طفرة الذكاء الاصطناعي قد تدفع الطلب على كهرباء مراكز البيانات للارتفاع 128% بحلول 2030

يتحوّل الذكاء الاصطناعي إلى قوة هيكلية في أسواق الكهرباء العالمية. ولم تعد القضية تقتصر على الطاقة التي تستهلكها استفسارات الذكاء الاصطناعي الفردية أو عمليات تدريب النماذج. فالتحول الأكبر هو البناء المتسارع لمراكز البيانات عالية الكثافة، وشرائح الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التبريد، وروابط الشبكة الكهربائية، والبنية التحتية للطاقة الاحتياطية اللازمة لدعم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

وتُظهر أحدث البيانات الموثّقة أن استهلاك مراكز البيانات للكهرباء عالمياً بلغ نحو 415 تيراواط ساعة في 2024، أي ما يعادل نحو 1.5% من الطلب العالمي على الكهرباء. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم بحلول 2030 إلى نحو 945 تيراواط ساعة، أي ما يقارب 3% من استهلاك الكهرباء العالمي.

ويعني ذلك أن استهلاك مراكز البيانات العالمي للكهرباء قد يرتفع بنحو 530 تيراواط ساعة بين 2024 و2030. وبالنسبة المئوية، فإن ذلك ارتفاع بنحو 128%، أي أكثر من الضعف خلال ست سنوات، بمعدل نمو سنوي ضمني يقارب 15%، وهو أعلى بكثير من معدل نمو الطلب الإجمالي على الكهرباء في معظم الاقتصادات.

وحجم هذا التحول كبير بما يكفي لتغيير تخطيط الطاقة. فبحلول 2030، قد تستهلك مراكز البيانات كهرباء قابلة للمقارنة على نطاق واسع باستخدام الطاقة الحالي لاقتصاد متقدم كبير كاليابان. وهو ما يجعل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي قضية شبكة كهربائية، وليست قضية تقنية فحسب.

الذكاء الاصطناعي هو المُحرّك الحدّي لنمو الطلب

ليس من الموثوق بعد القول إن الذكاء الاصطناعي يستحوذ على حصة ثابتة من استهلاك مراكز البيانات العالمي للكهرباء. والملاحظة الأقوى والموثّقة هي أن الذكاء الاصطناعي يتحوّل إلى المحرّك الحدّي الرئيسي لنمو الطلب.

وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن ينمو استهلاك الخوادم المتسارعة للكهرباء، مدفوعاً بشكل رئيسي بتبنّي الذكاء الاصطناعي، بنحو 30% سنوياً، وأن يستحوذ على ما يقارب نصف الزيادة الصافية في الطلب العالمي على كهرباء مراكز البيانات حتى 2030.

وهذا التمييز مهم. فمراكز البيانات التقليدية كانت تنمو أصلاً بفضل الحوسبة السحابية والبث وبرامج المؤسسات والخدمات الرقمية. ويضيف الذكاء الاصطناعي طبقة جديدة من الطلب لأنه يحتاج إلى شرائح أقوى، وكثافة كهربائية بالرف أعلى، وتبريد أكثر كثافة، وروابط طاقة أكبر.

والنتيجة هي تغيُّر في الملامح المادية للاقتصاد الرقمي. إذ تنتقل مراكز البيانات من مرافق تقنية تقليدية إلى أصول صناعية بحجم الشبكة الكهربائية.

الولايات المتحدة تُظهر ضغط الشبكة بأوضح صورة

تُقدّم الولايات المتحدة المثال الأوضح على تحدّي الكهرباء.

فقد استهلكت مراكز البيانات الأمريكية 176 تيراواط ساعة في 2023، أي 4.4% من إجمالي استخدام الكهرباء في الولايات المتحدة. وتتوقع وزارة الطاقة الأمريكية ومختبر لورنس بيركلي الوطني أن يرتفع هذا الرقم إلى ما بين 325 و580 تيراواط ساعة بحلول 2028، أي 6.7% إلى 12% من الطلب الوطني على الكهرباء.

ويُمثّل الحد الأدنى من هذا النطاق زيادة قدرها 149 تيراواط ساعة عن 2023، أي نحو 85%. أما الحد الأعلى فيُمثّل زيادة قدرها 404 تيراواط ساعة، أي نحو 230%. وعند نقطة المنتصف، قد يبلغ استهلاك مراكز البيانات الأمريكية للكهرباء نحو 452.5 تيراواط ساعة بحلول 2028، بنمو نحو 157% خلال خمس سنوات.

