات.
لكن وكالة الطاقة الدولية تتوقع أن يتضاعف استخدام الكهرباء في مراكز البيانات على مستوى العالم من أرقام عام 2022 بحلول العام المقبل، ليصل إلى نحو استهلاك اليابان السنوي.
إن الطلب المتزايد موزع بشكل غير متساو.
وتمثل مراكز البيانات نحو 4.4% من استهلاك الكهرباء في الولايات المتحدة في عام 2023، وهو رقم قد يصل إلى 12% بحلول عام 2028، وفقاً لتقرير طلبته وزارة الطاقة الأميركية.
في العام الماضي، أبرمت شركات أمازون وجوجل ومايكروسوفت صفقات للطاقة النووية، إما من ما يسمى بالمفاعلات النووية الصغيرة أو من المرافق القائمة.
وفي الوقت نفسه، وقعت شركة ميتا عقوداً للطاقة المتجددة وأعلنت أنها تبحث عن مقترحات لإمدادات الطاقة النووية.
لكن في الوقت الحالي، تعتمد مراكز البيانات عمومًا على شبكات الكهرباء التي تعتمد في أغلب الأحيان بشكل كبير على الوقود الأحفوري.
مفارقة جيفونز تضرب مرة أخرى
وتستهلك مراكز البيانات أيضًا كميات كبيرة من المياه، سواء بشكل غير مباشر بسبب المياه المستخدمة في توليد الكهرباء، أو بشكل مباشر لاستخدامها في أنظمة التبريد.
وقال أندرو لينسن، المحاضر الأول في الذكاء الاصطناعي بجامعة فيكتوريا في ويلينجتون: “إن بناء مراكز البيانات يتطلب كميات كبيرة من الكربون في إنتاج الفولاذ، فضلاً عن الكثير من عمليات التعدين والإنتاج كثيفة الكربون لإنشاء أجهزة الكمبيوتر لملئها”.
وأضاف “لذا، إذا حل DeepSeek محل نماذج مثل OpenAI، فسيكون هناك انخفاض صافٍ في متطلبات الطاقة.”
ومع ذلك، فإن زيادة الكفاءة في التكنولوجيا غالبا ما تؤدي ببساطة إلى زيادة الطلب – وهي القضية المعروفة باسم مفارقة جيفونز.
كتب الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، ساتيا ناديلا، على موقع X يوم الاثنين: “مفارقة جيفونز تضرب مرة أخرى!”
وأضاف: “مع تزايد كفاءة الذكاء الاصطناعي وسهولة الوصول إليه، فإننا سنرى ارتفاعًا هائلاً في استخدامه، مما يحوله إلى سلعة لا يمكننا الحصول عليها بما يكفي”.
وأشار لينسن أيضًا إلى أن DeepSeek يستخدم نموذج “سلسلة الأفكار” الذي يستهلك قدرًا أكبر من الطاقة من البدائل لأنه يستخدم خطوات متعددة للإجابة على استعلام.
كانت هذه الأنظمة مكلفة للغاية في السابق، ولكنها أصبحت الآن أكثر شعبية بسبب كفاءتها.
وقال لينسن، إن تأثير DeepSeek قد يتمثل في مساعدة الشركات الأمريكية على تعلم “كيفية استخدام الكفاءات الحسابية لبناء نماذج أكبر وأكثر أداءً”.
وأوضح “بدلاً من جعل نموذجهم أصغر بعشر مرات وأكثر كفاءة بنفس مستوى الأداء، أعتقد أنهم سيستخدمون النتائج الجديدة لجعل نموذجهم أكثر كفاءة بنفس استخدام الطاقة.”