الذكاء الاصطناعي يضغط على الشبكة: كيف ستقوم مراكز البيانات بتوليد الطاقة

ثورة الذكاء الاصطناعي تستهلك الكهرباء بمعدل غير مسبوق، والبنية التحتية التي تدعمها تقترب من نقطة الانهيار. بينما تتدرب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGemini والعديد من النماذج الأخرى على مجموعات بيانات ضخمة وتعالج مليارات الاستفسارات يوميًا، من المتوقع أن تمثل مراكز البيانات – العمود الفقري المادي لهذا التحول الرقمي – ما يصل إلى 9% من إجمالي طلب الكهرباء في الولايات المتحدة بحلول عام 2030، أي ما يقرب من ثلاثة أضعاف استهلاكها الحالي. تأتي هذه الزيادة في لحظة حرجة عندما تكون الشبكات الكهربائية عبر أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا قد تعرضت بالفعل لضغوط بسبب الأحداث المناخية القاسية، والبنية التحتية المتقادمة، والانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة.

لقد خلقت الاصطدام بين الشهية التي لا تشبع للذكاء الاصطناعي لقدرة الحوسبة والقدرة المحدودة للشبكة معضلة عاجلة: إما أن يتوقف ازدهار الذكاء الاصطناعي بسبب نقص الكهرباء، أو أن يقوم مشغلو مراكز البيانات بتطوير حلول مبتكرة لتوليد الطاقة وتخزينها وتحسين استخدامها. تكمن الإجابة في إعادة تشكيل أساسية لكيفية حصول هذه المنشآت الضخمة على طاقتها، من التركيبات المتجددة في الموقع وأنظمة البطاريات المتقدمة إلى الشراكات الاستراتيجية مع الشبكة وتقنيات التبريد من الجيل التالي التي تقلل من الاستهلاك الكلي.

لماذا الذكاء الاصطناعي مختلف عن السحابة؟

الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة السحابية هما تقنيتان متميزتان تخدمان أغراضًا مختلفة، على الرغم من أنهما غالبًا ما يتم استخدامهما معًا. الذكاء الاصطناعي هو مجال يركز على إنشاء أنظمة ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري، بينما توفر الحوسبة السحابية الوصول عند الطلب إلى موارد الحوسبة عبر الإنترنت.

يكمن الاختلاف الأساسي في وظيفتهما: تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات لتقديم رؤى وأتمتة العمليات، بينما توفر السحابة البنية التحتية الأساسية، مثل التخزين وقوة المعالجة، لتشغيل التطبيقات وإدارة البيانات.

الميزة	الذكاء الاصطناعي (AI)	الحوسبة السحابية
الهدف الأساسي	بناء أنظمة ذكية تحاكي الوظائف الإدراكية البشرية مثل التعلم، واتخاذ القرارات، وحل المشكلات	توفير وصول قابل للتوسع عند الطلب إلى موارد الحوسبة المشتركة مثل الخوادم، والتخزين، والشبكات، والبرمجيات عبر الإنترنت
الوظيفة الأساسية	تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وإجراء التنبؤات، وأتمتة المهام. تستخدم قوة الحوسبة لمعالجة البيانات وتدريب النماذج المعقدة.	إدارة وتخزين كميات كبيرة من البيانات، استضافة التطبيقات، وتوفير القدرة الخام المطلوبة لمهام متنوعة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي
حالات الاستخدام الشائعة	التحليلات التنبؤية، واكتشاف الاحتيال، وأتمتة خدمة العملاء، ورؤية الكمبيوتر، والتسويق المخصص.	تخزين البيانات، واستضافة الويب، واستعادة الكوارث، واستضافة التطبيقات، وتطوير البرمجيات.

التآزر بين الذكاء الاصطناعي والسحابة

الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة السحابية ليست تقنيات متنافسة بل هي مرتبطة بعمق في علاقة تكافلية. كل تقنية تعزز بشكل كبير قدرات الأخرى، مما يخلق مزيجًا قويًا يدفع الابتكار عبر الصناعات. توفر السحابة البنية التحتية الأساسية لعمل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، بينما يجلب الذكاء الاصطناعي الذكاء لتحسين وتأمين بيئات السحابة.

الحوسبة السحابية كأساس للذكاء الاصطناعي

تُوفر المنصات السحابية القوة الحسابية الضخمة وسعة التخزين الهائلة المطلوبة لتطوير وتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. تعمل السحابة كطبقة أساسية تجعل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ممكنًا وقابلًا للتطبيق اقتصاديًا لمجموعة واسعة من المنظمات.

