كل إجابة تحصل عليها من روبوت الدردشة الذكي تبدأ بالكهرباء. الكلمات تظهر على شاشتك، لكن العمل الفعلي يحدث في مبنى بعيد مليء بالرقائق الإلكترونية. هذه الرقائق تستهلك الطاقة، وتنقل البيانات، وتنتج حرارة كافية لتتطلب تبريدًا قويًا من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
عندما تضاعف هذه العملية عبر ملايين الاستفسارات وطلبات الصور والمهام التجارية، ستبدأ في فهم لماذا الإجابة السريعة على سؤال يبدو بلا وزن تصبح طلبًا ماديًا ضخمًا على محطات الطاقة والأسلاك.
شركات الكهرباء مطالبة بتوفير هذا الطلب في كتل ضخمة ومركزة. مركز بيانات كبير واحد يمكن أن يستهلك طاقة تعادل مدينة صغيرة بأكملها.
تجربة ناجحة على شريحة واحدة
في تجربة حديثة، تعاونت شركة لوكسور للطاقة، التي لها جذور في تعدين البيتكوين، مع شركة بينتوس التي تصنع برمجيات للتحكم في كمية الطاقة التي تستهلكها الرقائق الإلكترونية. معًا، تحكما في شريحة نفيديا B200 واحدة، وهي شريحة عالية الطاقة مصممة لأعمال الذكاء الاصطناعي.
كانت الشريحة تؤدي مهمة “الاستدلال”، وهو ببساطة استخدام نموذج ذكاء اصطناعي مُدرَّب لإنتاج إجابة، عندما أمرها البرنامج بسحب كهرباء أقل.
تقول الشركتان إن استهلاك الشريحة للطاقة انخفض إلى حوالي 25% من المعدل الطبيعي خلال نصف ثانية، وعالجت عددًا أقل من الطلبات خلال فترة التقييد.
قال إيثان فيرا، المدير التشغيلي لشركة لوكسور، لموقع كريبتوسليت، إن أي وظيفة لم تفشل ولم يُفقد أي عمل قيد التنفيذ. عادت الشريحة إلى السرعة الكاملة عندما انتهى التقييد.
أعلنت لوكسور وبينتوس أن عرضهما العام لم يسبب “أي انقطاع”، لكن هذه العبارة تحتاج إلى بعض التوضيح. من منظور المشغل، نجت المهمة واستؤنفت بالسرعة الكاملة.
ومع ذلك، ربما انتظر العملاء وقتًا أطول للحصول على إجابة لأن الشريحة أنجزت عملًا أقل خلال فترة التقييد. أي خطة لجعل الذكاء الاصطناعي مرنًا ستعتمد على مدى تكرار هذا التأخير، ومن يتعرض له، وما وُعد به هؤلاء العملاء.
التجربة كانت ناجحة، لكنها شملت شريحة واحدة فقط. مراكز البيانات الكبيرة تحتوي على عشرات الآلاف من الرقائق، بالإضافة إلى الخوادم وأنظمة التبريد وأجهزة التخزين ومعدات الشبكات.
الاختبار يجعل فكرة أوسع أكثر وضوحًا: يمكن لمركز بيانات الذكاء الاصطناعي فرز العمل حسب الأولوية وطلب طاقة أقل من الشبكة من حين لآخر.
تكساس تفتقر إلى الطاقة لتغذية الحواسيب المنتظرة
أفضل مثال على ما يحدث عندما تأتي مراكز البيانات الجديدة أسرع من البنية التحتية للطاقة هو ولاية تكساس.
يدير مجلس موثوقية الكهرباء في تكساس (ERCOT) الشبكة التي تخدم معظم الولاية. في 22 يوليو، وصل استهلاك الكهرباء إلى رقم قياسي أولي بلغ 91,089 ميجاواط، وهو رقم غير رسمي حتى يتم الانتهاء من البيانات.
