ה-AI זוללת חשמל והרשת על סף קריסה

מרכזי נתונים עתירי בינה מלאכותית (AI) הפכו לשדה קרב חדש במרוץ הטכנולוגי העולמי. חברות הענק, הנמצאות במרוץ מתמיד ביניהן על תארי "הגדולה מכולן", מצאו מדד חדש להתחרות עליו: מדד הגיגה-וואטים (Gigawatts) של החשמל שהן משתמשות בו.

תופעה זו, שאנשי מקצוע מכנים "בראגוואטים" (Bragawatts - "שוויצר-וואטים"), מציבה סימן שאלה ענק על יכולת רשתות החשמל האזוריות והגלובליות לעמוד בעומס הדרמטי שהבינה המלאכותית כופה עליהן.

בשל עלויות החשמל, קבוצת מטא נדרשת כיום להתאמץ לממן את קמפוס היפריון (Hyperion) -  מתקן AI מרכזי שלה, בלואיזיאנה, ארה"ב, שהספק החשמל שלו נמדד במאות מגה-וואטים.

ל-OpenA יש תוכניות שאפתניות עוד יותר למרכז סטארגייט במישיגן, העשוי להגיע להספק של מעל גיגה-וואט, כחלק ממתחם נרחב יותר, המיועד לעבור את רף ה-8 גיגה-וואט.

לכל דבר מחיר: ה-AI הקפיצה את תעריף החשמל

מחלקות המחקר בבנקים הבינלאומיים מנסות לאסוף את הנתונים המורכבים על שימושי החשמל של מרכזי ה-AI; ההערכה היא כי סך הקיבולת המתוכננת למרכזי נתוני AI ברחבי העולם כבר עומדת על כ-46 גיגה-וואט. משמעות הדבר היא השקעת הון מטורפת של כ-2.5 טריליון דולר בהקמתם.

ניתן להעריך כי הצורך הכולל בהם בחשמל (בהנחה שמתקיים בהם יחס סטנדרטי של 1.2 ליעילות השימוש בחשמל) מגיע לכ-55.2 גיגה-וואט. לשם השוואה, צריכה זו יכולה לספק חשמל לכ-44.2 מיליון דירות בארה"ב, פי שלושה מכלל הדירות בקליפורניה.

חוות השרתים בישראל: חצי מיליארד וואט

התופעה אינה פוסחת על ישראל. נתונים ראשוניים מצביעים על צורך בתוספת צריכה של כ-500 מגה-וואט (חצי גיגה-וואט) בשנים הקרובות עבור חוות שרתים בארץ. מדובר בתוספת של כ-3% לצריכת החשמל הכוללת בישראל בשעות השיא שלה, השקולה לתוספת צריכה של כחצי מיליון בני אדם.

גורמים שונים, ביניהם ועדת הכנסת לבינה מלאכותית, רשות החשמל וחברות מחקר, מזהירים כי המדינה, הנמצאת במרוץ לספק את הצורך המתמיד בהגדלת אספקת החשמל לאוכלוסייתה, אינה ערוכה לצרכי ה-AI, וקוראים לגיבוש אסטרטגיה לאומית לתמוך בהקמת החוות בצורה יעילה.

תחנת הכוח "אורות רבין" בחדרה (צילום: "שבתשתיות", תיעוד פרוייקטים בתחבורה)

מרכזי AI אינם רק גרסאות מוגדלות של המרכזים הקלאסיים של נתוני ענן. בעוד ששרתי ענן רגילים פועלים בעומסים משתנים ונמוכים יחסית, אימון מודלים של בינה מלאכותית דורש אלפי מעבדים גרפיים (GPUs) הפועלים בתיאום כמעט מושלם ביניהם.

פרופיל ההספק של מתקן AI יכול לזנק מ-30% ל-100% בתוך מילי-שניות, ורשתות החשמל קהיימות לא תוכננו לטפל בתנודתיות הזאת ביעילות.

כדי להתמודד עם הביקוש, חברות הענק נוקטות במספר אסטטרטגיות שונות. חלקן משתמשות ברשת הקיימת, אף כי האסטרטגיה הזאת עלולה ליצור חוסר הלימה בין יכולות אספקת החשמל לדרישות בפועל.

חברות אחרות ממנות הרחבות ותיקוני רשת - הן משקיעות את ההון הנדרש לאספקת חשמל על חשבונן, בעזרת הטבות מס שניתנות להשקעות מסוג זה; אחרות מתנות את הקמת המתקנים שלהן בכך שהממשל המקומי ישתתף בהשקעות. 

מרכז פיתוח בינה מלאכותית ב-Cern, שווייץ. צילום: מוויקיפדיה, מאושר לשימוש חופשי

בטווח הבינוני והארוך, מחקרים מראים כי רשתות החשמל הקיימות לא יעמדו בעומס, וכי הפתרון היחיד לבעיה הוא הקמת תחנות כוח ייעודיות בצמוד למרכזי הנתונים שיספקו להם את החשמל שלהם.