يمثل الذكاء الاصطناعي الأخضر أحد أهم النماذج الحاسمة في عام 2025، حيث يظهر كاستجابة ضرورية للنمو الهائل للذكاء الاصطناعي وتأثيره البيئي. يُعد الذكاء الاصطناعي الأخضر أكثر ملاءمة للبيئة وأكثر شمولاً من الذكاء الاصطناعي التقليدي، فهو لا ينتج نتائج دقيقة دون زيادة التكاليف الحسابية فحسب، بل يضمن أيضاً أن يسير الابتكار التكنولوجي جنباً إلى جنب مع المسؤولية البيئية.
تتجلى الحاجة الملحة لهذا النهج من خلال أحدث البيانات: وفقًا لأخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، زادت متطلبات الطاقة في مراكز البيانات في أمريكا الشمالية من 2688 ميجاوات في نهاية عام 2022 إلى 5341 ميجاوات في نهاية عام 2023، مدفوعة جزئيًا بمتطلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي. والأهم من ذلك، وفقًا لمجلة MIT Technology Review، فإن 4.4% من إجمالي الطاقة في الولايات المتحدة تذهب الآن إلى مراكز البيانات، حيث تزيد كثافة الكربون في الكهرباء التي تستخدمها مراكز البيانات بنسبة 48% عن المتوسط الأمريكي (وفقًا لدراسة أجرتها كلية هارفارد تي إتش تشان للصحة العامة).
أدى نمو الذكاء الاصطناعي إلى تغيير جذري في مشهد الطاقة العالمي. فوفقاً لمجلة إم آي تي تكنولوجي ريفيو، اعتباراً من عام 2018، تمثل مراكز البيانات الآن 4.4% من إجمالي الطلب، بعد أن كانت 1.9% في عام 2018. بل إن التوقعات المستقبلية أكثر إثارة للقلق: فوفقاً لتقرير صادر عن وكالة الطاقة الدولية، من المتوقع أن يتضاعف استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات بحلول عام 2030.
تدفع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه الأرقام إلى الأعلى. وكما أبرزت أخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن تدريب مجموعة الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يستهلك طاقة تزيد بسبعة أو ثمانية أضعاف عن عبء العمل الحسابي المعتاد. ولوضع هذا في سياقه، استهلك تدريب GPT-3 1,287 ميغاواط/ساعة من الكهرباء (ما يكفي لتشغيل حوالي 120 منزلاً أمريكياً متوسطاً لمدة عام)، مما أدى إلى توليد حوالي 552 طناً من ثاني أكسيد الكربون.
أدى السباق نحو نماذج أكثر قوة من أي وقت مضى إلى تصاعد قوة الأجهزة. فوفقاً لشركة Deloitte، كانت وحدات معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي تعمل بقدرة 400 واط حتى عام 2022، بينما تعمل وحدات معالجة الرسومات المتطورة للذكاء الاصطناعي التوليدي في عام 2023 بقدرة 700 واط، ومن المتوقع أن تعمل رقائق الجيل التالي في عام 2024 بقدرة 1200 واط. وهذا يمثل زيادة هائلة تشكل ضغطاً على البنية التحتية العالمية للطاقة.
تتجسد استجابة صناعة الأجهزة لأزمة الذكاء الاصطناعي من خلال رقائق متزايدة التخصص والكفاءة:
وحدات معالجة المُكثِّفات (TPUs): وفقاً لموقع TechTarget، وحدات معالجة المُكثِّفات(TPUs) هي وحدات ASIC المصممة للعمليات الحسابية عالية الحجم ومنخفضة الدقة مع عمليات إدخال/إخراج متعددة لكل جول. تُعد TPU v6e أحدث شريحة Trillium، التي تم إصدارها في أكتوبر 2024، بأداء حسابي أعلى بـ4.7 مرات لكل شريحة من TPU v5e.
مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs): كما أشارت شركة IBM، فإن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية مناسبة تماماً للمهام التي تُقدِّر كفاءة الطاقة على سرعة المعالجة وتوفر المرونة اللازمة للتكيف مع التطور السريع لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs): وفقًا لشركة Geniatech، توفر الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs) مزايا انخفاض استهلاك الطاقة والسرعة والبصمة الصغيرة، مما يمثل الحل الأكثر كفاءة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المحددة ذات الحجم الكبير.
يتمثل أحد الاتجاهات الحاسمة للاستدامة في التوجه نحو الحوسبة الطرفية. فوفقاً لشركة Geniatech، تتوقع شركة Gartner أنه بحلول عام 2025، ستعالج الحوسبة الطرفية 75% من البيانات التي يتم إنشاؤها من جميع حالات الاستخدام، مما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى نقل البيانات إلى مراكز البيانات المركزية والطاقة المرتبطة بها.
