استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي أصبح مشكلة قابلة للقياس لا ذعراً أخلاقياً

الخبر الجيد عن طاقة الذكاء الاصطناعي ليس أن المشكلة اختفت. الخبر الجيد أن النقاش أصبح قابلاً للقياس بشكل أفضل.

نشرت Our World in Data في 20 يوليو تحليلاً لاستهلاك مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي للكهرباء، اعتماداً على IEA وEpoch AI وGoogle ومصادر أخرى. الصورة أهدأ من الذعر، لكنها ليست إنكاراً للمشكلة: السؤال النصي القصير ليس كارثة مناخية عادة، لكن AI data centers الكبيرة قد تضغط فعلاً على الشبكات المحلية والمياه والأسعار وخطط الطاقة النظيفة.

تقول OWID إن مراكز البيانات استهلكت نحو 485 TWh في 2025، أي حوالي 1.5% من الكهرباء العالمية. أما AI-focused data centers فبلغت نحو 155 TWh، أي حوالي 0.5%. وفي سيناريو IEA الأساسي قد يصل استهلاك مراكز البيانات إلى 945 TWh في 2030، نحو 3%، مع نمو كبير من منشآت AI.

ليس كل prompt هو القصة

تقديرات السؤال النصي البسيط تدور حول أجزاء من Wh: Google تقدر median Gemini Apps text prompt بـ 0.24 Wh، وSam Altman ذكر 0.34 Wh لمتوسط ChatGPT query، وEpoch AI قدرت حوالي 0.3 Wh. هذا قليل مقارنة باستهلاك الكهرباء اليومي للفرد.

لكن السياقات الطويلة وagentic tasks تستهلك أكثر. تشير OWID إلى نحو 2.5 Wh لإدخال 7,500 كلمة، و40 Wh لإدخال 75,000 كلمة، وحوالي 50 Wh لـ agentic request with reasoning. لذلك لا فائدة من الشعور بالذنب تجاه سؤال قصير؛ المهم تقييم قيمة المهام الطويلة والآلية.

الضغط محلي

قد تبدو الحصة العالمية مقبولة بينما يكون الأثر المحلي كبيراً. تذكر OWID أن مراكز البيانات تستخدم حوالي 5% من كهرباء الولايات المتحدة، وربما 2% لمنشآت AI-focused. في إيرلندا تتجاوز مراكز البيانات 20% من الاستهلاك. هنا تظهر أسئلة الشبكة والمياه والتعرفة ومصدر الكهرباء.

على المستخدمين استخدام AI بوعي لا بذعر. وعلى الشركات سؤال المزودين عن المنطقة وcarbon intensity والمياه والتقارير والطاقة النظيفة. أما الحكومات فعليها تحديد من يدفع تكاليف grid upgrades وكيف تُحمى المجتمعات المحلية.

هذه أخبار تقنية جيدة بلا سذاجة: البيانات الأفضل لا تحل المشكلة وحدها، لكنها تحول الجدل إلى عمل بنية تحتية واضح.