معضلة الذكاء الاصطناعي في ألمانيا: عندما يصبح خط الكهرباء عائقاً أمام المستقبل الرقمي

انقطاع التيار الكهربائي عن الاقتصاد: كيف تُكلّف شبكة الكهرباء الألمانية القديمة اتصالها الرقمي

تقف ألمانيا على أعتاب حقبة تكنولوجية جديدة، لكن مستقبلها الرقمي مهدد بانقطاع التيار الكهربائي قبل أن يبدأ. فبينما يُشيد السياسيون والشركات بالذكاء الاصطناعي باعتباره مفتاح التنافسية، إلا أن تطبيقه يتعثر بسبب عقبة جوهرية: شبكة الكهرباء. في فرانكفورت، قلب أوروبا الرقمي، باتت هذه الأزمة واقعًا ملموسًا. فبسبب نقص سعة الشبكة، لا يمكن ربط أي مراكز بيانات جديدة للذكاء الاصطناعي حتى عام 2030. وتُعلق استثمارات بمليارات الدولارات من عمالقة التكنولوجيا مثل أوراكل وأمازون، لأن فترة انتظار توصيل الكهرباء تصل إلى 13 عامًا، وهي مدة طويلة جدًا في عصر الذكاء الاصطناعي سريع التطور.

يتزامن هذا الفشل في سياسة البنية التحتية مع تحدٍّ مزدوج: الطلب المتزايد بشكلٍ هائل على الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، وأسعار الكهرباء المرتفعة عالميًا في ألمانيا. إذ يمكن لبرنامج تدريب واحد للذكاء الاصطناعي أن يستهلك طاقة تعادل استهلاك بلدة صغيرة، مما يجعل المشاريع غير مجدية اقتصاديًا في ظل تكاليف الكهرباء الألمانية التي تصل إلى 30 سنتًا لكل كيلوواط/ساعة. وقد بدأت العواقب تظهر بالفعل: فألمانيا تتراجع في التصنيفات العالمية للذكاء الاصطناعي، وتخسر ​​مكانتها أمام الولايات المتحدة والصين، وحتى جيرانها الأوروبيين.

مع ذلك، وفي خضم هذه الأزمة الوجودية، تبرز حلول استراتيجية. تعمل مؤسسات البحث الألمانية على تطوير تقنيات ثورية موفرة للطاقة، مثل الرقائق العصبية، التي يُمكنها خفض استهلاك الكهرباء بمقدار ألف ضعف. في الوقت نفسه، يُتيح إعادة تأهيل المواقع الصناعية القديمة، بما تحويه من وصلات عالية الأداء، فرصةً لتجاوز الحاجة إلى توسيع شبكة الكهرباء. تواجه ألمانيا خيارًا مصيريًا: هل ستنجح في التحول نحو الريادة في كفاءة الطاقة والاستخدام الذكي للبنية التحتية، أم ستقف مكتوفة الأيدي بينما تنهار سيادتها الرقمية بسبب نقص كابلات النحاس؟

ذو صلة بهذا الموضوع:

• أهم كابل حاليًا في ألمانيا: يعد كابل الطاقة "Suedlink" أحد أهم مشاريع التحول الطاقي الألماني.

إن الطموح الرقمي يعرقل بسبب كابلات النحاس - وهذا قد يؤدي إلى انهيار اقتصاد بأكمله

تواجه جمهورية ألمانيا الاتحادية مفارقة تاريخية. فبينما يُشيد السياسيون وقادة الأعمال بلا كلل بأهمية الذكاء الاصطناعي لضمان استدامة البلاد في المستقبل، ينهار الواقع عند أبسط العقبات: شبكة الكهرباء. تُرسل فرانكفورت، التي لطالما كانت القلب النابض للبنية التحتية الرقمية في أوروبا، إشارةً مُقلقة لبقية البلاد. لا يُمكن بناء المزيد من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قبل عام 2030. ليس بسبب نقص المستثمرين، ولا بسبب نقص الخبرة، بل ببساطة لعدم كفاية الكهرباء. اضطرت شركة أوراكل للتخلي عن مشروعها الذي تبلغ قيمته ملياري دولار. واضطرت أمازون لتأجيل استثمار بقيمة سبعة مليارات يورو إلى أجل غير مسمى. يمتد وقت انتظار توصيل الشبكة من ثماني إلى ثلاث عشرة سنة - وهي مدة طويلة جدًا في قطاع تُقاس فيه دورات الابتكار بالأشهر.