تحرز الصناعة تقدماً كبيراً في كفاءة الطاقة. فوفقًا لشركة NVIDIA، فقد حققت زيادة في الكفاءة بمقدار 10,000 مرة في التدريب والاستدلال في مجال الذكاء الاصطناعي من عام 2016 إلى عام 2025، مما يدل على إمكانية تحقيق تحسينات هائلة.
ومع ذلك، فإن الواقع أكثر تعقيداً. فكما ذكر ديفيد ميتون في مدونته DeVSustainability، تستهلك الخوادم ثنائية المقبس الآن ما بين 600-750 واط، مقارنة بـ 365 واط في الفترة 2007-2023، مما يشير إلى أنه بينما تتحسن الكفاءة لكل عملية، فإن الطاقة الإجمالية للأنظمة تستمر في النمو.
تبرز استراتيجيات البرمجيات كمكمل حاسم لتحسينات الأجهزة:
تحسين النموذج: تميل النماذج الكمية إلى طلب عدد أقل بكثير من المعلمات للتدريب مقارنةً بنظيراتها الكلاسيكية، مما يشير إلى وجود طرق بديلة لتقليل التعقيد الحسابي.
الإدارة الذكية للطاقة: وفقًا لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا سلون، فإن الحد من الاستخدام إلى 150 أو 250 واط (حوالي 60% إلى 80% من إجمالي الطاقة) اعتمادًا على المعالج المستخدم لا يقلل فقط من استهلاك الطاقة الكلي لأعباء العمل؛ بل يقلل أيضًا من درجات حرارة التشغيل.
قدمت مايكروسوفت أحد أكثر الالتزامات طموحاً في هذا المجال. فكما ورد في مدونة مايكروسوفت الرسمية لعام 2020، "بحلول عام 2025، سننتقل إلى إمدادات الطاقة المتجددة بنسبة 100 في المائة، مما يعني أننا سنبرم اتفاقيات شراء الطاقة للتعاقد على الطاقة الخضراء بنسبة 100 في المائة من الكهرباء التي تستهلكها جميع مراكز البيانات والمباني والمجمعات التابعة لنا".
كما أنشأت الشركة صندوقًا جديدًا للابتكار في مجال المناخ بقيمة مليار دولار أمريكي لتسريع التطوير العالمي لتقنيات الحد من الكربون والتقاطه وإزالته.
ومع ذلك، فإن الواقع يفرض تحديات. فوفقاً لموقع GeekWire، انبعث من شركة Microsoft أكثر من 15.4 مليون طن متري من مكافئ ثاني أكسيد الكربون في العام الماضي، حيث تمثل انبعاثات النطاق 3 أكثر من 96% من بصمتها الكربونية.
حققت Google إنجازات كبيرة في مجال الاستدامة. ووفقًا لموقع Google الرسمي للاستدامة، "في عام 2017، التزمت Google بموازنة 100 في المائة من استهلاكها للطاقة بالطاقة المتجددة. وقد تحقق هذا الهدف بنجاح في عام 2020."
تواصل الشركة الاستثمار بكثافة: وفقًا لتقرير الاستدامة لعام 2025 الصادر عن Google 2025، "في عام 2024، تعاقدنا على 19 جيجاوات إضافية من الطاقة المتجددة الجديدة في 16 دولة، وتوسعنا في مجال الطاقة النووية بتوقيع أول اتفاقية شراء طاقة نووية على نطاق واسع."
لقد وضعت شركة AWS، أكبر مزود للخدمات السحابية في العالم، أهدافًا طموحة ولكنها تواجه انتقادات بسبب الشفافية. ووفقًا لموقع Climatiq، "أعلنت أمازون عن 18 مشروعًا جديدًا لطاقة الرياح والطاقة الشمسية في مناطق AWS في الولايات المتحدة وفنلندا وألمانيا وإيطاليا والمملكة المتحدة، بإجمالي 5.6 جيجاوات من الطاقة المتجددة الجديدة."
ومع ذلك، ووفقًا للمصدر نفسه، "يمكن تلخيص الانتقادات الموجهة لتقارير البصمة الكربونية الخاصة بشركة AWS بأنها غير مفصلة وغير شفافة وغير مفيدة لفرق التكنولوجيا التي تسعى إلى تحسين استخدامها."
طورت الصناعة العديد من الأدوات لمراقبة وتقليل الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي:
CarbonTracker و CodeCarbon: وفقًا لـ Carbon Credits، "بعض الأدوات المستخدمة لتقدير البصمة الكربونية لتقنيات الذكاء الاصطناعي هي CarbonTracker و CodeCarbon و Green algorithms و PowerTop."
eco2AI: كما هو موضح في Doklady Mathematics، "eco2AI هي مكتبة مفتوحة المصدر قادرة على تتبع الانبعاثات المكافئة للكربون عند تدريب أو استنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على Python، مع مراعاة استهلاك الطاقة لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات وذاكرة الوصول العشوائي."
