عمون - في السنوات الأخيرة، أصبحت روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT محور اهتمام المستخدمين حول العالم، لكنها في الوقت نفسه تثير قلقًا متزايدًا بسبب استهلاكها الكبير للطاقة.

هذا الاستهلاك لا يقتصر على تشغيل النظام فقط، بل يشمل أيضًا مرحلة التدريب المعقدة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تعد أساس هذه الروبوتات.

استهلاك الطاقة أثناء التدريب
تتطلب عملية تدريب النماذج اللغوية الكبيرة مجموعات بيانات ضخمة وأجهزة حاسوبية متطورة، بما في ذلك وحدات معالجة رسومية (GPUs) قوية للغاية.

على سبيل المثال، تشير تقديرات إلى أن تدريب نموذج GPT-4 استهلك ما يقرب من 50 جيجاوات-ساعة من الكهرباء، وهو ما يعادل استهلاك مدينة مثل سان فرانسيسكو لمدة ثلاثة أيام متواصلة، وفقا لموقع "livescience".

هذه العملية ليست مجرد حسابات رقمية؛ فهي تشمل آلاف الخوادم العاملة على مدار ساعات طويلة لمعالجة المعلومات وتعلم الأنماط اللغوية من البيانات المتاحة.

استهلاك الطاقة أثناء التشغيل
حتى بعد اكتمال التدريب، يظل استهلاك الطاقة مرتفعًا خلال مرحلة التشغيل أو الاستدلال. في هذه المرحلة، يتم معالجة الطلبات اليومية للمستخدمين وتوليد الردود في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، في يوليو 2025، كان مستخدمو ChatGPT يقدمون أكثر من 2.5 مليار طلب يوميًا. وعلى الرغم من أن كل طلب فردي يحتاج إلى طاقة أقل مقارنة بالتدريب، إلا أن العدد الهائل من الطلبات يجعل إجمالي الاستهلاك كبيرًا جدًا.

التأثير البيئي
تشير الدراسات إلى أن مراكز البيانات المسؤولة عن تدريب وتشغيل الذكاء الاصطناعي كانت مسؤولة في عام 2023 عن نحو 4.4% من استهلاك الكهرباء في الولايات المتحدة، وحوالي 1.5% من الاستهلاك العالمي للكهرباء. ومن المتوقع أن تتضاعف هذه الأرقام بحلول عام 2030 مع استمرار التوسع السريع في استخدام الذكاء الاصطناعي وتزايد الطلب على تطبيقاته في مختلف المجالات.

الشفافية والمسؤولية
على الرغم من هذه الأرقام الكبيرة، لا تزال الشركات الكبرى مثل Google وMicrosoft وMeta تحتفظ بمعظم بيانات استهلاك الطاقة الخاصة بتشغيل الذكاء الاصطناعي. وهذا يجعل من الصعب على الباحثين والمستخدمين تقدير التأثير البيئي الفعلي بدقة. هناك حاجة ملحة لمزيد من الشفافية حول استهلاك الطاقة، بما يساعد على تطوير سياسات فعالة لتعزيز الاستخدام المسؤول للطاقة في هذا القطاع.

دور المستخدمين
يمكن للمستخدمين المساهمة في تحسين الوضع من خلال مطالبة الشركات بالكشف عن بيانات استهلاك الطاقة، واتخاذ قرارات أكثر وعيًا بشأن استخدام هذه التكنولوجيا. كما أن زيادة الوعي العام قد تشجع على تطوير تقنيات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، مما يقلل من التأثير البيئي للنماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي في المستقبل.