بدأ السباق العالمي لتطوير الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، التي كانت تُستخدم في الأصل لألعاب الفيديو. اليوم، تُستخدم هذه الرقائق لتشغيل الحسابات المعقدة التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. هذه القوة الحاسوبية تجلب معها تحديات كبيرة، خاصة في استهلاك الطاقة والتكاليف الباهظة.
دور وحدات معالجة الرسوميات في الذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) هي عنصر أساسي في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة. تم تصميمها في البداية لتلبية احتياجات ألعاب الفيديو، لكنها الآن تُستخدم في تشغيل العمليات الحسابية المعقدة التي تغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذه الرقائق تُشكل العمود الفقري للحواسيب المتطورة التي تدعم هذه الأنظمة.
مراكز البيانات وقوة الحوسبة
تُبنى مراكز البيانات الحديثة لتلبية الطلب المتزايد على قوة الحوسبة. تتكون هذه المراكز من عشرات الآلاف من الرقائق المترابطة، والتي تعمل معًا لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه القوة تأتي بتكلفة عالية، حيث تستهلك هذه المراكز كميات هائلة من الكهرباء والمياه للتبريد.
التحديات البيئية والاقتصادية
إنشاء مراكز البيانات الجديدة يطرح تحديات بيئية واقتصادية كبيرة. على سبيل المثال، تخطط شركة OpenAI لبناء منشآت تستهلك طاقة تفوق ما يستهلكه ثلاثة ملايين منزل في ولاية ماساتشوستس الأمريكية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب هذه المشاريع استثمارات ضخمة، مثل خطة إنفاق 100 مليار دولار على مراكز بيانات جديدة.