يقول ERCOT إن الميجاواط الواحد يمكن أن يخدم حوالي 250 عميلًا سكنيًا خلال ساعة الذروة. وبهذه المقارنة التقريبية، يتوافق الرقم القياسي مع احتياجات أكثر من 22 مليون عميل سكني في وقت واحد.
قال الحاكم جريج أبوت في أغسطس إن ERCOT كان يراجع طلبات ربط أكثر من 474 جيجاواط من الاستخدام الجديد للكهرباء، حوالي 90% منها من مراكز البيانات. الجيجاواط الواحد يساوي 1,000 ميجاواط، لذا على الورق، تطلب القائمة أكثر من خمسة أضعاف الطاقة المستخدمة خلال ساعة الرقم القياسي لـ ERCOT.
أمر أبوت الجهات التنظيمية بتدقيق المشاريع قبل السماح لها بالمضي قدمًا.
في مراجعة أولية بتاريخ 28 يوليو، وجدت ERCOT أن حوالي 205 جيجاواط لديها دراسات داعمة كافية للتأهل للدفعة الأولى من الدراسات، أي أقل من نصف إجمالي 474 جيجاواط. قاطع تدقيق أبوت تلك المراجعة.
أعطت الجهات التنظيمية ERCOT مزيدًا من الوقت في 20 أغسطس، وقالت الوكالة إنها سترسل قرارات الأهلية المشروطة بحلول 31 أغسطس. يمكن للمطورين تقديم مقترحات متداخلة، أو الاحتفاظ بأماكن لمشاريع لا تحصل أبدًا على تمويل، أو طلب مواقع متعددة لتوفير الطاقة لحرم جامعي واحد في نهاية المطاف.
تجري تكساس هذا التدقيق جزئيًا لأن القائمة أصبحت منفصلة جدًا عن الإمكانية المادية لتوجيه تخطيط الشبكة بمفردها.
لكن حتى مع هذا التحفظ، يُظهر 474 جيجاواط الاندفاع نحو الأراضي ذات الوصول إلى كميات كبيرة من الكهرباء. آلات مقترحة أكثر بكثير مما تستعد الأسلاك لخدمتها.
تحديث مختبر لورانس بيركلي الوطني المنشور هذا العام يقدر أن مراكز البيانات يمكن أن تستهلك 11.8% من كهرباء الولايات المتحدة في 2030. تقديره المنخفض هو 9.5%، وتقديره المرتفع 15.3%. تتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تمثل مراكز البيانات حوالي نصف الزيادة في استهلاك الكهرباء الأمريكي حتى نهاية العقد.
ولكن حتى مع هذا النوع من الطلب، يمكن أن تستغرق خطوط النقل في الاقتصادات المتقدمة من أربع إلى ثماني سنوات لإكمالها. تقول الوكالة إن فترات الانتظار للمعدات الحيوية، بما في ذلك المحولات والكابلات، تضاعفت خلال السنوات الثلاث الماضية.
شركات الذكاء الاصطناعي تتحدث بالرقائق، لكن أنظمة الكهرباء تفكر بالمدن
شريحة B200 الواحدة يمكن أن تستهلك حتى 1,000 واط. تسرد نفيديا الحد الأقصى لاستخدام الطاقة بحوالي 14.3 كيلوواط لخادم DGX B200 الكامل بثماني وحدات معالجة رسومية. الميجاواط الواحد يساوي 1,000 كيلوواط، وقواعد تكساس الجديدة لمستخدمي الكهرباء الكبار جدًا تبدأ عند 75 ميجاواط.
وبمقارنة ERCOT للعملاء السكنيين، يمكن أن تخدم هذه الكمية حوالي 18,750 عميلًا خلال ساعة الذروة. يمكنها أيضًا تشغيل 75,000 وحدة معالجة رسومية بكيلوواط واحد، على الأقل قبل إضافة المعالجات والتبريد والشبكات والبطاريات وخسائر الكهرباء.
لذا فإن تعلم كيفية التحكم في استهلاك الطاقة لواحدة من هذه الرقائق وتقليله هو أول خطوة من خطوات عديدة جدًا نحو فهم كيفية إدارة استخدام الطاقة عبر مركز بيانات بأكمله.
