تدعم DARPA مشروعاً لقياس الطاقة التي يستهلكها الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل سير عمله، وفقاً لما أورده موقع Oilprice. تأتي هذه المبادرة مع تصاعد التوقعات بشأن الطلب على الكهرباء المرتبط بالذكاء الاصطناعي بشكل حاد، ومع تحول البنية التحتية اللازمة لتلبية هذا الطلب إلى مصدر قلق مركزي لأنظمة الطاقة. ويهدف المشروع المعلن إلى حساب استهلاك الطاقة عبر كامل سير عمل الذكاء الاصطناعي.
يتتبع المقال الضغوط الناتجة عن التكامل الشامل لتعلم الآلة في كل فئة من فئات المنتجات والبنية التحتية تقريباً، مع أمثلة تمتد من شبكات الطاقة إلى فُرش الأسنان الكهربائية. ويذكر المقال أن هذا الانتشار الواسع قد دفع بجهود عالمية لتوسيع سعة مراكز البيانات بأقصى سرعة. والنتيجة هي ارتفاع حاد في توقعات الطلب على الطاقة وضغط على شبكات الكهرباء يصفه المقال بأنه غير مسبوق.
تتمثل الركيزة الكمية في المقال في التوقع بأن استهلاك الطاقة في مراكز البيانات في عام 2030 سيصل إلى أكثر من ضعف مستواه في عام 2024. إن نمو الطلب بهذه الوتيرة هو ما ينقل الذكاء الاصطناعي من نقاش تقني إلى نقاش طاقة: فالحمل الآن كبير بما يكفي، وينمو بسرعة كافية، ليظهر في التوقعات على مستوى النظام ويؤثر بشكل مباشر على سعة الشبكة. وهذا أيضاً ما يعطي مشروع القياس إلحاحاً عملياً، لأن طلباً بهذا الحجم يجب فهمه قبل التخطيط له.
بالنسبة لصناعة الطاقة، تكمن الأهمية في أن سحب الطاقة للذكاء الاصطناعي أصبح فئة طلب في حد ذاته، فئة تغطي سير العمل الحوسبي الكامل بدلاً من نوع واحد من النشاط. وتهدف جهود القياس من النوع الذي تدعمه DARPA إلى جعل هذا الحمل مرئياً وقابلاً للعزو، مرحلة بمرحلة. وبالنسبة لمخططي الشبكات ومشغلي مراكز البيانات على حد سواء، فإن هذه الرؤية هي شرط مسبق للتخطيط حول مصدر طلب لا يزال ينمو بسرعة بناءً على التوقعات الحالية.
المصدر: Oilprice
