محاسبة الكربون لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي: قياس انبعاثات وحدات معالجة الرسومات والإبلاغ عنها

تم التحديث في 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: نشرت NVIDIA البصمة الكربونية للمنتج H100 بمقدار 1,312 كجم من مكافئ ثاني أكسيد الكربون لكل لوحة قاعدية مكونة من ثماني بطاقات H100 SXM (164 كجم/بطاقة). دراسة جامعة كورنيل تتوقع 24-44 مليون طن متري من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون السنوية للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. ارتفعت انبعاثات أمازون إلى 68.25 مليون طن متري في عام 2024، وهي أول زيادة منذ عام 2021. من المتوقع أن تستهلك خوادم الذكاء الاصطناعي 70-80% من كهرباء مراكز البيانات الأمريكية (240-380 تيراواط ساعة) بحلول عام 2028.

نشرت NVIDIA البصمة الكربونية للمنتج للوحة القاعدية H100 التي تحتوي على ثماني بطاقات H100 SXM، مقدرةً الانبعاثات المتضمنة بـ 1,312 كجم من مكافئ ثاني أكسيد الكربون—أي ما يقارب 164 كجم من مكافئ ثاني أكسيد الكربون لكل بطاقة.[^1] تساهم الذاكرة بنسبة 42% من البصمة المتضمنة، والدوائر المتكاملة بنسبة 25%، والمكونات الحرارية بنسبة 18%. يمثل هذا الإفصاح أول تقييم من جهة مصنعة يوفر شفافية حول الأثر البيئي لوحدات معالجة الرسومات، مما يضع خط أساس للمؤسسات التي تتتبع انبعاثات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تتزايد أهمية محاسبة الكربون للذكاء الاصطناعي مع كل عملية نشر. وجدت دراسة من جامعة كورنيل أنه بحلول عام 2030، ستصدر معدلات نمو الذكاء الاصطناعي الحالية سنوياً ما بين 24 إلى 44 مليون طن متري من ثاني أكسيد الكربون—أي ما يعادل إضافة 5 إلى 10 ملايين سيارة إلى الطرق الأمريكية.[^2] أفادت أمازون أن الانبعاثات ارتفعت من 64.38 مليون طن متري في عام 2023 إلى 68.25 مليون طن متري في عام 2024، وهي أول زيادة للشركة منذ عام 2021، مدفوعة بشكل أساسي بمراكز البيانات وعمليات التوصيل.[^3] زادت انبعاثات غازات الدفيئة لشركة Google في عام 2023 بنسبة 13% على أساس سنوي في ظل سباق الذكاء الاصطناعي.[^4] تحتاج المؤسسات التي تنشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى ممارسات محاسبة كربون تقيس الأثر وتحدد فرص التخفيض.

فهم مكونات البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي

تتكون البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي من مكونين رئيسيين: الانبعاثات المتضمنة من تصنيع معدات تكنولوجيا المعلومات وبناء مراكز البيانات، والانبعاثات التشغيلية من الكهرباء المستهلكة أثناء العمليات الحسابية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.[^5] يجب أن تتناول محاسبة الكربون الشاملة كلا الفئتين.

الانبعاثات المتضمنة

تحدث الانبعاثات المتضمنة قبل أن تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي رمزاً واحداً. يتطلب تصنيع وحدات معالجة الرسومات تصنيع أشباه موصلات كثيف الطاقة، واستخراج العناصر النادرة، والنقل عبر سلسلة التوريد العالمية. يوضح تحليل البصمة الكربونية لمنتج H100 من NVIDIA الطبيعة الموزعة للكربون المتضمن عبر مكونات الذاكرة والمعالجة والتبريد.[^6]

يضيف بناء مراكز البيانات انبعاثات متضمنة من الخرسانة والصلب والأنظمة الميكانيكية. يتضمن مركز بيانات فائق النطاق ملايين الأطنان من مكافئ ثاني أكسيد الكربون قبل أن يصبح تشغيلياً. يتم توزيع انبعاثات البناء على مدى عمر المنشأة، لكن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي عالية الكثافة قد تتطلب تحديث البنية التحتية بشكل أكثر تكراراً من الحوسبة التقليدية.