يكشف هذا التطور عن خطأ جوهري في السياسة الاقتصادية الألمانية خلال العقد الماضي. فبينما تدفقت مليارات الدولارات على برامج التحول الرقمي وأبحاث الذكاء الاصطناعي، أُهملت البنية التحتية المادية، التي بدونها يصبح أي طموح رقمي مجرد حلم بعيد المنال، إهمالاً ممنهجاً. ولا تستطيع منطقة الراين-ماين، التي تبلغ سعة مراكز بياناتها حالياً حوالي 2730 ميغاواط، وكان من المفترض أن تزيد عن 4800 ميغاواط بحلول عام 2030، تحقيق هذا النمو. ولا تقتصر عواقب هذا الوضع على منطقة واحدة فحسب، بل تمتد لتؤثر على القدرة التنافسية لاقتصاد بأكمله، والذي بات على وشك التخلف عن ركب السباق التكنولوجي العالمي.

الحساب النشط للذكاء الاصطناعي

لإدراك حجم التحدي، لا بد من النظر إلى واقع الطاقة في تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث. تستهلك عملية تدريب واحدة لنماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة حاليًا ما بين 100 و150 ميغاواط من الطاقة، أي ما يعادل استهلاك الكهرباء لما بين 80,000 و100,000 منزل. مع ذلك، لا تمثل هذه الأرقام سوى بداية لزيادة هائلة. فبحلول عام 2028، قد تستهلك عمليات التدريب الفردية ما بين 1 و2 غيغاواط، وبحلول عام 2030، قد تصل إلى ما بين 4 و16 غيغاواط. وللمقارنة: يعادل 1 غيغاواط استهلاك الكهرباء لمدينة يبلغ عدد سكانها مليون نسمة، بينما يعادل 16 غيغاواط استهلاك الطاقة لملايين المنازل.

استهلك تدريب GPT-3 ما مقداره 1287 ميغاواط/ساعة من الطاقة الكهربائية. أما خليفته، GPT-4، فقد استهلك بالفعل ما بين 51773 و62319 ميغاواط/ساعة، أي ما بين 40 و48 ضعف ما استهلكه سابقه. يُجسّد هذا التطور حقيقة أساسية في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي: فكل قفزة نوعية في الأداء تأتي مصحوبة بزيادة هائلة في الطلب على الطاقة. وتتوقع وكالة الطاقة الدولية أن يتجاوز استهلاك مراكز البيانات العالمي من الكهرباء الضعف ليصل إلى حوالي 945 تيراواط/ساعة بحلول عام 2030، أي أكثر من استهلاك اليابان الحالي. وفي ألمانيا، قد تحتاج مراكز البيانات إلى ما بين 78 و116 تيراواط/ساعة بحلول عام 2037، وهو ما يُعادل 10% من إجمالي استهلاك البلاد من الكهرباء.

يتألف استهلاك الطاقة من مرحلتين متميزتين. تُعدّ مرحلة التدريب، التي تُبنى فيها النماذج استنادًا إلى كميات هائلة من البيانات، المرحلة الأكثر استهلاكًا للطاقة. ومع ذلك، فإن مرحلة الاستدلال، أي التطبيق العملي للنماذج المُدرَّبة، تُضيف أيضًا كمية كبيرة من الطاقة. يستهلك طلب واحد من ChatGPT ما بين 0.3 و1 كيلوواط ساعة، أي عشرة أضعاف الطاقة التي يستهلكها بحث جوجل. ومع ملايين الطلبات اليومية، تتراكم هذه القيم الفردية لتُشكّل مبالغ هائلة. حاليًا، يُمثّل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء حوالي 15% من سعة مراكز البيانات في ألمانيا. وتشير التوقعات إلى أن هذه النسبة ستصل إلى حوالي 40% بحلول عام 2030.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• شبكة الطاقة عند أقصى طاقتها: لماذا يتعثر تحول الطاقة في ألمانيا، وما هي الحلول الذكية التي يمكن أن تساعد الآن؟

مشكلة التكلفة الأساسية في ألمانيا

تتعارض حسابات الذكاء الاصطناعي كثيفة استهلاك الطاقة مع الواقع الاقتصادي في ألمانيا، مما يقوض أي قدرة تنافسية. فبينما تستطيع مراكز البيانات في آسيا حساب تكلفة الكهرباء بنحو خمسة سنتات لكل كيلوواط/ساعة، يدفع المشغلون في ألمانيا ما بين 25 و30 سنتًا. وبالمقارنة الدولية، يضع هذا ألمانيا في المرتبة الخامسة بين أغلى دول العالم من حيث تكلفة الكهرباء. ولا تتجاوز هذه التكاليف سوى برمودا والدنمارك وأيرلندا وبلجيكا. أما بالنسبة للمستهلكين التجاريين الكبار، فيبلغ السعر حوالي 27 سنتًا لكل كيلوواط/ساعة، أي أكثر من ضعف سعره في الولايات المتحدة أو الصين.

