كيف تساعد شركات النفط الكبرى في تشغيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟
تاريخ النشر: 14th, December 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
تجهد شركتا النفط اكسون موبيل وشيفرون لدخول السباق لتشغيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث تراهن شركتا النفط الكبرى على أن شركات التكنولوجيا ستتحول في النهاية إلى الغاز الطبيعي لتلبية احتياجاتهما الهائلة من الطاقة.
وكشفت شركة إكسون هذا الأسبوع عن خطط لبناء مصنع للغاز الطبيعي لتشغيل مركز بيانات.
وقالت كاثرين ميكيلز، المديرة المالية لشركة إكسون، لمحللي وول ستريت يوم الأربعاء: "إننا نعمل مع شركات صناعية كبيرة أخرى للنشر السريع لحل من شأنه أن يوفر موثوقية عالية وقوة منخفضة الكثافة الكربونية لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي". دون الكشف عن أسماء الشركات التي تعمل معها شركة النفط الكبرى في المشروع.
وأكدت ميكيلز أن محطة الغاز لن تعتمد على الشبكة الكهربائية وستكون مستقلة عن المرافق، مما يسمح بتركيبها بشكل أسرع من مشاريع توليد الطاقة التقليدية. ولم تكشف إكسون عن عميل أو جدول زمني للمشروع.
استثمرت شركة إكسون بكثافة في بناء شبكة احتجاز الكربون على طول ساحل الخليج مع أكثر من 900 ميل من خطوط الأنابيب لنقل ثاني أكسيد الكربون من العديد من العملاء الصناعيين إلى مواقع التخزين الدائمة.
تشير تقديرات شركة النفط الكبرى إلى أن إزالة الكربون من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تمثل ما يصل إلى 20% من إجمالي سوقها القابل للتوجيه لالتقاط الكربون وتخزينه بحلول عام 2050.
وقال رئيس أعمال الطاقة الجديدة بشركة النفط، جيف جوستافسون، في مؤتمر رويترز نيكست يوم الأربعاء، إن شيفرون تعمل أيضاً على إيجاد طرق لتشغيل مراكز البيانات.
وأضاف جوستافسون: "هذا شيء تتمتع شركتنا بوضع جيد للغاية للمشاركة فيه".
وقال المسؤول التنفيذي إن شيفرون هي شركة وطنية رئيسية لإنتاج الغاز ولديها معدات لتوليد الطاقة ومساحات كبيرة جدًا من الأراضي يمكن استخدامها لمراكز البيانات.
الغاز بديل النووي
اشترت شركات التكنولوجيا الكبرى ألفابت، أمازون، مايكروسوفت وميتا في البدء طاقة الرياح والطاقة الشمسية لمراكز البيانات الخاصة بها في إطار سعيها للتخفيف من تأثير أعمالها على المناخ. لكن احتياجات الذكاء الاصطناعي من الطاقة تنمو بشكل كبير لدرجة أن شركات التكنولوجيا تبحث عن مصادر للكهرباء أكثر ملائمة من الطاقة المتجددة.
ونتيجة لذلك، أظهرت شركات التكنولوجيا اهتماماً متزايداً بالطاقة النووية. تساعد شركة مايكروسوفت Microsoft في إعادة مفاعل Three Mile Island النووي إلى العمل من خلال شراء الطاقة من المصنع.
كذلك، تستثمر وحدة غوغل Google التابعة لشركة أمازون Amazon وألفابت Alphabet في الجيل التالي من المفاعلات النووية الصغيرة. ودعت شركة ميتا Meta مؤخراً الشركات إلى إرسال مقترحات لها لبناء محطات نووية جديدة.
من المتوقع حدوث ارتفاع كبير في الطلب على الغاز الطبيعي في الولايات المتحدة على مدى العقد المقبل، حيث يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة في استهلاك الكهرباء والتي قد تواجه مصادر الطاقة المتجددة صعوبة في تلبيتها بمفردها.
وبعد عقد من النمو الثابت للطاقة في الولايات المتحدة، من المتوقع أن ينمو الطلب على الكهرباء بما يصل إلى 20% بحلول العام 2030، وفقاً لتحليل Wells Fargo الذي نشر في أبريل/ نيسان.
