ووفق ما أورده التحقيق، تتجاوز تقلبات الطاقة في بعض مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قدرة المعدات التصميمية بنسبة تصل إلى 50% . ومع تكرار هذه القفزات، تتعرض البنية الكهربائية والميكانيكية لصدمات متواصلة بدلاً من التشغيل المستقر الذي صُممت له.

ما الذي يتعرض للتلف؟

• البطاريات والمولدات: تتآكل بطاريات الرصاص الحمضية وبطاريات الليثيوم-أيون، وقد تتعطل قبل موعدها المتوقع. كما تتعرض مولدات الطوارئ لاستهلاك متسارع بسبب أنماط الأحمال المتقلبة .
• أنظمة التبريد: صُممت المبردات والمضخات للعمل في ظروف مستقرة، لكن تغير استهلاك الكهرباء وكمية الحرارة الناتجة يعرّضها لصدمات ميكانيكية وحرارية متكررة، ما يسرّع أعطالها .
• محركات التوليد الصغيرة: أفادت مصادر بحدوث حالات انفصلت فيها أعمدة مرفق الحركة في محركات احتراق تعمل بالغاز الطبيعي وتستخدم لتوليد الكهرباء داخل الموقع .

توربينات متشققة في منشأة كولوسوس التابعة لـ xAI

في منشأة Colossus التابعة لشركة xAI في ممفيس بولاية تينيسي، ظهرت تشققات في توربينات الغاز نتيجة الضغط الحراري والميكانيكي المتكرر الناجم عن تغيير الأحمال بسرعة. وبحسب التقارير، طوّر مهندسون برمجيات مخصصة تجبر وحدات معالجة الرسوميات على استهلاك طاقة إضافية، بهدف تنعيم القفزات في الطلب وحماية التوربينات .

ولا يبدو أن المشكلة محصورة في هذه المنشأة؛ فقد أُبلغ أيضاً عن تشققات مشابهة في توربينات داخل عدة مراكز بيانات أصغر في المملكة المتحدة . كما أن بعض البطاريات التي يفترض أن تؤدي دوراً طويل الأمد في تثبيت الطاقة احتاجت إلى الاستبدال بعد أسابيع أو أشهر من التشغيل المكثف .

فاتورة الأعطال: توقف مكلف واستثمارات تحت الضغط

لا تقتصر التداعيات على أعمال الصيانة. فعندما يتوقف مركز ذكاء اصطناعي، تتعطل عمليات تدريب نماذج باهظة الكلفة، وقد تتراكم الخسائر بسرعة:

• هبطت نسبة التشغيل الفعلية في بعض المنشآت إلى 80% فقط، مقارنة بهدف شائع في القطاع يبلغ 99.99% .
• قد تصل خسائر التوقف في العناقيد الكبيرة إلى عشرات الآلاف من الدولارات في الدقيقة، بسبب قيمة مهام التدريب والعتاد المتوقف .
• يحذر محللون من أن استمرار المشكلة قد يؤثر بصورة ملموسة في مسار استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، المقدّرة بتريليونات الدولارات، خلال 12 إلى 24 شهراً، إذا تراجعت ثقة المستثمرين نتيجة الأعطال المتكررة .

من داخل مركز البيانات إلى شبكة الكهرباء

لا يبقى الاضطراب محصوراً في المعدات الموجودة داخل مركز البيانات. فعندما ينخفض الحمل الحاسوبي فجأة أو يتذبذب بسرعة، يمكن أن تنتقل التغيرات إلى نظام الكهرباء الأوسع، فتؤثر في التردد والجهد عبر مناطق واسعة.

في مايو/أيار 2026، أصدرت مؤسسة موثوقية الكهرباء في أميركا الشمالية (NERC)، وهي الجهة المعنية بموثوقية شبكة الكهرباء في الولايات المتحدة وكندا وأجزاء من المكسيك، إنذاراً نادراً من المستوى الثالث بعنوان «إجراء أساسي». ويُعد هذا أعلى مستويات التنبيه لديها، وقد استهدف المخاطر المرتبطة بالأحمال الحاسوبية الكبيرة، مثل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وعمليات تعدين العملات المشفرة .

