البنية التحتية السيادية للذكاء الاصطناعي: لماذا تعود الحوسبة إلى الداخل

ما الذي يعنيه «الذكاء الاصطناعي السيادي» فعلاً

الذكاء الاصطناعي السيادي هو قدرة دولة أو جهة عامة أو شركة على بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها وتشغيلها اعتماداً على بيانات ونماذج وبنية تحتية تتحكّم فيها فعلياً، وفي ظل قوانين ولاية قضائية تختارها.

وهو يشمل السيطرة: أين تُخزَّن البيانات وتُعالَج، ومن يمكنه الوصول إليها، وأي قانون ينطبق عليها، ومن يملك صلاحية إيقاف النظام. ويشمل الاستمرارية: أن تظل خدمات الذكاء الاصطناعي الحيوية قيد التشغيل حتى لو غيّر مزوّد خارجي شروطه أو أسعاره أو أولوياته. ويشمل القدرة: حوسبة كافية، وقريبة بما يكفي من البيانات، لتدريب النماذج المهمة وضبطها وتشغيلها.

ولا يعني ذلك الاكتفاء الذاتي التام، فالمسرّعات والخوادم تأتي من سلاسل توريد عالمية. السيادة تتعلق بمن يملك المنظومة ويحكمها ويشغّلها، لا بمكان تصنيع كل مكوّن. وثمة اختبار بسيط: إذا كان بإمكان مزوّد في الخارج، أو أمر قضائي أجنبي، أو تغيير في الشروط التجارية، أن يوقف خدمات الذكاء الاصطناعي لديك أو يكشف بياناتك، ففي سيادتك ثغرة.

لماذا تعود الحوسبة إلى الداخل: خمسة دوافع

توطين البيانات وتنظيم الخصوصية

باتت قوانين حماية البيانات قائمة في معظم الاقتصادات الكبرى، ويقيّد كثير من هذه الأطر، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي، نقل البيانات الشخصية عبر الحدود. وغالباً ما تذهب القواعد القطاعية أبعد من ذلك في ما يخص السجلات الصحية والمالية والدفاعية والحكومية. وتدريب نموذج على هذه البيانات أو تشغيله عليها يطرح الأسئلة ذاتها التي يطرحها تخزينها، وكثيراً ما يكون إبقاء الحوسبة داخل البلاد أبسط إجابة عنها.

الاستقلالية الاستراتيجية

أصبح الذكاء الاصطناعي طبقةً من طبقات الخدمات العامة والدفاع والصناعة والبحث العلمي. والاعتماد على قدرة حوسبة موجودة في الخارج، أو يستطيع طرف ثالث تقنينها في أوقات الشح، تبعيةٌ باتت جهات قرار كثيرة تضعها في مصاف الطاقة والاتصالات.

زمن الاستجابة وجاذبية البيانات

نقل مجموعات البيانات الكبيرة بطيء ومكلف، لذا تميل الحوسبة إلى اللحاق بالبيانات. كما أن كثيراً من أحمال الاستدلال، من المساعدات الذكية للخدمات العامة إلى الرؤية الحاسوبية الصناعية، تستفيد من العمل قرب مستخدميها وأجهزة الاستشعار التابعة لها. فالمسافة تضيف تأخيراً في زمن الذهاب والإياب لا يستطيع أي برنامج إلغاءه.

إمكانية التنبؤ بالتكاليف

تناسب قدرة GPU عند الطلب مرحلة التجارب، لكن أسعارها قد تكون مرتفعة ومتقلبة في الأحمال المستمرة، كما أن إخراج البيانات من سحابة عامة يترتب عليه عادةً رسوم نقل صادر. وفي البرامج المستقرة، تحوّل القدرة المخصّصة فاتورةً متغيرة إلى أصل مخطَّط له، باستهلاك طاقة معروف.

الاستراتيجيات الوطنية والصناعية للذكاء الاصطناعي

نشرت حكومات كثيرة استراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي، وتعمل المجموعات الصناعية الكبرى على وضع استراتيجياتها الخاصة. ومن المحاور المتكررة فيها امتلاك قدرة حوسبة وطنية: نماذج مدرّبة على اللغات والبيانات المحلية، ومنظومات بحثية تتاح لها وحدات GPU، وخدمات عامة لا تعتمد على بنية تحتية خارج البلاد.