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار شرکات التکنولوجیا الذکاء الاصطناعی النفط الکبرى شرکة النفط
إقرأ أيضاً:
سباق نحو الذكاء العام.. اختبار جديد يتحدى أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي
أطلقت مؤسسة Arc Prize، وهي منظمة شارك في تأسيسها الباحث البارز في الذكاء الاصطناعي فرانسوا شوليه، عن اختباراً جديداً وصعباً لقياس الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بحسب موقع techcrunch
الاختبار الجديد، المسمى "ARC-AGI-2"، صُمم لاختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات لم تواجهها من قبل. حيث يُجبر هذا الاختبار الذكاء الاصطناعي على التفكير المجرد والتعلم الفوري، بدلاً من الاعتماد على الحفظ أو الحسابات المكثفة.
اختبار يعجز عنه الذكاء الاصطناعي
الاختبار الجديد، المسمى ARC-AGI-2، أثبت حتى الآن أنه عقبة صعبة لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. إذ لم تتجاوز النماذج المتقدمة في "الاستدلال"، مثل o1-pro من OpenAI و R1 من DeepSeek، نسبة 1.3% في الأداء، بينما حصلت النماذج القوية غير المعتمدة على الاستدلال، مثل GPT-4.5 و Claude 3.7 Sonnet و Gemini 2.0 Flash، على 1% فقط.
كيف يعمل الاختبار؟
يتكون اختبار ARC-AGI من ألغاز بصرية حيث يتعين على الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط معينة داخل شبكة من المربعات الملونة وإنتاج الإجابة الصحيحة. هذه التحديات مصممة لإجبار الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات جديدة لم يسبق له رؤيتها.
لمعرفة مدى تعقيد الاختبار، قامت المؤسسة بتجربته على 400 شخص، وحقق المشاركون متوسط أداء بلغ 60%، وهو أفضل بكثير من أي نموذج ذكاء اصطناعي حتى الآن.
ما الجديد في ARC-AGI-2؟
وفقًا لـ شوليه، فإن الإصدار الجديد من الاختبار أكثر دقة في قياس الذكاء العام الاصطناعي مقارنة بالإصدار الأول ARC-AGI-1، حيث يمنع النماذج من الاعتماد على القوة الحسابية لإيجاد الحلول.
قدم ARC-AGI-2 مقياسًا جديداً حيث يتطلب من النماذج فهم الأنماط الفورية بدلاً من الاعتماد على الحفظ.
أخبار ذات صلةوأكد غريغ كامرادت، الشريك المؤسس لمؤسسة Arc Prize، أن الذكاء لا يُقاس فقط بالقدرة على حل المشكلات، بل بالكفاءة في اكتساب هذه القدرات وتطبيقها. والسؤال الأساسي ليس فقط: هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتساب المهارة لحل المهمة؟ ولكن أيضاً: بأي كفاءة أو تكلفة؟".
هل اقتربنا من الذكاء العام الاصطناعي؟
استمر اختبار ARC-AGI-1 من دون أن يُهزم لمدة خمس سنوات حتى ديسمبر 2024، عندما أطلقت OpenAI نموذجها المتقدم للاستدلال o3، الذي تجاوز جميع النماذج الأخرى وحقق أداءً مماثلًا للبشر. لكن عندما تم اختبار الإصدار الأول من النموذج على ARC-AGI-2، حصل فقط على 4% رغم استهلاكه 200 دولار لكل مهمة حسابية.
تحدي Arc Prize 2025: سباق نحو الذكاء العام
مع إطلاق المعيار الجديد، أعلنت مؤسسة Arc Prize عن مسابقة Arc Prize 2025، حيث يتحدى المطورين للوصول إلى 85% دقة في اختبار ARC-AGI-2، مع إنفاق 0.42 دولار فقط لكل مهمة.
وعلى مدى العقود الماضية، تطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، مما دفع الباحثين إلى التساؤل: هل يمكن أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري العام؟..و يُعرف هذا المفهوم باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، أي قدرة الآلة على التفكير والتعلم وحل المشكلات الجديدة كما يفعل الإنسان، من دون الاعتماد على بيانات محددة مسبقًا.
لمياء الصديق (أبوظبي)
أزمة السكن في أوروبا: هل تجد دول الاتحاد الحل؟