التعقيد الهائل لهذا المسعى، في كل من متطلبات البرمجيات والأجهزة، هو السبب في أن مخططي الشبكات يعاملون مراكز البيانات كـ”أحمال ثابتة”، أي أن الكهرباء يجب أن تكون متاحة كلما طلبوها.
يريد مشغلو مراكز البيانات وحدات معالجة رسومية باهظة الثمن تعمل باستمرار لأن كل دقيقة خاملة تؤخر العمل الذي يدفع العملاء مقابله. آلاف الرقائق التي تعمل على مهمة ذكاء اصطناعي كبيرة واحدة مترابطة بشكل وثيق.
في نقاط معينة، قد تضطر مجموعة إلى الانتظار حتى تنتهي أخرى قبل أن تتمكن من المتابعة. إذا أبطأت مجموعة مختارة، يمكن أن ينتشر التأخير إلى الآلات المجاورة.
لكن ليس كل العمل الحاسوبي في مركز البيانات يجب أن يحدث فورًا أو يعمل بالسرعة الكاملة. بعض المهام حساسة للوقت، بينما يمكن تأجيل أخرى أو تشغيلها بشكل أبطأ مع القليل من العواقب. يمكن حتى نقل بعضها إلى مركز بيانات آخر حيث الكهرباء أكثر توفرًا.
كل خيار يأتي مع مقايضات، لكن كل واحد يمكن أن يقلل الطاقة التي يحتاجها مركز البيانات من الشبكة المحلية في لحظة معينة.
عمال مناجم البيتكوين علّموا الحواسيب كيفية الاستجابة
السابقة تأتي من تعدين البيتكوين على شبكة تكساس. يتنافس عمال مناجم البيتكوين لكسب المكافآت عن طريق تشغيل آلات تؤدي حسابات بشكل مستمر. عندما تتوقف الآلة، يفقد المعدن فرصة كسب المال لتلك الفترة.
لكن عند عودة الطاقة، يمكن للآلة استئناف العمل على الفور تقريبًا. لا يوجد عميل ينتظر استجابة، ولا توجد مهمة حاسوبية غير مكتملة يجب الحفاظ عليها.
اكتشفت تكساس أن الفكرة الأساسية تسمى “استجابة الطلب”: عندما تصبح الكهرباء نادرة ومكلفة، يحصل المستخدمون الكبار على سبب لاستخدام أقل منها.
كان عمال مناجم البيتكوين مناسبين بشكل غير عادي لهذه الصفقة. يمكنهم الإغلاق عندما ترتفع أسعار الجملة، والحصول على أموال مقابل خفض الطاقة أثناء الطوارئ، وتقليل رسوم النقل بالبقاء خارج عدد قليل من ساعات الصيف الحرجة.
وصفت مراجعة ERCOT في أبريل عمال مناجم العملات المشفرة بأنهم المشاركون الرئيسيون الحساسون للأسعار في أحد برامج الطوارئ. بالنسبة للمعدن، الحساب بسيط: عندما يصبح الميجاواط أكثر قيمة من البيتكوين الذي قد تكسبه الآلات به، أوقف الآلات.
تزود لوكسور عمال مناجم البيتكوين بالبرمجيات وخدمات الطاقة والمنتجات المالية، لذلك اقتربت من الذكاء الاصطناعي بغريزة للحوسبة يمكن مقاطعتها. تسأل التجربة ما إذا كانت الآلات التي تخدم العملاء يمكن أن ترث بعض طاعة التعدين لأسعار الكهرباء.
هذا السؤال أصبح أكثر إلحاحًا مع تحويل المعدنين مواقع غنية بالطاقة إلى حرم جامعية للذكاء الاصطناعي. إذا كانت الشبكة تستبدل منجم بيتكوين يمكن إغلاقه عند الأمر بمركز بيانات يعمل على مدار الساعة، فقد تتخلى عن فرامل طوارئ قيمة.