يجعل هذا التفاوت في التكلفة مشاريع الذكاء الاصطناعي الألمانية غير مجدية اقتصاديًا بشكل أساسي. فمركز بيانات يحتاج إلى أربعة جيجاوات لتدريب الذكاء الاصطناعي على مدى عدة أسابيع سيُكبّد ألمانيا تكاليف كهرباء تصل إلى مئات الملايين من اليورو، أي أضعاف ما هو عليه الحال في المواقع المنافسة. ويواجه المشغلون معادلة بسيطة: مع بنية تحتية تكنولوجية متطابقة وأداء مماثل، فإن سعر الكهرباء هو ما يحدد الربحية أو الخسارة. ولن تستثمر أي شركة عقلانية اقتصاديًا مليارات اليورو في موقع تكون فيه تكاليف التشغيل باهظة للغاية في ظل هذه الظروف.

تُقدّم المملكة العربية السعودية لعملائها التجاريين الكهرباء بسعر يقلّ قليلاً عن سبعة سنتات أمريكية لكل كيلوواط/ساعة. وتفرض الإمارات العربية المتحدة أحد عشر سنتاً، وحتى عُمان، بسعر 22 سنتاً، لا تزال أقل من المستويات الألمانية. ولا تعكس هذه الفروقات السعرية تقلبات مؤقتة في السوق، بل اختلافات هيكلية في سياسة الطاقة. فقد اختارت ألمانيا تحوّلاً طموحاً في قطاع الطاقة، تُنقل تكاليفه في الغالب إلى المستهلكين من خلال رسوم الشبكة والضرائب الحكومية المفروضة على أسعار الكهرباء. وما يبدو متسقاً من منظور سياسة المناخ، يتبين أنه ينقلب ضدّ السياسة الصناعية. والنتيجة: تُنقل شركة أوراكل مركز بياناتها الضخم، الذي تبلغ قيمته مليارات الدولارات، إلى دول تتمتع بإمدادات كهرباء موثوقة وبأسعار معقولة. وتُعلّق أمازون استثماراتها في ألمانيا. وستحذو شركات الحوسبة السحابية العملاقة الأخرى حذوها.

التراجع الصامت في المنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي

بدأت تداعيات هذا الوضع المعقد لسياسة الطاقة تظهر بالفعل في تحولات ملموسة في المواقع التنافسية العالمية. فقد تراجعت ألمانيا، التي كانت تُعتبر مركزًا رائدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، إلى المركز الرابع عشر في مؤشر نضج الذكاء الاصطناعي. وفي تقرير المهارات العالمية، الذي يقارن مهارات الذكاء الاصطناعي دوليًا، تراجعت ألمانيا من المركز الثالث إلى التاسع. وتفوقت عشر دول أوروبية، من بينها الدنمارك وسويسرا وهولندا وفنلندا، على ألمانيا في مجال جاهزية الذكاء الاصطناعي. وفي مجالي التكنولوجيا وعلوم البيانات، خسرت ألمانيا أربعة مراكز في كل منهما مقارنةً بالعام السابق.

لا تُوثّق هذه الأرقام تراجعًا عشوائيًا، بل فقدانًا منهجيًا للأهمية. فبينما يوجد في ألمانيا أكثر من 387 ألف وظيفة شاغرة في قطاع التكنولوجيا، لا تكمن المشكلة الأساسية في نقص العمالة الماهرة، بل في نقص البنية التحتية اللازمة لاستغلال هذه الخبرات بشكل فعّال. إذ يتحول البحث في مجال الذكاء الاصطناعي، دون إمكانية الوصول إلى موارد الحوسبة عالية الأداء، إلى مجرد تمرين أكاديمي. وتنتقل الشركات الناشئة التي تُطوّر خوارزميات مبتكرة إلى أماكن تُتيح لها تدريبها وتوسيع نطاقها. كما تنقل الشركات الراسخة أقسام الذكاء الاصطناعي التابعة لها إلى مناطق تتمتع بإمدادات طاقة موثوقة.

