كفاح ملكية الذكاء الاصطناعي – لماذا تهتم مراكز البيانات أكثر من أي وقت مضى

منذ بضع سنوات ، بدت مراكز البيانات وكأنها شيء فني وخفي – بنية تحتية مخفية في الخلف ، ونادرا ما ناقشها خارج الدوائر المهنية. ولكن النمو المتفجر للذكاء الاصطناعي غير هذه الصورة تماما. اليوم ، أصبحت مراكز البيانات البئر الجديد “للاقتصاد الرقمي” : أصل استراتيجي حول الذي يتم بناء الاستثمارات والحكومات والاستراتيجيات الشركاتية بمليارات.

الاخبار الحديثة تؤكد ذلك. أعلنت شركة Anthropic عن بناء مراكز بياناتها الخاصة في الولايات المتحدة ، بتكلفة 50 مليار دولار ، وهو رقم مشابه لميزانيات مشاريع الطاقة الكبيرة. وفي الوقت نفسه ، كشفت شركة X.AI وشركة Nvidia عن مشروع مشترك في المملكة العربية السعودية ، وهو واحد من أكبر مراكز البيانات في المنطقة.

لماذا أصبحت قضية مراكز البيانات العالمية بهذا الشكل؟ لماذا يتحرك اللاعبون الكبار بعيدا عن نماذج السحابة النقية ويتinvest في بناء قدراتهم الخاصة بمليارات؟ وكيف يتأثر هذا التحول في هندسة الذكاء الاصطناعي ، والنظم الطاقوية ، والجغرافيا السياسية ، وبروز نماذج بديلة ، من القطب الشمالي إلى مراكز البيانات الفضائية؟

هذا ما يبحث عنه العمود أدناه.

الاهتمام العالمي بملكية مراكز البيانات

عندما يتم قياس استهلاك الموارد الحاسوبية بملايين الدولارات سنويا ، فإن استئجار خوادم السحابة هو في الواقع أكثر فعالية من حيث التكلفة : لا يحتاج الشركات إلى بناء وصيانة المباني ، ودفع الكهرباء والتبريد ، وشراء المعدات ، أو تحديثها بانتظام. ولكن عندما تصل النفقات إلى عشرات المليارات من الدولارات ، يتغير المنطق.

في هذه النقطة ، يصبح من الأفضل بناء مراكز البيانات الخاصة ، وتوظيف المهندسين ، وشراء المعدات ، وتحسين البنية التحتية لاحتياجاتك الخاصة. تتوقف الشركة عن دفع هامش ربح مقدمي خدمات السحابة ، وتكتسب سيطرة أكبر على التكلفة والكفاءة الحاسوبية.

هذا هو السبب في أن اتجاه بناء مراكز البيانات الخاصة أكثر صلة بالعمالقة مثل OpenAI أو Anthropic ، الشركات التي احتياجاتها كبيرة جدا بحيث لا تبرر السحابة من الناحية الاقتصادية.

في الوقت نفسه ، من المهم فهم أن مفهوم “مركز البيانات” متعدد الطبقات. بالنسبة لبعض الشركات ، فهو في المقام الأول منشأة لتخزين البيانات ، وأقراص ، وقواعد البيانات ، ومعلومات المستخدمين. بالنسبة للآخرين ، فهو أيضا مركز حاسوبي : خوادم تشغيل نماذج مثل GPT ، و Claude ، و LLaMA ، مع تخزين البيانات وأداء العمليات المعقدة في نفس الوقت. في الأساس ، مركز البيانات اليوم هو مستودع تقني ضخم يحتوي على آلاف الحواسيب المتخصصة.

وكلما زاد الطلب على القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي ، أصبح “المستودع” هذا أكثر استراتيجية وجدلا ، وهو السبب في أن مراكز البيانات يتم مناقشتها الآن ليس فقط من قبل المهندسين ، ولكن أيضا المستثمرين ، وواضعي السياسات ، والرؤساء التنفيذيين.

