يستهلك الدماغ البشري حوالي ٢٠ واط. يستمد أسرع حاسوب فائق في العالم، لاين شاين في شنجن، ٤٢,٢ مليون واط. أصبح هذا الفارق هو الحجة المفضلة على الإنترنت حول استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة، ومعظمها غير صحيح.
ثبت المقارنة نفسها. لكن الأرقام المتداولة على وسائل التواصل الاجتماعي تعود إلى ورقة علمية واحدة فقط. الرقم الأكثر إثارة للاهتمام تم نسبه خطأً لمدة ثلاث سنوات.
اكتشف استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة: ماذا توفر ٢٠ واط فعليًا
تعتمد قيمة الـ٢٠ واط على عقود من القياس الأيضي. يشكل الدماغ حوالي ٢% من وزن الجسم وحوالي ٢٠% من استهلاك الأكسجين أثناء الراحة.
اشرح أن أعداد الخلايا العصبية أقل دقة مما يبدو. رقم ٨٦ مليار الشائع يستند إلى دراسة لأربع أدمغة ذكور، ويجري حاليًا مراجعته وخلاف حوله في مجلة Brain.
تستخدم المنشورات الفيروسية غالبًا قيمة ١٢ واط بدلًا من ٢٠. يظهر هذا الرقم في ورقة علمية عام ٢٠٢٣ في مجلة Frontiers in Artificial Intelligence، بدون أي مصدر استشهاد به على الإطلاق.
انتجت نفس الورقة الرقم الذي يتداوله الجميع. قدّر المؤلفون أن إعادة إنشاء دماغ بشري رقميًا ستستهلك ٢,٧ مليار واط.
اعتمد هذا التقدير على تعميم محاكاة لعشرة ملايين خلية عصبية إلى حجم دماغ الفأر، ثم ضرب النتيجة بألف.
يذكر البحث أيضًا أن المحاكاة كانت أبطأ بحوالي ٣٠,٠٠٠ مرة من البيولوجيا. تتجاهل منشورات التواصل الاجتماعي هذا التفصيل. ثم تنسب المصادر الثانوية الرقم إلى مشروع Blue Brain، الذي لم ينشر هذا الرقم قط.
تتوفر أرقام موثوقة في أماكن أخرى. قدّرت Epoch AI أن استعلام ChatGPT نموذجي يستهلك ٠,٣ واط ساعة في أوائل ٢٠٢٥. لاحقًا، توصلت دراسة محكمة في مجلة Joule إلى ٠,٣١.
لاحظ أن توافق طريقتين مستقلتين بهذا القرب أمر غير معتاد. مع ذلك، يتغير الرقم بشكل حاد مع عبء العمل، وتكلف النماذج الاستدلالية التي تنتج إجابات أطول عدة مرات أكثر.
ما الذي تفعله الأحياء بشكل مختلف، وما الذي قامت السيليكون بنسخه
تبقى النشاط القشري محدوداً. معدلات إطلاق الإشارات الكهربائية تقل عن 1 هرتز، والطاقة تتبع التغير بدلاً من دورات الساعة.
توصل الذكاء الاصطناعي الحديث إلى نفس النتيجة بشكل مستقل. فعّل Kimi K2 عدد 32,6 مليار من إجمالي 1,04 تريليون معلمة لكل رمز، قريب من 3,1%.
ينخفض هذا المعدل بسرعة. استخدم Mixtral تقريباً 28% من معلماته في 2023، بينما يستخدم DeepSeek-V3 الآن 5,5%.
تنفذ الأحياء أيضاً العمليات بدقة منخفضة. لا يوجد داخل الخلايا العصبية أي عنصر يصل إلى دقة 32 بت.
سلك مصنعو الشرائح نفس النهج. درّبت DeepSeek نموذجاً بعدد 671 مليار معلمة بدقة ثمانية بتات. ومنذ ذلك الحين، دربت نفيديا نموذجاً يضم 12 مليار معلمة بدقة أربعة بتات.