تُظهر المقارنة مع الولايات المتحدة مدى التباين. ففي الولايات المتحدة، تنمو سعة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بمئات الميغاواط سنويًا. وتتوقع غولدمان ساكس زيادة من 55 غيغاواط في بداية عام 2025 إلى 84 غيغاواط بحلول عام 2027، ثم إلى 122 غيغاواط بحلول عام 2030. أما في أكبر خمس أسواق أوروبية مجتمعة، فقد نمت السعة بأقل من 400 ميغاواط في عام 2024. ومن المتوقع أن تزيد ألمانيا استهلاكها من مراكز البيانات من 20 إلى 38 تيراواط ساعة بحلول عام 2037، وهو نمو يبدو مشكوكًا فيه نظرًا لاختناقات الشبكة. وتتسع الفجوة بين أهداف النمو الطموحة والواقع البنيوي.

ثورة الكفاءة كحل استراتيجي

في ضوء هذه التحديات الوجودية، قد تشهد ألمانيا تحولاً جذرياً: من التنافس على الحجم إلى الريادة في الكفاءة. تمتلك جمهورية ألمانيا الاتحادية بنية تحتية علمية قادرة على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة لتصبح مصدراً جديداً للنجاح في التصدير. تعمل العديد من المؤسسات البحثية على تطوير مناهج من شأنها خفض استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. قد يحوّل هذا البحث الضرورة إلى ميزة، ويضع ألمانيا في طليعة الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي الموفر للطاقة.

يعمل معهد هاسو بلاتنر، برئاسة البروفيسور رالف هيربريش، على تطوير خوارزميات منخفضة الدقة يُتوقع أن تُحقق وفورات في الطاقة تصل إلى 89%. وفي الوقت نفسه، يتعاون المعهد مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) على رقائق عصبية الشكل تعتمد على مواد مغناطيسية ثنائية الأبعاد، والتي يُمكن أن تعمل بكفاءة طاقة تفوق المعالجات التقليدية بمئة ضعف. وقد ابتكرت جامعة برلين التقنية، بالتعاون مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، رقائق بصرية مزودة بأنظمة ليزر VCSEL. وأظهرت التجارب الأولية أن هذه الرقائق أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بمئة ضعف، وتوفر قدرة حاسوبية تفوق أفضل المعالجات الرقمية الإلكترونية بعشرين ضعفًا لكل وحدة مساحة. ومن المرجح أن تزداد هذه القيم بمئة ضعف أخرى من خلال زيادة تردد ساعة الليزر.

في أبريل 2025، كلّفت جامعة دريسدن التقنية بتشغيل الحاسوب العملاق العصبي SpiNNcloud. يعتمد النظام على شريحة SpiNNaker2، ويتألف من 35,000 شريحة وأكثر من خمسة ملايين نواة معالجة. مستوحى من مبادئ بيولوجية كاللدونة والقدرة على إعادة التشكيل الديناميكي، يتكيف النظام تلقائيًا مع البيئات المعقدة والمتغيرة. تتيح المعالجة الآنية بزمن استجابة أقل من جزء من الألف من الثانية إمكانيات تطبيقية جديدة في مجالات مثل المدن الذكية والقيادة الذاتية. يُعد استهلاك الطاقة أقل بكثير من الأنظمة التقليدية، إذ يمكن للبنى العصبية أن تقلل متطلبات الطاقة بمقدار ألف ضعف.

أظهر معهد فراونهوفر هاينريش هيرتز، بالتعاون مع وكالة الطاقة الألمانية (دينا)، توفيرًا في الطاقة يتراوح بين 31 و65 بالمئة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية. ومن خلال التعلم الموحد، حيث تُدرَّب النماذج بشكل لا مركزي ولا تُرسَل إلا تحديثات النموذج، تم تحقيق توفير في الطاقة بنسبة 65 بالمئة أثناء عملية الإرسال. كما ساهمت بنى أجهزة FPGA المُحسَّنة في خفض استهلاك الطاقة بنسبة 31 بالمئة إضافية. وطوّرت جامعة ميونخ التقنية طريقة تدريب احتمالية تُدرِّب الشبكات العصبية أسرع بمئة ضعف مع دقة مماثلة. وبدلاً من تحديد المعلمات بشكل تكراري، يعتمد هذا النهج على حسابات الاحتمالات ويركز على النقاط الحرجة في بيانات التدريب.