مدى مرونة مركز البيانات يعتمد بشكل كبير على ما تفعله آلاته.
التدريب هو العملية الطويلة المكثفة حسابيًا لتعليم النموذج، مع تعديله بشكل متكرر أثناء عمله عبر كميات هائلة من البيانات. الاستدلال هو ما يحدث بعد ذلك، عندما يطلب شخص ما من النموذج المكتمل إجابة أو صورة أو ترجمة أو تنبؤًا. الاثنان يخلقان فرصًا مختلفة لخفض الطاقة.
يمكن أحيانًا إيقاف تشغيل طويل مؤقتًا عند نقطة حفظ محددة واستئنافه لاحقًا، على الرغم من أن إيقاف آلاف الآلات بشكل متزامن ليس بالأمر السهل. يمكن أن يتكون الاستدلال من ملايين الطلبات الأصغر، بعضها من أشخاص يتوقعون إجابة فورية والبعض الآخر من وظائف آلية يمكن أن تنتظر في قائمة الانتظار حتى تصبح الكهرباء أسهل أو أرخص.
تقوم جوجل بفرز حوسبتها بهذه الطريقة منذ سنوات. في عام 2023، وصفت الشركة كيف يمكنها تأجيل عمل مثل معالجة فيديوهات يوتيوب عندما تكون الشبكة المحلية تحت الضغط، أو إرسال هذا العمل إلى منطقة أخرى بها طاقة أكثر توفرًا. البحث والخرائط والخدمات الأخرى التي يتوقع الناس عملها فورًا بقيت متصلة.
طبقت جوجل لاحقًا نفس الفكرة على أعباء عمل التعلم الآلي. بحلول مارس 2026، قالت إنها وضعت جيجاواط واحد من حمولة الحوسبة في وضع النقل المرن.
بعض تلك الصفقات يمكن أن تساعد أيضًا مراكز البيانات الجديدة على الاتصال بالشبكة عاجلاً.
يُظهر الباحثون الآن أن هذا يمكن أن يعمل خارج عمليات المحاكاة. في ورقة بحثية خضعت لمراجعة الأقران في مجلة Nature Energy، وصف فريق تجربة في منشأة سحابية لشركة أوراكل في فينيكس. خفضت البرمجيات الطاقة المستخدمة بواسطة مجموعة من 256 وحدة معالجة رسومية بنسبة 25% لمدة ثلاث ساعات دون دفع الوظائف ذات الأولوية خارج مستويات الأداء الموعودة.
المفتاح كان تحديد مكان امتصاص التباطؤ. البرنامج الذي يحدد الوظائف التي تعمل ومتى، ويسمى “المجدول”، يحمي العمل العاجل ويسحب توفير الطاقة من الوظائف ذات المواعيد النهائية الأكثر تسامحًا.
أعلنت شركة إميرالد AI، التي قادت هذا العمل، عن جولة تمويل بقيمة 150 مليون دولار في 25 أغسطس قيمتها بأكثر من مليار دولار. وقالت أيضًا إن برمجياتها تعمل تجاريًا عبر مراكز بيانات كاملة، بسحب عدة ميجاواط.
بيانات الأداء المستقلة لكل موقع غير متاحة، ولكن حتى مع ذلك، يُظهر التمويل أن الذكاء الاصطناعي المرن تجاوز الأوراق البحثية ودخل إلى الأعمال التجارية.
حاول باحثون آخرون تقدير كمية الكهرباء التي يمكن لمنشأة ذكاء اصطناعي أن تتعهد بشكل موثوق بالتخلي عنها خلال ساعة صعبة.
استخدمت ورقة عمل من جامعة شيكاغو أربع سنوات من أسعار الكهرباء و49.4 مليون طلب استدلال حقيقي لنمذجة الإجابة. قدر المؤلف أن المنشأة التي تركز على الاستدلال يمكنها الالتزام بخفض 40% من طلبها. المنشأة التي تدير مزيجًا من الاستدلال والتدريب يمكنها الالتزام بـ 24.6%.