الانبعاثات التشغيلية

تعتمد الانبعاثات التشغيلية على كثافة الحوسبة وكثافة الكربون في الكهرباء. استهلكت خوادم الذكاء الاصطناعي 23% من إجمالي كهرباء مراكز البيانات الأمريكية في عام 2024 وستستهلك 70-80% (240-380 تيراواط ساعة سنوياً) بحلول عام 2028 وفقاً لتقرير استخدام الطاقة في مراكز البيانات الأمريكية لعام 2024.[^7]

تختلف كثافة الكربون في تلك الكهرباء بشكل كبير حسب الموقع والوقت. تنتج وحدة معالجة الرسومات التي تستهلك 700 واط في شبكة تعمل بالفحم انبعاثات أكثر بكثير من نفس الأجهزة في منشأة تعمل بالطاقة المتجددة. حوالي 56% من الكهرباء المستهلكة في مراكز البيانات الأمريكية جاءت من محطات حرق الوقود الأحفوري، مع 16% من الفحم.[^8] يوفر التحسين الجغرافي والزمني لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي فرصة كبيرة لتقليل الانبعاثات.

المقاييس والمعايير

تتطلب محاسبة الكربون للذكاء الاصطناعي مقاييس موحدة تمكّن المقارنة بين المؤسسات والتحقق من ادعاءات التخفيض.

مقاييس مراكز البيانات الراسخة

تقيس فعالية استخدام الطاقة (PUE) كفاءة البنية التحتية لمركز البيانات من خلال مقارنة إجمالي طاقة المنشأة بطاقة معدات تكنولوجيا المعلومات.[^9] تعني قيمة PUE تبلغ 1.5 أن 50% من الطاقة تذهب للتبريد والنفقات العامة. تستهدف مراكز البيانات الحديثة قيمة PUE أقل من 1.2.

تعكس كفاءة البنية التحتية لمركز البيانات (DCIE) قيمة PUE، معبرةً عن طاقة تكنولوجيا المعلومات كنسبة مئوية من إجمالي الطاقة. يساعد كلا المقياسين في تحسين البنية التحتية لكنهما لا يقيسان انبعاثات الكربون مباشرة.

تربط فعالية استخدام الكربون (CUE) استخدام الطاقة بانبعاثات الكربون (كجم ثاني أكسيد الكربون لكل كيلوواط ساعة)، مع مراعاة مصدر الكهرباء.[^10] تلتقط CUE بُعد كثافة الكربون الذي تفتقده PUE.

يحدد معامل إعادة استخدام الطاقة (ERF) كمية إعادة استخدام الحرارة المهدرة، مما يُكافئ المنشآت التي تزود الحرارة للمستهلكين الخارجيين.[^11] تقلل ترتيبات التدفئة المركزية حيث تُدفئ الحرارة المهدرة من مراكز البيانات المباني من صافي الانبعاثات.

تحديات القياس الخاصة بالذكاء الاصطناعي

زادت الطاقة الحرارية التصميمية (TDP) لوحدات معالجة الرسومات بمعدل 41.5% سنوياً (مركب) من عام 2021 إلى عام 2025.[^12] تتجاوز الزيادة في الطاقة تحسينات الكفاءة، مما يعني أن وحدات معالجة الرسومات من الجيل التالي تستهلك طاقة أكثر حتى وهي تعالج المزيد من الرموز لكل واط.

تتطلب انبعاثات التدريب مقابل الاستدلال محاسبة منفصلة. تولد عملية تدريب تستهلك أشهراً من وقت وحدات معالجة الرسومات على آلاف المسرعات انبعاثات كبيرة لمرة واحدة. تتراكم انبعاثات الاستدلال مع استعلام المستخدمين للنموذج المدرب على مدى عمره التشغيلي. يجب على المؤسسات تتبع كلا المرحلتين.

أدوات التتبع والإبلاغ

تدعم العديد من الأدوات والأطر محاسبة الكربون للذكاء الاصطناعي.

eco2AI

تساعد حزمة eco2AI مفتوحة المصدر علماء البيانات على تتبع استهلاك الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون المكافئة لنماذج التعلم الآلي.[^13] تركز الأداة على تتبع الطاقة بدقة ومحاسبة انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الإقليمية، محولةً وقت الحوسبة إلى أثر كربوني بناءً على كثافة الكربون في الشبكة.

يدمج الباحثون eco2AI في خطوط أنابيب التدريب لتجميع تقديرات الانبعاثات عبر التجارب. يكشف هذا النهج عن تكلفة الكربون إلى جانب مقاييس الدقة، مما يمكّن من اتخاذ قرارات تطوير نماذج واعية بالكربون.