خبرتنا في الاتحاد الأوروبي وألمانيا في مجال تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

مجالات التركيز الصناعية: الأعمال التجارية بين الشركات، والتحول الرقمي (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الممتد)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة، والصناعة

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مركز أعمال الخبراء

مركز متخصص يقدم رؤى وخبرات:

• منصة معرفية تغطي الاقتصادات العالمية والإقليمية والابتكار والاتجاهات الخاصة بكل صناعة
• مجموعة من التحليلات والرؤى والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا الرئيسية
• مكانٌ للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز للشركات التي تسعى للحصول على معلومات حول الأسواق والتحول الرقمي والابتكارات الصناعية

التعلم الموحد كبديل لا مركزي

تُمهد هذه التحسينات في الكفاءة الطريق أمام مسار استراتيجي يُمكن أن يُحوّل نقاط الضعف الهيكلية في ألمانيا إلى نقاط قوة كامنة. فبدلاً من بناء مراكز بيانات ضخمة تستهلك مئات الميغاواط من الطاقة المركزة، يُمكن للبنى اللامركزية القائمة على التعلم الموحد توزيع عبء الحوسبة. وبهذا النهج، تبقى البيانات محلية على الأجهزة الطرفية أو في مراكز بيانات إقليمية أصغر، بينما يتم تجميع معلمات النموذج المُدرَّب فقط مركزياً. وهذا لا يُقلل فقط من الطاقة اللازمة لنقل البيانات وقدرة الحوسبة المركزية، بل يُعالج أيضاً تحديات حماية البيانات.

أثبت معهد فراونهوفر أن ضغط البيانات في التعلم الموحد يقلل استهلاك الطاقة بنسبة 45%، على الرغم من عمليات الضغط وفك الضغط الإضافية. فمع 10,000 مشارك عبر 50 جولة اتصال، حقق نموذج ResNet18 توفيرًا قدره 37 كيلوواط ساعة. وإذا ما تم تعميم ذلك على نموذج بحجم GPT-3، أي أكبر منه بـ 15,000 مرة، فسيؤدي ذلك إلى توفير ما يقارب 555 ميغاواط ساعة. توضح هذه الأرقام إمكانات البنى اللامركزية. فبدلًا من تركيز كامل عبء الحوسبة في عدد قليل من مراكز البيانات الضخمة، يمكن للأنظمة الموزعة الاستفادة من البنية التحتية للشبكة الحالية بكفاءة أكبر.

تتمتع ألمانيا ببنية تحتية رقمية متطورة تضم العديد من مراكز البيانات المتوسطة والصغيرة. هذا الهيكل اللامركزي، الذي يُنظر إليه غالبًا على أنه عيب مقارنةً بمزودي خدمات الحوسبة السحابية العملاقة، يُمكن أن يتحول إلى ميزة في سياق الذكاء الاصطناعي الموفر للطاقة. يُمكن لمراكز البيانات الإقليمية، التي تتراوح قدرة كل منها بين 5 و20 ميغاواط، أن تعمل كعُقد في نظام تعلم موحد. علاوة على ذلك، يُمكن تغذية شبكات التدفئة المركزية القائمة بالحرارة المهدرة من هذه الوحدات الصغيرة بسهولة أكبر، مما يزيد من كفاءة الطاقة. وقد طورت فرانكفورت بالفعل مفهومًا للمناطق المناسبة والمستبعدة لتحديد مواقع مراكز البيانات الجديدة حيث يُمكن استخدام الحرارة المهدرة بفعالية. ومن المخطط إنشاء 21 مركز بيانات وفقًا لهذا المبدأ.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• حالات الأراضي البور والخضراء في التحول الرقمي، والصناعة 4.0، وإنترنت الأشياء، وتقنية الواقع الممتد، والميتافيرس

الفرصة الضائعة لاستغلال المواقع الصناعية المهجورة

يتمثل أحد المقاربات الاستراتيجية الأخرى لمعالجة أزمة البنية التحتية في إعادة تنشيط المواقع الصناعية المهجورة. تمتلك ألمانيا العديد من المناطق الصناعية السابقة التي تصلح بنيتها التحتية لإنشاء مراكز بيانات. غالبًا ما توفر هذه المواقع وصلات شبكة عالية السعة مصممة لبنية تحتية واسعة النطاق لشحن المركبات أو لتطبيقات كثيفة الاستهلاك للطاقة. ما صُمم في الأصل لإنتاج السيارات أو الصناعات الثقيلة يمكن أن يزود مراكز البيانات بالطاقة دون الحاجة إلى سنوات من توسيع الشبكة.

في عام 2024، كان 38% من مشاريع الخدمات اللوجستية الجديدة قيد الإنشاء على أراضٍ صناعية مهجورة، بزيادة قدرها ست نقاط مئوية عن العام السابق. وقد أنشأت شركة برولوجيس منشأة لوجستية بمساحة 57,000 متر مربع على أرض صناعية مهجورة في بوتروب. كما تقوم مرسيدس-بنز ببناء أكبر مركز لوجستي لها، بمساحة 130,000 متر مربع، على موقع مصنع سابق للألواح الخشبية. تُظهر هذه الأمثلة أن إعادة تأهيل الأراضي الصناعية المهجورة أمر ممكن تقنيًا واقتصاديًا. ووفقًا لتحليل أجرته شركة لوجيفست، ستتوفر حوالي 5.5 مليون متر مربع من الأراضي الصناعية المهجورة لمشاريع البناء الجديدة بحلول عام 2024.

