- 12:22תעשיית האווירונאוטיקה: אמבראר נכנסת לשלב חדש של שיתוף פעולה עם מרוקו
- 12:00וושינגטון הציעה, על פי הדיווחים, לקבל מהגרים שגורשו מארצות הברית לחמש מדינות אפריקאיות
- 11:28שותפות מדעית חדשה בין מרוקו לאיים הקנריים לקידום מחקר וחדשנות
- 11:11מרוקו וארגון המזון והחקלאות של האו"ם (FAO) מחזקות את שיתוף הפעולה לתמיכה בדיג בקנה מידה קטן
- 10:43מרוקו, מודל ליציבות אנרגטית לנוכח משברי החשמל בעולם הערבי
- 10:20מרקש: לקראת שותפות כלכלית אטלנטית חזקה יותר בין מרוקו לברזיל
- 09:44מרוקו פותחת מחדש את שגרירותה בדמשק בהוראת המלך מוחמד השישי
- 09:39טראמפ קורא להתפטרותו של ג'רום פאוול, מאשים אותו בהטעיית הקונגרס
- 08:57השותפות המרוקאית-אמריקאית בתחום האווירונאוטיקה ממריאה
עקבו אחרינו בפייסבוק
ענקיות הטכנולוגיה מגבירות את ההשקעות במרכזי נתונים עבור AI
חברות טכנולוגיה עולמיות גדולות, כמו מיקרוסופט, גוגל, מטה ואמזון, דוהרות להרחיב את ההשקעות שלהן במרכזי מידע בינה מלאכותית (AI) כדי לתמוך בביקוש הגובר לכוח מחשוב הנחוץ לטכנולוגיות AI מתקדמות.
על פי דו"ח שנערך לאחרונה על ידי New Street Research בשיתוף עם JP Morgan, עלויות הון ותפעול של מרכזי נתונים בינה מלאכותית עבור חברות טכנולוגיה גדולות בין ינואר לאוגוסט 2024 הראו סכומים משמעותיים. השקעות הון מכסות תשתית ארוכת טווח עבור AI, בעוד שעלויות התפעול כוללות הוצאות יומיות הקשורות לתוכנה, תחזוקה וצריכת אנרגיה.
מיקרוסופט מובילה את המירוץ עם הוצאה כוללת של 46 מיליארד דולר, מתוכם 40 מיליארד דולר מוקצים להשקעות בנכסים ו-6 מיליארד דולר לעלויות תפעול. גוגל אחריה עם 29 מיליארד דולר עבור השקעות הון ו-4 מיליארד דולר עבור עלויות תפעול. Meta ואמזון הוציאו 23 ו-16 מיליארד דולר על השקעות הון, בהתאמה, עם הבדלים קלים בעלויות התפעול שלהן.
להלן מבט על ההוצאות המפורטות של ענקיות הטכנולוגיה:
למיקרוסופט יש את הרשת הגדולה ביותר של מרכזי נתונים, עם כ-300 מרכזים, ואחריה אמזון עם 215 מרכזים. עם זאת, הקיבולת של מרכזים אלו לא נמדדת רק במספרם, אלא גם ביכולות המחשוב שלהם. מבחינה אסטרטגית, מיקרוסופט הכריזה על פרויקט משותף עם BlackRock בשווי 100 מיליארד דולר לפיתוח מרכזי נתונים מבוססי בינה מלאכותית ותשתיות אנרגיה.
תהליך האימון של מודלים של AI דורש משאבים עצומים, כולל יחידות עיבוד גרפיות בעלות הספק גבוה וכמות גדולה של נתונים. אבל העלויות של הפעלת המודלים עבור משתמשי קצה (מסק) יכולות לעלות על עלויות ההדרכה הראשוניות. לדוגמה, גוגל ואמזון משקיעות יותר מכפול ממה שהן מוציאות על אימונים להפעלת הדגמים שלהן.
מגמה זו באה לידי ביטוי גם באפליקציות כמו ChatGPT, שבהן עלויות התפעול עולות ככל שהשימוש הגלובלי שלה גדל.
עם הצמיחה המהירה של טכנולוגיות AI, מרכזי נתונים הפכו לחלק מרכזי בתשתית הדיגיטלית בעולם. עם זאת, התרחבות זו מביאה עמה אתגרים רבים, במיוחד עבור עסקים שחייבים לאזן בין יעילות תפעולית וקיימות.
חברות מסוימות החלו למנף AI לניהול מרכזי הנתונים שלהן. באמצעות ניתוח נתונים בזמן אמת, בינה מלאכותית יכולה לשפר את יעילות האנרגיה, לחזות הפסקות ולהקל על ניהול הפעולות.
ככל שהטכנולוגיות מתפתחות וההסתמכות על AI גוברת בתחומים שונים, מרכזי הנתונים ימשיכו למלא תפקיד מכריע בכלכלה הדיגיטלית. חברות שמשקיעות בצורה חכמה בתשתית בת קיימא ובטכנולוגיות מתקדמות יוכלו לשמור על מובילותן ולעמוד בביקוש הגובר ליישומים מבוססי בינה מלאכותית.
הסתגלות לאתגרים והיכולת לנצל הזדמנויות יהיו מרכיבים מרכזיים כדי להצליח במירוץ הטכנולוגי המתמשך הזה.