الأطر التنظيمية

في أوائل عام 2024، قدم المشرعون قانون الآثار البيئية للذكاء الاصطناعي، موجهين وكالة حماية البيئة لدراسة البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي وتطوير معايير القياس من خلال NIST.[^14] سيوحد نظام الإبلاغ الطوعي المقترح كيفية إفصاح المؤسسات عن انبعاثات الذكاء الاصطناعي.

يضع قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي متطلبات حوكمة البيانات التي تؤثر على تقارير استدامة الذكاء الاصطناعي. قد تواجه المؤسسات التي تنشر أنظمة ذكاء اصطناعي عالية المخاطر متطلبات إفصاح تشمل الأثر البيئي. يشير المسار التنظيمي إلى أن الإبلاغ الإلزامي سيتبع الأطر الطوعية.

استراتيجيات التخفيض

خلص باحثو جامعة كورنيل إلى أنه "لا توجد رصاصة فضية" لتقليل انبعاثات الذكاء الاصطناعي.[^15] يعمل الموقع وإزالة الكربون من الشبكة والعمليات الفعالة معاً لتحقيق تخفيضات تبلغ حوالي 73% للكربون و86% للمياه. تجمع الاستراتيجيات الفعالة بين مناهج متعددة.

التحسين الجغرافي

يحدد موقع مركز البيانات كثافة الكربون الأساسية. تنتج المنشآت في المناطق ذات الشبكات الغنية بالطاقة المتجددة انبعاثات أقل من المنشآت المماثلة في المناطق المعتمدة على الوقود الأحفوري. تستضيف فيرجينيا مراكز بيانات أمريكية (301) أكثر من أي ولاية أخرى، تليها كاليفورنيا (248) وتكساس (221).[^16] تقدم كل ولاية ملفات تعريف كربون شبكة مختلفة.

يمكن للمؤسسات التي لديها مرونة في أحمال العمل توجيه الوظائف إلى مواقع أقل كربوناً. يمكن لعمليات التدريب التي تتحمل زمن الاستجابة التحول إلى أوقات وأماكن تبلغ فيها توليد الطاقة المتجددة ذروتها. يتطلب التحسين قدرات جدولة واعية بالكربون.

الكفاءة التشغيلية

تقلل العمليات الفعالة من استهلاك الطاقة بغض النظر عن كثافة الكربون في الشبكة. شاركت Schneider Electric مع NVIDIA لتصميم معماريات مرجعية تقلل استخدام طاقة التبريد بنحو 20%.[^17] تتضاعف تحسينات الكفاءة المماثلة عبر توزيع الطاقة والتبريد واستخدام الحوسبة لتحقيق تخفيضات كبيرة في الانبعاثات.

يقلل تحسين أحمال عمل الذكاء الاصطناعي من متطلبات الحوسبة للمخرجات المكافئة. يقلل تقطير النموذج والتكميم وأطر الاستدلال الفعالة مثل NVIDIA NIM من الطاقة لكل استدلال. تتضاعف تحسينات الكفاءة على مستوى حمل العمل عبر ملايين طلبات الاستدلال.

شراء الطاقة المتجددة

يضمن شراء الطاقة المتجددة المباشر من خلال اتفاقيات شراء الطاقة كهرباء نظيفة لعمليات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات شراء طاقة خالية من الكربون على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع تطابق الاستهلاك ساعة بساعة بدلاً من سنوياً، مما يزيل الاستهلاك المتبقي من الوقود الأحفوري أثناء فترات انخفاض الطاقة المتجددة.

يوفر التوليد في الموقع بالطاقة الشمسية وتخزين البطاريات طاقة متجددة دون فقدان النقل. يمكن لحرم مراكز البيانات في المناطق ذات الإشعاع الشمسي العالي توليد أجزاء كبيرة من استهلاكها محلياً.

تنفيذ محاسبة الكربون

يجب على المؤسسات التي تنفذ محاسبة الكربون للذكاء الاصطناعي إنشاء قياسات أساسية، ودمج التتبع في العمليات، وتطوير خرائط طريق للتخفيض.

إنشاء خط الأساس

قم بجرد البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي بما في ذلك أعداد وحدات معالجة الرسومات وتصنيفات الطاقة وأنماط الاستخدام. وثّق مواقع مراكز البيانات ومصادر الكهرباء. احسب الانبعاثات التشغيلية الحالية باستخدام استهلاك الطاقة المقاس وعوامل كثافة الكربون الإقليمية.