يتمثل الفارق الثالث في كونه الأكبر والأقل تقليداً. تجمع الأدمغة الذاكرة والحوسبة في نفس المكان الفيزيائي.
تفصل الآلات الرقمية بينهما. أوضح مارك هوروفيتز من ستانفورد تكلفة هذا الفصل. استرجاع أحد العوامل من الذاكرة يمكن أن يستهلك طاقة أكثر بمئات المرات من العملية الحسابية نفسها.
الرقائق المصممة بشكل الدماغ التي لم تصل قط
واجهت الأجهزة التي صُممت لمحاكاة الخلايا العصبية بشكل صريح صعوبات كبيرة. لم يقم أي نظام عصبي/تماثلي حتى الآن بتدريب أو تشغيل نموذج متقدم في الإنتاج الفعلي.
تحتوي نقطة هالا من إنتل على 1,15 مليار خلية عصبية اصطناعية موزعة على 1,152 شريحة. تظل هذه التقنية نموذجاً أولياً بحثياً تم تركيبه في مختبرات سانديا الوطنية. في حديثه إلى ذا ريجستر عام 2024، قال مايك ديفيز، مدير مختبر الحوسبة العصبية في إنتل، :
قال مايك ديفيز أننا لا نقوم بربط أي نموذج لغوي ضخم مع نقطة هالا في الوقت الحالي، فنحن لا نعرف كيف نقوم بذلك.
يظل المشهد التجاري أكثر هشاشة. تعتبر براين تشيب الشركة الرائدة المدرجة في هذا القطاع. ذكرت الشركة أنها حققت 700 000 دولار من إيرادات العملاء مقابل 5,3 مليون دولار من المصروفات التشغيلية في الربع الأخير من شهر مارس.
توقفت شركات أخرى بشكل كامل. سعت رين إيه آي لجمع 150 مليون دولار وفشلت في ذلك، ثم بحثت عن بيع في عام 2025.
وصف باحثو المجال المشكلة بأنها دائرية. قالت كاثرين شومان، أستاذة مساعدة في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في جامعة تينيسي نوكسفيل، :
قالت كاثرين شومان إن شركات الأجهزة تنتظر وجود تطبيق قاهر، ولكنه من الصعب جداً فهم كيفية بناء هذه التطبيقات دون وجود العتاد للاختبار عليها.
وقع أكثر من 20 باحثاً في عام 2025 ورقة إجماع في مجلة نيتشر. جادلوا بأن المجال لا يزال يفتقر إلى النظام البيئي اللازم له.
انتصرت مبادئ علم الأحياء. لم تنتصر الأجهزة المصممة لتجسيد هذه المبادئ.
يتنافس الجميع على نفس الإلكترونات
تظهر أهمية الكفاءة الآن لأن الكهرباء أصبحت القيد الأساسي. ذكرت الوكالة الدولية للطاقة أن استهلاك مراكز البيانات العالمية بلغ 485 تيراواط-ساعة في عام 2025.
نمت المرافق المخصصة للذكاء الاصطناعي بنسبة 50% خلال ذلك العام وحده. تتوقع الوكالة أن تتضاعف ثلاث مرات بحلول عام 2030.
أصبح الوصول إلى الشبكة، وليس توريد الشرائح، هو ما يحدد الآن بناء المشروعات. ذكر مختبر لورانس بيركلي الوطني أن متوسط الوقت من طلب الربط حتى بدء التشغيل التجاري يتجاوز خمس سنوات.
أفاد الرئيس التنفيذي لمايكروسوفت ساتيا ناديلا في نوفمبر أن شركته تحتفظ بمعالجات لا يمكنها توصيلها. السبب في النقص هو المباني المجهزة بالطاقة، وليس السيليكون. أثار المستثمرون المؤسسيون تساؤلات مماثلة حول جاهزية شبكة الكهرباء.