وفقًا لدراسة نُشرت في مجلة Industry Science، "تمثل الأداة المتطورة القائمة على لغة بايثون المصممة خصيصًا لتتبع وإدارة البصمة الكربونية لتدريب نماذج التعلم الآلي والمهام الحسابية الأخرى تطورًا نحو أدوات أكثر تطورًا لإدارة الاستدامة في الذكاء الاصطناعي".
أخذ الاتحاد الأوروبي زمام المبادرة في تنظيم الذكاء الاصطناعي المستدام. وفقًا للبرلمان الأوروبي، "في يونيو 2024، اعتمد الاتحاد الأوروبي أول قواعد في العالم بشأن الذكاء الاصطناعي. سيصبح قانون الذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق الكامل بعد 24 شهرًا من دخوله حيز التنفيذ."
ومما له دلالة، وفقًا لمؤسسة البرمجيات الخضراء، "يكتسب قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي أهمية أكبر عند النظر إليه في سياق أن الاتحاد الأوروبي هو حاليًا أحد رواد العالم في السياسات البيئية والمناخية."
على الرغم من التقدم المحرز، لا تزال هناك ثغرات كبيرة. وكما هو موضح في ورقة بحثية نُشرت في arXiv، "تهدف المقترحات الحالية لتنظيم الذكاء الاصطناعي، في الاتحاد الأوروبي وخارجه، إلى تحفيز الذكاء الاصطناعي الموثوق (مثل قانون الذكاء الاصطناعي) والمسؤول (مثل مسؤولية الذكاء الاصطناعي). ومع ذلك، فإن ما ينقصنا هو خطاب تنظيمي قوي وخارطة طريق لجعل الذكاء الاصطناعي، والتكنولوجيا بشكل عام، مستدامة بيئيًا."
يقترح الخبراء حلولاً ملموسة: وفقًا لتقرير صادر عن معهد توني بلير للتغير العالمي، "وضع واعتماد مقاييس لأفضل الممارسات لاستهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون في مراكز البيانات، وعزل المعلومات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي".
التوقعات المستقبلية مقلقة ومليئة بالفرص في نفس الوقت. فوفقاً لشركة IDC، "سيتضاعف استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات العالمية أكثر من الضعف بين عامي 2023 و2028 بمعدل نمو سنوي مركب على مدى خمس سنوات بنسبة 19.5 في المائة ليصل إلى 857 تيراواط/ساعة في عام 2028."
بشكل أكثر تحديدًا بالنسبة للذكاء الاصطناعي، وفقًا لتقرير IDC نفسه، "من المتوقع أن ينمو استهلاك الطاقة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 44.7 في المائة، ليصل إلى 146.2 تيراواط/ساعة (TWh) بحلول عام 2027."
وتظهر مناهج مبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي المستدام (Sustain AI)، الموصوف في ورقة بحثية صادرة عن معهد MDPI بأنه "إطار تعلم عميق متعدد الوسائط يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للكشف عن العيوب، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للنمذجة التنبؤية لاستهلاك الطاقة، والتعلم المعزز (RL) لتحسين الطاقة الديناميكية."
يركّز نموذج "الذكاء الاصطناعي الأخضر في الذكاء الاصطناعي" على تصميم خوارزميات ونماذج أكثر كفاءة في استخدام الطاقة. ووفقًا لمراجعة نُشرت في ScienceDirect، فإن هذه "استراتيجيات لتصميم خوارزميات ونماذج تعلم آلي أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من خلال التركيز على تحسين الأجهزة والبرمجيات".
يستفيد نموذج "الأخضر بالذكاء الاصطناعي" من الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستدامة في قطاعات أخرى. ووفقًا لمراجعة ScienceDirect نفسها، فإنه يمثل "مناهج الذكاء الاصطناعي لتحسين الممارسات الصديقة للبيئة في القطاعات الأخرى، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الطاقة في التطبيقات الخارجية".
يمثل الذكاء الاصطناعي الأخضر تحولاً جوهرياً في الطريقة التي نتصور بها الذكاء الاصطناعي ونطبقه. تُظهر البيانات من عام 2025 أننا في نقطة تحوّل: إن النمو في الطلب على الكهرباء للذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات هو اختبار لكيفية استجابة المجتمع لمتطلبات وتحديات الكهرباء على نطاق أوسع.