جاء الإنذار بعد توثيق حوادث انقطع فيها أكثر من 1,000 ميغاواط من الأحمال الحاسوبية عن الشبكة خلال ثوانٍ، أو تذبذبت تلك الأحمال بسرعة، ما تسبب في اضطرابات هددت استقرار النظام . وفي إحدى الحوادث التي أُبلغ عنها، حدث انخفاض مفاجئ قدره 1,800 ميغاواط ونُسب إلى مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي .

ما الإجراءات السبعة المطلوبة؟

طلب إنذار NERC من مخططي شبكات النقل ومنسقي التخطيط تنفيذ سبعة إجراءات أساسية:

1. وضع متطلبات جديدة لبيانات نمذجة الأحمال الحاسوبية وتوزيعها.
2. جمع بيانات عن الحدين الأدنى والأقصى للاستهلاك، وتركيبة الحمل، بما في ذلك النسبة بين معدات تقنية المعلومات وأنظمة التبريد.
3. إجراء دراسات لتقييم أثر ربط المنشآت الجديدة بالشبكة.
4. وضع إجراءات تشغيل واعتماد للمنشآت الجديدة قبل إدخالها الخدمة.
5. تركيب أجهزة تسجيل ديناميكية للأعطال لرصد ما يحدث أثناء الاضطرابات.
6. إنشاء قنوات اتصال مباشرة مع مشغلي مراكز البيانات.
7. إجراء دراسات سنوية لهوامش الاستقرار في المناطق التي تضم أحمالاً حاسوبية كبيرة .

وأكدت NERC أن مشغلي الشبكات لا يملكون حالياً «عمليات أو إجراءات أو أساليب كافية لمعالجة المخاطر المرتبطة بالأحمال الحاسوبية» .

الخلاصة أن تحدي الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة لا يتعلق بالاستهلاك المرتفع وحده. فالتبدلات التي تحدث خلال أجزاء من الألف من الثانية، والتي ترهق التوربينات والبطاريات داخل مراكز البيانات، قد تصدّر عدم الاستقرار إلى الشبكة العامة أيضاً. ولهذا تحولت تقلبات الأحمال الحاسوبية من مشكلة هندسية داخلية إلى قضية موثوقية على مستوى شبكة الكهرباء بأكملها .

ووفق ما أورده التحقيق، تتجاوز تقلبات الطاقة في بعض مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قدرة المعدات التصميمية بنسبة تصل إلى 50% . ومع تكرار هذه القفزات، تتعرض البنية الكهربائية والميكانيكية لصدمات متواصلة بدلاً من التشغيل المستقر الذي صُممت له.

ما الذي يتعرض للتلف؟

• البطاريات والمولدات: تتآكل بطاريات الرصاص الحمضية وبطاريات الليثيوم-أيون، وقد تتعطل قبل موعدها المتوقع. كما تتعرض مولدات الطوارئ لاستهلاك متسارع بسبب أنماط الأحمال المتقلبة .
• أنظمة التبريد: صُممت المبردات والمضخات للعمل في ظروف مستقرة، لكن تغير استهلاك الكهرباء وكمية الحرارة الناتجة يعرّضها لصدمات ميكانيكية وحرارية متكررة، ما يسرّع أعطالها .
• محركات التوليد الصغيرة: أفادت مصادر بحدوث حالات انفصلت فيها أعمدة مرفق الحركة في محركات احتراق تعمل بالغاز الطبيعي وتستخدم لتوليد الكهرباء داخل الموقع .

توربينات متشققة في منشأة كولوسوس التابعة لـ xAI

في منشأة Colossus التابعة لشركة xAI في ممفيس بولاية تينيسي، ظهرت تشققات في توربينات الغاز نتيجة الضغط الحراري والميكانيكي المتكرر الناجم عن تغيير الأحمال بسرعة. وبحسب التقارير، طوّر مهندسون برمجيات مخصصة تجبر وحدات معالجة الرسوميات على استهلاك طاقة إضافية، بهدف تنعيم القفزات في الطلب وحماية التوربينات .

ولا يبدو أن المشكلة محصورة في هذه المنشأة؛ فقد أُبلغ أيضاً عن تشققات مشابهة في توربينات داخل عدة مراكز بيانات أصغر في المملكة المتحدة . كما أن بعض البطاريات التي يفترض أن تؤدي دوراً طويل الأمد في تثبيت الطاقة احتاجت إلى الاستبدال بعد أسابيع أو أشهر من التشغيل المكثف .

