ظاهرة "الارتفاعات المفاجئة" وخطر اضطراب الأحمال على المستوى الكلي.
على عكس مراكز البيانات التقليدية التي تستهلك الكهرباء بمستويات ثابتة ويمكن التنبؤ بها، تتميز البنية التحتية التشغيلية للذكاء الاصطناعي بتقلبات كبيرة في الأحمال الكهربائية وعدم القدرة على التنبؤ بها. وفي حديثه خلال معرض كومبيوتكس 2026، أكد يين تشنغ، نائب الرئيس التنفيذي لمنطقة شرق آسيا والصين في شركة شنايدر إلكتريك، أن طبيعة أحمال تكنولوجيا المعلومات التي تخدم الذكاء الاصطناعي تتطلب آليات حوكمة جديدة كلياً نظراً للتغيرات المفاجئة في إمدادات الطاقة.
يعود سبب التقلبات المذكورة آنفًا إلى طريقة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي. فبحسب هيمانشو براساد، نائب الرئيس الأول لشركة شنايدر إلكتريك، يتم تفعيل آلاف وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للعمل بشكل متزامن أثناء تدريب البيانات أو استنتاجها. وتُحدث هذه العملية ارتفاعات مفاجئة وقوية للغاية في الطاقة في النظام، مما يؤدي إلى ارتفاعات حادة وموضعية في الحمل. وبدون آلية لتنظيم الحمل والتحكم فيه، سيؤدي هذا التزامن إلى تقلبات عنيفة، تُهدد استقرار خط الطاقة بشكل مباشر.

وقد شارك السيد هيمانشو براساد هذا في معرض كومبيوتكس 2026.
أدى الارتفاع الكبير في استهلاك الكهرباء إلى دفع البنية التحتية التكنولوجية نحو عصر غير مسبوق. يشهد قطاع البيانات العالمي تحولاً جذرياً من مرافق تتراوح قدرتها بين 10 و100 ميغاواط إلى "مشاريع ضخمة" تصل قدرتها إلى 1 غيغاواط، أي ما يعادل استهلاك مدينة متوسطة الحجم من الكهرباء.
بحسب دوغ وارن، نائب الرئيس الأول لشركة AVEVA، فإن المفهوم التقليدي لمركز البيانات، عند هذا الحجم، لم يعد يعكس الواقع بدقة. فالبنى التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي تتسم بمستوى من التعقيد واستهلاك الطاقة والمتطلبات التقنية يُضاهي المجمعات الصناعية الضخمة، مثل مصاهر الألومنيوم أو مصانع أشباه الموصلات العملاقة. ويجب أن يعمل النظام باستمرار على مدار الساعة، ولا يمكنه بأي حال من الأحوال تحمل أي انقطاع.
يؤدي هذا الحجم الهائل أيضًا إلى خطر انهيار النظام بأكمله. وقد حذر السيد هيمانشو براساد من أنه في محطات الطاقة ذات القدرة الإنتاجية التي تصل إلى جيجاوات، حتى انقطاع قصير في الشبكة يؤدي إلى فصل قاعدة البيانات، مما يتسبب في اختفاء كمية هائلة من الطاقة فجأة، سيعود التيار عبر نظام النقل، مما يخلق انخفاضًا غير متناسب وقد يتسبب في انهيار شبكة الطاقة الإقليمية بأكملها.
حل المشكلات التشغيلية باستخدام حل برمجي "الوعي بالشبكة".
نظراً للزيادة الهائلة في الطاقة الحرارية والمتطلبات المعقدة والمتعددة للأنظمة الكهروميكانيكية، فإن الاعتماد على أساليب التشغيل اليدوي أصبح متقادماً تماماً. ويؤكد يين تشنغ أن أنظمة الطاقة متعددة الجيجاواط ذات التقلبات العالية لا يمكن إدارتها بالجهد البشري وحده. بل يجب أن تستخدم هذه الأنظمة الأتمتة والذكاء الاصطناعي والبرمجيات الذكية لمراقبة موثوقيتها والحفاظ عليها طوال دورة تصميمها وحتى بدء تشغيلها الفعلي.
للتخفيف من المخاطر في وقت مبكر، يوصي الخبراء بأن تطبق مراكز البيانات استراتيجيات "التشغيل الواعي بالشبكة". وأوضح دوغ وارن أن حلول برمجيات إدارة البيانات في الوقت الفعلي تحتاج إلى مراقبة مستمرة للتغيرات في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، مما يوفر تنبؤات دقيقة بتأثيرها على شبكة الطاقة الوطنية.
في الوقت نفسه، عندما يعمل مصنع الذكاء الاصطناعي بكامل طاقته، مما قد يؤدي إلى إطلاق آلاف التنبيهات في وقت واحد، يصبح تطبيق تقنية إدارة التنبيهات الذكية أمرًا بالغ الأهمية. يساعد هذا النظام في تصنيف وتجميع إشعارات الأخطاء، مما يُمكّن مهندسي التشغيل من التدخل الفني في الوقت المناسب وبدقة.
يُظهر التطور الهائل لعصر الذكاء الاصطناعي أن التركيز على تصميم أجيال أكثر قوة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ليس كافيًا. لن تتحقق هذه الموجة التكنولوجية الجديدة ما لم تتمكن الدول والشركات من حل مشكلة جوهرية: بناء مصانع فائقة للذكاء الاصطناعي تتميز بتوافقها العالي واستدامتها، وإنشاء آلية "تعايش" آمنة مع البنية التحتية لشبكة الطاقة الوطنية.
بحسب صحيفة ثانه نين
المصدر: https://baoangiang.com.vn/the-gioi-doi-mat-nguy-co-soc-dien-vi-ai-a487803.html







تعليق (0)