ماذا يهم أكثر في بناء مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي: السرعة أو الجودة؟

في الواقع ، لا بناء سريع ولا “جودة” رسمية لمركز البيانات هو العامل الرئيسي. الشركات الكبيرة تستثمر في البنية التحتية الخاصة بهم لتقليل التكاليف وزيادة السيطرة على الحوسبة.

جودة النماذج نفسها تهتم الشركات الكبيرة أقل مما قد يتصور. السبب بسيط : الفجوة في الجودة بين قادة السوق طفيفة. الأمر يشبه إلى حد ما صناعة السيارات : فولكس فاجن ، تويوتا ، هوندا – كلها مختلفة ، ولكن لا واحدة يمكن أن تتقدم كثيرا لتتحكم في السوق. كل شركة تحتفظ بحصتها المستقرة.

سوق الذكاء الاصطناعي يتبع منطقا مشابها. المستخدمون المتقدمون يستخدمون بالفعل نماذج متعددة في نفس الوقت : نموذج واحد للبرمجة ، وآخر لإنشاء النص ، ونموذج ثالث للتحليل أو البحث. العملاء الشركات يفعلون الشيء نفسه. على سبيل المثال ، لا تمتلك خدمات مثل Grammarly نموذجها الخاص على الإطلاق. إنهم يشترون رموز من مقدمي خدمات متعددين ، مثل Anthropic ، و OpenAI ، و Meta. عندما يأتي طلب ، يختار النظام تلقائيا المزود : الذي هو أرخص ، أو أسرع ، أو أكثر دقة. إذا كان النص باللغة الإنجليزية ، فإنه يذهب إلى GPT ؛ إذا كان باللغة الهندية ، فإنه يذهب إلى Claude ؛ إذا كان نموذج LLaMA يمتلك حاليا أقل الأسعار ، فإنه يذهب إلى هناك. هذا هو أساسا نموذج توزيع الحمل على غرار سوق الأوراق المالية.

في محادثات مع العملاء الشركات لشركة Keymakr ، أرى بشكل متزايد نفس الاتجاه : الشركات الكبيرة قد تخلت منذ فترة طويلة عن نهج “نموذج واحد – مزود واحد”. إنهم يبنيون خطوط أنابيب متعددة النماذج حيث يتم توجيه الطلبات بين أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة اعتمادا على التكلفة ، أو التأخر ، أو خصوصية اللغة. ومع ذلك ، فإن هذا الهيكل يضع متطلبات أعلى على البيانات ، وخاصة ، نظافتها ، وتنظيمها ، وتصديقها ، وثباتها. في هذا الصدد ، تصبح بنية البيانات استراتيجية مثل مراكز البيانات نفسها : بدون مدخلات عالية الجودة ، لا يعمل نظام متعدد النماذج ببساطة.

في النهاية ، في هذا الهيكل ، تصبح جودة النموذج مجرد واحد من العديد من المعايير. المفتاح هو الحفاظ على السرعة ، والقابلية للتمكين ، والقدرة على التعامل مع الأحمال الحاسوبية الكبيرة. وهذا هو بالضبط ما يعطي مراكز البيانات الخاصة قيمتها الاستراتيجية : أنها تسمح للشركات بالسيطرة على التكلفة ، والانتاجية ، والاستقرار ، مع تأثير ضئيل على جودة النموذج النهائية.

بمعنى آخر ، اليوم ، تبني الشركات مراكز البيانات ليس من أجل السرعة أو الجودة المثالية ، ولكن من أجل الاقتصاد والسيطرة.