فاتورة الأعطال: توقف مكلف واستثمارات تحت الضغط

لا تقتصر التداعيات على أعمال الصيانة. فعندما يتوقف مركز ذكاء اصطناعي، تتعطل عمليات تدريب نماذج باهظة الكلفة، وقد تتراكم الخسائر بسرعة:

• هبطت نسبة التشغيل الفعلية في بعض المنشآت إلى 80% فقط، مقارنة بهدف شائع في القطاع يبلغ 99.99% .
• قد تصل خسائر التوقف في العناقيد الكبيرة إلى عشرات الآلاف من الدولارات في الدقيقة، بسبب قيمة مهام التدريب والعتاد المتوقف .
• يحذر محللون من أن استمرار المشكلة قد يؤثر بصورة ملموسة في مسار استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، المقدّرة بتريليونات الدولارات، خلال 12 إلى 24 شهراً، إذا تراجعت ثقة المستثمرين نتيجة الأعطال المتكررة .

من داخل مركز البيانات إلى شبكة الكهرباء

لا يبقى الاضطراب محصوراً في المعدات الموجودة داخل مركز البيانات. فعندما ينخفض الحمل الحاسوبي فجأة أو يتذبذب بسرعة، يمكن أن تنتقل التغيرات إلى نظام الكهرباء الأوسع، فتؤثر في التردد والجهد عبر مناطق واسعة.

في مايو/أيار 2026، أصدرت مؤسسة موثوقية الكهرباء في أميركا الشمالية (NERC)، وهي الجهة المعنية بموثوقية شبكة الكهرباء في الولايات المتحدة وكندا وأجزاء من المكسيك، إنذاراً نادراً من المستوى الثالث بعنوان «إجراء أساسي». ويُعد هذا أعلى مستويات التنبيه لديها، وقد استهدف المخاطر المرتبطة بالأحمال الحاسوبية الكبيرة، مثل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وعمليات تعدين العملات المشفرة .

جاء الإنذار بعد توثيق حوادث انقطع فيها أكثر من 1,000 ميغاواط من الأحمال الحاسوبية عن الشبكة خلال ثوانٍ، أو تذبذبت تلك الأحمال بسرعة، ما تسبب في اضطرابات هددت استقرار النظام . وفي إحدى الحوادث التي أُبلغ عنها، حدث انخفاض مفاجئ قدره 1,800 ميغاواط ونُسب إلى مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي .

ما الإجراءات السبعة المطلوبة؟

طلب إنذار NERC من مخططي شبكات النقل ومنسقي التخطيط تنفيذ سبعة إجراءات أساسية:

1. وضع متطلبات جديدة لبيانات نمذجة الأحمال الحاسوبية وتوزيعها.
2. جمع بيانات عن الحدين الأدنى والأقصى للاستهلاك، وتركيبة الحمل، بما في ذلك النسبة بين معدات تقنية المعلومات وأنظمة التبريد.
3. إجراء دراسات لتقييم أثر ربط المنشآت الجديدة بالشبكة.
4. وضع إجراءات تشغيل واعتماد للمنشآت الجديدة قبل إدخالها الخدمة.
5. تركيب أجهزة تسجيل ديناميكية للأعطال لرصد ما يحدث أثناء الاضطرابات.
6. إنشاء قنوات اتصال مباشرة مع مشغلي مراكز البيانات.
7. إجراء دراسات سنوية لهوامش الاستقرار في المناطق التي تضم أحمالاً حاسوبية كبيرة .

وأكدت NERC أن مشغلي الشبكات لا يملكون حالياً «عمليات أو إجراءات أو أساليب كافية لمعالجة المخاطر المرتبطة بالأحمال الحاسوبية» .

الخلاصة أن تحدي الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة لا يتعلق بالاستهلاك المرتفع وحده. فالتبدلات التي تحدث خلال أجزاء من الألف من الثانية، والتي ترهق التوربينات والبطاريات داخل مراكز البيانات، قد تصدّر عدم الاستقرار إلى الشبكة العامة أيضاً. ولهذا تحولت تقلبات الأحمال الحاسوبية من مشكلة هندسية داخلية إلى قضية موثوقية على مستوى شبكة الكهرباء بأكملها .