طبقات السيادة الخمس

السيادة ليست مفتاحاً واحداً يُشغَّل ويُطفأ، ويسهل تقييمها عبر خمس طبقات لكل منها سؤالها الخاص. وأي ثغرة في إحداها تُضعف البقية.

تحظى طبقتا البيانات والنماذج بمعظم الاهتمام، غير أنهما تقومان على الحوسبة والتشغيل والطاقة، أي الجزء المادي من المنظومة، وهناك يتعثّر كثير من البرامج.

لماذا تشكّل البنية التحتية المادية عنق الزجاجة

قد لا تستغرق صياغة سياسة للذكاء الاصطناعي السيادي سوى بضعة أشهر، أما بناء المنشأة القادرة على تنفيذها فقد استغرق تقليدياً وقتاً أطول بكثير.

الطاقة

تستهلك مجموعات الحوسبة للذكاء الاصطناعي الكهرباء على نطاق المواقع الصناعية، وعلى مدار الساعة: فمنشأة واحدة بقدرة 1.2 ميغاواط تعمل دون توقف تستهلك نحو 10.5 غيغاواط ساعة سنوياً. وفي مناطق كثيرة، أصبح الحصول على وصلة كهربائية بهذا الحجم أو تعزيز وصلة قائمة من أطول البنود في الجدول الزمني لأي مركز بيانات.

التبريد

تركّز مسرّعات الذكاء الاصطناعي في كل خزانة خوادم حرارةً تفوق بكثير ما صُمّمت له معظم قاعات البيانات القائمة، وكثيراً ما يكون تحويل القاعات المبرّدة بالهواء لاستيعاب خزانات GPU الكثيفة أمراً غير عملي. وقد ظل متوسط فعالية استخدام الطاقة (PUE) في القطاع يتراوح بين 1.5 و1.6 منذ سنوات، وفقاً للمسح السنوي الذي يجريه Uptime Institute، ما يعني أن جزءاً كبيراً من كهرباء المنشأة يذهب إلى التبريد وسائر الأحمال الثانوية بدلاً من الحوسبة.

مدد البناء

تُقاس مشاريع مراكز البيانات التقليدية عادةً بالسنوات من التخطيط حتى التشغيل: الموقع، والتصاريح، والأعمال المدنية، والتجهيزات الميكانيكية والكهربائية، ثم الدمج والاختبار. وفي الأثناء، كثيراً ما تتعاقب أجيال أجهزة الذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع من بناء القاعة التي ستحتضنها.

في كثير من برامج الذكاء الاصطناعي السيادي، لم يعد السؤال هو ما إذا كان ينبغي بناء قدرة وطنية، بل كم من الوقت يلزم لتشغيلها.

كيف تُسرّع مراكز البيانات المعيارية الذكاء الاصطناعي السيادي

يغيّر مركز البيانات في حاوية تسلسل العمل. فبدلاً من بناء قاعة ثم تجهيزها، يُبنى النظام الكامل ويُدمج ويُختبر في المصنع، ثم يُشحن في حاوية ISO قياسية، وتقتصر الأعمال في الموقع على قاعدة خرسانية وتوصيل الطاقة والاتصال. وهناك أربع خصائص تهمّ السيادة:

• على الأرض الوطنية، وبسرعة. تُركَّب الحاوية في موقع تختاره، ضمن ولايتك القضائية، ويمكن أن تنتقل من الطلب إلى التشغيل خلال مدة قد لا تتجاوز أربعة أشهر.
• التوسّع بإضافة الحاويات. ابدأ بوحدة واحدة لمشروع تجريبي أو لأول نموذج وطني، ثم أضف القدرة على مراحل معلومة، من دون إعادة تصميم أي مبنى.
• استقلالية في الطاقة وجاهزية للطاقة الشمسية. محطة شمسية في الموقع مع تخزين بالبطاريات تقلّل الاعتماد على شبكة كهربائية مقيّدة، وتُدخل طبقة الطاقة في التصميم السيادي.
• حدود أمنية واضحة. وحدة مستقلة بجدران حماية وشبكة إدارة خاصة بها أسهل في التأمين والتدقيق والعزل من قدرة مشتركة بين مستأجرين متعددين.

مثال: BAYWAW AI Container

تجسّد حاوية BAYWAW AI Container هذا النهج. فحاوية واحدة من طراز ISO High Cube بطول 40 قدماً تضم 624 وحدة NVIDIA B300 موزعة على 78 خادماً، بذاكرة GPU إجمالية تبلغ نحو 179 تيرابايت. وتعمل الخوادم في ستة أحواض للتبريد بالغمر أحادي الطور، وتستهلك المنشأة 1.2 ميغاواط بكفاءة PUE تبلغ 1.05.