ولهذا السبب باتت قضية طلب مراكز البيانات من أبرز القضايا أمام شركات المرافق والمنظِّمين ومخططي الشبكة الكهربائية والمجتمعات المحلية. فالتحدي لا يقتصر على الاستهلاك السنوي للطاقة، بل يشمل أيضاً تركّز الحمل في مناطق بعينها، والحاجة إلى الطاقة الثابتة، وسرعة طلب المشروعات الجديدة للاتصال بالشبكة.

وفي منظومات الكهرباء، الموقع مهم. فقد تبدو منظومة طاقة وطنية قادرة على استيعاب الطلب على المستوى الإجمالي، فيما تواجه شبكات محلية محددة اختناقات، أو نقص محولات، أو حدود نقل، أو طوابير طويلة للربط الشبكي.

التركّز الإقليمي مهم

لا يتوزع البناء العالمي لمراكز البيانات بالتساوي.

وتُحدّد الوكالة الدولية للطاقة الولايات المتحدة والصين وأوروبا بوصفها أكبر مناطق الطلب على كهرباء مراكز البيانات. ويُظهر تحليل سوقي لأرقام الوكالة أن الولايات المتحدة استحوذت على نحو 45% من الاستهلاك العالمي لكهرباء مراكز البيانات في 2024، تليها الصين بنحو 25% وأوروبا بنحو 15%.

وهذا التركّز مهم لأن تحدّي الشبكة الكهربائية سيكون أكثر وضوحاً حيث تتجمّع مراكز البيانات حول توافر الطاقة وشبكات الألياف ومناطق الحوسبة السحابية وتوافر الأراضي ومزايا التراخيص. وفي بعض المواقع، يمكن لمراكز البيانات أن تعمل كأحمال صناعية كبيرة تصل بوتيرة أسرع من قدرة خطوط النقل والتوليد والبنية التحتية المحلية على التوسع.

والنتيجة واضحة: الطلب على كهرباء الذكاء الاصطناعي ليس قصة كهرباء عالمية فقط، بل هو أيضاً قضية تخطيط إقليمي.

عتاد الذكاء الاصطناعي يُغيّر اقتصاديات مراكز البيانات

أحمال الذكاء الاصطناعي كثيفة الاستهلاك للطاقة لأنها تعتمد على معالجات متسارعة متخصصة كوحدات معالجة الرسوميات (GPU) وشرائح الذكاء الاصطناعي. وتُصمّم هذه الأنظمة لمعالجة أحمال متوازية ضخمة في التدريب والاستدلال وتوليد الصور والفيديو والمهام الأخرى كثيفة الحوسبة.

ويظهر التحوّل على مستوى الرف. فقد كانت كثير من الرفوف المؤسسية التقليدية تعمل في نطاق العشرات المنخفضة من الكيلوواط. أما أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على مستوى الرف فيمكن أن تتجاوز 100 كيلوواط للرف. وتُشير مواصفات شركة هيوليت باكارد إنتربرايز (HPE) لنظام GB200 NVL72 من إنفيديا إلى نحو 132 كيلوواط للرف، تشمل 115 كيلوواط مبرَّدة بالسائل و17 كيلوواط مبرَّدة بالهواء.

ويُغيّر ذلك تصميم المرافق. فقاعة بيانات تضم 1,000 رف من هذا النوع قد تُمثّل نحو 132 ميغاواط من الطلب على الطاقة على مستوى الرف، قبل احتساب البنية التحتية الأوسع للموقع. وقد يُشير حرم للذكاء الاصطناعي أكبر بكثير يضم 10,000 رف مشابه إلى أكثر من 1.3 جيغاواط من الطلب على مستوى الرف.

وهذه ليست أحمال مبانٍ مكتبية أو تجارية عادية، بل أقرب إلى مستخدمين صناعيين كبار للطاقة. ومع توسّع تجمّعات الذكاء الاصطناعي، يحتاج المطوّرون إلى روابط شبكة أكبر، ومحطات تحويل أقوى، وتبريد متقدم، وتوليد احتياطي، وتخزين بطاريات، وفي بعض الحالات ترتيبات إمداد طاقة مخصصة.

التبريد يتحوّل إلى قيد جوهري

تُغيّر الكثافة الأعلى بالرف متطلبات التبريد أيضاً.

فالتبريد بالهواء التقليدي يصبح أقل فاعلية حين تنتقل الرفوف إلى كثافات كهربائية عالية جداً. وتتطلب البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد التبريد السائل أو التبريد المباشر للرقاقة أو أنظمة إدارة حرارية متقدمة أخرى. ويمكن لهذه الأنظمة أن تُحسّن كفاءة الحوسبة، لكنها تُضيف أيضاً تعقيداً، واعتبارات مياه، وقيوداً على اختيار المواقع.

