افزایش سریع هوش مصنوعی و نگرانی های جهانی درباره مصرف انرژی

افزایش چشمگیر هوش مصنوعی و نگرانی های انرژی در سطح جهان

با تحول صنعت و زندگی روزمره تحت تأثیر هوش مصنوعی در سراسر جهان، رهبران فناوری با چالشی اساسی روبرو هستند: کاهش مصرف بالای انرژی زیرساخت‌های هوش مصنوعی. الگوریتم‌های قدرتمند و داده‌محور، توسط مراکز داده عظیم پشتیبانی می‌شوند که نیاز به توان محاسباتی فزاینده دارند و فشار زیادی بر منابع انرژی جهان وارد می‌کنند.

بر اساس گزارش آژانس بین‌المللی انرژی، مراکز داده که زیربنای نوآوری‌های هوش مصنوعی مدرن محسوب می‌شوند، می‌توانند تا سال 2030 حدود ۳ درصد از مصرف برق جهانی را به خود اختصاص دهند. این عدد نسبت به امروز دو برابر خواهد شد و رقابت میان شرکت‌های فناوری برای ارائه راهکارهای انرژی‌بر بهینه و جلوگیری از بحران قریب‌الوقوع انرژی را شدت می‌بخشد.

ساخت مراکز داده هوشمند: حرکت به سوی پایداری

شرکت‌های مشاوره‌ای مانند مک‌کینزی تأکید دارند که صنعت فناوری برای افزایش ظرفیت مراکز داده به اندازه‌ای که پاسخگوی رشد سریع هوش مصنوعی باشد، در رقابتی حساس قرار گرفته است؛ در حالی که پیش‌بینی کمبود برق در سال‌های آینده نیز مطرح است.

مشرف چودری، استاد برجسته علوم کامپیوتر در دانشگاه میشیگان، توضیح می‌دهد: «دو راه اصلی وجود دارد؛ افزایش منابع انرژی یا کاهش مصرف انرژی برای انجام بار محاسباتی یکسان.» با توجه به هزینه و زمان مورد نیاز برای ارتقا زیرساخت‌ها و شبکه‌های برق، توجه بیشتر به نوآوری‌های مهندسی و تکنولوژیکی معطوف شده است.

نوآوری‌ها در سخت‌افزار و نرم‌افزار هوش مصنوعی

پژوهشگران در همه سطوح فناوری، از سخت‌افزار گرفته تا پلتفرم‌های هوشمند نرم‌افزاری، دستاوردهای جدیدی کسب کرده‌اند. آزمایشگاه چودری الگوریتم‌هایی را توسعه داده است که قدرت مصرفی تراشه‌های هوش مصنوعی را به‌صورت پویا تنظیم می‌کنند و تا ۳۰ درصد مصرف انرژی را برای هر تراشه نسبت به روش‌های سنتی کاهش می‌دهند.

بیست سال پیش، انرژی لازم برای سیستم‌های خنک‌کننده مراکز داده تقریباً با برق مورد نیاز سرورها برابر بود. به گفته گرت ویلیامز از شرکت مهندسی آروپ، امروزه هزینه‌های عملکردی تنها ۱۰٪ از مصرف انرژی استاندارد سرورها را تشکیل می‌دهد که نشانه پیشرفت‌های قابل توجه در بهره‌وری انرژی است.

خنک‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی: از حسگرها تا فناوری مایع

مراکز داده پیشرو، با استفاده از حسگرهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، خنک‌سازی را به‌صورت آنی و هدفمند مدیریت می‌کنند و مناطق مشخصی از سرورها را به جای کل ساختمان، بهینه‌سازی می‌کنند. این رویکرد جزئی، مصرف آب و برق را به حداقل می‌رساند.

یكی از پیشرفت‌های امیدوارکننده، خنک‌سازی مایع است. برخلاف سیستم‌های تهویه مطبوع سنتی که انرژی بالایی مصرف می‌کنند، خنک‌کننده‌های مایع مستقیماً از میان سخت‌افزار عبور می‌کنند و دفع حرارت تراشه‌های پیشرفته را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند. با افزایش مصرف برق تراشه‌های نسل جدید، شرکت‌هایی مانند انویدیا و آمازون وب سرویس (AWS) راهکارهای اختصاصی خنک‌سازی مایع را برای ارتقا مراکز داده فعلی ارائه می‌دهند تا نیاز به بازسازی پرهزینه از بین برود.

مقایسه فناوری‌ها: بهره‌وری، ویژگی‌ها و تأثیر بازار

هر نسل جدید از پردازنده‌ها، چه برای یادگیری عمیق، تحلیل پیشرفته یا هوش مصنوعی مولد، از نظر مصرف انرژی بهینه‌تر عمل می‌کند. طبق گزارش مک‌کینزی و محققان دانشگاه پردو، تراشه‌های امروزی نه تنها عملکرد بهتری دارند بلکه عمر کاری بیشتری را حفظ می‌کنند و نیاز به تعویض سخت‌افزار را کاهش می‌دهند.

با این وجود، مجموع مصرف انرژی به دلیل گسترش جهانی هوش مصنوعی همچنان رو به افزایش است. یی دینگ از دانشگاه پردو هشدار می‌دهد: «افزایش بهره‌وری رشد مصرف برق را کند می‌کند اما متوقف نمی‌سازد؛ زیرا سامانه‌های هوش مصنوعی فراگیرتر می‌شوند.»

رقابت جهانی: آمریکا و چین در عرصه انرژی هوش مصنوعی

در صحنه ژئوپلیتیک، انرژی به عنصر اساسی برای حفظ رهبری ملی در عرصه هوش مصنوعی تبدیل شده است. آمریکا و چین اکنون نه‌تنها در رقابت فناورانه بلکه در تلاش برای تأمین انرژی پاک و فراوان، از منابع تجدیدپذیر تا هسته‌ای پیشرفته، با یکدیگر رقابت می‌کنند.

نمونه اخیر، استارت‌آپ چینی DeepSeek است که مدل هوش مصنوعی قابل رقابت با برترین سامانه‌های آمریکایی ارائه داده اما از سخت‌افزار کم‌مصرف‌تر استفاده کرده است. این شرکت با بهینه‌سازی برنامه‌نویسی GPU و حذف مراحل انرژی‌بر آموزش، مصرف انرژی را به طور قابل توجهی کاهش داده و نقش برنامه‌نویسی هوشمند را در کاهش مصرف انرژی به نمایش گذاشته است.

آینده پیش رو: هوش مصنوعی پایدار در عصر دیجیتال

با ادامه تحولاتی مانند رایانش ابری و اتوماسیون صنعتی توسط هوش مصنوعی، یافتن راه‌حل برای بحران مصرف انرژی اهمیت حیاتی دارد. آینده صنعت به نوآوری‌های مداوم در خنک‌سازی مایع، بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی، طراحی تراشه و دیگر راهکارها وابسته است تا رشد پایدار و مقیاس‌پذیر میسر گردد.

برای رهبران فناوری و سیاستگذاران، این چالش انرژی بیانگر نیاز بزرگ‌تری است: تضمین اینکه رشد هوش مصنوعی فراتر از ظرفیت انرژی جهانی نباشد. رقابت برای ایجاد زیرساخت دیجیتال سبزتر و هوشمندتر آغاز شده و نتیجه آن آینده فناوری جهان را رقم خواهد زد.