تُبنى الحاوية وتُدمج وتُختبر في الإمارات، ويُتحقَّق من شبكتها من طرف إلى طرف قبل الشحن. وتمرّ التغذية الكهربائية عبر وحدتي طاقة، إحداهما نشطة والأخرى في وضع الاستعداد، ضمن تصميم احتياطي بمستوى N+2 مع تحويل تلقائي في أقل من 10 ميلي ثانية. كما تمنح جدرانُ الحماية من الجيل التالي، وشبكةُ الإدارة المخصّصة خارج النطاق، والشريحةُ الشبكية المنفصلة للكاميرات وأجهزة الاستشعار، فريقَ الأمن لديك حدوداً واضحة. وتعرض صفحة حلول الذكاء الاصطناعي السيادي كيف ينطبق ذلك على برامج القطاع العام.

وعلى مستوى طبقة الطاقة، يمكن أن تشكّل الحاوية نواة مركز بيانات يعمل بالطاقة الشمسية، حيث تغذّي محطة شمسية ونظام تخزين بالبطاريات وحدتي الطاقة. وعلى مستوى طبقة التشغيل، تشمل الخدمات المُدارة من BAYWAW المراقبة على مدار الساعة، والتحديثات الأمنية، وأمن الوصول، واستبدال المكوّنات، والدعم في الموقع، مع استجابة أولية في أقل من 15 دقيقة. ويدخل التحكم في الوصول والامتثال ضمن هذا النطاق، أما الاتفاق مسبقاً على من يحق له الوصول إلى الأنظمة ومن أين، فهو ما يُبقي التشغيل تحت حوكمتك.

خريطة طريق عملية من خمس خطوات

تتعامل أسرع برامج الذكاء الاصطناعي السيادي مع البنية التحتية بوصفها قرار منتج لا مشروع إنشاءات:

1. تحديد أحمال العمل. حدّد النماذج التي ستدرّبها أو تضبطها أو تشغّلها، والبيانات التي تحتاجها ودرجة تصنيفها. فذلك يحدد حجم الحوسبة وطبقات السيادة غير القابلة للتفاوض.
2. اختيار الموقع ومصدر الطاقة. اختر موقعاً ضمن الولاية القضائية المناسبة، يسهل الوصول إليه، بأساس ملائم واتصال شبكي ومسار للطاقة: الشبكة الكهربائية، أو التوليد في الموقع، أو الطاقة الشمسية مع التخزين بالبطاريات. وكثيراً ما تحدد الطاقة الجدول الزمني.
3. تحديد مواصفات الحوسبة. حوّل أحمال العمل إلى وحدات GPU وذاكرة وربط بيني وتخزين، وحدّد عدد الحاويات اللازمة في اليوم الأول وما بعده. واختبر المواصفات على نماذجك أنت، لا على القيم القصوى وحدها.
4. تخطيط التشغيل والأمن. حدّد من يتولى المراقبة والتحديثات الأمنية والتحكم في الوصول والاستجابة للحوادث والدعم في الموقع. ووثّق قبل التسليم كيفية منح الوصول عن بُعد وتسجيله وإلغائه.
5. التوسّع. ابدأ بحاوية واحدة، وقِس الاستخدام واستهلاك الطاقة، ثم أضف القدرة مع نمو الطلب، محافظاً على التصميم ونموذج الأمن والإجراءات ذاتها.

ويتناول دليل المشتري لمراكز البيانات في الحاويات خطوات الموقع والطاقة والمواصفات بمزيد من التفصيل.

الخلاصة: السيادة تُبنى ولا تُعلَن

ترسم الاستراتيجيات الاتجاه، لكن السيادة لا تصبح حقيقة إلا حين تعمل الحوسبة على أرض تتحكّم فيها، بطاقة يمكنك الاعتماد عليها، ووفق قواعد تضعها أنت. ويمكن للحاويات المجمّعة مسبقاً في المصنع والمبرّدة بالغمر أن تختصر أبطأ مراحل هذه الرحلة، أي الطبقة المادية، إلى بضعة أشهر، ليعود التركيز إلى ما يهم: البيانات والنماذج والخدمات التي تتيحها.