توفر هذه المواقع مزايا بالغة الأهمية لمراكز البيانات. فغالباً ما تكون وصلات شبكة الكهرباء مصممة مسبقاً لاستيعاب عدة ميغاواط من الطاقة. كما تتوفر مصادر المياه لأنظمة التبريد، بالإضافة إلى وجود طرق وشبكة مواصلات. ويمكن تسريع إجراءات الترخيص، إذ لا يتطلب الأمر تخصيص أراضٍ تجارية جديدة. ورغم أن تكاليف معالجة المواقع الملوثة باهظة، إلا أن هذا الاستثمار قد يكون مجدياً مقارنةً بالبديل المتمثل في سنوات من الانتظار لتوصيل شبكة الكهرباء في المواقع غير المطورة. لذا، ينبغي على الحكومة الفيدرالية تقديم حوافز لتطوير الأراضي الملوثة، وتغطية جزء من تكاليف معالجتها عند استخدامها في بنية تحتية مستقبلية، مثل مراكز البيانات.

البعد السياسي للفشل

تكشف أزمة الطاقة التي تعاني منها مراكز البيانات الألمانية عن خلل جوهري في التخطيط الاستراتيجي. كان من المتوقع منذ سنوات تزايد الطلب على الطاقة للبنية التحتية الرقمية. ففي عام 2020، استهلكت مراكز البيانات في ألمانيا حوالي 16 مليار كيلوواط/ساعة من الكهرباء، ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 22 مليار كيلوواط/ساعة بحلول عام 2025. لم تكن هذه التطورات مفاجئة. ومع ذلك، لم يكن هناك توسع منسق للشبكة، ولا توفير استباقي لسعة الربط في المناطق ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي. والنتيجة: المستثمرون مستعدون بمليارات اليورو، لكنهم يواجهون عقبة نقص خطوط الكهرباء.

قامت الوكالة الفيدرالية للشبكات مؤخرًا بمراجعة تقديراتها لاستهلاك الطاقة المستقبلي لمراكز البيانات، ورفعتها بشكل ملحوظ. من المتوقع الآن أن يصل استهلاك الكهرباء إلى ما بين 78 و116 تيراواط ساعة بحلول عام 2037، وهو ما يعادل ما يصل إلى 10% من إجمالي استهلاك الكهرباء في ألمانيا. توضح هذه الأرقام حجم المشكلة. يتعين على ألمانيا زيادة إمداداتها من الكهرباء لمراكز البيانات بأكثر من ثلاثة أضعاف خلال السنوات الاثنتي عشرة القادمة، مع تسريع التحول في قطاع الطاقة، وإيقاف تشغيل محطات توليد الطاقة التي تعمل بالوقود الأحفوري، وربط ملايين المركبات الكهربائية ومضخات التدفئة بالشبكة. بدون تسريع كبير في توسيع الشبكة وزيادة ملحوظة في قدرة توليد الكهرباء، لن يكون من الممكن إنجاز هذه المهمة التي تبدو مستحيلة.

في غضون ذلك، لا يزال النقاش السياسي غارقًا في طقوسه. يُحتفى بكل حفل تدشين لمزارع رياح جديدة، وبكل تركيب قياسي لأنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية. لكن السؤال الجوهري يُتجاهل: كيف تصل الكهرباء إلى حيث تشتد الحاجة إليها؟ يعتمد تخطيط شبكة الكهرباء في ألمانيا على معايير مصممة لاقتصاد صناعي من القرن العشرين. ولم يُؤخذ في الحسبان النمو الهائل للمستهلكين ذوي القدرة العالية، مثل مراكز البيانات، والمتمركزين جغرافيًا، في نماذج التخطيط هذه. ويجد مشغلو الشبكات الإقليمية أنفسهم غارقين في طلبات توصيل أحمال تصل فجأة إلى مئات الميغاواط. تستغرق إجراءات الموافقة سنوات، ويستغرق إنشاء خطوط نقل الطاقة وقتًا أطول. وبحلول الوقت الذي يتم فيه توصيل مركز بيانات بالشبكة، تكون التقنيات المُثبتة فيه غالبًا قد عفا عليها الزمن.