جغرافيا البيانات

أنا أعني بالسيطرة جغرافيا البيانات. إذا عملت شركة مع الوكالات الحكومية ، فغالبًا ما تحظر القانون خروج البيانات من البلاد. التطبيقات الحكومية وشبه العسكرية تستخدم الذكاء الاصطناعي بنشاط في الاستخبارات ، ووحدات تكنولوجيا المعلومات الدفاعية ، والخدمات البلدية. لكن من المستحيل منح هذه الأنظمة حق الوصول إلى نموذج إذا كان مركز البيانات يقع في منطقة ذات ولاية قضائية غير مؤكدة أو منخفضة الثقة. لذلك ، تتطلب الحكومات قدرة حاسوبية موجودة فعليا داخل البلد.

الشركات الكبيرة تفهم هذا جيدا. إذا أرادوا المشاركة في المناقصات الحكومية ، أو التوقيع على العقود ، أو معالجة البيانات الحساسة ، فإنهم يحتاجون إلى بنية تحتية في مناطق محددة ، والقدرة على ضمان الامتثال لمعايير الأمان. هذا القيود الجغرافية يؤثر أيضا بشكل كبير على عامل آخر حاسم في بناء وتشغيل مراكز البيانات – الطاقة.

مراكز البيانات لذكاء الاصطناعي تستهلك كميات هائلة من الكهرباء ، سواء لتشغيل الخوادم أو تبريدها. التبريد غالبا ما يكلف أكثر من الحوسبة نفسها. هذا يخلق قيودا صارمة. في بعض المناطق ، تُقيّد مراكز البيانات بحد معين من الطاقة التي يمكن سحبها من الشبكة ؛ في مناطق أخرى ، يتم تنظيم انبعاثات الحرارة إلى البيئة بشكل صارم. يتسبب تجاوز الحدود في غرامات وتحديثات هندسية مكلفة.

علاوة على ذلك ، يتم شراء الكهرباء بشكل رئيسي من شركات الطاقة المملوكة للدولة ، والتي لديها هيكل ترake الخاص بها. لا يمكنك ببساطة “شراء ما تريد”. على سبيل المثال ، حتى حد معين ، يكون السعر هو معدل معين ؛ أعلاه ، يكون معدل آخر. إذا سحبت مركز البيانات أكثر من الطاقة المسموح بها خلال فترات الذروة ، فإنه يتعرض تلقائيا للغرامات. لهذا السبب ، غالبا ما تجد الشركات الكبيرة أنه من الأفضل بناء مراكز البيانات الخاصة بالقرب من محطات الطاقة الخاصة بهم.

هذا يؤدي بشكل طبيعي إلى فكرة تطوير توليد الطاقة الخاص ، مثل المزارع الشمسية ، أو محطات الغاز ، أو محطات الطاقة الكهرمائية الصغيرة. ولكن جميع هذه الحلول لها قيود. تنتج محطات الغاز والفحم انبعاثات. تؤثر الطاقة الكهرمائية على أنظمة النهر. الطاقة النووية هي أنظف من حيث الانبعاثات ، ولكن فقط الحكومات يمكنها بناء محطات نووية.

وهنا تظهر مفاهيم جديدة…

حلول بديلة

الخيار الأكثر وضوحا هو نقل مراكز البيانات إلى مناطق ذات مناخ بارد بشكل طبيعي ، مثل شمال كندا ، أو المناطق الشمالية من الدول الاسكندنافية ، أو المناطق النائية من القطب الشمالي. هناك ، تحل الطبيعة نفسها مشكلة التبريد ، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف التشغيلية.

الخطوة التالية هي “مراكز البيانات تحت الماء”. يتم الحوسبة تحت الماء ، مع توفير البيئة البحرية الباردة التبريد الطبيعي. ولكن هذا النهج也有 عيوبه. لقد أثار النشطاء البيئيون بالفعل مخاوف. على سبيل المثال ، بالقرب من جنوب أيسلندا ، حيث يمر تيار الخليج ، اقترح البعض أن التوزيع الكبير لمراكز البيانات تحت الماء يمكن أن يؤثر على العمليات المناخية المحلية ، وربما حتى يغير سلوك التيارات المحيطية. تم تسجيل ملاحظات أولية حول هذه الانحرافات.

