كهرباء مراكز البيانات بالأرقام: ماذا تعني توقعات 2030 فعلًا؟
قراءة حسابية في تقديرات وكالة الطاقة الدولية لاستهلاك مراكز البيانات للكهرباء مع الفصل بين السيناريو والتوقع والقياس.
المصدر والسنة
يعرض تقرير وكالة الطاقة الدولية Energy and AI الصادر في 2025 تقديرًا لاستهلاك مراكز البيانات عالميًا بنحو 415 تيراواط ساعة في 2024، أي قرابة 1.5% من الطلب العالمي على الكهرباء. ويتوقع السيناريو الأساسي للتقرير ارتفاع الاستهلاك إلى نحو 945 تيراواط ساعة بحلول 2030. الرقم الثاني توقع مشروط بافتراضات التقرير، وليس استهلاكًا تحقق بالفعل.
كم يبلغ الفرق؟
طرح 415 من 945 يعطي زيادة متوقعة قدرها 530 تيراواط ساعة خلال الفترة. وقسمة 945 على 415 تعطي معاملًا يقارب 2.28 مرة. وبذلك تعادل الزيادة نحو 128% قياسًا إلى مستوى 2024، بعد تقريب الأرقام المنشورة.
معدل سنوي تقريبي
إذا افترضنا انتقالًا منتظمًا مركبًا خلال ست سنوات، فإن معدل النمو السنوي المركب التقريبي يساوي (945 ÷ 415) مرفوعًا للقوة (1 ÷ 6) ثم طرح 1؛ والنتيجة تقارب 14.7% سنويًا. هذا حساب مشتق من نقطتي البداية والنهاية، ولا يعني أن الوكالة توقعت معدلًا ثابتًا في كل سنة.
جدول المؤشرات
| المؤشر | القيمة | طبيعة الرقم |
|---|---|---|
| استهلاك 2024 | 415 تيراواط ساعة | تقدير منشور |
| استهلاك 2030 | 945 تيراواط ساعة | سيناريو أساسي متوقع |
| الفرق | 530 تيراواط ساعة | حساب مشتق |
| معامل الزيادة | 2.28 مرة | حساب مشتق |
| النمو المركب التقريبي | 14.7% سنويًا | حساب مشتق بافتراض 6 سنوات |
ما الذي لا تقوله الأرقام؟
لا يمكن اعتبار جميع الزيادة ناتجة عن الذكاء الاصطناعي وحده؛ فمراكز البيانات تخدم أيضًا التخزين والخدمات السحابية والتطبيقات التقليدية. ولا تصف أرقام الكهرباء وحدها الانبعاثات، لأن أثرها الكربوني يعتمد على مزيج توليد الكهرباء وموقع المركز ووقت الاستهلاك.
المنهجية والخلاصة
حُسبت الفروق من الأرقام العالمية المقربة المنشورة في التقرير، ولذلك فهي تقديرية. والأهم تحريريًا التمييز بين قيمة مرصودة أو مقدرة لسنة سابقة وبين سيناريو مستقبلي قد يتغير مع الكفاءة التقنية والتوسع في البنية التحتية وسياسات الطاقة.
المصادر والمنهجية
مادة أصلية من SP NEWS أُعدت بالبحث المكتبي في وثائق ومراجع منشورة: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai، https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai. لا تدعي مقابلات أو اختبارات ميدانية أو معلومات غير منشورة. تُفصل الحقائق عن الاستنتاجات والافتراضات الحسابية.