מחסור חמור בכוח ובמרכזי נתונים: אתגר מרכזי להתפתחות ה-AI

תעשיית הבינה המלאכותית נתקלת במכשול בלתי צפוי: אין מספיק מרכזי נתונים מופעלים שיכולים להכיל את שבבי ה-AI המצטברים. סאטיה נאדלה, מנכ"ל Microsoft, חשף בפודקאסט "BG2Pod" כי הבעיה הגדולה ביותר אינה עודף שבבים, אלא מחסור בכוח חשמלי. "הבעיה הגדולה ביותר כעת היא לא שפע של כוח חישוב, אלא כוח חשמלי", אמר נאדלה. "אין לי 'warm shells' – מרכזי נתונים מוכנים חלקית ללא כוח מספיק או קירור – כדי לחבר אליהם את השבבים".

Microsoft האטה או עצרה פרויקטים מוקדמים של מרכזי נתונים כדי להתמודד עם מגבלה זו, כחלק מפרויקט התשתית הגדול בהיסטוריה שלה. גם Alphabet (גוגל) חתמה על הסכמי demand-response עם חברות חשמל בארה"ב, שמאפשרים הפחתת צריכת חשמל זמנית במרכזי נתונים בזמני עומס ומעבר חישובים לא דחופים לשעות שפל. Amazon מקדמת יעילות במרכזי נתונים ומסייעת ליציבות הרשת בעקבות גידול בשימושי AI.

אזהרתו של סם אלטמן: אנרגיה זולה עלולה לשנות הכול

סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, הזהיר בפודקאסט כי אנרגיה זולה בקנה מידה גדול עלולה "לשרוף" חברות שחתמו על חוזים ארוכי טווח ויקרים. "אם יגיע סוג זול מאוד של אנרגיה בקרוב בקנה מידה עצום, הרבה אנשים ייפגעו קשות מחוזים קיימים", אמר. לדבריו, ירידה בעלויות חישוב מגבירה את הביקוש, מה שמכביד על תשתיות שכבר קרובות לגבול הקיבולת. קצב ההתקדמות של AI יהיה תלוי בגישה יציבה לאנרגיה, ושינויים פתאומיים בשוק עלולים להשפיע על פעילויות קיימות.

מתחרים פוטנציאליים ל-Nvidia בשוק שבבי מרכזי הנתונים

במקביל, עולות דרישות לחתוך בעלויות ככל שפרויקטי מרכזי הנתונים מצטברים, ומאתגרות את הדומיננטיות של Nvidia בשוק שבבי AI למרכזי נתונים. Nvidia הרוויחה 187 מיליארד דולר ברבעונים האחרונים משבבי GPU שלה, אך לקוחותיה הגדולים מפתחים שבבים מותאמים.

Alphabet ושבבי TPU

Alphabet אימנה את מודל ה-AI Gemini 3 על שבבי TPU (Tensor Processing Units) עצמאיים, שהם ASICs המיועדים ספציפית למשימות AI של Alphabet. זה מוכיח כי שבבי Nvidia אינם בלתי ניתנים להחלפה, ועשוי לעודד חברות hyperscalers אחרות לפתח ASICs משלהן.

Amazon ושבבי Trainium

Amazon, דרך AWS, מפעילה את Trainium – שבב AI מותאם. בשיתוף עם Anthropic (מפתחת Claude), הם הפעילו את Project Rainier, אשכול של כמעט חצי מיליון שבבי Trainium2, שיגיע ליותר ממיליון עד סוף השנה. זה מפחית תלות ב-Nvidia ומפעיל לחץ על שולי הרווח הגבוהים שלה (כ-70%).

Microsoft ושיתוף פעולה עם OpenAI

Microsoft, שמפעילה את Azure ומשתפת פעולה באופן הדוק עם OpenAI, מצטרפת למגמה. OpenAI, שמתמודדת עם הפסדים כבדים וצורך ב-1.4 טריליון דולר בתשתיות AI, משנה את שיתוף הפעולה עם Microsoft כדי להתמקד בשבבים מותאמים. OpenAI מעצבת שבבים עם Broadcom, ונאדלה הציע ש-Microsoft תתרום למאמצים אלה, כדי להועיל לשתי החברות. זהו אות אזהרה ל-Nvidia על אתגרים עתידיים לדומיננטיות בשוק.

המגמות הללו מצביעות על שינוי: ככל שה-hyperscalers מפתחים שבבים עצמאיים, תעשיית ה-AI עשויה להיות פחות תלויה ב-Nvidia, אך המחסור בכוח ימשיך להאט את הקצב.