- 22:58הקונגרס הפרואני מחדש את תמיכתו ביוזמת הסהרה המרוקאית והאוטונומיה
- 16:15אנדרו מוריסון: מרוקו מבססת את עצמה כ"חומת יציבות איתנה" באפריקה
- 15:24ספרד מאשררת מחדש את תמיכתה בתוכנית האוטונומיה של מרוקו בסהרה
- 14:13מרוקו, מודל של פיתוח ויציבות שזוכה לשבחים על ידי ASEAN
- 12:00סער: אנו מעוניינים לכינון יחסים דיפלומטיים עם סוריה ולבנון, אך רמת הגולן תישאר ישראלית.
- 11:16הכלכלה המרוקאית מחזקת את התאוששותה הודות לתמיכה מצד הביקוש המקומי
- 10:13איראן קבעה תנאים לחזרה לשולחן המשא ומתן של טראמפ, חושפת מסרים אמריקאיים בנוגע לחמינאי
- 09:46מחירי הזהב ירדו לרמה הנמוכה ביותר עקב הקלה במתיחות הסחר
- 09:15מרוקו, תחת הנהגתו של הוד מלכותו המלך, מציבה את שיתוף הפעולה האפריקאי בלב מדיניות החוץ שלה
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.
תגובות (0)