استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة: أرقام تقريبية وتحديات في التقدير
يستهلك الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من الطاقة، لكن لا توجد تقديرات دقيقة حول التكلفة الحقيقية. وتشير التقديرات إلى أن تدريب نماذج لغوية كبيرة، مثل GPT-3، يستهلك ما يقرب من 1300 ميغاواط ساعة من الكهرباء، وهو ما يعادل استهلاك الطاقة السنوي لـ 130 منزلاً في الولايات المتحدة.
ومع ذلك، يصعب تحديد استهلاك الطاقة لأنماط الذكاء الاصطناعي الحالية، حيث قد يكون أكبر أو أصغر حسب حجم النموذج وكفاءة الطاقة. ويقول الباحثون أن الشركات أصبحت أكثر تحفظًا في الكشف عن معلومات استهلاك الطاقة، خاصةً مع تزايد ربحية الذكاء الاصطناعي.
وتشير دراسة أجرتها جامعة هوجينج فيس إلى أن استهلاك الطاقة يختلف حسب نوع المهمة، حيث تتطلب مهام معالجة الصور طاقة أكبر من معالجة النصوص.
ويقدر مُرشح الدكتوراه «أليكس دي فريس» أن قطاع الذكاء الاصطناعي قد يستهلك ما بين 85 إلى 134 تيراواط ساعة من الكهرباء سنويًا بحلول عام 2027، وهو ما يعادل استهلاك الطاقة السنوي لدولة مثل هولندا.
ويحذر دي فريس من أن زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي واستخدام المزيد من البيانات قد يؤدي إلى زيادة الطلب على الطاقة، مما قد يعيق جهود كفاءة الطاقة.
ويقترح بعض الباحثين إدخال تصنيفات نجمية للطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستهلكين بمقارنة كفاءة الطاقة كما يفعلون مع الأجهزة الأخرى.
وتبقى الحاجة إلى مزيد من البيانات والشفافية من جانب شركات التكنولوجيا لتحديد التأثير البيئي الحقيقي للذكاء الاصطناعي بشكل كامل.
اقرأ > OpenAI Sora: نموذج ذكاء اصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
ومع ذلك، هناك بعض الخطوات التي يمكن اتخاذها لتقليل استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه الخطوات استخدام الأجهزة الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة، وتحسين كفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج على مجموعات بيانات أصغر.
كما يمكن للمستهلكين أيضًا لعب دور في تقليل استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي من خلال اختيار استخدام الخدمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
ومن خلال العمل معًا، يمكن لشركات التكنولوجيا والمستهلكين والحكومات تقليل التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي مع الاستمرار في الاستفادة من فوائده العديدة.