السباق نحو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

بينما تتردد ألمانيا، يستثمر باقي العالم بكثافة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أعلنت الولايات المتحدة عن مشروع "ستارغيت"، وهو برنامج بمليارات الدولارات لتوسيع مراكز البيانات. وتعزز الصين مكانتها كقوة عظمى في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي. حتى الاقتصادات الأصغر حجماً، كالإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية، تسعى بقوة إلى ترسيخ مكانتها كمواقع لمراكز البيانات. لا تستفيد المملكة العربية السعودية من انخفاض أسعار الكهرباء فحسب، بل أيضاً من بيئة تنظيمية سهّلت، منذ عام 2024، خدمات مراكز البيانات وشجعت الشراكات مع مزودي الخدمات الآخرين.

تعتمد شركة أوراكل، التي كانت تخطط في الأصل لاستثمار ملياري دولار في فرانكفورت، الآن على خلايا الوقود من شركة بلوم إنرجي لتشغيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها خارج الشبكة الكهربائية. ويمكن تركيب هذه الخلايا في غضون 90 يومًا فقط، أي جزء بسيط من الوقت اللازم للحصول على موافقة ربط الشبكة في ألمانيا. يُجسد هذا التطور تحولًا جذريًا: إذ تتجاوز الشركات العملاقة في مجال الحوسبة السحابية البنية التحتية الحالية للشبكة الكهربائية من خلال بناء محطات توليد الطاقة الخاصة بها. وتُجري مايكروسوفت تجارب على مفاعلات صغيرة معيارية لتزويد مراكز البيانات بالطاقة مباشرةً. وتستثمر أمازون في محطات الطاقة الشمسية التي تُغذي بنيتها التحتية السحابية حصريًا.

تتخلف ألمانيا عن الركب في هذا التطور. فالعقبات التنظيمية أمام توليد الطاقة اللامركزية كبيرة، وإجراءات الموافقة طويلة. وفي الوقت نفسه، هناك غياب للإرادة السياسية لتصنيف مراكز البيانات كبنية تحتية حيوية ومنحها الأولوية اللازمة. ورغم أن قانون كفاءة الطاقة لعام 2023 يُلزم مراكز البيانات باستخدام الكهرباء من مصادر متجددة فقط، وتغذية شبكات التدفئة المركزية بالحرارة المهدرة ابتداءً من عام 2027، إلا أن هذه اللوائح لا تُجدي نفعاً يُذكر ما لم يكن الإمداد الأساسي بالكهرباء مضموناً. ومن غير المعقول وضع معايير للاستدامة في حين تفشل استثمارات بمليارات اليورو بسبب عدم ربطها بشبكة الكهرباء.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• العلاقة المتبادلة بين الإنتاج المادي والبنية التحتية الرقمية (الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات)

الأسئلة الثلاثة الحاسمة

تتلخص المسألة في ثلاثة أسئلة جوهرية ستحدد مستقبل ألمانيا الرقمي. أولًا: هل يمكن أن تكون الأراضي الصناعية المهجورة منقذًا للذكاء الاصطناعي في ألمانيا، أم أننا ببساطة بطيئون جدًا؟ إن توفر 5.5 مليون متر مربع من الأراضي الصناعية المهجورة نظريًا أمر، وتطبيقها عمليًا أمر آخر. يتطلب كل مشروع من هذه المشاريع تقييمات شاملة للأثر البيئي، وخططًا للمعالجة، وإجراءات ترخيص. حتى لو عملت جميع الأطراف المعنية بأقصى درجات الجدية، فإن عدة سنوات تمر من التواصل الأولي إلى تشغيل مركز البيانات. خلال هذه الفترة، يبني المنافسون في دول أخرى عشرة مرافق جديدة. السؤال ليس ما إذا كانت ألمانيا تمتلك القدرة نظريًا، بل ما إذا كانت قادرة على حشد السرعة الإدارية والتخطيطية اللازمة لتحقيق ذلك على أرض الواقع.

ثانيًا: هل يكفي التركيز الجذري على الكفاءة لتعويض نقص الطاقة؟ نتائج الأبحاث المعروضة حول الذكاء الاصطناعي الموفر للطاقة مبهرة. توفير 89% من الطاقة بفضل الخوارزميات منخفضة الدقة، ورقائق عصبية أكثر كفاءة بمئة ضعف، وتدريب أسرع بمئة ضعف باستخدام الأساليب الاحتمالية - هذه الابتكارات قد تُحدث نقلة نوعية. مع ذلك، لا يزال الطريق طويلًا بين المختبر والإنتاج الضخم. رقائق ليزر VCSEL موجودة كنماذج أولية، وسيستغرق توسيع نطاقها الصناعي سنوات. تُظهر المعالجات العصبية مثل SpiNNaker2 قدراتها بشكلٍ مثير للإعجاب، لكنها لا تزال بعيدة عن الجاهزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية. حتى لو أصبحت ألمانيا رائدة عالميًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة، فقد يستغرق الأمر من خمس إلى عشر سنوات قبل أن تصبح هذه التقنيات جاهزة للسوق ومتوفرة بكميات كافية.

