Google ו-Blackstone נתקלות בעיכובים במספר אתרים המתוכננים למיזם תשתיות ה-AI בהיקף של 5 מיליארד דולר, לפי דיווח Bloomberg שהובא בחומר המקור. העיכובים מתרחשים כאשר החברות נערכות להשכרת מעבדי Tensor Processing Units, או TPUs, של Google ללקוחות החל מ-2027. ההתפתחויות מדגישות עד כמה התשתית הפיזית הופכת לגורם מגביל בהתרחבות הגלובלית של תעשיית ה-AI.

Project Braid מבקש להרחיב את הגישה למעבדי ה-AI של Google

Project Braid הוקם כמיזם משותף שנועד להנגיש את המעבדים שפיתחה Google מעבר לפלטפורמה המסורתית של Google Cloud. Blackstone התחייבה להשקעה הונית ראשונית של 5 מיליארד דולר, בעוד Google מספקת את מעבדי ה-TPU לצד תוכנה ושירותים. המיזם הציב בתחילה יעד של כ-500 MW קיבולת בשנת 2027, עם כוונה להתרחב משמעותית מעבר לפריסה הראשונית.

המבנה חשוב מבחינה אסטרטגית עבור Google, משום שהוא יוצר ערוץ מסחרי נוסף למעבדי ה-AI הייעודיים שלה. מעבדי ה-TPU תוכננו במיוחד עבור משימות אימון והסקה של מודלי AI, והם כבר מפעילים עומסי עבודה משמעותיים בתוך המערכת של Google. העברת המעבדים למיזם ענן נפרד מאפשרת ל-Google להרחיב את זמינותם תוך שימוש בהון חיצוני ובמומחיות תשתיתית כדי לתמוך בהקמה הפיזית.

פיתוח מרכזי הנתונים הופך לצוואר הבקבוק של תשתיות ה-AI

העיכובים המדווחים ממחישים כי המרוץ להקמת תשתיות AI מוגבל יותר ויותר על ידי גורמים שאינם קשורים ישירות לייצור שבבים. באחד האתרים המתוכננים בוויומינג, לפי הדיווח, Google נדרשה להשתלט על הפיתוח לאחר שהסדר קודם עם Crusoe בוטל. באתר אחר לא היו שנאים חשמליים הדרושים להפעלה. בטקסס, הקפאת פרויקטים חדשים של מרכזי נתונים שיבשה גם היא את תוכניות הפיתוח.

הבעיות הללו משקפות אתגר רחב יותר עבור חברות ענן גדולות, מפעילי neocloud ומשקיעי תשתיות. השגת מעבדים מתקדמים אינה הופכת אותם באופן אוטומטי לקיבולת מחשוב שימושית. המפעילים נדרשים להשיג במקביל חשמל, חיבורי הולכה לרשת, שנאים, מערכות קירור, קרקע מתאימה ואישורים רגולטוריים. תקלה או עיכוב בכל אחד מהחלקים הללו עלולים לדחות את לוח הזמנים של הפריסה כולה.

התרחבות השימוש ב-TPU מעניקה ל-Google ערוץ מסחרי נוסף

למרות העיכובים, Project Braid נותר לפי הדיווח במסלול ליעד של 500 MW קיבולת, וכבר זוהו 29 אתרים פוטנציאליים. במקביל, הביקוש המדווח עולה על הציפיות. השילוב בין שני הנתונים מצביע על כך שהאתגר המיידי אינו בהכרח מציאת לקוחות, אלא הפיכת הביקוש הקיים או הצפוי לתשתית תפעולית זמינה.

עבור Google, המיזם מאפשר להרחיב את הפעילות המסחרית של מעבדי ה-TPU בתקופה שבה שוק המחשוב ל-AI עדיין מרוכז במידה רבה סביב מערכת ה-GPU של Nvidia. Google משקיעה במשך שנים בפיתוח מאיצים משלה, והרחבת הגישה אליהם מחוץ למערכת הפנימית עשויה ליצור ערוץ הכנסות נוסף ולהעניק למפתחי AI אפשרות חומרה נוספת.

עבור Blackstone, Project Braid משתלב באסטרטגיה רחבה יותר בתחום התשתיות הדיגיטליות ומרכזי הנתונים. מנהלת הנכסים הגדילה את החשיפה שלה למרכזי נתונים ולתשתיות חשמל נלוות, ובכך ממקמת הון פרטי כמקור מימון להשקעות הפיזיות העצומות הנדרשות לצמיחת כלכלת ה-AI.

סיכון הביצוע עשוי להפוך לחשוב יותר מזמינות השבבים

הירידה המדווחת ברמת הביטחון בעמידה בלוחות הזמנים של מרכזי הנתונים משמעותית במיוחד. מנהלים המעורבים בפרויקט מעריכים כעת, לפי הדיווח, כי לפיתוחי מרכזי הנתונים יש הסתברות של כ-50% לעמוד במועדי המסירה המקוריים, לעומת כ-90% לפני שלוש שנים. השינוי ממחיש עד כמה העלייה המהירה בביקוש הגבירה את הלחץ על לוחות הזמנים של הבנייה, חיבורי הרשת ואספקת הציוד.

מבחינת המשקיעים, השלב הבא של Project Braid יימדד לכן פחות לפי היקף ההתחייבות ההונית ויותר לפי כמות ה-MW שתעלה בפועל לאוויר. אישורי האתרים, זמינות השנאים, חוזי החשמל, אבני הדרך בבנייה ומועד פריסת הלקוחות יספקו אינדיקציה ברורה יותר ליכולת המיזם להפוך את התשתית המתוכננת לקיבולת תפעולית.

העיכובים ב-Project Braid אינם בהכרח מערערים את הכלכלה ארוכת הטווח של תשתיות ה-AI, במיוחד אם הביקוש מצד הלקוחות ימשיך לעלות על הקיבולת הזמינה. עם זאת, הם מדגישים סיכון מבני לכל הענף: ההשקעות ב-AI תלויות יותר ויותר בקצב שבו ניתן להקים תשתית פיזית. היכולת של Google ו-Blackstone לפתור את מגבלות האתרים, החשמל והציוד תוך שמירה על יעד הקיבולת ל-2027 תהיה מבחן משמעותי ליכולתם של הון פרטי וטכנולוגיית ענן להדביק את קצב הדרישות הגובר של כלכלת ה-AI.