والنقطة الرئيسية هي أن طلب الذكاء الاصطناعي على الكهرباء لا يتعلق بالشريحة وحدها، بل بالحزمة الكاملة: الخوادم والشبكات والتخزين والتبريد وتحويل الطاقة والأنظمة الاحتياطية والبنية التحتية للشبكة الكهربائية.

ولهذا قد تكون تقديرات الطاقة لكل استفسار مضلِّلة. فقد يستخدم استفسار ذكاء اصطناعي واحد كمية صغيرة من الكهرباء، لكن المنظومة المطلوبة لخدمة مليارات أو تريليونات الاستفسارات تتطلب بنية تحتية مادية كبيرة.

التدريب يجذب الانتباه لكن الاستدلال يُحدِّد الحجم

لاستخدام الذكاء الاصطناعي للطاقة مرحلتان رئيسيتان: التدريب والاستدلال.

والتدريب هو عملية بناء نموذج كبير، ويمكن أن يتطلب عمليات حوسبة ضخمة لمرة واحدة. وتُقدّر بعض المصادر الخارجية الكهرباء اللازمة لتدريب نموذج GPT-4 بنحو 50 جيغاواط ساعة، وهو ما ينبغي التعامل معه كتقدير لا كرقم رسمي مُعلَن.

أما الاستدلال فهو الاستخدام اليومي للذكاء الاصطناعي بعد نشر النموذج. ويشمل الاستفسارات والدمج في البحث وأدوات البرمجة وتوليد الصور ومساعدي المؤسسات وأنظمة خدمة العملاء وسير العمل المؤتمت. ويمكن أن يُصبح الاستدلال المُحرّك التراكمي الأكبر للطاقة لأنه يحدث باستمرار وعلى نطاق واسع جداً.

وتُظهر التقديرات المُعلَنة الأخيرة أن استفسارات النصوص الفردية قد تستخدم كهرباء أقل مما أوحت به بعض الادعاءات العامة السابقة. فتُقدّر جوجل أن متوسط استفسار نصي عبر تطبيقات نموذج جيميناي يستخدم 0.24 واط ساعة من الكهرباء، ويُصدر 0.03 جرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون، ويستهلك 0.26 ملليلتر من الماء. وأشار سام ألتمان إلى أن متوسط استفسار شات جي بي تي يستخدم نحو 0.34 واط ساعة.

وهذه الأرقام صغيرة فردياً، لكنها على نطاق واسع تصبح ذات دلالة. فمليار استفسار نصي بمعدل 0.24 واط ساعة لكل استفسار سيستهلك نحو 240 ميغاواط ساعة. وعشرة مليارات استفسار ستستهلك نحو 2.4 جيغاواط ساعة. وتريليون استفسار سيستهلك نحو 240 جيغاواط ساعة.

وبمعدل 0.34 واط ساعة لكل استفسار، سيستهلك تريليون استفسار نحو 340 جيغاواط ساعة. وهذا لا يزال جزءاً فقط من البصمة الإجمالية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكنه يُظهر لماذا يُعدّ حجم الاستخدام بأهمية كفاءة الوحدة.

الكفاءة تتحسن لكن الحجم قد يُلغي المكاسب

تُصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضاً أكثر كفاءة.

وتقول جوجل إن استخدام الطاقة لمتوسط استفسار نصي عبر تطبيقات نموذج جيميناي انخفض 33 مرة خلال فترة 12 شهراً الأخيرة، فيما انخفضت البصمة الكربونية 44 مرة. ويُظهر ذلك أن تحسين البرمجيات وكفاءة العتاد وشراء طاقة أنظف يمكن أن تُقلِّص الأثر البيئي لمهام الذكاء الاصطناعي الفردية.

غير أن تحسينات الكفاءة لا تُقلِّص تلقائياً إجمالي الطلب على الكهرباء إذا توسّع الاستخدام بوتيرة أسرع من تراجع استهلاك الطاقة لكل استفسار. وهذا هو التوتر المحوري في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فقد تصبح كل وحدة حوسبة أكثر كفاءة، لكن الطلب الإجمالي قد يرتفع إذا استُخدمت النماذج بشكل أكثر، ودُمجت في مزيد من المنتجات، وامتدت إلى تنسيقات وسائط أغنى، ونُشرت عبر مزيد من سير العمل المؤسسي.