انخفضت هذه النسب قليلاً فقط عندما توسع النموذج إلى أسطول من 10 جيجاواط. القيود الرئيسية جاءت من عقود العملاء، والقيود على نقل العمل، والاندفاع للآلات العائدة إلى الطاقة الكاملة.
باحثون في جامعة ألبرتا قاموا بنمذجة ما يحدث للشبكة عندما يمكن تأجيل وظائف الذكاء الاصطناعي أو نقلها بين مراكز البيانات. في السيناريو الأكثر إجهادًا للنموذج، خفضت هذه المرونة كمية سعة محطة الطاقة المطلوبة بأكثر من 21%. في سيناريو آخر، حيث كانت الشبكة المحلية مزدحمة، خفضت التكلفة الإجمالية لتوفير الكهرباء بنسبة 3.5%، على الرغم من ارتفاع الإنفاق على التوليد الجديد بنسبة 7.1%.
معظم الفائدة من تأجيل الوظائف ظهرت خلال الساعات الثلاث الأولى، لذا الانتظار لفترة أطول لم يساعد كثيرًا. على الرغم من أن أياً من هذا لم يلغِ الحاجة إلى بناء محطات طاقة وخطوط نقل جديدة، إلا أنه أظهر أن الشبكة يمكنها تلبية المزيد من طلب الذكاء الاصطناعي ببنية تحتية أقل وبتكلفة إجمالية أقل.
أربع لحظات خفية يمكن أن تسعّر عامًا كاملًا
الأموال وراء تجربة لوكسور تأتي من ميزة غير عادية في سوق الكهرباء في تكساس. يساعد العملاء الكبار في دفع تكاليف شبكة النقل عالية الجهد، وجزء من تلك الفاتورة يمكن أن يتوقف على مقدار الطاقة التي يستخدمونها خلال أربع نوافذ زمنية فقط مدتها 15 دقيقة طوال العام.
هذه النوافذ هي لحظات أعلى طلب على مستوى النظام في يونيو ويوليو وأغسطس وسبتمبر، والمعروفة باسم “القمم الأربع المتزامنة” أو 4CP.
المشكلة أن لا أحد يعرف بالضبط متى تحدث ذروة 4CP حتى ينتهي الشهر. لذا يستأجر مستخدمو الطاقة الكبار خبراء تنبؤ لمراقبة الشبكة والطقس وطلب الكهرباء والتنبؤ بموعد حدوث الذروة.
إذا كانت الاحتمالات عالية بما يكفي، يخفضون استخدامهم للطاقة لتلك النافذة البالغة 15 دقيقة. خمّن بشكل صحيح في كثير من الأحيان، ويمكن أن تكون المدخرات على رسوم النقل كبيرة. هذا حول 4CP إلى لعبة متكررة من التنبؤ وقطع الطاقة للمصانع ومناجم البيتكوين والبطاريات، والآن، ربما مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
هذه المكافأة المحتملة تجعل العديد من الإنذارات الكاذبة تستحق التحمل. تضع أحدث أرقام لجنة المرافق العامة في تكساس لعام 2026 تكاليف نقل ERCOT عند حوالي 6 مليارات دولار، موزعة على متوسط طلب 4CP يبلغ 80,859.8 ميجاواط.
هذا يصل إلى حوالي 74.89 دولارًا لكل كيلوواط سنويًا. بهذا المعدل، 100 ميجاواط من الطلب خلال نوافذ الذروة الأربع تمثل حوالي 7.49 مليون دولار في تكاليف النقل السنوية.
بينما ستختلف الفاتورة الفعلية حسب منطقة المرافق والعقد، فإن الحافز المالي هنا واضح جدًا. يمكن أن يكون لمركز بيانات كبير ملايين الدولارات معلقة على ساعة واحدة فقط من استخدام الكهرباء موزعة عبر صيف كامل. قطع الطاقة لبضع ساعات إضافية لالتقاط تلك الساعة يمكن أن يكون صفقة جيدة جدًا.
