الذكاء الاصطناعي واستهلاك الطاقة| «DeepSeek» يبدل قواعد اللعبة ‎

تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي تحديات كبيرة فيما يتعلق باستهلاك الطاقة، حيث تُعتبر النماذج الحالية مثل Llama 3.1 من Meta من بين أكثر النماذج استهلاكًا، ومع ذلك، قدمت شركة DeepSeek ادعاءات مذهلة حول نموذجها الجديد، حيث تدعي أنه يستخدم حوالي عُشر الطاقة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المنافسة.

كفاءة الطاقة

تستخدم DeepSeek أساليب تدريب أكثر كفاءة، مثل الاستراتيجية المعروفة باسم auxiliary-loss-free strategy، التي تسمح بتدريب أجزاء معينة من النموذج بشكل انتقائي، مما يقلل من الحاجة إلى تدريب النموذج بالكامل في وقت واحد. هذا يشبه اختيار خبير معين من فريق خدمة العملاء بدلاً من إشراك الجميع.

نتائج التدريب

تكلف العملية التدريبية لنموذج DeepSeek V3 حوالي 5.6 مليون دولار، واستخدمت 2.78 مليون ساعة GPU، مقارنةً بنموذج Meta الذي يتطلب 30.8 مليون ساعة GPU. هذه الفروقات تشير إلى توفير كبير في الطاقة والموارد.

- المخاوف البيئية

على الرغم من هذه الادعاءات، لا يزال هناك تساؤلات حول مدى تأثير DeepSeek على البيئة. تشير التقارير إلى أن مراكز البيانات تستخدم أكثر من 4% من إجمالي استهلاك الكهرباء في الولايات المتحدة، ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم بحلول عام 2028. 

- العلاقة مع مصادر الطاقة

تستمر العديد من الدول، بما في ذلك الصين والولايات المتحدة، في الاعتماد على الوقود الأحفوري لتوليد الطاقة، مما يزيد من القلق بشأن التلوث الناتج. حتى مع تحسين كفاءة الطاقة، لا يزال الطلب المتزايد من مراكز البيانات يمكن أن يؤدي إلى تفاقم مشاكل الاحتباس الحراري.

- الجدل حول الفوائد والعيوب

هناك قلق من أن زيادة كفاءة الطاقة قد تؤدي إلى زيادة الاستخدام. كما أشار ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، إلى **Jevons Paradox**، حيث يمكن أن تؤدي الكفاءة الأكبر إلى زيادة الطلب، مما قد يزيد من الأثر البيئي.

- أهمية الشفافية

تعتبر نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر، مما يتيح للباحثين التعلم من بعضهم البعض ويساعد على تعزيز الشفافية في الصناعة. هذا يمكن أن يؤدي إلى تحسينات في كيفية تطوير النماذج.

- التقنيات والبيئة

وبينما تقدم DeepSeek وعودًا بتقليل استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي، يبقى من المهم مراقبة تأثير هذه التقنيات على البيئة بشكل شامل. لا تزال هناك حاجة إلى مزيد من البحث والتطوير لضمان أن تكون هذه الحلول مستدامة على المدى الطويل.

اقرأ أيضًا | بعد أسبوعين فقط|«DeepSeek» تنمو رسميًا أسرع من «ChatGPT»