תובנות על מרכז נתונים בעידן הבינה המלאכותית

ערך: אריה עמית

מקור: McKinsey & Company 

25.8.2025

---

מרכזי נתונים הם מתקנים ייעודיים המנהלים תשתיות IT, כולל שרתים, התקני אחסון וציוד רשת. הם ממלאים תפקיד קריטי בעיבוד, אחסון והפצה של כמויות גדולות של נתונים, מה שהופך אותם לחיוניים לדור הבינה המלאכותית  ולשאר הכלכלה הדיגיטלית.

כשמקלידים שאלה בפלטפורמת בינה מלאכותית מהדור האחרון, מקבלים תשובה כל כך מהר שזה עשוי להרגיש כמו קסם. כמובן, זה לא כך: המודלים שרבים מאיתנו מסתמכים עליהם , הן באופן אישי והן באופן מקצועי, הם תוצאה של עשרות שנים של מחקר וטרליוני דולרים של השקעות - שלא לדבר על כמויות אנרגיה עצומות והולכות וגדלות.

ניתוח של מקינזי מצביע על כך שעד שנת 2030, מרכזי נתונים יזדקקו להשקעה עולמית של 6.7 טריליון דולר  כדי לעמוד בקצב הביקוש לכוח מחשוב - כ-70 אחוזים ממנו יגיעו מעומסי עבודה של בינה מלאכותית. "בעשור הקרוב", אומר פנקאג' סאצ'דבה , שותף בכיר במקינזי , "התעשייה תעבור עקומת S של צמיחה בביקוש  כדי לתמוך בתשתית שתניע את המהפכה הדיגיטלית ותמשיך להניע את מהפכת הענן ". לא רק שמרכזי נתונים קיימים יצטרכו להיות חזקים יותר, אלא שגם מרכזי נתונים חדשים יצטרכו להיבנות בקצב מהיר. כיצד יכול העולם לעמוד בביקוש הגדל במהירות הזה?

מהו כוח מחשוב?

כוח מחשוב הופך לאחד המשאבים הקריטיים ביותר של העשור הזה . עליית הבינה המלאכותית הובילה לביקוש מרקיע שחקים לכוח מחשוב, או החומרה, המעבדים, הזיכרון, האחסון והאנרגיה הדרושים להפעלת מרכזי נתונים.

מהם המרכיבים המרכזיים של מרכז נתונים?

ישנם ארבעה מרכיבים מרכזיים ברוב מרכזי הנתונים:

• ציוד. IT מרכזי נתונים מארחים שרתים, התקני אחסון והתקני רשת המטפלים בצורכי עיבוד, אחסון ושידור נתונים.

• תשתיות. מרכזי נתונים מצוידים במיזוג אוויר, מערכות חשמל יתירות ומיזוג חשמל כדי להבטיח פעילות ללא הפרעות.

• קישוריות. מרכזי נתונים ממוקמים בדרך כלל ליד רשתות סיבים אופטיים ברוחב פס גבוה המאפשרות חילופי נתונים במהירות גבוהה ובעלות נמוכה.

• אבטחה פיזית. אמצעי אבטחה פיזיים חזקים, כולל מערכות כיבוי אש וגישה מוגבלת, מיושמים בדרך כלל כדי להגן על הציוד והנתונים של המרכז.

• 
  

כיצד משפיעה בינה מלאכותית על צמיחת מרכזי נתונים?

פריחת הבינה המלאכותית הזינה את הביקוש הגואה לחשמל . כפי שצוין לעיל, 70 אחוז מהביקוש הצפוי לקיבולת של מרכזי נתונים יגיע מעומסי עבודה מבוססי בינה מלאכותית עד שנת 2030. ניתוח של מקינזי מצביע על כך שבתרחיש בינוני, הביקוש לקיבולת של מרכזי נתונים מוכנים לבינה מלאכותית יעלה בקצב ממוצע של 33 אחוז בשנה בין 2023 ל-2030. בינה מלאכותית מדור ראשון, כיום מקרה השימוש הצומח ביותר בבינה מלאכותית מתקדמת, תהווה כ-40 אחוז מהביקוש הכולל.

כדי לעמוד בקצב העלייה המהירה של הבינה המלאכותית, מרכזי נתונים הפכו לגדולים וחזקים יותר . לפני עשר שנים, מרכז עם קיבולת של 30 מגה-וואט נחשב לגדול; כיום, קמפוס של 200 מגה-וואט נחשב לנורמלי. מרכזי נתונים מוכנים לבינה מלאכותית צורכים כמות גדולה במיוחד של אנרגיה בגלל צפיפות ההספק הממוצעת הגבוהה שלהם - כלומר, צריכת האנרגיה של שרתים במתקני האחסון. צפיפות ההספק הממוצעת הוכפלה ביותר משנתיים בלבד וצפויה לעלות כמעט פי ארבעה עד 2027.

חברות היפר-סקיילרינג, כולל Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure ו-Meta, הן החברות המזינות את רוב הביקוש ההולך וגובר כיום למרכזי נתונים מוכנים לבינה מלאכותית. הסיבה לכך היא שמכונות היפר-סקיילרינג אלו דורשות קיבולת עצומה כדי לארח הן את המודלים הגדולים שהם מפתחים באופן עצמאי, כמו Gemini של גוגל, והן את אלה שפותחו על ידי חברות בינה מלאכותית, כמו ChatGPT של OpenAI. ספקי שירותי ענן מחזיקים כיום ביותר ממחצית  ממרכזי הנתונים המוכנים לבינה מלאכותית בעולם. מקינזי מעריכה שעד שנת 2030, עד 65 אחוז מעומסי העבודה של בינה מלאכותית באירופה ובארצות הברית יתארחו על תשתית של מכונות היפר-סקיילרינג.

