الطاقة والمياه والرقائق والأثر البيئي للذكاء الاصطناعي

قِس دورة الحياة بأكملها

يبدأ أثر الذكاء الاصطناعي قبل أي طلب مُدخَل ويستمر بعد إحالة خادوم إلى التقاعد. فتصنيع أشباه الموصلات يستهلك طاقة، وماءً فائق النقاء، ومواد كيميائية، ومعادن. وتستهلك مراكز البيانات كهرباء، وتبريدًا، وتوليدًا احتياطيًا، وشبكات، وأرضًا، ومعدات. ويتحول العتاد في نهاية عمره الافتراضي إلى مشكلة نفايات إلكترونية واستعادة.

كثيرًا ما يستشهد النقاش العام برقم واحد للماء أو الطاقة لكل استعلام وكأنه عالمي. لكن الاستخدام الفعلي يتفاوت بحسب النموذج، والعتاد، ومعدل استغلال مركز البيانات، والتبريد، والمناخ، والشبكة الكهربائية، وطول الطلب، وطبيعة المخرجات، وطريقة التوزيع. والتدريب والاستدلال منفصلان؛ ويمكن للاستدلال أن يهيمن على مدار عمر منتج ما إذا كان الاستخدام كبيرًا. ويكشف المزوّدون عن القليل جدًا لبلوغ إجماليات عالمية دقيقة خاصة بالذكاء الاصطناعي وحده.

ما يُقاس اليوم

قدّرت الوكالة الدولية للطاقة أن جميع مراكز البيانات استهلكت نحو 415 تيراواط ساعة من الكهرباء في 2024، أي نحو 1.5% من الاستهلاك العالمي. والذكاء الاصطناعي مجموعة فرعية من ذلك الإجمالي. وكان نحو نصف سعة مراكز البيانات الأمريكية مُركَّزًا في خمس مجموعات إقليمية، ما يعني أن الآثار المحلية على الشبكة يمكن أن تكون أكبر بكثير من الحصة العالمية (الوكالة الدولية للطاقة، أبريل 2025).

ويضع التوقّع المركزي المُحدَّث للوكالة استخدام مراكز البيانات عند نحو 950 تيراواط ساعة في 2030، أي نحو 3% من الطلب العالمي. وهذا تنبؤ مبني على افتراضات السعة، والكفاءة، والتبني، والسوق، لا قراءة عدّاد من المستقبل. ويمكن لاستدلال أكثر كثافة في استهلاك الطاقة، والفيديو، والاستخدام العميل أن يدفع الطلب صعودًا؛ ويمكن للكفاءة، أو قيود التمويل، أو تبنٍّ أبطأ أن تُخفِّضه (الوكالة الدولية للطاقة، 2026).

وفي الولايات المتحدة، قدّر مختبر لورنس بيركلي الوطني أن استخدام مراكز البيانات للكهرباء ارتفع إلى 176 تيراواط ساعة في 2023 ويمكن أن يبلغ 325-580 تيراواط ساعة بحلول 2028 (وزارة الطاقة الأمريكية، ديسمبر 2024). ويوضّح هذا النطاق حجم عدم اليقين. وهو يغطي مراكز البيانات عمومًا، لا الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده.

الانبعاثات تعتمد على أين ومتى تُنتَج الطاقة

يمكن لخادوم كفء على شبكة تعتمد بكثافة على الوقود الأحفوري أن يُنتج انبعاثات تشغيلية أكثر من خادوم أقل كفاءة تُغذّيه طاقة منخفضة الكربون. ولا تُظهر عقود الطاقة المتجددة السنوية دائمًا الكهرباء التي تُغذّي منشأة ما في ساعة الطلب الفعلية. ويمكن للطلب الهامشي أن يُبقي التوليد الأحفوري متصلًا حتى عندما تشتري شركة شهادات طاقة متجددة.

وقدّرت الوكالة الدولية للطاقة الانبعاثات المرتبطة بكهرباء مراكز البيانات بنحو 180 مليون طن من ثاني أكسيد الكربون في 2024، أي نحو 0.5% من انبعاثات احتراق الوقود العالمية. ويرتفع سيناريوها الأساسي نحو 1% بحلول 2030 (تحليل المناخ للوكالة الدولية للطاقة). ويمكن للحصص العالمية الصغيرة أن تتعارض مع خطط مناخية محلية أو تخلق نموًا قطاعيًا سريعًا رغم صغرها.

وينبغي أن يشمل التقرير الموثوق الانبعاثات القائمة على الموقع والقائمة على السوق، والمطابقة الساعية حيثما أمكن، والمولدات الاحتياطية، والبناء، والانبعاثات المتجسّدة في العتاد. وينبغي الإبلاغ عن ادعاءات الانبعاثات المُتجنَّبة من تحسينات الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل والتحقق منها مقابل سيناريو مضاد للواقع.

الماء محلي

يمكن لمراكز البيانات أن تستهلك الماء مباشرة عبر التبريد التبخيري وبشكل غير مباشر عبر توليد الكهرباء. ويتطلب تصنيع أشباه الموصلات أيضًا ماءً عالي الجودة. والسحب ليس مرادفًا للاستهلاك: فالماء المسحوب قد يُعاد، بينما الماء المستهلَك لا يكون متاحًا فورًا لحوض المياه المحلي.

وللغالون المستخدَم في حوض يعاني إجهادًا مائيًا أثر مختلف عن غالون يُستخدَم حيث الإمداد وفير. ويمكن للإجماليات العالمية السنوية أن تُخفي منافسة موسمية مع الأسر، والنظم البيئية، والزراعة، والصناعة. ويمكن للتبريد الهوائي أن يُقلِّل استخدام الماء المباشر لكنه يزيد استخدام الكهرباء؛ ويمكن للماء المُعاد تدويره أن يُقلِّل الطلب على مياه الشرب لكنه يتطلب بنية تحتية وضمانات.

وتشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن التقييم البيئي ينبغي أن يمتد إلى ما وراء الطاقة والكربون ليشمل المياه العذبة واستخراج المعادن، وأن الإبلاغ عن مياه مراكز البيانات لا يزال ناقصًا (حوسبة الذكاء الاصطناعي في منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية). وتحتاج المجتمعات المحلية إلى بيانات على مستوى المنشأة عن السحب، والاستهلاك، والمصدر، والإجهاد الموسمي، والتصريف، وخطط الطوارئ قبل منح التصاريح.

للرقائق أثر في المنبع

تعتمد المسرّعات المتقدمة على تصنيع، وتغليف، وذاكرة، ومواد مُركَّزة جغرافيًا. ولمصانع التصنيع متطلبات بناء ومرافق ضخمة. ويمكن لدورات ترقية النماذج القصيرة أن تُحيل معدات لا تزال تعمل إلى التقاعد، وإن كان يمكن إعادة استخدام المسرّعات الأقدم للاستدلال الأقل تطلبًا.

ويمكن للتعدين والمعالجة أن يُنتجا ضررًا بالموئل، وتلوثًا، ومخاطر مهنية، وتبعية جيوسياسية. ونسب الإسهام الدقيقة إلى “الذكاء الاصطناعي” صعبة لأن سلسلة الإمداد نفسها تخدم الهواتف، والمركبات، والشبكات، وحوسبة أخرى. وينبغي لتحليل دورة الحياة توزيع الأثر بشفافية بدلًا من نسب كل نمو أشباه الموصلات إلى الذكاء الاصطناعي.

ويحدد برنامج الأمم المتحدة للبيئة الطاقة، وانبعاثات غازات الدفيئة، والماء، واستخراج المعادن، والنفايات الإلكترونية بوصفها اعتبارات مباشرة لدورة الحياة، ويدعو إلى طرائق قياس مشتركة (برنامج الأمم المتحدة للبيئة، سبتمبر 2024). ولبرنامج الأمم المتحدة للبيئة تفويض بيئي يُشكِّل تركيزه؛ لكن توصيته المتعلقة بالقياس تظل مفيدة على نطاق واسع.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُنتج فوائد بيئية

يمكن للتعلّم الآلي تحسين نمذجة الطقس والمناخ، وكشف الميثان، وتحسين الشبكات والمباني، والتنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة، وتصميم مواد، ودعم الحفاظ على البيئة. ويجب قياس الفوائد في النشر الفعلي، لا استنتاجها من دقة معيار مرجعي.

وآثار الارتداد مهمة. فإذا خفّضت الكفاءة التكلفة، قد يزيد الاستخدام الكلي بما يكفي لمحو الوفورات. ويمكن للتحسين أيضًا أن ينقل الضرر: تقليل تكلفة الكهرباء بينما يزيد استخدام الماء، أو وضع بنية تحتية في مجتمع ضعيف. وينبغي أن يشمل التقييم الصافي الطلب المُستحدَث والتوزيع.

وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن تُلبّي الطاقة المتجددة نحو نصف نمو الطلب على كهرباء مراكز البيانات حتى 2035 في سيناريوها الأساسي، لكن الغاز الطبيعي والفحم يوفّران أيضًا نموًا كبيرًا على المدى القريب. لذا فإن “مُشغَّل بطاقة متجددة” ليس وصفًا للقطاع العالمي.

خيارات بنية تحتية أفضل

يمكن للمشغّلين تحسين معدل الاستغلال، واستخدام نماذج وعتاد كفؤ، وجدولة أحمال عمل مرنة عندما تتوفر طاقة أنظف، وإطالة عمر المعدات، واستعادة الحرارة حيثما كان مفيدًا، وتقليل السعة الخاملة، واختيار تبريد ملائم لحوض المياه المحلي. ويمكن لنماذج صغيرة مخصَّصة لمهمة أن تتفوق على استخدام مُبذِّر لنموذج طليعي.

ويمكن لشركات المرافق والجهات التنظيمية اشتراط دراسات ربط شبكي واقعية، وتوزيع تكلفة، ومرونة طلب، وإمداد نظيف، ومراجعة عامة للمياه، وخطط تفكيك. وينبغي ألا ينقل عملاء مراكز البيانات تكاليف ترقية الشبكة أو الندرة إلى الأسر بصمت.

وينبغي أن يستخدم الإفصاح وحدات وظيفية مشتركة: الطاقة والماء لكل دورة تدريب، ولكل حمل عمل موحَّد قياسيًا، ولكل حجم خدمة، إلى جانب الإجماليات المطلقة للشركة والمنشأة. ويمكن لنسب الكفاءة بلا نمو مطلق أن تُضلِّل.

ما الذي قد يُغيّره الذكاء العام الاصطناعي

طلب الذكاء العام الاصطناعي على الطاقة سيناريو. فالأنظمة التي تُؤتمِت البحث والنشاط الاقتصادي يمكن أن تزيد استخدام الحوسبة بشدة. ويمكنها أيضًا أن تُحسِّن تصميم الرقائق، والمواد، والشبكات الكهربائية، ونشر الطاقة النظيفة. ويمكن لارتداد على طريقة جيفونز أن يُحوِّل مكاسب الكفاءة إلى استهلاك كلي أكبر.

وتبقى القيود المادية قائمة: فمصانع الرقائق، والمحولات، والتوليد، والشبكات، وأنظمة المياه، والتصاريح تستغرق وقتًا. وينبغي أن تُراعي ادعاءات الوفرة الفورية للذكاء هذه الاختناقات. وقد تصبح الحوكمة البيئية قيدًا عمليًا على النشر بدلًا من كونها مسألة خارجية.

معيار متوازن

اطرح أربعة أسئلة: ما الأثر المطلق لدورة الحياة بأكملها؟ أين ومتى يحدث؟ من يحصل على الفائدة ومن يتحمّل التكلفة؟ أي بديل يُقدِّم الوظيفة نفسها؟

ولا تدعم الأدلة “الذكاء الاصطناعي بلا أثر بيئي يُذكر” ولا كارثة شاملة لكل طلب. فمراكز البيانات أقلية من استخدام الكهرباء العالمي، لكنها حِمل سريع النمو ومُركَّز جغرافيًا بآثار جوهرية على الماء وسلسلة الإمداد. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يُتيح تحسينات بيئية، لكن ما يُحتسَب هو النتائج الصافية المقيسة وحدها. والإفصاح الإلزامي على مستوى المنشأة، ومعايير دورة الحياة، والمشاركة المحلية، والاستثمار في شبكة نظيفة، واختيار نموذج كفء هي أسس سياسة بيئية صادقة.