والسؤال السياسي العملي ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على أن يصبح أكثر كفاءة. فهو قادر. السؤال هو ما إذا كانت مكاسب الكفاءة قادرة على مواكبة حجم التبني.

البصمة المائية والمساحية ترتفع أيضاً

الكهرباء ليست سوى جزء من تحدّي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

ويُقدّر معهد جامعة الأمم المتحدة للمياه والبيئة والصحة (UNU-INWEH) أن مراكز البيانات العالمية استهلكت نحو 448 تيراواط ساعة في 2025 وقد تصل إلى 945 تيراواط ساعة بحلول 2030. ويتوقع التحليل ذاته بصمة مائية مرتبطة بنحو 9.3 تريليون لتر بحلول 2030، وبصمة مساحية تتجاوز 14,500 كيلومتر مربع.

ويكتسب رقم المياه أهمية خاصة في المناطق التي تواجه إجهاداً مائياً أصلاً. فأنظمة التبريد وتوليد الطاقة وسلاسل توريد أشباه الموصلات جميعها تحمل آثاراً مائية. وحتى عندما يستخدم المرفق تبريداً فعّالاً، قد يتطلب إمداد الكهرباء من خلفه استهلاك المياه وفقاً لمزيج التوليد.

ويعني ذلك أن توسّع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ليس فقط مسألة قدرة على توليد ما يكفي من الكهرباء، بل هو أيضاً مسألة موقع البنية التحتية، والموارد المائية المتاحة، ونظام التبريد المستخدم، وكيفية تأثر المجتمعات المحلية.

شراء الطاقة النظيفة يتزايد لكنه لا يكفي وحده

تحوّلت شركات التكنولوجيا الكبرى إلى بعض أكبر المشترين المؤسسيين للكهرباء النظيفة في العالم. فهي توقّع اتفاقيات شراء الطاقة المتجددة (PPAs)، وتستثمر في البطاريات على نطاق الشبكة، وتستكشف الطاقة الحرارية الأرضية المتقدمة، وتدخل في اتفاقيات مرتبطة بالطاقة النووية.

ويُسهم ذلك في تقليص كثافة الكربون للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكنه لا يُلغي تحدّي الطاقة.

وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن تُلبي الطاقة المتجددة نحو نصف الطلب الإضافي على كهرباء مراكز البيانات حتى 2030. وهذا مهم، لكنه يعني أيضاً أن حصة كبيرة من الزيادة ستحتاج إلى مصادر أخرى. ويُتوقع أن يُلبي الغاز الطبيعي والفحم معاً أكثر من 40% من الطلب الإضافي حتى 2030، فيما تبدأ الطاقة النووية بلعب دور أكبر مع نهاية العقد وما بعده.

وبالنسبة لأسواق الطاقة، يُولِّد ذلك صورة مركّبة. فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يُسرّع شراء الطاقة النظيفة ويدعم الاستثمار في المتجددات والطاقة النووية والتخزين. وفي الوقت نفسه، يمكن لنمو الحمل السريع أن يرفع الطلب على الطاقة الثابتة، ويُمدّد دور توليد الغاز، ويزيد احتياجات الاستثمار في الشبكة، ويُوجد تحديات موثوقية محلية.

لماذا تكتسب البيانات أهميتها

تكتسب البيانات أهميتها لثلاثة أسباب.

أولاً، يُحوّل الذكاء الاصطناعي مراكز البيانات إلى إحدى أسرع فئات الطلب على الكهرباء نمواً في العالم. فالارتفاع من 415 تيراواط ساعة في 2024 إلى 945 تيراواط ساعة بحلول 2030 سيُضيف أكثر من 500 تيراواط ساعة من الطلب في ست سنوات.

ثانياً، تُظهر الأرقام الأمريكية أن مراكز البيانات باتت أصلاً كبيرة بما يكفي للتأثير على تخطيط الطاقة الوطنية. والانتقال من 176 تيراواط ساعة في 2023 إلى ما يصل إلى 580 تيراواط ساعة بحلول 2028 سيجعل مراكز البيانات من أهم المحرّكات الجديدة للطلب على الكهرباء في البلاد.

ثالثاً، يتغيّر حجم المرفق. فالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ليست مجرد مزيد من الخوادم، بل حوسبة أعلى كثافة، وتبريد سائل، وروابط شبكة كبيرة، وطاقة احتياطية، وفي بعض الحالات شراء طاقة بحجم صناعي.