موارد حسابية هائلة: تعتمد الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، على معالجة مجموعات بيانات ضخمة من خلال خوارزميات معقدة، وهي مهمة تتطلب قوة حسابية كبيرة غالبًا ما توفرها أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات معالجة التنسور (TPUs). تقدم مزودات السحابة مثل خدمات أمازون ويب (AWS) ومايكروسوفت أزور وGoogle Cloud وصولاً عند الطلب إلى هذه البنية التحتية القوية، مما يسمح للمنظمات بتدريب النماذج دون الحاجة إلى استثمار رأسمالي كبير في الأجهزة المحلية.

تخزين البيانات وإدارتها القابلة للتوسع: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من المعلومات للتدريب والتحقق. توفر خدمات السحابة حلول تخزين فعالة من حيث التكلفة ودائمة تقريبًا، مثل Amazon S3 أو Google Cloud Storage، قادرة على التعامل مع بيتابايت من البيانات. وهذا يسمح للشركات بتجميع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة اللازمة لبناء نماذج تنبؤية دقيقة.

الديمقراطية والقابلية للتوسع: من خلال إزالة الحاجة إلى استثمار الأجهزة مقدماً، فقد جعل نموذج الدفع حسب الاستخدام في الحوسبة السحابية الذكاء الاصطناعي متاحاً للجميع. يمكن للشركات الناشئة والمؤسسات البحثية والمطورين الأفراد الوصول إلى نفس الموارد المتطورة مثل الشركات الكبيرة. علاوة على ذلك، فإن مرونة السحابة تتيح للمستخدمين زيادة الموارد لأعمال التدريب المكثفة وتقليلها لأغراض الاستدلال، مما يضمن الاستخدام الأمثل للموارد وكفاءة التكلفة.

منصات الذكاء الاصطناعي المدارة: تقدم مزودو السحابة الرائدون منصات تعلم الآلة (ML) المتكاملة والشاملة مثل Amazon SageMaker وGoogle Vertex AI وAzure Machine Learning. تعمل هذه الخدمات على تبسيط دورة حياة تعلم الآلة بالكامل، من تصنيف البيانات وإعدادها إلى بناء النماذج وتدريبها ونشرها ومراقبتها. على سبيل المثال، تستخدم الشركات هذه المنصات لتسريع تطوير التطبيقات التي تتراوح بين توصيات العملاء المخصصة إلى أنظمة كشف الاحتيال.

تعزيز خدمات السحابة بالذكاء الاصطناعي

بينما تمكّن السحابة الذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي بدوره يجعل الحوسبة السحابية أكثر ذكاءً وكفاءةً وأمانًا. يتم دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في جوهر خدمات السحابة لأتمتة الإدارة، وتحسين الأداء، وتعزيز بروتوكولات الأمان.

العمليات الآلية والذكية (AIOps): يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة إدارة وتحسين بنية السحابة التحتية. تقوم منصات AIOps بمراقبة الأنظمة باستمرار، وتحليل مقاييس الأداء، والتنبؤ بالمشكلات المحتملة قبل أن تتسبب في توقف الخدمة. يمكن لهذه الأنظمة ضبط تخصيص الموارد تلقائيًا، وإدارة الأحمال، وتنفيذ إجراءات الشفاء الذاتي للحفاظ على صحة النظام وموثوقيته، مما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى التدخل اليدوي.

تحسين التكاليف وإدارة الموارد: تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنماط استخدام السحابة لتحديد أوجه القصور وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتوفير التكاليف. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الآلات الافتراضية غير المستغلة بشكل كافٍ، واقتراح تكوينات موارد أكثر فعالية من حيث التكلفة (وهي عملية تُعرف باسم “تعديل الحجم”)، أو تقديم نصائح بشأن شراء الحالات المحجوزة للأحمال المتوقعة، مما يساعد المؤسسات على التحكم في نفقاتها السحابية وتقليلها.

الأمان المتقدم واكتشاف التهديدات: في مجال الأمن السيبراني، تعتبر الذكاء الاصطناعي أداة حيوية لحماية بيئات السحابة. يمكن أن تقوم أنظمة الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحليل مليارات الأحداث في الوقت الحقيقي عبر الشبكات والتطبيقات لاكتشاف الشذوذ وتحديد التهديدات المتطورة التي قد تتجنب تدابير الأمان التقليدية المعتمدة على القواعد. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط وصول البيانات غير المعتادة أو حركة مرور الشبكة التي قد تشير إلى خرق أمني، مما يتيح استجابة أسرع وأكثر فعالية.

الذكاء الاصطناعي السحابي مقابل الذكاء الاصطناعي الطرفي

التمييز الأساسي بين Cloud AI و Edge AI يكمن في مكان حدوث معالجة البيانات وحسابات الذكاء الاصطناعي. يستفيد Cloud AI من مراكز البيانات السحابية المركزية، بينما يقوم Edge AI بإجراء الحسابات محليًا على الجهاز أو بالقرب منه حيث يتم توليد البيانات. يقدم كل نهج مزايا مميزة ويتناسب مع تطبيقات مختلفة.

