الذكاء الاصطناعي يهدد الموارد الطبيعية لمليارات البشر بحلول 2030
سوسنة
كشفت دراسة جديدة، أن التوسع السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي يفرض ضغوطا هائلة على الطاقة والمياه والأراضي، وهو ما يهدد الموارد الطبيعية لمليارات الأشخاص حول العالم، خاصة في المناطق الأكثر ضعفا.
وصدرت الدراسة عن معهد جامعة الأمم المتحدة للمياه والبيئة والصحة دراسة علمية جديدة بعنوان “التكلفة البيئية لاستخدام الطاقة في الذكاء الاصطناعي: البصمات الكربونية والمائية والأرضية”.
ونُشرت في 3 يونيو 2026 بقيادة البروفيسور كاوه مدني مدير المعهد، وبمشاركة د. ميريام أكزل باحثة رئيسية وعدد من الباحثين الآخرين.
وتؤكد الدراسة، أن مراكز البيانات العالمية التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي يتوقع أن تستهلك 945 تيراواط/ساعة من الكهرباء بحلول عام 2030.
وهذا يعادل تقريبا 3 أضعاف الاستهلاك السنوي المشترك للكهرباء في باكستان وبنغلاديش ونيجيريا، الدول التي يقطنها مجتمعة أكثر من 650 مليون نسمة.
ووفقا لما جاء في الدراسة، فإن البصمة المائية المرتبطة بهذا الاستهلاك ستعادل الاحتياجات المنزلية الأساسية السنوية لجميع سكان أفريقيا جنوب الصحراء البالغ عددهم 1.3 مليار شخص.
في حين ستتجاوز البصمة الأرضية 14,500 كيلومتر مربع، أي ما يعادل تقريبا ضعف مساحة منطقة جاكرتا الكبرى التي يقطنها أكثر من 32 مليون نسمة.
كما أن البصمة الكربونية المرتبطة بهذا الاستهلاك قد تصل إلى نحو 399 مليون طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون، مما يتطلب زراعة حوالي 6.7 مليار شجرة على مدى 10 سنوات لتعويضها.
وأكد البروفيسور مدني في الدراسة أن التقرير “ليس دعوى ضد الذكاء الاصطناعي، هذه التكنولوجيا التي تحسن حياة مليارات البشر حول العالم. إنه دعوة لاستخدامه بمسؤولية ومعالجة آثاره غير المقصودة بشكل استباقي لجعله مستداماً وعادلا”.
وأضاف “لدينا نافذة ضيقة لضمان أن العمود الفقري للثورة التكنولوجية في عصرنا يتطور ضمن حدود الكوكب، وأن المجتمعات التي توفر المعادن الحرجة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتلك التي تستضيف بنيته التحتية ونفاياته الإلكترونية تكون أيضاً من المستفيدين منه.”
وتبرز الدراسة أن التكلفة البيئية للذكاء الاصطناعي يتم قياسها بشكل منهجي خاطئ.
فمعظم التقييمات الحالية تركز على انبعاثات الكربون المرتبطة بتدريب النماذج الكبيرة.
لكن كل كيلوواط/ساعة من الكهرباء المستخدمة في تدريب أو تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي تحمل بصمة مائية (من التبريد وتوليد الطاقة) وبصمة أرضية (من البنية التحتية للطاقة وسلاسل التوريد).
وهذه البصمات الثلاث لا تتحرك في الاتجاه نفسه دائما.
فعلى سبيل المثال، قد يؤدي التحول من الفحم إلى الطاقة الحيوية إلى خفض البصمة الكربونية للكهرباء بنسبة 70% في المتوسط، لكنه يزيد البصمة المائية أكثر من 30 ضعفا والبصمة الأرضية 100 ضعف.
وتخلص الدراسة إلى أن “منخفض الكربون” لا يعني تلقائيا “منخفض المياه” أو “منخفض الأراضي”، وأن الاعتماد على مقياس واحد فقط يخفي المقايضات وينقل الأعباء البيئية إلى مناطق تعاني أصلا من الإجهاد المائي أو الضغط على الأراضي.
وأشارت الدراسة إلى أنه في عام 2025 استهلكت مراكز البيانات العالمية حوالي 448 تيراواط/ساعة من الكهرباء. ولو عوملت كدولة، لكانت تحتل المرتبة الـ11 عالميا في استهلاك الكهرباء، خلف فرنسا وأمام المملكة العربية السعودية.
ويتوقع أن يتضاعف هذا الرقم تقريبا بحلول عام 2030 ليصل إلى 945 تيراواط/ساعة، أي نحو 3% من الاستهلاك العالمي المتوقع للكهرباء.
وقالت الدكتورة ميريام أكزل، الباحثة الرئيسية في الدراسة: “ما فاجأنا أكثر هو كم مرة تبدو الخيارات الأكثر خضرة من منظور الكربون أسوأ بالنسبة للمياه أو الأراضي.
إذا استمررنا في الحكم على استدامة الذكاء الاصطناعي بالكربون وحده، فقد نعتقد أن الطاقات المتجددة تجعل بنية الذكاء الاصطناعي نظيفة، لكننا بذلك نحل مشكلة ونخلق أخرى، غالباً في أماكن لم تطلب ذلك”.
وركز النقاش العام طويلا على الطاقة المطلوبة لتدريب النماذج الضخمة. فقد استهلك تدريب النموذج المعروف بـ”جي بي تي 3″ نحو 1.3 غيغاواط/ساعة، بينما تراوحت تقديرات النموذج “جي بي تي 4” بين 50 و70 غيغاواط/ساعة.
لكن الدراسة تكشف أن هذا الإطار قديم.
فبمجرد نشر النموذج، يصبح التشغيل اليومي المستمر (تشغيل النماذج باستمرار للإجابة على استفسارات المستخدمين اليومية) هو التكلفة المهيمنة، حيث يمثل ما بين 80 إلى 90% من إجمالي استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي.
ويُقدر أن خدمة “شات جي بي تي” وحدها تعالج حوالي 2.5 مليار طلب يوميا، ما يعادل نحو 383 غيغاواط/ساعة من الكهرباء سنويا لمنتج واحد فقط.
وتعويض الانبعاثات الكربونية المرتبطة بذلك يتطلب زراعة 2.6 مليون شتلة شجرية على مدى 10 سنوات، كافية لتغطية مساحة تعادل مانهاتن، فيما تعادل البصمة المائية الاحتياجات المنزلية الدنيا لنحو 500 ألف شخص في أفريقيا جنوب الصحراء، والبصمة الأرضية أكثر من 800 ملعب كرة قدم.
تختلف الطاقة المستهلكة لكل استعلام اختلافا كبيرا حسب المهمة، بحسب ما ورد في الدراسة.
فالاستعلام الحواري العادي يستهلك طاقة أكبر بنحو 200 مرة من تصنيف نص أساسي بسيط، بينما قد يتطلب توليد صورة واحدة بالذكاء الاصطناعي نحو 1,450 ضعف هذا الأساس.
أما فيديو قصير مولد بالذكاء الاصطناعي فقد يستهلك كهرباء تعادل 200 ألف عملية تصنيف للرسائل المزعجة.
وتلعب اختيارات النموذج وطول الأمر وصيغة المخرجات ودقتها دورا كبيرا في تحديد البصمة، لكن معظم هذه القرارات تُتخذ بشكل غير مرئي عبر الإعدادات الافتراضية للمنتجات.
وتحذر الدراسة من تأثير “الارتداد”، حيث تؤدي التحسينات في الكفاءة إلى خفض التكلفة وزيادة الاستخدام بشكل كبير، مما يمحو المكاسب على مستوى الاستعلام الواحد بسبب نمو الحجم الإجمالي.
وتؤكد الدراسة أن منافع وأعباء التوسع الهائل في الذكاء الاصطناعي تتوزع بشكل غير متكافئ.
ففي أيرلندا، استحوذت مراكز البيانات على 21% من إجمالي الكهرباء المقاسة في عام 2023، متجاوزة استهلاك جميع الأسر الحضرية، مما دفع مشغل الشبكة الوطنية إلى تعليق الموافقات الجديدة حول دبلن حتى عام 2028.
وفي كويريتارو بالمكسيك، تسحب البنية التحتية الحاسوبية المتوسعة من إمدادات المياه وسط موجات جفاف طويلة.
وفي أوروغواي، تزامنت خطط مركز بيانات كثيف الاستهلاك للمياه مع جفاف عام 2023 الذي استنزف احتياطيات المياه العذبة في مونتيفيديو وجعل مياه الصنبور غير آمنة للشرب.
علاوة على ذلك، قد تولد بنية الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 2.5 مليون طن من النفايات الإلكترونية سنويا بحلول عام 2030، يُعالج كثير منها في اقتصادات منخفضة الدخل ذات ضمانات محدودة، بينما تُستخرج المعادن الحرجة في ولايات قضائية ضعيفة الرقابة البيئية.
وأشار الدكتور مير ماتين، أحد المشاركين في الدراسة، إلى أنه «إذا رسمت خريطة أماكن بناء مراكز البيانات مقابل أماكن أسوأ الإجهاد المائي، ستجد غالباً المناطق نفسها في بعض الحالات.
والمجتمعات التي تعيش قرب هذه المواقع ليست بالضرورة تلك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي الذي يعمل هناك. هذا التفاوت هو المشكلة. وبدون إصلاحه، سنكرر أنماطاً قديمة حيث تتحمل بعض الأماكن التكاليف وتجني أماكن أخرى المنافع”.
تكشف الدراسة أن أكثر من 90% من قدرة الحوسبة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي تتركز في بلدين فقط (الولايات المتحدة والصين)، بينما تفتقر أكثر من 150 دولة حالياً إلى وصول كبير إلى حوسبة سيادية في مجال الذكاء الاصطناعي.
ويرى معدو الدراسة في ذلك ليس مجرد فجوة اقتصادية، بل قضية عدالة بيئية تتحمل الدول المستبعدة أعباء استخراج المعادن الحرجة والنفايات الإلكترونية بينما تتدفق المنافع الاستراتيجية إلى أماكن أخرى.
قال البروفيسور تشيلدزي ماروالا، رئيس جامعة الأمم المتحدة ووكيل الأمين العام للأمم المتحدة، في تعليقه على نتائج الدراسة: “يجب أن يحكم النظام العالمي الذي يبني الذكاء الاصطناعي أيضاً عليه بشكل مستدام وعادل.”
وأضاف: “إن التركيز الشديد لتطوير بنية الذكاء الاصطناعي في المناطق المميزة من العالم يخلق فجوة رقمية كبيرة تطرح تحديات عميقة أمام التنمية العادلة للذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي بالتأكيد أن يعزز الازدهار ورفاهية الإنسان. أما ما إذا كان يفعل ذلك بشكل عادل فهو الآن سؤال حوكمة وليس تقنيا.”
تختتم الدراسة الصادرة عن معهد جامعة الأمم المتحدة للمياه والبيئة والصحة بدعوة إلى بناء منظومة ذكاء اصطناعي مسؤولة تقوم على 6 مبادئ: الشفافية، والكفاءة بالتصميم، والعدالة والإنصاف البيئي، والمسؤولية عبر دورة الحياة، والتعاون العالمي، والاستخدام المستدام.
وتوجه توصيات عملية إلى الحكومات والصناعة والمطورين والمستخدمين ومشغلي مراكز البيانات والمستثمرين والمجتمعات والمؤسسات الدولية، تشمل دمج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في تخطيط الطاقة وإدارة المياه وترخيص استخدام الأراضي، وفرض تقارير موحدة عن البصمات البيئية، واختيار النماذج الأخف والأنسب للمهمة، وإشراك المجتمعات مبكراً في قرارات المواقع، ودعم معايير قياس موحدة وبناء قدرات الحوسبة في المناطق المستبعدة.
ويشدد معدو الدراسة على أن النافذة الزمنية المتاحة لضمان تطور هذه التكنولوجيا ضمن حدود الكوكب ضيقة، وأن الفشل في معالجة هذه التكاليف البيئية والعدالة المرتبطة بها قد يؤدي إلى تكرار أنماط تاريخية من نقل الأعباء إلى المجتمعات الأكثر ضعفاً.