تمارا المهتار

الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم أحد أكثر القطاعات الرقمية استهلاكاً للطاقة والمياه. فالبيانات الحديثة تُظهر أن كلفة الأوامر التوليدية لا تقتصر على البنية التحتية التقنية، بل تتحول إلى أثر بيئي قابل للقياس، يشمل استنزاف الموارد المائية وارتفاع الانبعاثات الكربونية المرتبطة بتشغيل مراكز البيانات.

تختلف هذه الكلفة تبعاً لنوع النموذج المستخدم وطبيعة الطلب وحجمه. يُعد توليد الصور من أكثر العمليات استهلاكاً للطاقة مقارنة بتوليد النصوص. فبينما تعتمد النصوص على آلية تسلسلية قائمة على الرموز، يستخدم توليد الصور نماذج انتشار تتنبأ بقيم "البيكسلات" ضمن فضاء حسابي عالي التعقيد. وتشير الأبحاث إلى أن توليد الفيديو يستهلك طاقة تفوق توليد الصورة بنحو 30 ضعفاً، في حين يكلّف توليد الصور طاقة تزيد بنحو 60 ضعفاً عن الطلبات النصية البسيطة.

في حال نماذج "نانو بنانا" (NanoBanana)، ترتبط كلفة الطاقة بدقة الصورة وعدد خطوات المعالجة. ووفق تقديرات "غوغل"، يستهلك أمر نصي واحد عبر "جيميناي" في المتوسط 0.24 واط/ساعة، أي نحو تسع ثوانٍ من مشاهدة التلفزيون. غير أن استخدام النموذج المحترف من نانو بنانا (NanoBanana Pro) لتوليد صور بدقة عالية يرفع الاستهلاك إلى ما بين 0.25 و0.84 واط/ساعة في تجهيزات عالية الكفاءة، وقد يصل إلى 2.9 واط/ساعة في البيئات الأقل تطوراً.

ولا يقل استهلاك المياه أهمية عن استهلاك الطاقة. فالمياه تُستخدم بكثافة في تشغيل مراكز البيانات، لا سيما لأغراض التبريد. وتُظهر بيانات "غوغل" أنها عوّضت 64% من استهلاكها للمياه العذبة في عام 2024، مقارنة بـ18% في العام السابق، إلا أن الاستهلاك الإجمالي ارتفع 28% خلال عام واحد ليبلغ 30 مليار ليتر. كما تجاوزت السحوبات المائية الإجمالية 41 مليار ليتر، أكثر من ثلاثة أرباعها صالحة للشرب.

ويُقدَّر استهلاك المياه لتوليد صورة واحدة بما بين 0.27 و0.91 ميليلتر. وقد استهلكت مراكز بيانات "غوغل" وحدها 27 مليار ليتر من المياه الصالحة للشرب في عام 2024، فيما جرى 28% من هذه السحوبات في مناطق تعاني ضغطاً مائياً متوسطاً أو مرتفعاً، ما يفاقم هشاشة الموارد المحلية.

NanoBanana Pro

أما توليد مقالة عبر  "شات جي بي تي"، فتعتمد على نماذج المحوّلات التي تتنبأ بالرموز تباعاً. وبما أن كل رمز يتطلب معالجة مستقلة، فإن كلفة المقال ترتفع مع طوله وتعقيد الطلب. فمقال من ألف كلمة، أي نحو 1333 رمزاً، يستهلك طاقة تُقدَّر بنحو 1.4 كيلوواط/ساعة، أي ما يعادل تشغيل 14 مصباح LED لمدة ساعة كاملة.

في النماذج التوليدية الأحدث لتوليد النصوص، مثل GPT-5، يُتوقَّع أن ترتفع كلفة توليد النصوص أكثر. فهذه النماذج تستخدم "رموزاً" داخلية غير مرئية تتطلب قدرة حوسبية عالية قد تصل إلى 100 ضعف مقارنة بالنماذج التقليدية. وقد يصل استهلاك الطاقة لإنتاج رد من ألف رمز باستخدام GPT-5 إلى 40 واط/ساعة.

وتُقدَّر البصمة المائية لطلب بسيط عبر  "شات جي بي تي" بنحو 0.32 ميليلتر، غير أن هذه القيمة تصل إلى نحو 5.2 ليترات، أي ما يعادل أكثر من عشر زجاجات مياه سعة 500 ميليلتر، عند توليد مقالة من ألف كلمة.

الأثر الكربوني لعمليات التوليد قابل للقياس. فتوليد صورة واحدة باستخدام نماذج عالية القدرة يؤدي إلى انبعاث بين 2 و5.6 غرامات من ثاني أوكسيد الكربون المكافئ (CO2e)، وهذه كمية تحتاج شجرة ناضجة إلى عام كامل لامتصاص أثر توليد 4 إلى 10 صور. أما المقالة المتوسطة، فتتراوح الكلفة الكربونية لتوليدها بين 10 غرامات و50 غراماً من ثاني أوكسيد الكربون المكافئ، ما يعادل فقدان ربع يوم إلى يوم كامل من إنتاج الأوكسجين لشجرة واحدة. 

في المحصلة، تشير هذه الأرقام إلى أن الأثر البيئي للاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي التوليدي بات يوازي البصمة البيئية لإحدى أكبر مدن العالم. ورغم أن الخطط المعلنة في القطاع تشير إلى إمكان خفض الانبعاثات بنسبة 73% واستهلاك المياه بنسبة 86% عبر تحسين مواقع مراكز البيانات وإزالة الكربون من شبكات الطاقة، إلا أن المسار الحالي يضع أهداف الحياد البيئي أمام تحديات جدية.