الخطوة التالية: اختبار على مجموعة أكبر من الرقائق
قررت لوكسور تقييد وحدة المعالجة الرسومية نفسها، باستخدام بيانات الشبكة الحية لتقرر متى تتصرف. قال فيرا إن الشركة راقبت علامات أن نافذة 4CP قد تتشكل، ثم أرسلت أمرها الخاص إلى الشريحة. لم تخبر ERCOT وحدة المعالجة الرسومية أبدًا بالتباطؤ، ولم يكن هناك برنامج شبكة طوارئ متضمن.
كان هذا أساسًا رهانًا خاصًا على موعد ذروة طلب الكهرباء، بهدف خفض فاتورة النقل للموقع. تصنف ERCOT هذا النوع من التقييد الذاتي 4CP بشكل منفصل عن برامج استجابة الطلب التي تديرها.
هذا أيضًا يضع وقت الاستجابة نصف الثاني في منظور صحيح. نافذة 4CP تستمر 15 دقيقة، لذا سواء وصلت وحدة المعالجة الرسومية إلى مستوى الطاقة المنخفض في نصف ثانية أو عدة ثوانٍ، لا يحدث فرقًا تقريبًا في مدخرات النقل.
برنامج الطوارئ في ERCOT يعطي عمومًا المشاركين 10 أو 30 دقيقة لتقديم تخفيض الطاقة الذي وعدوا به. بعض خدمات الشبكة الأخرى تتحرك أسرع، وتتطلب من العملاء البدء في قطع الطاقة فورًا والوصول إلى التخفيض الكامل خلال 10 دقائق.
إذا شارك أجهزة الذكاء الاصطناعي في النهاية في تلك الأسواق، يمكن أن يصبح التحكم في أقل من ثانية أكثر فائدة. بالنسبة للوكسور، كل ثانية إضافية تقضيها وحدة المعالجة الرسومية مقيدة هي ثانية كان يمكن أن تقضيها في كسب المال عن طريق الحوسبة.
كانت بينتوس قد اختبرت بالفعل نفس الفكرة الأساسية على نطاق أوسع. في فبراير، وصفت CPower وبينتوس وسوبرميكرو عرضًا في كاليفورنيا باستخدام مجموعة من الخوادم المجهزة بوحدات معالجة رسومية B200.
قالت الشركات إن المجموعة استجابت لإشارة مرتبطة بسوق الكهرباء بالجملة في الولاية في أقل من 20 مللي ثانية وخفضت استخدامها للطاقة بنسبة تصل إلى 75%، مع الاستمرار في تلبية مستويات أدائها الموعودة.
تجربة تكساس أصغر وأضيق بكثير: شريحة واحدة تستجيب لحافز محدد لفوترة النقل. لكنها تضيف اختبارًا آخر في العالم الحقيقي لفكرة انتقلت بالفعل من الرقائق الفردية إلى مجموعات الخوادم والبرامج العامة.
تبقى فجوات مهمة في ما نعرفه عن اختبار تكساس. لم تكشف الشركات عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي كان يعمل أو المدة التي بقيت فيها وحدة المعالجة الرسومية عند طاقة مخفضة. لم يقولوا مقدار الكهرباء التي كانت تستخدمها مسبقًا، أو مقدار انخفاض إنتاجيتها الحاسوبية، أو المدة التي استغرقتها الطلبات لإكمالها.
ممثل لوكسور في سوق الكهرباء في تكساس تحقق من تخفيض الطاقة، لكن لم يُنشر أي تحليل مستقل للاختبار.
أظهر الاختبار أن B200 واحدة تعمل بعمل استدلال يمكنها أخذ خفض حاد في الطاقة دون فقدان العمل الجاري. من غير المؤكد ما فعله ذلك بأوقات انتظار المستخدمين، أو ما إذا كانت أعباء عمل الاستدلال أو التدريب الأخرى ستستجيب بنفس الطريقة، أو مقدار الكهرباء التي يمكن أن توفرها التقنية عبر مركز بيانات كامل.
وحدة المعالجة الرسومية هي جزء واحد فقط من فاتورة طاقة المبنى. أنظمة التبريد ومعدات الشبكات والتخزين والمضخات وتحويل الطاقة تستهلك أيضًا الكهرباء. لذا خفض طاقة الشريحة بنسبة 75% لا يعني أن مركز البيانات يسحب طاقة أقل بنسبة 75% من الشبكة.
التخفيض المقاس عند عداد المبنى يمكن أن يكون أصغر بكثير.
تستعد لوكسور بالفعل لاختبارها التالي، هذه المرة مع مجموعة من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H100 في تكساس. قال فيرا إن التوسع يعني بناء برمجيات يمكنها معرفة الوظائف التي يمكن إبطاؤها بأمان، ثم تنسيق الآلات التي تعمل عليها. يجب أيضًا أن تحترم الأداء الذي وُعد به العملاء.
كل قفزة في الحجم، من وحدة معالجة رسومية واحدة إلى خادم، ورف، وفي النهاية مركز بيانات كامل، تضيف طبقة أخرى من التعقيد. المزيد من المعدات تسحب الطاقة، والمزيد من الآلات يجب أن تتحرك معًا، والمزيد من أعباء عمل العملاء قد أو قد لا تتحمل التباطؤ.
تكساس تبدأ في طلب بعض هذه المرونة
قانون مجلس الشيوخ رقم 6، الذي صدر في عام 2025، يتطلب من بعض مستخدمي الطاقة الكبار المتصلين من عام 2026 فصاعدًا خفض الاستهلاك أثناء حالات الطوارئ الشديدة للشبكة. كما يدعو إلى برنامج يدفع للمواقع التي تستخدم 75 ميجاواط على الأقل لتقليل الطلب عند توقع مشاكل.
في الوقت نفسه، تعيد الولاية أيضًا التفكير في 4CP. قمم الصيف الأربع يمكن أن تفوت ساعات المساء والشتاء عندما تكون الشبكة تحت ضغط أكبر. اقترحت الهيئات التنظيمية استبداله بـ 12CP، والذي سيعتمد رسوم النقل على ذروة واحدة مدتها 30 دقيقة كل شهر.
توصلت ERCOT إلى استنتاج مماثل في مراجعة أبريل: تكساس لديها الكثير من استجابة الطلب، لكنها لا تظهر دائمًا عندما تحتاجها الشبكة أكثر. 4CP يقود معظم عمليات قطع الطاقة تلك، لكن قمم الصيف يمكن أن تفوت الساعات التي يكون فيها الطلب مرتفعًا وإنتاج الرياح والطاقة الشمسية منخفضًا.
قالت ERCOT إن هذا التباين مشكلة. محطات الطاقة الجديدة وخطوط النقل تستغرق سنوات، لكن الطلب المرن يمكن إضافته في أشهر. التحدي الآن هو ضمان ظهور هذه المرونة في الوقت المناسب.
أصعب جزء هو إثبات أن مركز البيانات يمكنه خفض الطاقة بشكل موثوق. إذا كانت الشبكة تعتمد على اختفاء 50 ميجاواط، فإنها تحتاج إلى معرفة مقدار الموقع الذي كان سيستخدمه خلاف ذلك، ثم التحقق من التخفيض ببيانات العداد.
تحتاج أيضًا إلى معرفة المدة التي يمكن أن يستمر فيها القطع وماذا يحدث عندما تعود وحدات المعالجة الرسومية إلى السرعة الكاملة. أعد آلافًا منها في وقت واحد، ويمكن لمركز البيانات أن يخلق قفزة طاقة جديدة.
هذا يجعل عقود العملاء جزءًا أساسيًا لكن غالبًا ما يتم تجاهله من المعادلة. يمكن لمركز البيانات إبقاء العمل التفاعلي والحساس للسلامة يعمل بشكل طبيعي بينما يضع وظائف مثل التجارب الداخلية أو الفهرسة أو المعالجة الليلية في طبقة مرنة.