ثالثًا: أم أننا سنكتفي بعد خمس سنوات بمشاهدة الآخرين وهم يهيمنون على السوق؟ هذا السؤال هو الأكثر إلحاحًا، لأن السيناريو الأرجح للتطورات الحالية هو هذا تحديدًا. فبينما تُعاني ألمانيا من صعوبات في إجراءات الموافقة، وتُناقش معايير الاستدامة، وتنتظر توسيع الشبكة، تتغير ديناميكيات القوة العالمية بشكل جذري. سيتم تدريب نماذج اللغة الرئيسية في المستقبل في مراكز بيانات أمريكية أو صينية أو شرق أوسطية. وستُطوّر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي ستنتشر في عالم الأعمال والمجتمع من قِبل شركات تمتلك قدرة حاسوبية غير محدودة. وستُحصر الشركات الألمانية في دور مُستهلكي هذه التقنيات بدلًا من أن تُساهم في تشكيلها. إن السيادة التكنولوجية التي تُستحضر في الخطابات السياسية تُثبت أنها مجرد وهم.

الخط الرفيع بين الطموح والواقع

تقف ألمانيا اليوم على مفترق طرق. أحد المسارين يقودها إلى مستقبلٍ تتبوأ فيه مكانةً مركزيةً أوروبيةً رائدةً في مجال الذكاء الاصطناعي الموفر للطاقة، بلدٌ يحوّل الحاجة إلى ميزةٍ ويتبوأ الصدارة العالمية في تقنيات الذكاء الاصطناعي المستدامة. هذه الرؤية ليست بعيدة المنال، فالبنية العلمية متوفرة، والمؤسسات البحثية تحقق نتائج باهرة، والخبرات الصناعية في الهندسة الميكانيكية وتكنولوجيا أشباه الموصلات متاحة. ومع التمويل الموجه، وتسريع إجراءات الموافقة على المشاريع القائمة، والتوسع الهائل في البنية التحتية للشبكة الكهربائية، وتحديد الأولويات الاستراتيجية بوضوح، يُمكن المضيّ قُدماً في هذا المسار.

أما الاتجاه الآخر فيؤدي إلى التهميش. دولة تشاهد استثماراتها تتدفق هجراً، وعقولها النيرة تغادر، بينما تُخلق القيمة الرقمية في أماكن أخرى. دولة تجد نفسها، في عام ٢٠٣٥، أمام واقع أن بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي بأكملها في أيدي أجنبية، وأن كل تطبيق حيوي فيها يتصل بخوادم في الولايات المتحدة أو الصين، وأن اقتصادها بات يعتمد على مزودي الخدمات السحابية الأجانب كما كان يعتمد سابقاً على الغاز الروسي. هذا السيناريو ليس خيالاً متشائماً، بل هو النتيجة المنطقية للتطورات الراهنة في حال عدم اتخاذ تدابير مضادة جذرية.

سيُتخذ القرار خلال الـ ٢٤ إلى ٣٦ شهرًا القادمة. بعد ذلك، سيُحدد المسار. يتطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة لا تسمح بأي فرصة للتعويض. فإذا تخلفت عن الركب، فلن تستطيع اللحاق به. تأثيرات الشبكة في صناعة الذكاء الاصطناعي قوية للغاية، ومزايا الريادة واضحة جدًا. إما أن تنجح ألمانيا في إنشاء البنية التحتية اللازمة الآن مع قيادة ثورة الكفاءة في الوقت نفسه، أو تقبل بالانحدار إلى الهامش التكنولوجي. لا مجال للحلول الوسطى في هذه المنافسة. سيحاسب التاريخ بلا رحمة جيلًا من صناع القرار الذين استهانوا بأهمية البنية التحتية للسيادة الرقمية. لم يعد السؤال هو ما إذا كان على ألمانيا أن تفعل شيئًا، بل السؤال هو ما إذا كانت لا تزال تمتلك القوة والإرادة والسرعة اللازمة للقيام بما هو ضروري قبل فوات الأوان.

بُعد جديد للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | إكسبرت للاستشارات - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.

تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.

المزايا الرئيسية باختصار:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن معالجة آمنة ومتوافقة مع الأنظمة دون مشاركة البيانات مع أي جهات خارجية.

💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعية: مفتاح التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

Konrad Wolfenstein

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا [email protected]:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية