ارتفاع أسعار الكهرباء في أوروبا مقارنة بالولايات المتحدة والصين يجعل تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة ويضعف تنافسية القارة في سباق الحوسبة. مراكز البيانات استهلكت نحو 415 تيراواط‑ساعة من الكهرباء عالمياً في 2024 وقد يتجاوز الطلب 945 تيراواط‑ساعة بحلول 2030 مع توسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are Europe’s high electricity costs — worsened by the US-Iran conflict — undermining its ability to compete with the US and China in AI. Article summary: Europe’s power problem is becoming an AI-infrastructure problem: AI data centers need very large, always-on electricity supply, and Europe’s higher power prices and slower grid access raise the cost and delay of deployin. Topic tags: general, academic, general web, education, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Our programs and centers deliver in-depth, highly relevant issue briefs and reports that break new ground, shift opinions, and set agendas on public policy, with a focus on advanci" source context "How the Iran war could trigger a European energy crisis" Reference image 2: visual subject "From 201
يشهد سباق بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في أوروبا عقبة أساسية لا تتعلق بالرقائق أو التمويل، بل بالكهرباء نفسها.
تشغيل وتدريب النماذج الضخمة يتطلب طاقة هائلة تعمل بشكل متواصل. ومع توسع أنظمة الذكاء الاصطناعي، أصبحت القدرة على الوصول إلى كهرباء رخيصة ومستقرة عاملاً حاسماً في تحديد مواقع مراكز البيانات. وهنا تواجه أوروبا تحدياً هيكلياً: أسعار الطاقة أعلى، والاتصال بالشبكات الكهربائية يستغرق وقتاً أطول، كما أن التقلبات الجيوسياسية تزيد الضغط على أسواق الطاقة.
النتيجة أن خريطة البنية التحتية الرقمية في القارة بدأت تتغير.
مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة تعتمد على مجموعات كثيفة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) تعمل على مدار الساعة وتستهلك كميات ضخمة من الطاقة.
عالمياً، استهلكت مراكز البيانات حوالي 415 تيراواط‑ساعة من الكهرباء في عام 2024، أي نحو 1.5٪ من إجمالي الطلب العالمي على الكهرباء. وتشير التقديرات إلى أن هذا الرقم قد يتضاعف أكثر من مرتين ليصل إلى نحو 945 تيراواط‑ساعة بحلول عام 2030، مدفوعاً بشكل كبير بتوسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
كما أن منشآت تدريب الذكاء الاصطناعي الضخمة قد تحتاج إلى مئات الميجاواط من الطاقة في موقع واحد، وهو استهلاك يقارب ما تستخدمه مجمعات صناعية متوسطة الحجم.
لهذا السبب تميل مراكز البيانات إلى التركز في المناطق التي توفر كهرباء منخفضة التكلفة، وأراضي متاحة، وبنية تحتية قوية للشبكات الكهربائية.
مقارنة بالولايات المتحدة أو الصين، تبدأ أوروبا من موقع أقل تنافسية في تكلفة الطاقة.
فبحسب مقارنات مستندة إلى بيانات وكالة الطاقة الدولية، واجهت الصناعات كثيفة الاستهلاك للطاقة في أوروبا أسعار طاقة تقارب ضعف نظيرتها في الولايات المتحدة، وأعلى بنحو 50٪ من الصين والهند في عام 2025.
وتظهر المقارنات الحديثة لأسعار الكهرباء الفارق بوضوح:
هذا الفارق ينعكس مباشرة على تكلفة تشغيل مراكز البيانات. فمجموعات المعالجات الرسومية التي تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى تشغيل مستمر وبمعدلات استخدام مرتفعة، وغالباً ما تعتمد الشركات على عقود طاقة طويلة الأجل. لذلك فإن ارتفاع أسعار الكهرباء يعني ببساطة أن تكلفة الحوسبة في أوروبا تصبح أعلى من منافسيها في الولايات المتحدة أو آسيا.
المشكلة لا تتعلق بالسعر فقط، بل أيضاً بسرعة الوصول إلى الكهرباء.
الكثير من شبكات الكهرباء الأوروبية لم تُصمم أصلاً للتوسع السريع في الطلب الناتج عن مراكز البيانات. وتشير دراسات إلى أن طموح أوروبا في استضافة عناقيد حوسبة ضخمة للذكاء الاصطناعي يعتمد بدرجة كبيرة على قدرة أنظمة الطاقة على استيعاب الأحمال الجديدة.
