הדילמה של גרמניה בנוגע לבינה מלאכותית: כאשר קו החשמל הופך לצוואר הבקבוק של העתיד הדיגיטלי

הפסקת חשמל לכלכלה: כיצד רשת החשמל המיושנת של גרמניה גורמת לעלות בחיבור הדיגיטלי שלה

גרמניה עומדת על סף עידן טכנולוגי חדש, אך עתידה הדיגיטלי מאוים על ידי הפסקת חשמל עוד לפני שהחלה. בעוד פוליטיקאים ועסקים משבחים את הבינה המלאכותית כמפתח לתחרותיות, יישומה מוגבל על ידי מכשול מהותי: רשת החשמל. בפרנקפורט, הלב הדיגיטלי של אירופה, המשבר כבר מציאות. עקב מחסור בקיבולת רשת, לא ניתן לחבר מרכזי נתונים חדשים של בינה מלאכותית עד 2030. מיליארדי השקעות מצד ענקיות טכנולוגיה כמו אורקל ואמזון מושהות מכיוון שזמן ההמתנה לחיבור חשמל הוא עד 13 שנים - נצח בעידן המהיר של הבינה המלאכותית.

כישלון זה של מדיניות התשתיות עולה בקנה אחד עם אתגר כפול: דרישות האנרגיה הגדלות באופן אקספוננציאלי של מודלים מודרניים של בינה מלאכותית ומחירי החשמל הגבוהים ביותר בגרמניה בעולם. תוכנית הכשרה אחת לבינה מלאכותית יכולה לצרוך כמות אנרגיה כמו של עיירה קטנה, מה שהופך פרויקטים ללא כלכליים בעלויות החשמל הגרמניות של עד 30 סנט לקילוואט-שעה. ההשלכות כבר ניתנות למדידה: גרמניה צונחת בדירוג הבינה המלאכותית העולמי ומאבדת קרקע לארה"ב, סין ואפילו שכנותיה האירופיות.

ובכל זאת, בתוך משבר קיומי זה, צצים פתרונות אסטרטגיים. מוסדות מחקר גרמניים עובדים על טכנולוגיות מהפכניות חסכוניות באנרגיה, כגון שבבים נוירומורפיים, אשר יכולים להפחית את צריכת החשמל פי 1,000. במקביל, הפעלה מחדש של אתרי תעשייה ישנים עם חיבורים עתירי ביצועים קיימים מציעה הזדמנות לעקוף את הרחבת הרשת. גרמניה ניצבת בפני בחירה מכרעת: האם תצליח לעבור למנהיגות ביעילות ושימוש חכם בתשתיות, או שמא המדינה תעמוד מנגד בעוד ריבונותה הדיגיטלית מתפוררת עקב מחסור בכבלי נחושת?

מתאים לכך:

• הכבל החשוב ביותר כיום בגרמניה: הכביש המהיר "Suedlink" הוא אחד הפרויקטים החשובים ביותר במעבר האנרגיה הגרמני

שאיפות דיגיטליות מסוכלות על ידי כבלי נחושת - וזה עלול לנפץ כלכלה שלמה.

הרפובליקה הפדרלית של גרמניה ניצבת בפני פרדוקס בעל ממדים היסטוריים. בעוד פוליטיקאים ומנהיגים עסקיים מהללים ללא לאות את חשיבותה של הבינה המלאכותית לעתיד קיומה של המדינה, המציאות קורסת לנוכח המשוכה היומיומית ביותר: רשת החשמל. פרנקפורט, שבאופן מסורתי הייתה הלב הפועם של התשתית הדיגיטלית של אירופה, שולחת מסר מדאיג לשאר המדינה. לא ניתן לבנות מרכזי נתונים נוספים המבוססים על בינה מלאכותית לפני 2030. לא בגלל מחסור במשקיעים, לא בגלל מחסור במומחיות, אלא פשוט משום שאין מספיק חשמל. אורקל נאלצה לנטוש את הפרויקט שלה, בשווי שני מיליארד דולר. אמזון נאלצה לדחות השקעה של שבעה מיליארד יורו ללא הגבלת זמן. זמן ההמתנה לחיבורים לרשת נמשך בין שמונה לשלוש עשרה שנים - נצח בתעשייה שבה מחזורי חדשנות נמדדים בחודשים.

התפתחות זו חושפת טעות חישוב מהותית במדיניות הכלכלית הגרמנית בעשור האחרון. בעוד מיליארדים זרמו לתוכניות דיגיטציה ולמחקר בינה מלאכותית, התשתית הפיזית, שבלעדיה כל שאיפה דיגיטלית הופכת לחלום באספמיה, הוזנחה באופן שיטתי. אזור הריין-מיין, בעל קיבולת מרכזי נתונים של כ-2,730 מגה-וואט, והיה אמור להרחיב אותה ליותר מ-4,800 מגה-וואט עד 2030, אינו יכול להשיג צמיחה זו. ההשלכות חורגות הרבה מעבר לאזור בודד. הן משפיעות על התחרותיות של כלכלה שלמה, הנמצאת על סף פיגור במרוץ הטכנולוגי העולמי.

