افزایش مصرف انرژی در صنعت هوش مصنوعی
صنعت هوش مصنوعی با رشدی چشمگیر و بیسابقه سر و کار دارد و همین رشد باعث شده که دغدغههایی جدی درباره میزان مصرف انرژی مراکز داده مطرح شود. طبق گزارش آژانس بینالمللی انرژی، پیشبینی میشود تا سال ۲۰۳۰ مراکز داده مرتبط با هوش مصنوعی نزدیک به سه درصد از کل برق جهان را مصرف کنند؛ که این رقم تقریبا دو برابر وضعیت فعلی است.
چالش تأمین برق و آینده مراکز داده
به گزارش ساینس آلرت، کارشناسان شرکت مشاورهای McKinsey از رقابت سنگین برای ساخت مراکز داده و زیرساختهای فناوری به منظور پاسخگویی به تقاضای فزاینده خبر میدهند و هشدار میدهند که جهان به سوی کمبود برق پیش میرود. پروفسور موشرف چودهوری، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه میشیگان، تأکید میکند که دو راهکار اصلی وجود دارد: یا باید ظرفیت تولید انرژی را افزایش داد (که زمانبر و پرهزینه است و شرکتها در حال جستجو برای منابع تازه هستند) یا باید فناوری هوشمندانهتری به کار گرفت تا به همان میزان قدرت پردازشی، برق کمتری مصرف شود.
راهکارهای هوشمند در سطح سختافزار و نرمافزار
چودهوری بر این باور است با راهکارهایی خلاقانه در تمامی سطوح، از ارتقای طراحی چیپهای کامپیوتری تا برنامهنویسی بهینه، میتوان مسئله مصرف انرژی را مهار کرد. برای مثال، آزمایشگاه او الگوریتمهایی توسعه داده که مصرف دقیق برق هر چیپ هوش مصنوعی را محاسبه و بین ۲۰ تا ۳۰ درصد در مصرف انرژی صرفهجویی ایجاد میکند.
تحول در خنکسازی دیتاسنترها
در دو دهه گذشته، بخش بزرگی از مصرف برق مراکز داده صرف سامانههای خنککننده و زیرساختها میشد. اما اکنون با تمرکز بر بهرهوری انرژی، این میزان به تنها ۱۰ درصد کاهش یافته است. بسیاری از مراکز داده مدرن از حسگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کنترل دقیق دما در بخشهای مختلف استفاده میکنند و با این کار مصرف آب و برق بهصورت لحظهای بهینه میشود.
خنکسازی مایع؛ بازیدهنده جدید صنعت
یکی از پیشرفتهای مهم، خنکسازی مایع است که با جایگزینی کولرهای پرمصرف، مستقیماً مایع خنککننده را در سرورها جریان میدهد. همه غولهای فناوری، از آمازون تا گوگل، به دنبال توسعه این فناوری هستند؛ زیرا چیپهای پردازشگر هوش مصنوعی مانند تولیدات انویدیا اکنون تا ۱۰۰ برابر بیشتر از سرورهای سنتی برق مصرف میکنند. آمازون AWS اخیراً اعلام کرده با استفاده از شیوه ابتکاری خنکسازی مایع، توانسته دمای GPUهای انویدیا را بدون نیاز به بازسازی وسیع مراکز داده کاهش دهد.
مقایسه نسلهای جدید چیپ و روند مصرف برق
هر نسل تازه از چیپهای کامپیوتری نسبت به قبل بهینهتر و کممصرفتر است و تحقیقات اخیر نشان میدهد که طول عمر این چیپها نیز افزایش یافته است. با این حال، رشد شتابان کاربردهای هوش مصنوعی و افزایش منابع مورد نیاز باعث میشود کاهش مصرف انرژی نسبی باشد و به طور کامل جلوی افزایش مصرف برق را نمیگیرد.
استفاده بهینه از منابع و رقابت جهانی
آمریکا و چین اکنون سرمایهگذاری سنگینی روی بهینهسازی انرژی در مراکز داده دارند تا بتوانند در عرصه رقابت هوش مصنوعی سرآمد باشند. در ژانویه گذشته، استارتاپ چینی DeepSeek موفق شد مدلی توسعه دهد که با چیپهایی کمقدرتتر – و در نتیجه برق کمتر – به سطح عملکرد همتایان آمریکایی برسد. مهندسان DeepSeek با حذف مرحله سنگین آموزش و برنامهنویسی دقیقتر روی GPUها، نمونهای ارائه دادند که انرژی و هزینه بسیار کمتری میطلبید. کارشناسان معتقدند بخش زیادی از این رقابت به میزان دسترسی به منابع انرژی پاک، هستهای و تجدیدپذیر مرتبط است و همین موضوع ممکن است چین را یک گام جلوتر قرار دهد.
مزایا و اهمیت راهکارهای جدید
بهکارگیری الگوریتمهای هوشمند در مدیریت مصرف انرژی، راهاندازی سیستمهای خنککننده مایع، و استفاده از نسلهای جدید چیپها، راه را برای رشد پایدارتر صنعت هوش مصنوعی باز میکند. این نوآوریها نه تنها هزینههای عملیاتی را برای مراکز داده کاهش میدهند، بلکه موجب حفظ محیط زیست و پایداری دیجیتال میشوند.
کاربردها و اهمیت بازار
تلاش برای مدیریت انرژی در هوش مصنوعی، علاوه بر مزایای زیستمحیتی، موجب حفظ رقابتپذیری بازارهای جهانی، ارتقای کیفیت خدمات ابری، توسعه فناوریهای پردازشی مدرن و افزایش رضایت کاربران خواهد شد. از منظر تجاری، شرکتهایی که زودتر به این فناوریها روی بیاورند، سهم بیشتری از اقتصاد دیجیتال آینده را به دست خواهند آورد.
جمعبندی نهایی
صنعت هوش مصنوعی در آستانه یک بحران انرژی است، اما با نوآوریهای فناورانه و بهرهگیری از تجهیزات بهینه، میتوان مسیر رشد جهانی این فناوری را پایدار و همسو با اهداف زیستمحیطی پیش برد.