لقد أذهلت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية الناشئة ديب سيك DeepSeek العالم بإطلاق نموذجها R1، والذي يبدو أنه يعمل بشكل جيد تقريبًا مثل النماذج الرائدة من "غوغل" و"OpenAI".

إن الكفاءة النسبية لـ DeepSeek تجعل الخبراء والمستثمرين يتساءلون عما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحتاج حقًا إلى النفقات الضخمة للأجهزة التي توقعها الجميع، وقد يؤدي ذلك إلى تغيير الطلب على مراكز البيانات - والطاقة اللازمة لتشغيلها.

تزعم الشركة أنها قامت بتشغيل 2048 وحدة معالجة رسومية من نوع "إنفيديا H800" لمدة شهرين لتدريب نموذج أقدم قليلاً، وهو جزء بسيط من الحوسبة التي يُشاع أن "OpenAI" تستخدمها.

إن قِلة من الشركات معرضة للخطر مثل شركة إنفيديا، التي انخفض سعر سهمها بنسبة 16%، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".

وربما تكون الشركات الناشئة ومنتجي الطاقة الذين يراهنون بشكل كبير على الطاقة النووية والغاز الطبيعي أكثر عرضة للخطر.

لقد كانت الطاقة النووية، على وجه الخصوص، على أعتاب نهضة لسنوات، مدفوعة بالتقدم في تصميمات الوقود والمفاعلات التي تعد بجعل الجيل الجديد من محطات الطاقة أكثر أمانًا وأرخص في البناء والتشغيل.

لا تزال الطاقة النووية باهظة الثمن نسبيًا مقارنة بطاقة الرياح والطاقة الشمسية والغاز الطبيعي.

بالإضافة إلى ذلك، لم يتم اختبار الجيل التالي من الطاقة النووية على نطاق تجاري بعد.

عمالقة التكنولوجية يستثمرون في الطاقة النووية

لقد غير الارتفاع في الطلب على الطاقة من الذكاء الاصطناعي المعادلة، مع توقع استهلاك مراكز البيانات لما يصل إلى 12٪ من إجمالي الكهرباء في أميركا وهو أكثر من ثلاثة أضعاف حصتها في عام 2023.

ومع توقعات بمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي غير الكافية بحلول عام 2027، كانت شركات التكنولوجيا تتسابق لتأمين إمدادات جديدة، وتنفق مليارات الدولارات على حل هذه المشكلة.

تعهدت "غوغل" بشراء 500 ميغاواط من الطاقة من شركة Kairos النووية الناشئة، وقادت "أمازون" استثمارًا بقيمة 500 مليون دولار في شركة ناشئة أخرى للطاقة النووية، X-Energy، وتعمل "مايكروسوفت" مع Constellation Energy على تجديد مفاعل بقيمة 1.6 مليار دولار في جزيرة ثري مايل.

لا توجد قاعدة ثابتة تشير إلى أن الطريقة الوحيدة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي هي استخدام المزيد من الحوسبة.

لفترة من الوقت، نجح هذا التكتيك، ولكن في الآونة الأخيرة، لم تسفر المزيد من الحوسبة عن نفس النتائج.

كان باحثو الذكاء الاصطناعي يبحثون عن حلول، ومن المحتمل أن تكون DeepSeek قد وجدت حلاً لنموذج R1 الخاص بها.

كتب المحلل عاطف مالك من سيتي جروب: "في حين أن إنجاز DeepSeek قد يكون رائدًا، فإننا نشكك في فكرة أن إنجازاتها تمت دون استخدام وحدات معالجة رسومية متقدمة".

وتابع "ولكن التاريخ يشير إلى أنه حتى لو كانت شركة ديب سيك تخفي شيئاً ما، فمن المحتمل أن يجد شخص آخر طريقة لجعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر كفاءة. ففي نهاية المطاف، من الأسهل والأسرع تكليف بعض حاملي الدكتوراه بتطوير نماذج أفضل من بناء محطات طاقة جديدة".

ومن غير المقرر أن تدخل الموجة الحالية من المفاعلات الجديدة الخدمة قبل عام 2030، ولن تكون محطات الطاقة الجديدة التي تعمل بالغاز الطبيعي متاحة قبل نهاية العقد على أقرب تقدير.

وفي هذا السياق، تبدو استثمارات شركات التكنولوجيا في مجال الطاقة بمثابة تحوطات في حالة فشل رهاناتها على البرمجيات.

وإذا حدث ذلك، فمن المتوقع أن تقلص شركات التكنولوجيا طموحاتها في مجال الطاقة.

وعندما أتيحت الفرصة للشركات للاختيار بين إنفاق المليارات على الأصول المادية أو البرمجيات، اختارت الأخيرة دائما تقريبا.

ولكن ما موقف الشركات الناشئة في مجال الطاقة النووية؟ الأمر يتوقف على الظروف.

فقد تتمكن بعض هذه الشركات من إنتاج الطاقة بتكلفة منخفضة بما يكفي بحيث لا يهم إذا ما انحسرت احتياجات الذكاء الاصطناعي للطاقة.

فالعالم أصبح في حاجة لمزيد من الكهرباء، وحتى قبل أن تبدأ فقاعة الذكاء الاصطناعي في التضخم، كان من المتوقع أن ينمو الطلب على الكهرباء.

ولكن في غياب الطلب من الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تزداد ضغوط التكلفة هذه. فالطاقة الريحية والشمسية والبطاريات رخيصة الثمن وتزداد رخصا، وهي بطبيعتها وحدات معيارية ومنتجة بكميات كبيرة.

ويمكن للمطورين طرح محطات طاقة متجددة جديدة على مراحل، وتوفير الكهرباء (والإيرادات) قبل اكتمال المشروع بالكامل مع تقديم بعض السيطرة على مستقبلهم في مواجهة الطلب غير المؤكد.

وتعرف شركات التكنولوجيا هذا، ولهذا السبب كانت تستثمر بهدوء في مصادر الطاقة المتجددة لتشغيل مراكز البيانات الخاصة بها.

لم يتوقع سوى قِلة من الناس الطفرة الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن غير المرجح أن يعرف أحد كيف ستسير الأمور في السنوات الخمس المقبلة. ونتيجة لهذا، فإن الرهانات الأكثر أمانا في مجال الطاقة سوف تتدفق على الأرجح إلى التقنيات المثبتة التي يمكن نشرها بسرعة وتوسيع نطاقها وفقا لسوق سريعة التطور.