في بعض دول الاتحاد الأوروبي، قد يستغرق الحصول على اتصال جديد بالشبكة لمركز بيانات ما بين سنتين وعشر سنوات، وهو فارق كبير مقارنة بسرعة بناء المرافق الرقمية نفسها.
بعبارة أخرى: يمكن بناء مركز بيانات خلال عام أو عامين، لكن توفير الكهرباء له قد يستغرق وقتاً أطول بكثير.
العوامل الجيوسياسية تضيف طبقة أخرى من التعقيد إلى معادلة الطاقة.
التوترات الدولية، بما في ذلك الاضطرابات المرتبطة بالصراع الذي يشمل إيران، تزيد الضغط على أسواق النفط والطاقة العالمية. مثل هذه الصدمات يمكن أن تؤدي إلى تقلبات في الأسعار وتغذية التضخم، ما يؤثر مباشرة على الصناعات التي تعتمد على استهلاك كبير للطاقة مثل مراكز البيانات.
وفي الوقت نفسه، يؤدي التوسع السريع للذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب العالمي على الكهرباء، ما يخلق منافسة جديدة على الطاقة المتاحة وقدرات الشبكات.
لسنوات طويلة، تركزت صناعة مراكز البيانات الأوروبية في خمسة مراكز رئيسية تُعرف اختصاراً باسم FLAP‑D:
اختيرت هذه المدن بسبب اتصالها القوي بالإنترنت والأسواق المالية والطلب الكبير على الخدمات السحابية. لكن هذه المناطق أصبحت اليوم تواجه قيوداً متزايدة في الوقت نفسه، مثل:
ومع تضخم متطلبات الذكاء الاصطناعي، أصبح التوسع في هذه المدن أكثر صعوبة من السابق.
نتيجة لهذه القيود، بدأ مطورو مراكز البيانات بالبحث عن مواقع جديدة خارج المراكز التقليدية.
الاستثمارات الجديدة تتجه بشكل متزايد إلى الأسواق الثانوية والناشئة مثل:
هذه المناطق توفر مجموعة من المزايا المهمة:
لذلك يرى المطورون أن هذه المناطق قادرة على تلبية احتياجات الطاقة الضخمة لمراكز الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
القضية الأعمق هي أن الريادة في الذكاء الاصطناعي أصبحت مرتبطة بالبنية التحتية للطاقة.
مع توسع الحوسبة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، قد تذهب الأفضلية إلى المناطق التي تستطيع نشر جيجاواطات من الكهرباء بسرعة وبتكلفة منخفضة. وإذا لم تتمكن أوروبا من تسريع توسعة شبكاتها الكهربائية وتوفير طاقة ميسورة التكلفة، فقد تتجه الاستثمارات الكبيرة في مراكز الذكاء الاصطناعي إلى مناطق أخرى في العالم حيث يمكن توسيع الطاقة والحوسبة بسرعة أكبر.
عملياً، قد يعني ذلك أن جغرافيا الذكاء الاصطناعي في المستقبل لن تحددها فقط أماكن وجود المواهب أو الشركات، بل أيضاً أماكن توفر الكهرباء.
ولهذا السبب بدأت تظهر معادلة جديدة داخل أوروبا: تبقى المراكز التقليدية لخدمات السحابة الحساسة للزمن، بينما تنتقل منشآت تدريب الذكاء الاصطناعي الضخمة إلى أطراف القارة حيث الطاقة أرخص وأكثر وفرة.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
ارتفاع أسعار الكهرباء في أوروبا مقارنة بالولايات المتحدة والصين يجعل تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة ويضعف تنافسية القارة في سباق الحوسبة.
ارتفاع أسعار الكهرباء في أوروبا مقارنة بالولايات المتحدة والصين يجعل تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة ويضعف تنافسية القارة في سباق الحوسبة. مراكز البيانات استهلكت نحو 415 تيراواط‑ساعة من الكهرباء عالمياً في 2024 وقد يتجاوز الطلب 945 تيراواط‑ساعة بحلول 2030 مع توسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
قيود الشبكات ونقص الأراضي في مراكز أوروبا التقليدية تدفع المطورين إلى الاستثمار في مناطق مثل إسبانيا والبرتغال وإيطاليا ودول الشمال حيث الكهرباء المتجددة أرخص ومتاحة بشكل أكبر.