وتوفر الحلول الناشئة - من الأجهزة المتخصصة إلى الحوسبة الكمية، ومن أطر المراقبة إلى السياسات التنظيمية - طريقًا نحو الاستدامة. ومع ذلك، فإن النجاح سيعتمد على قدرة الصناعة على تحقيق التوازن بين الابتكار والمسؤولية البيئية، مما يضمن أن يصبح الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الرئيسية وراء الجهود العالمية لتحقيق الحياد الكربوني.
يمثل عام 2025 عامًا حاسمًا ستحدد فيه القرارات المتخذة اليوم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيكون جزءًا من مشكلة المناخ أو جزءًا من حلها. فالذكاء الاصطناعي الأخضر لم يعد خيارًا، بل ضرورة حتمية لمستقبل متقدم تكنولوجيًا ومستدام بيئيًا.
الذكاء الاصطناعي الأخضر هو نموذج تكنولوجي يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر صداقة للبيئة واستدامة. ويركز على إنتاج نتائج دقيقة دون زيادة التكاليف الحسابية، مما يضمن أن يسير الابتكار التكنولوجي جنباً إلى جنب مع المسؤولية البيئية.
تنبع الحاجة الملحة من التأثير البيئي الهائل للذكاء الاصطناعي. تُظهر بيانات عام 2025 أن
إن تأثير الذكاء الاصطناعي على الطاقة كبير:
تعمل الصناعة على تطوير رقائق متخصصة:
وحدات المعالجة بالتكثيف (TPU): يوفر TPU v6e أداءً يفوق أداء v5e بـ 4.7 أضعاف
صفيفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs): مُحسّنة لكفاءة الطاقة والمرونة
الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs): توفر استهلاكًا منخفضًا للطاقة وسرعة وبصمة صغيرة
ومع ذلك، تستمر الطاقة الإجمالية في النمو: زادت وحدات معالجة الرسومات من 400 واط (2022) إلى 700 واط (2023)، مع توقعات بـ 1200 واط لعام 2024.
يعالج الذكاء الاصطناعي المتطور البيانات محلياً بدلاً من إرسالها إلى مراكز البيانات المركزية. وتتوقع مؤسسة Gartner أنه بحلول عام 2025، ستعالج الحوسبة الطرفية 75% من البيانات التي يتم إنشاؤها، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة المرتبطة بنقل البيانات.
حققت NVIDIA تحسنًا في الكفاءة بمقدار 10,000 مرة في تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال من 2016 إلى 2025. ومع ذلك، تستهلك الخوادم الحديثة من 600-750 واط مقارنةً بـ 365 واط في الفترة من 2007 إلى 2023، مما يدل على أنه بينما تتحسن الكفاءة لكل عملية، تستمر الطاقة الإجمالية في الزيادة.
مايكروسوفت: الالتزام باستخدام الطاقة المتجددة بنسبة 100% بحلول عام 2025 وصندوق بقيمة مليار دولار للابتكار المناخي. ومع ذلك، فقد أصدرت 15.4 مليون طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون في عام 2024.
جوجل: تحقيق نسبة 100 في المائة من الطاقة المتجددة في عام 2020 والتعاقد على 19 جيجاوات من الطاقة المتجددة الجديدة في 16 دولة بحلول عام 2024.
أمازون AWS: أعلنت عن 18 مشروعًا جديدًا للطاقة المتجددة بقدرة 5.6 جيجاوات، ولكنها تتعرض للانتقاد بسبب عدم الشفافية في إعداد التقارير.
نعم، تتوفر العديد من الأدوات:
أخذ الاتحاد الأوروبي زمام المبادرة من خلالقانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي تم اعتماده في يونيو 2024 - وهي أول قواعد للذكاء الاصطناعي في العالم والتي ستصبح قابلة للتطبيق بالكامل بعد 24 شهرًا. ومع ذلك، يشير الخبراء إلى وجود ثغرات في الخطاب التنظيمي لجعل الذكاء الاصطناعي مستدامًا بيئيًا.
التوقعات تنذر بالخطر:
الذكاء الاصطناعي الأخضر في الذكاء الاصطناعي: يركز على تصميم خوارزميات ونماذج أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من خلال تحسين الأجهزة والبرمجيات.
الأخضر بالذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستدامة في مجالات أخرى من خلال تسخير الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الطاقة في التطبيقات الخارجية.
يمثل عام 2025 نقطة تحوّل حيث ستحدد القرارات المتخذة اليوم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيكون جزءًا من مشكلة المناخ أو جزءًا من حلها. ويمثل نمو الطلب على الطاقة الكهربائية للذكاء الاصطناعي اختبارًا لكيفية استجابة المجتمع لتحديات الكهربة الأوسع نطاقًا. لم يعد الذكاء الاصطناعي الأخضر خياراً بل ضرورة حتمية لمستقبل متقدم تكنولوجياً ومستدام بيئياً.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