هناك خيارات أكثر تطورا. مؤخرا ، ناقشت مفهوم مراكز البيانات الفضائية مع زملائي. لفكرة إطلاق البنية التحتية الحاسوبية إلى المدار ، قد تمتلك التكنولوجيا الآن أساسا تقنيا جاهزا ، مع أساس تقني جاهز.

لماذا يبدو الفضاء جذابا؟ إنه يحل على الفور两个 قيود رئيسية : التبريد والكهرباء. درجات الحرارة في الفضاء القريب من الأرض منخفضة جدا ، مما يجعل التخلص من الحرارة تقريبا مجانا. الكهرباء ليست مشكلة أيضا : يمكن نشر لوحات شمسية ضخمة ، مثل تلسكوبات الفضاء ، دون أي ظلال أو غبار أو طقس. في الفضاء ، لا يوجد غبار ، ولا طقس ، ولا ظلال. توفر اللوحات الطاقة بشكل مستقر على مدار الساعة مع صيانة تقريبا معدومة.

التواصل مع الأرض هو تحدي هندسي منفصل ، ولكنه قابل للحل تماما. واحدة من النهج هي استخدام أنظمة الأقمار الصناعية مثل Starlink ، ولكن مع قنوات أوسع. يمكن للروابط الراديوية ، في المبدأ ، التعامل مع هذه الحجم ، ويمكن استخدام الروابط البصرية ، القنوات الخفيفة ذات النطاق الترددي الهائل ، إذا لزم الأمر. سوف يجد المهندسون بالتأكيد حلا هنا.

بشكل عام ، البنية التحتية الفضائية هي أكثر فرع تطور مستقبلي ، ولكن مناقشتها لم تعد تبدو خيال علمي ، خاصة مع نمو الطلب على الحوسبة بسرعة أكبر من السعة الجديدة على الأرض.

من الجدير بالذكر أن الأخبار الأخيرة : أعلنت شركة Google عن مشروع Suncatcher ، الذي يهدف إلى إنشاء مراكز بيانات أوربتالية للذكاء الاصطناعي. وفقا للخطة ، سوف تكون الأقمار الصناعية مجهزة بشريحة TPU ، وستتم تغذيتها بالطاقة الشمسية ، وسترسل البيانات عبر القنوات البصرية. تدعي Google أن هذا الحل يمكن أن يوفر ما يصل إلى ثمانية أضعاف كفاءة إنتاج الطاقة أكثر من الأنظمة الأرضية. من المخطط إطلاق أولى نماذج الأقمار الصناعية في عام 2027.

تأثير اللوائح

عندما يتعلق الأمر باللوائح التي تؤثر على مراكز البيانات ، وتأثيرها البيئي ، ومدى khả năng أن تؤدي الإطارات القانونية إلى دفع هذا السوق إلى الفضاء أو تحت الماء ، يبقى السؤال مفتوحا.

تتصرف كل دولة بشكل مختلف ، وتطبق اللوائح وفقا للخطط الطويلة الأجل. ليس سرا أن أوروبا ، على سبيل المثال ، لديها قواعد أكثر صرامة ، مما يبطئ تطور الذكاء الاصطناعي. الولايات المتحدة ، من ناحية أخرى ، تتبع نهجا أكثر عمليات : يتم كتابة القوانين عادة لتمكين الابتكار والنمو من الاستمرار. يمنع الضغط القوي من قبل جماعة الضغط التكنولوجي في كاليفورنيا ، مقر شركات مثل Nvidia ، و Apple ، و Microsoft ، و Meta ، حظرا كاملا على الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن التكنولوجيا سوف تستمر في التقدم.

نحن نعيش في عصر حيث يتم تشجيع “التفكير خارج الصندوق” في كل من الغرب وآسيا ، ومثال إيلون ماسك وستيف جوبز لا يزال يلهم مشاريع طموحة. لذلك ، ربما يكون الحوسبة في الفضاء الخطوة المنطقية التالية بعد كل شيء.