האם תנופת הבינה המלאכותית עשויה להאט?

מניית אנבידיה זינקה בכמעט 700% במהלך שנתיים, וחברות שירות אשר גם הן מקושרות לבינה מלאכותית עשו רווחים משמעותיים. המשקיעים מהמרים בכבדות על בינה מלאכותית, יחד עם זאת, יש ספקנות גוברת לגבי הרווחיות לטווח הארוך, וחלק מהאנליסטים מעריכים שתנופת הבינה המלאכותית עשויה להאט

 

 
המחיר האמיתי של AI: בין חדשנות למשבר משאבים / תמונה: Dreamstimeהמחיר האמיתי של AI: בין חדשנות למשבר משאבים / תמונה: Dreamstime
 

עמית י.
LinkedinFacebookTwitter Whatsapp
19/01/2025

ההתפתחות המהירה של הבינה המלאכותית (AI) הציגה דרישות חסרות תקדים מבחינת המשאבים שהיא דורשת.

למרות שטכנולוגיות כמו ChatGPT נראות פשוטות לשימוש (שואלים שאלה ומקבלים תשובה), הן דורשות כמויות אדירות של אנרגיה, מים, שבבים, כוח אדם מיומן ועוד. הדרישות הגוברות הללו מעוררות תחרות וחששות, מעצבות מחדש תעשיות ומעלות סימני שאלה רבים.

דרישה גבוהה לאנרגיה

הרעב של הבינה המלאכותית לאנרגיה הוא יוצא דופן. מרכזי נתונים שמאכלסים את התשתית לבינה מלאכותית צורכים כמויות עצומות של חשמל, הרבה יותר ממערכות המחשוב המסורתיות. כך לדוגמה, שאלה אחת בודדת שאנו שואלים את ChatGPT דורשת כמעט פי עשר מהאנרגיה שנדרשת לחיפוש רגיל בגוגל. בינה מלאכותית מסתמכת על מודלים של שפות גדולות (LLM), שאומנו על מיליארדי מילים ותבניות, שהם עתירי אנרגיה.

אך זה לא מסתיים בזה. הביקוש של אנרגיה לבינה מלאכותית צפוי עוד להרקיע שחקים. לפי ההערכות, בארצות הברית מרכזי נתונים צפויים להוות 8% מכלל צריכת החשמל עד שנת 2030, זה כמעט פי שלוש מהצריכה של 2022. בנוסף, חברות גדולות כמו גוגל ומיקרוסופט חותמות על עסקאות ענק של אנרגיה מתחדשת, אך בכל זאת, והצמיחה של הבינה מלאכותית עדיין מסתמכת על דלקים מאובנים, מה שמקשה על המאמצים בעולם לעמוד ביעדי האקלים.

הרבה מים לצורך קירור מנועי הבינה המלאכותית

התשתית של AI דורשת גם מיליארדי ליטר מים מדי יום לקירור מרכזי נתונים. לדוגמה, אימון מודל מוקדם יותר של  ChatGPT צרך כמעט 200,000 ליטר מים. באזורים מסוימים, חברות בינה מלאכותית משתמשות כיום יותר ויותר במים מהערים בהן הן פועלות, מה שמעורר מתחים עם האוכלוסיות המקומיות. ומכיוון שהאפשרויות לקירור מערכות יעיל מוגבלות, הצורך למים נשאר בגדר בעיה.

פי שניים רוחב פס אינטרנט

טכנולוגיות שמונעות על ידי בינה מלאכותית דורשות רוחב פס אינטרנט. למשל, חברות כמו AT&T מדווחות על עלייה שנתית של 30% בשימוש ברשת. המגמה הזו מאמצת את התשתיות הקיימות, והיא מחייבת שדרוגים לרשתות חשמל, תחנות משנה וקווי תמסורת. מרכזי נתונים דורשים קיבולת רשת עצומה ברמות גבוהות עד כדי כך שזה כמעט הופך להיות בלתי אפשרי לתמוך במערכות הקיימות.

נדל"ן לאלפי מרכזי נתונים

ברחבי העולם, יותר מ-7,000 מרכזי נתונים כבר פועלים או נמצאים בתהליכי בנייה, אך כמות הקרקעות לא עומדת בביקוש. מסתבר שהחברות רודפות אחרי קרקעות מתאימות בקנה מידה גדול ומגבירות את התחרות על נדל"ן. בנוסף, יש צווארי בקבוק בשרשרת האספקה של חומרי בנייה ושל עובדים מיומנים מה שמחזק את הבעיה ומאט את קצב הפיתוח של מרכזי נתונים חדשים.