قدّر الانبعاثات المتضمنة باستخدام إفصاحات البائعين مثل البصمة الكربونية لمنتج H100 من NVIDIA ومتوسطات الصناعة للمكونات غير المدرجة. وزّع الانبعاثات المتضمنة على العمر المتوقع للمعدات، عادةً 3-5 سنوات للمسرعات.

التكامل التشغيلي

ادمج تتبع الانبعاثات في مراقبة البنية التحتية. توفر أدوات مراقبة وحدات معالجة الرسومات مثل NVIDIA DCGM بيانات استهلاك الطاقة. اجمع بين قياس الطاقة عن بُعد وواجهات برمجة تطبيقات كثافة الكربون التي توفر معلومات كربون الشبكة في الوقت الفعلي.

تدعم شبكة Introl المكونة من 550 مهندساً ميدانياً المؤسسات في تنفيذ مراقبة البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات التي تركز على الاستدامة.[^18] احتلت الشركة المرتبة 14 في قائمة Inc. 5000 لعام 2025 بنمو 9,594% على مدى ثلاث سنوات، مما يعكس الطلب على خدمات البنية التحتية المهنية.[^19]

يتطلب نشر المراقبة عبر 257 موقعاً عالمياً ممارسات متسقة تمكّن محاسبة كربون قابلة للمقارنة عبر المنشآت.[^20] تدير Introl عمليات نشر تصل إلى 100,000 وحدة معالجة رسومات مع أكثر من 40,000 ميل من البنية التحتية لشبكة الألياف الضوئية، مما يوفر نطاقاً تشغيلياً لتتبع الانبعاثات الشامل.[^21]

خرائط طريق التخفيض

حدد أهداف تخفيض الانبعاثات المتوافقة مع الأهداف القائمة على العلم والتزامات المؤسسة. حدد فرص التخفيض عبر الكفاءة وشراء الطاقة المتجددة والتحسين الجغرافي. رتب الإجراءات حسب أثر الانبعاثات وجدوى التنفيذ.

تتبع التقدم مقابل خط الأساس والأهداف. أبلغ عن الانبعاثات وفقاً للمعايير الناشئة والمتطلبات التنظيمية. استعد لزيادة متطلبات الإفصاح مع نضج محاسبة الكربون للذكاء الاصطناعي.

ضرورة المساءلة

تقدر أبحاث Goldman Sachs أن 60% من الطلب المتزايد على كهرباء مراكز البيانات سيأتي من حرق الوقود الأحفوري، مما يزيد انبعاثات الكربون العالمية بحوالي 220 مليون طن.[^22] يجعل مسار الانبعاثات محاسبة الكربون ضرورية وليست اختيارية لمؤسسات الذكاء الاصطناعي.

تستعد المؤسسات التي تؤسس محاسبة كربون قوية الآن للمتطلبات التنظيمية مع تحديد فرص الكفاءة التي تقلل الانبعاثات والتكاليف على حد سواء. يمكّن أساس القياس من استراتيجيات التخفيض التي تفتقر إلى الاستهداف بخلاف ذلك. تمثل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الواعية بالكربون مسؤولية بيئية وتميزاً تشغيلياً في آن واحد.

النقاط الرئيسية

لفرق الاستدامة: - الانبعاثات المتضمنة لـ NVIDIA H100: 1,312 كجم من مكافئ ثاني أكسيد الكربون لكل لوحة قاعدية (8 بطاقات)؛ تساهم الذاكرة بنسبة 42%، والدوائر المتكاملة 25%، والمكونات الحرارية 18% - يمكن أن يصدر الذكاء الاصطناعي 24-44 مليون طن متري من ثاني أكسيد الكربون سنوياً بحلول عام 2030—ما يعادل 5-10 ملايين سيارة على الطرق الأمريكية (كورنيل) - زادت TDP لوحدات معالجة الرسومات بمعدل نمو سنوي مركب 41.5% (2021-2025)؛ نمو الطاقة يتجاوز تحسينات الكفاءة

لمهندسي البنية التحتية: - خوادم الذكاء الاصطناعي: 23% من كهرباء مراكز البيانات الأمريكية (2024)، متوقع 70-80% (240-380 تيراواط ساعة) بحلول عام 2028 - 56% من كهرباء مراكز البيانات الأمريكية من الوقود الأحفوري، 16% من الفحم؛ التحسين الجغرافي حاسم - تقيس PUE كفاءة البنية التحتية؛ تربط CUE استخدام الطاقة بكثافة الكربون (كجم ثاني أكسيد الكربون/كيلوواط ساعة)

لفرق العمليات: - حزمة eco2AI مفتوحة المصدر