قضى معدنو بيتكوين عقدًا من الزمن في حل هذه المشكلة بالضبط. امتلكوا مواقع مزودة بالطاقة، ووقعوا اتفاقيات طاقة، وحقوق اتصال ينتظر الوافدون الجدد سنوات للحصول عليها.
أسفر ذلك عن تحويل التعدين إلى صناعة الطاقة والبنية التحتية. تبلغ تكلفة تجديد موقع عامل حوالي 3,0 إلى 4,0 ملايين دولار لكل ميغاواط. تبلغ تكلفة البناء الجديد 10,0 إلى 12,0 مليون دولار، حسب تقديرات فانإيك.
سُجلت قيم صفقات معلنة ضخمة. وقّع المعدنون العامون عقود ذكاء اصطناعي تزيد قيمتها الإجمالية عن 70,0 مليار دولار.
أظهرت الطاقة المسلمة قصة أكثر هدوءًا. أظهرت إفصاحات الربع الثاني لعام 2026 أن حوالي 750,0 ميغاواط فقط تم تزويد القطاع بها فعليًا.
تمتلك كور ساينتيفيك تقريبًا 437,0 من هذه الميغاواط. سلّم حرم هيليوس التابع لـغلاكسي 133,0؛ تيرا وولف 102,0؛ إيرين 50,0؛ ورايوت 25,0. تعاقدت هات 8 على 949,0 ميغاواط ولم تزود أي منها بالطاقة.
كانت هذه التحولات مكلفة. بلغت الخسائر الفصلية المشتركة لدى المعدنين MARA وCleanSpark 851,0 مليون دولار في أغسطس.
لن تتحول معظم سعة التعدين أبدًا. أظهرت بيانات أولية لمسح جامعة كامبردج عُرضت في يوليو أن حوالي 10% من المعدنين خصصوا الطاقة للذكاء الاصطناعي.
تواجه الأزمة عوائق مادية. يتحمل التعدين الانقطاع، في حين يطلب مستأجرو الذكاء الاصطناعي طاقة مستمرة، وتبريد عالي الكثافة، وألياف ضوئية لا تتوفر غالبًا في المواقع النائية.
تبقى الاتجاهات واضحة رغم ذلك. تحقق كور ساينتيفيك الآن 83% من إيراداتها من الاستضافة و13% فقط من التعدين نفسه.
سعّر المستثمرون هذا التحول. تداول المعدنون الذين يحملون عقود إيجار موقعة بأسعار مضاعفة أعلى بكثير من طاقتهم المشغلة. في الوقت نفسه، يبدو أن الرهان القادم على الذكاء الاصطناعي يدور بشكل متزايد حول الكهرباء بدلاً من الرقائق.
لماذا لن تعالج الكفاءة استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة
استوعبت مكاسب الكفاءة نمو الطلب في الماضي. ارتفع الحوسبة في مراكز البيانات العالمية بنسبة 550% بين 2010 و2018، بينما ارتفع استهلاك الطاقة بحوالي 6%.
ثم توقف هذا النمط. زاد استهلاك مراكز البيانات في الولايات المتحدة من 58 تيراواط-ساعة في 2014 إلى 176 في 2023.
طوّرت عملية التطور في ظل سقف صلب. لو كان جمجمة تستهلك 200 واط لقتلت صاحبها، فكانت الكفاءة هي الحل الوحيد المتاح.
لم يواجه الذكاء الاصطناعي هذا السقف يوماً. بل واجه سقفاً رأس المال، ورأس المال يتمدد بسهولة أكبر بكثير من الكهرباء.
يتغير هذا الآن. السؤال المطروح الآن لم يعد حول ما إذا كانت البيولوجيا أكثر كفاءة، بل حول ما سيصبح عليه الذكاء الاصطناعي عندما تقرر الطاقة وليس المال ما الذي سيتم بناؤه.