שבבים וחומרי גלם: צווארי בקבוק של שרשרת האספקה

עמוד השדרה של הבינה המלאכותית נמצא בשבבים מיוחדים. שבבים אלה הם קריטיים לאימון מודלים של בינה מלאכותית ויש מחסור מהם. אנבידיה, יצרנית GPU מובילה (מעבד המתמקד בביצוע מהיר של משימות מקביליות, כמו עיבוד גרפיקה ואימון מודלים של AI), נאבקה לעמוד בביקוש מטורף. גם שרשרת האספקה עומדת בפני לחץ נוסף של מחסור בחומרי גלם, כגון סיליקון, גליום וחומרים נוספים שהם חיוניים למוליכים למחצה. 

כוח עבודה

בעוד שבינה מלאכותית מאיימת לתפוס משרות בתחומים כמו שירות לקוחות ופיננסים, היא גם מעסיקה ישירות מיליונים בתפקידים כמו ארכיטקטורת נתונים והנדסת תוכנה. אך עם זאת, יש מחסור באנשי מקצוע מיומנים. חברות טכנולוגיה גדולות שולטות בגיוס עובדים והביקוש לכישרון יוצר תחרות גבוהה בין חברות גדולות ובין מדינות ובנוסף לזה, הן משאירות סטארט-אפים ושחקנים קטנים יותר מאחור. 

נתונים: נשמת אפה של הבינה המלאכותית

נתונים באיכות גבוהה חיוניים להכשרת מחקרי LLM (פיתוח ואימון מודלים חישוביים גדולים לניתוח שפה שנועדו להבין, ליצור ולהגיב לטקסט באופן שמדמה אינטליגנציה אנושית). מודלים אלה מנתחים מיליארדי טקסטים כדי לזהות דפוסים ולחזות תגובות. אך עם זאת, הזמינות של מערכי נתונים מגוונים שנוצרו על ידי אדם הולכת ופוחתת. ואילו חברות בינה מלאכותית מתמודדות עם דאגות משפטיות ואתיות לגבי תכנים המוגנים בזכויות יוצרים.

דאגות סביבתיות ואתיות

דרישות המשאבים של הבינה המלאכותית מציבות אתגרים סביבתיים ואתיים משמעותיים. כבר אמרנו שהיא מסתמכת הרבה על דלקים מאובנים, ויחד עם המחסור במים וקרקע, זה יוצר אתגרים הקשורים ליעדי הקיימות בעולם. 

משקיעים וחוסר ודאות

המשקיעים מהמרים בכבדות על בינה מלאכותית, כאשר הוצאות הון של ענקיות טכנולוגיה כמו אלפבית, אמזון ומיקרוסופט עלו על 200 מיליארד דולר ב-2024. מניית אנבידיה זינקה בכמעט 700% במהלך שנתיים, וחברות שירות אשר גם הן מקושרות לבינה מלאכותית עשו רווחים משמעותיים. יחד עם זאת, יש ספקנות גוברת לגבי הרווחיות לטווח ארוך של השקעות בינה מלאכותית - חלק מהאנליסטים מעריכים שתנופת הבינה המלאכותית עשויה להאט. 

 


מניית אנבידיה, עלייה של כ-700% בתוך שנתיים. גרף מאת TradingView


לסיום, הדרישה האינסופית של בינה מלאכותית ליותר ויותר משאבים כמו אנרגיה, מים, קרקע, שבבים ונתונים - מדגישה את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי שלה ואת הסיכונים הנלווים. בעוד שהיא מציעה הזדמנויות עצומות לחדשנות והשקעה, היא גם מעלה סימני שאלה בנושאים כמו קיימות, שוויון ועמידות. נראה שכדי להימנע מהשלכות סביבתיות וחברתיות משמעותיות ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה לעצב את העתיד שלנו, מאד קריטי שיהיה איזון בין הצמיחה שלה לבין ניהול משאבים אחראי.

אין בכתוב כל המלצה לביצוע פעולה כלשהי על סמך הנתונים והתוכן המופיע בכתבה זו. ככלל, חובה על הקורא לעשות מחקר מעמיק בהתייחס לכל רעיון השקעה שהוא.

x