כשמהפכת הבינה המלאכותית מאיצה — נחשף צוואר בקבוק חדש: חשמל

בעוד מהפכת הבינה המלאכותית צוברת תאוצה, מגבלה חדשה עולה על פני השטח — זמינות החשמל. מנכ”ל OpenAI סם אלטמן ומנכ”ל מיקרוסופט סטיה נאדלה מביעים דאגה גוברת מכך שזמינות האנרגיה, ולא הסיליקון, עלולה להפוך למגבלה המרכזית בשלב הבא של התפתחות ה-AI.

בשיחה גלויה במסגרת הפודקאסט BG2 של מיקרוסופט, חשפו שני המנהלים כי הביקוש לחשמל מצד תעשיית ה-AI מתחיל לעקוף את יכולתה לספקו — מה שמדגיש את הפער בין קצב ההתרחבות המהיר של מרכזי הנתונים לבין הפיתוח האיטי של תשתיות האנרגיה. נאדלה אף הודה כי מיקרוסופט, אחת מספקיות הענן הגדולות בעולם, מחזיקה כיום בעודף שבבי GPU שאין להיכן לחברם.

ממחסור במעבדים למחסור בחשמל

במשך שנים התמקדה תעשיית ה-AI באתגר של השגת מספיק שבבים עתירי ביצועים — בעיקר ה-GPU של Nvidia — כדי לאמן ולפרוס מודלים מתקדמים יותר ויותר. אך כעת, צוואר הבקבוק משתנה. “הבעיה הגדולה ביותר שלנו כיום אינה עודף חישוב, אלא מחסור בחשמל,” אמר נאדלה. “אנחנו פשוט לא מצליחים לבנות מרכזי נתונים מספיק מהר ליד מקורות אנרגיה.”

הבעיה הזו מסמנת תפנית חדה בשוק האנרגיה האמריקני. לאחר יותר מעשור של ביקוש חשמל יציב, עליית ה-AI והענן יצרה זינוק עצום בצריכת האנרגיה. מרכזי הנתונים, שכבר כיום צורכים כ-4% מסך צריכת החשמל בארה”ב, צפויים להכפיל את חלקם עד סוף העשור, לפי הערכות הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (IEA).

האי-איזון הזה מאלץ חברות טכנולוגיה לאמץ פתרונות לא שגרתיים. רבות מהן עוברות כעת למודלים של “אנרגיה מאחורי המונה” (Behind-the-Meter), שבהם חשמל מחוות סולאריות או ממפעלי גז קטנים מוזרם ישירות למרכזי הנתונים — תוך עקיפת רשת החשמל המסורתית.

ההימור האנרגטי של אלטמן: השקעה בגרעין ובאנרגיה סולארית

סם אלטמן, שמוביל את OpenAI — אחת החברות המפעילות מערכות AI עתירות חשמל במיוחד — נערך לאתגר זה מזה זמן. מעבר לתפקידו כראש OpenAI, אלטמן השקיע בכמה חברות אנרגיה חדשניות, ביניהן חברת ההיתוך הגרעיני Helion, מפתחת הכורים Oklo וחברת האנרגיה התרמו-סולארית Exowatt.

אלטמן טוען כי ללא פריצת דרך באנרגיה זולה וברת-קנה מידה, הצמיחה של ה-AI עלולה להיעצר. “אם תעלה בקרוב לשוק צורת אנרגיה זולה מאוד ובקנה מידה המוני, חברות רבות יישארו עם חוזים ארוכי טווח לא משתלמים,” הזהיר, בהתייחסו להתחייבויות הענק שחברות טכנולוגיה נוטלות כדי להבטיח לעצמן אספקת חשמל לשנים קדימה.

עם זאת, החלופות הקיימות מוגבלות. תחנות כוח מבוססות דלקים פוסיליים לוקחות שנים להקמה, בעוד שאנרגיה מתחדשת כמו סולארית ורוחנית אמנם ניתנת לפריסה מהירה יותר — אך תלויה במשאבי קרקע וחומרים נרחבים.

באופן אירוני, אנרגיה סולארית עשויה להיות האופציה המועדפת פסיכולוגית על עמק הסיליקון — טכנולוגיה מקבילה לשבבים עצמם. שתיהן מבוססות על סיליקון, שתיהן מודולריות וניתנות להרחבה — אך גם חוות סולאריות אינן מסוגלות להתרחב בקצב האקספוננציאלי של אימוץ הבינה המלאכותית.

אתגר אקספוננציאלי לפנינו

המתח בין קצב הצמיחה האקספוננציאלי של ה-AI לבין המגבלות הפיזיות של תשתיות האנרגיה מדגיש את מה שאלטמן מכנה “פרדוקס התשתיות.” לדבריו, כל שיפור ביעילות החישוב רק מגדיל את הביקוש הכולל — תופעה הידועה בשם פרדוקס ג’בון (Jevons Paradox).

“אם עלות החישוב תרד פי 100 מחר, השימוש יעלה ביותר מכך,” אמר אלטמן. “אין תקרה לכמות האינטליגנציה שהעולם רוצה לייצר.”

תחזית זו מצביעה על עתיד שבו הצומת שבין אנרגיה לאינטליגנציה יהפוך לגבול האסטרטגי החדש של הטכנולוגיה העולמית. עבור משקיעים, קובעי מדיניות וחברות אנרגיה, השאלה איננה עוד כיצד להאיר ערים — אלא כיצד להפעיל את תהליכי החשיבה עצמם.

השלב הבא במרוץ ה-AI עשוי שלא להיות מוכרע על ידי אלגוריתמים או שבבים, אלא על ידי מי שיצליח לבנות, לרכוש או לחדש מספיק אנרגיה כדי להחזיק את המכונות בפעולה.