רוב החברות האחרות משתמשות במודלים מוכנים מראש, המאוחסנים בעיקר בענן ציבורי. אך ככל שהבינה המלאכותית מתבגרת, סביר להניח שיותר ארגונים יבנו ויאימנו מודלים משלהם המבוססים על נתונים פנימיים, מה שעשוי להגביר את הביקוש לאירוח פרטי.

מה דורשים מרכזי נתונים חדשים המוכנים לבינה מלאכותית?

דרישת האנרגיה וצפיפות ההספק הגבוהות יותר, כמו גם המורכבות של עומסי עבודה שונים של בינה מלאכותית, מובילים לשינוי מהיר בשלושה תחומים עיקריים של בניית מרכזי נתונים :

• מיקום ותשתית חשמל. ככל שמרכזי נתונים מתרבים, אספקת החשמל הופכת לבעיה בשווקים שמשכו באופן מסורתי אשכולות של מרכזי נתונים, כמו צפון וירג'יניה וסנטה קלרה, קליפורניה, בארצות הברית. חברות חשמל רבות מגלות שלא הצליחו לבנות תשתית הולכה מספיק מהר, מה שמעלה חששות כי ייתכן שלא יוכלו לייצר מספיק חשמל בעתיד. ייצור חשמל לקוי יכול להאט את התרחבות מרכזי הנתונים ולהשפיע על השימוש הכולל של הצרכנים והעסקים בבינה מלאכותית.

• תכנון מערכת מכנית (קירור). שרתי בינה מלאכותית צורכים כל כך הרבה אנרגיה שהם מתחממים פיזית, עד כדי כך שמערכות קירור מבוססות אוויר לא יכולות לעמוד בקצב. בעיה זו הובילה למעבר לגישות שמסירות חום ישירות מהמדפים באמצעות נוזל, שהוא יעיל יותר בספיגת והעברת חום מאשר אוויר: לדוגמה, מחליפי חום בדלת האחורית, טכנולוגיית "ישירה לשבב" וקירור טבילה בנוזל.

• תכנון מערכות חשמל. עומסי עבודה של בינה מלאכותית דורשים יחידות חלוקת חשמל גדולות יותר שיכולות להתמודד עם צפיפויות הספק גבוהות יותר - ובתגובה, מפעילי מרכזי נתונים רבים מתקינים ציוד מיתוג גדול יותר ויחידות חלוקה המותקנות על הרצפה. שינויים אלה מפחיתים את המורכבות וכן את עלויות ההון והתפעול של התקנה ותחזוקה של מספר יחידות קטנות יותר.

האם מרכזי נתונים תומכים גם במשימות שאינן מבוססות על בינה מלאכותית?

עומסי עבודה של בינה מלאכותית אולי שולטים בשיחה, אך עומסי עיבוד שאינם קשורים לבינה מלאכותית וענן מהווים חלק משמעותי מפעילות מרכזי הנתונים . עומסי עבודה אלה כוללים משימות IT ארגוניות מסורתיות כגון אירוח אתרים, מערכות תכנון משאבים ארגוניים, דוא"ל ואחסון קבצים. משימות שאינן קשורות לבינה מלאכותית דורשות פחות כוח מחשוב ויכולות לפעול ביעילות על יחידות עיבוד מרכזיות, במקום יחידות עיבוד גרפיות ייעודיות או מאיצי בינה מלאכותית שעומסי עבודה של בינה מלאכותית דורשים.

לעומסים שאינם מבוססי בינה מלאכותית נוטים גם דפוסי שימוש צפויים יותר וצפיפויות הספק נמוכות יותר, מה שמאפשר דרישות קירור ואנרגיה פחות תובעניות. כתוצאה מכך, למרכזי נתונים המתמקדים בעיבוד שאינו מבוסס על בינה מלאכותית יש בדרך כלל צרכים שונים של תשתית, עצימות הון ושיקולים תפעוליים בהשוואה לאלו המיועדים בעיקר לעומסי עבודה של בינה מלאכותית.

אילו אתגרים אזוריים מתמודד מגזר מרכזי הנתונים?

באירופה, מגזר מרכזי הנתונים מתמודד עם מספר אתגרים , כולל מקורות מוגבלים של חשמל אמין, חששות בנוגע לקיימות, תשתית חשמל לא מספקת, בעיות זמינות קרקע, מחסור בציוד חשמל וחוסר באנשי חשמל מיומנים. בשווקים מרכזיים, אספקת חשמל למרכזי נתונים חדשים יכולה להימשך עד חמש שנים או יותר, ורשת החשמל נמצאת תחת לחץ הולך וגובר. עמידה בדרישות אלו תדרוש אנרגיה נקייה רבה, מה שתדרוש בתורו בניית מערכות אנרגיה חדשות נוספות שניתן להפעיל בתקופות של ביקוש גבוה במיוחד.

בארצות הברית, מגזר מרכזי הנתונים מתמודד עם אתגרים משמעותיים יותר, במיוחד מבחינת חיבורי חשמל ומגבלות כוח אדם . קיים גם מחסור בעובדי חשמל, דבר המשפיע על היכולת לבצע פרויקטים בזמן ויכול לעכב את בניית מרכזי הנתונים ותשתיות החשמל הנלוות. תעריפים גם הגבירו את אלמנט אי הוודאות ועלולים ליצור מורכבויות נוספות בשרשרת האספקה .

לקריאת הדו"ח המלא של מקנזי במקור לחצו...ריאת הדו"ח המלא לחצו...