قد يدفع العملاء أقل مقابل هذه المرونة، بينما تدفع الشبكة لمركز البيانات لتقديم خفض طاقة متوقع وقابل للقياس عند الحاجة.
هذا من شأنه أن يجعل حقيقة واحدة عن الذكاء الاصطناعي من المستحيل تجاهلها: ليست كل عملية حسابية ضرورية بنفس القدر. الصناعة بالفعل تفرز العمل حسب السعر والسرعة وتكلفة الحوسبة، لذا يمكن أن تصبح الكهرباء متغيرًا آخر في تلك المعادلة.
عندما تضيق الشبكة، قد تستغرق صورة واحدة وقتًا أطول لتُعرض أو قد يتأخر تشغيل تدريبي إلى الغد، بينما تستمر الخدمات الأخرى في التحرك. بدلاً من معاملة كل دورة وحدة معالجة رسومية على أنها مهمة بنفس القدر، يمكن لمراكز البيانات البدء في التمييز بين ما يجب أن يحدث الآن وما يمكن أن ينتظر.
قطع الطاقة نصف الثاني من لوكسور كان الجزء السهل. القيام بذلك عبر آلاف وحدات المعالجة الرسومية، دون كسر الوعود للعملاء مع تقديم ميجاواط يمكن للشبكة الاعتماد عليها فعليًا، سيكون أصعب بكثير.
لكن هذا أيضًا هو المكان الذي تصبح فيه الفكرة مثيرة للاهتمام، لأن الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة طاقة والشبكة لديها مشكلة مرونة، ومراكز البيانات تصادف أنها في المنتصف تمامًا. إنها مليئة بالآلات التي تقوم بعمل يمكن أن يتحرك أحيانًا بثوانٍ أو دقائق أو ساعات دون أن يلاحظ أحد.
إذا تمكن المشغلون من تحويل تلك المرونة إلى مدخرات طاقة موثوقة، فإن شهية الذكاء الاصطناعي الهائلة للكهرباء يمكن أن تصبح شيئًا يمكن للشبكة العمل معه فعليًا. هذا يمكن أن يجعل المرحلة التالية من بناء الذكاء الاصطناعي تتعلق بقدر كبير باستخدام الطاقة في الوقت المناسب كما هو الحال في إيجاد ما يكفي منها في المقام الأول.
الأسئلة الشائعة
س: هل يمكن خفض استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي دون فقدان البيانات أو العمل الجاري؟
ج: نعم، أثبتت التجارب الحديثة أنه يمكن خفض استهلاك الطاقة لرقائق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير – حتى 75% – خلال أجزاء من الثانية دون فقدان العمل قيد التنفيذ. الشريحة تعود للسرعة الكاملة عند انتهاء فترة التقييد، مع احتمال تأخير بسيط في إنجاز بعض المهام.
س: لماذا تعتبر تكساس مركزًا لهذه التطورات في مرونة الطاقة؟
ج: تمتلك تكساس سوقًا فريدًا للكهرباء مع نظام “القمم الأربع المتزامنة” الذي يكلف المستخدمين الكبار مبالغ ضخمة خلال أربع نوافذ زمنية قصيرة سنويًا. هذا يخلق حافزًا ماليًا قويًا لمراكز البيانات لتقليل استهلاكها في الأوقات الحرجة، وقد طبقت الولاية قوانين جديدة تلزم مستخدمي الطاقة الكبار بهذه المرونة.
س: هل يمكن تطبيق هذه التقنية على مراكز بيانات كاملة وليس فقط شريحة واحدة؟
ج: التوسع من شريحة واحدة إلى مركز بيانات كامل معقد للغاية، لكنه قيد التطوير. تشمل التحديات تنسيق آلاف الرقائق معًا، واحترام وعود الأداء للعملاء، وضمان أن التخفيضات في الطاقة يمكن للشبكة الاعتماد عليها فعليًا. شركات مثل جوجل وإميرالد AI تعمل بالفعل على هذا النطاق الواسع.