الانعكاسات على أسواق الطاقة

بالنسبة لشركات المرافق، تُولِّد طفرة الذكاء الاصطناعي طلباً جديداً لكنها تُضيف أيضاً ضغطاً جديداً. فمراكز البيانات يمكن أن تُوفّر نمواً طويل الأمد في الحمل، وتدعم الاستثمار في الشبكة الكهربائية، وتُحسّن استغلال الأصول. لكنها يمكن أيضاً أن تُجهد الشبكات المحلية، وترفع طلب الذروة، وتتطلب نفقات باهظة لخطوط النقل ومحطات التحويل وقدرات التوليد.

وبالنسبة لمنتجي الكهرباء، يُولِّد الذكاء الاصطناعي طلباً على الكهرباء النظيفة والثابتة معاً. وستظل الطاقة المتجددة محورية، لكن مراكز البيانات تحتاج أيضاً إلى الموثوقية. ويدعم ذلك الاهتمام بالغاز الطبيعي والطاقة النووية والحرارية الأرضية والتخزين وحلول الطاقة الهجينة.

وبالنسبة لصانعي السياسة، القضية الرئيسية هي التخطيط. ويتعيّن دمج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ضمن توقعات منظومة الكهرباء، وتخطيط استخدام الأراضي، وإدارة المياه، والتراخيص، واستراتيجيات أمن الطاقة. ومن دون تنسيق، يمكن لنمو مراكز البيانات أن يُوجد اختناقات محلية، وارتفاعات في تكاليف الكهرباء، ومعارضة شعبية.

وبالنسبة للاقتصادات المحلية، يمكن لمراكز البيانات أن تجلب نشاط البناء وطلباً طويل الأمد على الطاقة من شركات المرافق وعائدات ضرائب محلية واستثمارات في البنية التحتية. والتحدي السياسي هو الاستفادة من هذه المكاسب مع إدارة القدرة على تحمل تكاليف الكهرباء، والإجهاد المائي، وضغط التراخيص، وموثوقية الشبكة الكهربائية.

وبالنسبة للمستثمرين، يُوجِد الطلب على كهرباء الذكاء الاصطناعي فرصاً عبر شركات المرافق ومعدات الشبكة وتقنيات التبريد وأشباه الموصلات للطاقة والمتجددات والطاقة النووية والبنية التحتية للغاز الطبيعي وتخزين الطاقة. لكن انضباط التقييم مهم لأن ليس كل المشاريع ستضمن الطاقة أو التراخيص أو العملاء على المدى الطويل.

الخلاصة والآفاق المقبلة

من المرجّح أن يبقى الطلب على كهرباء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أحد الموضوعات التي تُحدّد الطاقة خلال هذا العقد.

والاتجاه واضح: مزيد من تبنّي الذكاء الاصطناعي يعني مزيداً من البنية التحتية للحوسبة، ومزيداً من الرفوف عالية الكثافة، ومزيداً من الطلب على التبريد، ومتطلبات أكبر للطاقة. وستتحسن الكفاءة، لكن مكاسب الكفاءة قد يُلغيها أحجام الاستخدام الأعلى والنماذج الأكبر وتوليد الوسائط الأغنى والنشر الأوسع في المؤسسات.

ويتوقع السيناريو الأساسي للوكالة الدولية للطاقة استمرار ارتفاع استهلاك مراكز البيانات العالمي للكهرباء إلى نحو 1,200 تيراواط ساعة بحلول 2035، وهو ما يُؤكِّد أن القضية تمتد إلى ما بعد 2030.

والسؤال الرئيسي ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيرفع الطلب على الكهرباء، فهو يفعل بالفعل. السؤال الرئيسي هو ما إذا كانت منظومات الطاقة قادرة على التوسع بسرعة كافية، وبشكل نظيف كافٍ، وبموثوقية كافية لدعم المرحلة المقبلة من البنية التحتية الرقمية.

وبشكل عام، يتحوّل الذكاء الاصطناعي إلى محرّك هيكلي للطلب على الكهرباء والاستثمار في الشبكة الكهربائية واستراتيجية الطاقة. ولم يعد الاقتصاد الرقمي خفياً عن منظومة الكهرباء، بل بات أحد أهم أحمالها الجديدة.

المصادر: الوكالة الدولية للطاقة، وزارة الطاقة الأمريكية ومختبر لورنس بيركلي الوطني، معهد جامعة الأمم المتحدة للمياه والبيئة والصحة (UNU-INWEH)، جوجل كلاود، إنفيديا، شركة هيوليت باكارد إنتربرايز (HPE)، والمعلومات السوقية الموثّقة لمراكز البيانات حتى يونيو 2026.