وكلاء الذكاء الاصطناعي يستهلكون طاقة أكبر بـ 140 مرة وتأخير يصل إلى 5.2 مرات
الخروج من بنية الاستدلال عالية التكلفة وتحويل نظام الذكاء الاصطناعي الكوري
يو مين سو، الرئيس التنفيذي للأبحاث في إيه2سيس (أستاذ زائر بمعهد كايست)، يلقي محاضرة رئيسية خلال الدورة الثامنة عشرة لمنتدى النمو الجيد والوظائف الجيدة (2026 GGGF) المنعقدة في فندق ذا بلازا بوسط مدينة سيول في 2 سبتمبر 2026. [الصورة: المراسل يو دايه جيل]
"للتغلب على قيود الطاقة والذاكرة في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي والبقاء في المنافسة مع الولايات المتحدة والصين، يجب التحول إلى استراتيجية الذكاء الاصطناعي الكوري القائمة على التحسين والتحسين بدلاً من مجرد زيادة القوة الحسابية."
يو مين سو، الرئيس التنفيذي للأبحاث (بالإنجليزية: CRO) في شركة إيه2سيس والأستاذ الزائر بمعهد كايست الكوري، أكد على ذلك خلال محاضرة رئيسية ألقاها اليوم في منتدى النمو الجيد والوظائف الجيدة (الدورة الثامنة عشرة - 2026 GGGF)، الذي عقدته صحيفة أجو إيكونوميكس في فندق ذا بلازا بوسط مدينة سيول.
يو مين سو، السابق من شركة إنفيديا وخبير متخصص في أنظمة الحاسوب ومعمارية بطاقات المعالجة الرسومية (GPU)، أسس مؤخراً شركة إيه2سيس، وهي شركة ناشئة متخصصة في البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. قدم اليوم نتائج أبحاث كمية حول الأعباء النظامية والأزمات الطاقية التي ستنشأ من التحول من أنظمة الدردشة الحوارية التقليدية إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلة، تحت عنوان "الذكاء الاصطناعي الكوري: المنافسة من خلال التحسين والتحسين".
أشار يو مين سو إلى أن "عمالقة التكنولوجيا العالميين مثل شركة أوبن إيه آي بمشروع 'ستارجيت' وشركة ميتا بمشروع 'هايبيريون' يقومون ببناء مراكز بيانات ذكاء اصطناعي عملاقة بقدرات تبلغ عشرات الجيجاوات، لكن البنية الأساسية الحالية والشبكات الكهربائية الموجودة لديها حدود واضحة من حيث الاستدامة".
وفقاً لنتائج دراسة فريق يو مين سو حول خوارزميات وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن وقت تأخير الاستجابة لوكلاء الذكاء الاصطناعي يزيد بمعدل أقصى يبلغ 5.2 مرات مقارنة بأنظمة الدردشة التقليدية القائمة على نماذج اللغات الكبيرة العامة (LLM) التي تقتصر على إنتاج نصوص. في حين أن نماذج اللغات الكبيرة التقليدية تُصدر الاستنتاجات فوراً عند استقبال المدخلات، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي يتواصلون مع أدوات خارجية مثل متصفحات الويب، ويفكرون بشكل مستقل ويتخذون إجراءات، ويكررون هذه العملية بلا نهاية حتى يحققوا الهدف المرجو.
قال يو مين سو: "نظراً لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي يستمرون في تخزين السجلات المحادثات السابقة ونتائج البحث وغيرها في الذاكرة لتجنب نسيانها، فإن مساحة التخزين (ذاكرة التخزين المؤقت KV) تمتلئ بسرعة البرق"، مضيفاً: "عندما تنهار الافتراضات الأساسية لتصميم الذاكرة في مراكز البيانات التقليدية، تنخفض سرعة معالجة الحاسوب بشكل حاد وتزداد مشاكل نقص الذاكرة تفاقماً".
عند استخدام تقنيات التوسع في وقت الاختبار (وهي تقنيات تسمح للذكاء الاصطناعي بالتفكير والحساب لفترة أطول من الوقت لتحسين معدل دقة الإجابات)، يزيد استهلاك الكهرباء أكثر. أكد يو مين سو على أن "استهلاك طاقة وحدات معالجة الرسومات والطاقة في معالجة استعلام وكيل واحد فقط يزيد بمعدل أقصى يتراوح بين 136.5 إلى 140 مرة مقارنة بأنظمة الدردشة البسيطة التقليدية".
حسب فريق يو مين سو البحثي، عند توسع وكلاء الذكاء الاصطناعي ليصلوا إلى مستوى حركة المرور الذي تشهده محرك البحث جوجل (حوالي 137 مليار طلب يومياً)، ستكون الطاقة المطلوبة لمراكز البيانات حوالي 198.9 جيجاوات (حوالي 200 جيجاوات). وهذا رقم ضخم جداً، إذ يقترب من نصف الطاقة الإجمالية المتاحة في شبكة الكهرباء الأمريكية بأكملها (حوالي 476.9 جيجاوات).
قال يو مين سو: "لقد وصلنا الآن إلى مرحلة تتجاوز مجرد توفر عدد كافٍ من بطاقات المعالجة الرسومية، حيث أصبح نقص الطاقة الكهربائية والأراضي التجارية لإنشاء مراكز بيانات قضايا حقيقية". مضيفاً: "لقد وصلت طرق الحساب العشوائي التي تعتمد على صب الموارد بلا تمييز إلى حدود واضحة من حيث الكفاءة الاقتصادية والتكلفة الفردية".
اقترح يو مين سو استراتيجية "الذكاء الاصطناعي الكوري القائمة على التحسين والتحسين" كحل للتغلب على الفجوة في رأس المال والبنية الأساسية وسط المنافسة على الهيمنة بين الولايات المتحدة والصين. قال: "إن طريقة تحسين الأداء من خلال الاستثمار الأعمى في الموارد الحسابية تؤدي إلى ظاهرة 'الانخفاض في التكلفة الفردية'، حيث يتناقص معدل تحسن الدقة بالنسبة للتكلفة". وأضاف: "بما أن الأنظمة المتخصصة بأعباء العمل والذكاء الاصطناعي والتحسينات البرمجية تمثل سلاحاً قوياً لكوريا، فيجب تركيز الجهود الوطنية على الابتكار التكنولوجي الذي يدفع كفاءة البنية الأساسية إلى حدودها القصوى".
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.