الذكاء الاصطناعي السحابي

تشمل الذكاء الاصطناعي السحابي إرسال البيانات من جهاز إلى خادم سحابي مركزي بعيد لمعالجتها. هذه البيئات السحابية مزودة بقوة حسابية هائلة وقدرات تخزين واسعة، مما يجعلها المنصة المثالية للمهام التي تتطلب موارد كثيفة من الذكاء الاصطناعي. كل الأعمال الشاقة، مثل تدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة أو تحليل مجموعات البيانات الضخمة، تحدث في مركز البيانات. ثم يتم إرسال النتائج مرة أخرى إلى جهاز المستخدم النهائي. هذا النموذج فعال للغاية للتطبيقات التي ليست حساسة للوقت ولكنها تتطلب قوة معالجة كبيرة.

الخصائص الرئيسية: يعتمد على اتصال إنترنت مستقر لنقل البيانات إلى السحابة ومن السحابة. الطبيعة المركزية تسمح بتجميع البيانات من مصادر عديدة، مما يمكن أن يحسن دقة النموذج مع مرور الوقت.

حالات الاستخدام المثالية: هذه الطريقة مناسبة لتدريب نماذج اللغة على نطاق واسع، وإجراء تحليلات بيانات كبيرة معقدة، وتشغيل محركات التوصية للتجارة الإلكترونية، وإجراء المحاكاة العلمية. على سبيل المثال، تعتمد خدمة معالجة اللغة الطبيعية التي تترجم مستندات كاملة على الذكاء الاصطناعي السحابي للتعامل مع الحسابات المعقدة.

الذكاء الاصطناعي على الحافة

في نموذج الذكاء الاصطناعي على الحافة، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مباشرة على الأجهزة المحلية عند “حافة” الشبكة. يمكن أن يكون هذا هاتفًا ذكيًا، أو مستشعرًا من إنترنت الأشياء (IoT)، أو كاميرا ذكية، أو داخل الكمبيوتر onboard في السيارة. من خلال معالجة البيانات محليًا، يتجنب الذكاء الاصطناعي على الحافة الرحلة ذهابًا وإيابًا إلى خادم سحابي بعيد. هذه الطريقة حاسمة للتطبيقات حيث تكون السرعة والخصوصية واستمرارية العمليات في غاية الأهمية.

الخصائص الرئيسية: تقلل الذكاء الاصطناعي على الحافة بشكل كبير من زمن الانتظار، مما يمكّن من اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي. كما أنه يعزز خصوصية البيانات وأمانها لأن المعلومات الحساسة يمكن معالجتها وتخزينها محليًا دون نقلها عبر الشبكة. علاوة على ذلك، فإنه يسمح للتطبيقات بالعمل حتى مع الاتصال بالإنترنت المتقطع أو عدم وجوده.

حالات الاستخدام المثالية: هذا النموذج ضروري للمركبات المستقلة التي يجب أن تتخذ قرارات في لحظات، وأجهزة مراقبة الصحة القابلة للارتداء التي تحلل البيانات البيومترية في الوقت الفعلي، وأنظمة التصنيع الذكية التي تكشف عن عيوب المنتجات على خط التجميع، ومتاجر التجزئة التي تستخدم الكاميرات لتتبع المخزون في الوقت الفعلي.

الذكاء الاصطناعي السحابي مقابل الذكاء الاصطناعي الطرفي

الميزة	الذكاء الاصطناعي السحابي	الذكاء الاصطناعي على الحافة
مكان المعالجة	خوادم سحابية مركزية ومراكز بيانات.	محليًا على الجهاز النهائي أو خادم قريب.
الزمن المستغرق	أعلى، بسبب نقل البيانات إلى ومن السحابة.	منخفض جدًا، مما يتيح استجابات في الوقت الحقيقي.
الاتصال	يتطلب اتصال إنترنت ثابت ومستقر.	يمكن أن يعمل بدون اتصال أو مع اتصال متقطع.
خصوصية البيانات	تُرسل البيانات إلى سحابة طرف ثالث، مما يثير مخاوف محتملة بشأن الخصوصية.	تُعالج البيانات محليًا، مما يوفر خصوصية وأمانًا معززين.
قابلية التوسع والطاقة	قوة حوسبة وتخزين غير محدودة تقريبًا.	محدودة بقدرات الأجهزة للجهاز على الحافة.
التكلفة	تشمل تكاليف مستمرة لخدمات السحابة ونقل البيانات.	تكلفة أولية أعلى للأجهزة ولكن تكاليف نقل بيانات أقل.
الأفضل لـ	تدريب نماذج على نطاق واسع، وتحليل البيانات الكبيرة، والمهام غير الفورية.	التطبيقات في الوقت الحقيقي، ومتطلبات زمن الاستجابة المنخفض، وخصوصية البيانات المعززة.