האריתמטיקה האנרגטית של בינה מלאכותית

כדי להבין את היקף האתגר, יש לקחת בחשבון את המציאות האנרגטית של פיתוח בינה מלאכותית מודרנית. אימון יחיד של מודלים מובילים של בינה מלאכותית צורך כיום בין 100 ל-150 מגה-וואט של חשמל - צריכת חשמל דומה לצריכת החשמל של 80,000 עד 100,000 משקי בית. עם זאת, נתונים אלה מסמנים רק את נקודת ההתחלה של עלייה אקספוננציאלית. עד שנת 2028, תהליכי אימון בודדים יוכלו לצרוך בין ג'יגה-וואט אחד לשני ג'יגה-וואט, ועד שנת 2030, אפילו ארבעה עד שישה עשר ג'יגה-וואט. לשם השוואה: ג'יגה-וואט אחד מתאים לצריכת החשמל של עיר בת מיליון תושבים, ושישה עשר ג'יגה-וואט לצריכת האנרגיה של כמה מיליוני משקי בית.

אימון GPT-3 צרכה 1,287 מגה-וואט-שעה של אנרגיה חשמלית. יורשו, GPT-4, כבר דרש בין 51,773 ל-62,319 מגה-וואט-שעה - פי 40 עד 48 יותר מקודמו. התקדמות זו ממחישה אמת בסיסית בפיתוח בינה מלאכותית: כל קפיצת מדרגה בביצועים מגיעה במחיר של עלייה אקספוננציאלית בביקוש לאנרגיה. הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה צופה כי צריכת החשמל העולמית על ידי מרכזי נתונים תוכפל ביותר מפי שניים, לכ-945 טרה-וואט-שעה עד 2030 - יותר מצריכת החשמל הנוכחית של יפן. בגרמניה, מרכזי נתונים עשויים לדרוש בין 78 ל-116 טרה-וואט-שעה עד 2037, סכום שיתאים לעשרה אחוזים מצריכת החשמל הכוללת של המדינה.

צריכת האנרגיה מורכבת משני שלבים נפרדים. אימון, שבו נבנים מודלים על סמך כמויות עצומות של נתונים, הוא השלב הצורך יותר אנרגיה. עם זאת, גם הסקה, כלומר היישום המעשי של מודלים מאומנים, מצטברת במידה ניכרת. בקשת ChatGPT בודדת צורכת בין 0.3 לקילוואט שעה - פי עשרה מהאנרגיה של חיפוש בגוגל. עם מיליוני בקשות מדי יום, ערכים בודדים אלה מצטברים לסכומים עצומים. נכון לעכשיו, בינה מלאכותית ומחשוב עתיר ביצועים מהווים כ-15 אחוז מקיבולת מרכזי הנתונים בגרמניה. התחזית לשנת 2030 היא כ-40 אחוז.

מתאים לכך:

• רשת החשמל בקצה גבול היכולת: מדוע המעבר האנרגטי של גרמניה נתקע ואילו פתרונות חכמים יכולים לעזור כעת

בעיית העלויות הבסיסית של גרמניה

האריתמטיקה עתירת האנרגיה של בינה מלאכותית מתנגשת עם מציאות כלכלית בגרמניה, אשר פוגעת בכל תחרותיות. בעוד שמרכזי נתונים באסיה יכולים לחשב עלויות חשמל של כחמישה סנט לקילוואט-שעה, מפעילים בגרמניה משלמים בין 25 ל-30 סנט. בהשוואה בינלאומית, נתון זה מציב את גרמניה במקום החמישי מבין המדינות היקרות ביותר בעולם לחשמל. רק ברמודה, דנמרק, אירלנד ובלגיה עולות עלויות אלו. עבור צרכנים מסחריים גדולים, המחיר הוא כ-27 סנט לקילוואט-שעה - יותר מפי שניים מאשר בארה"ב או בסין.

הפרש עלויות זה הופך פרויקטים גרמניים של בינה מלאכותית ללא כלכליים מיסודם. מרכז נתונים הדורש ארבעה ג'יגה-וואט לאימון בינה מלאכותית במשך מספר שבועות יצבור עלויות חשמל של כמה מאות מיליוני יורו בגרמניה - פי כמה יותר מאשר במיקומים מתחרים. מפעילים ניצבים בפני חישוב פשוט: עם תשתית טכנולוגית זהה וביצועים דומים, מחיר החשמל קובע את הרווחיות או ההפסד. אף חברה רציונלית כלכלית לא תשקיע מיליארדים במקום שבו עלויות התפעול אינן מבניות בתנאים אלה.

ערב הסעודית מציעה ללקוחות מסחריים חשמל תמורת קצת פחות משבעה סנט אמריקאי לקילוואט-שעה. איחוד האמירויות הערביות גובה אחד עשר סנט, ואפילו עומאן, עם 22 סנט, נותרה מתחת לרמות הגרמניות. הבדלי מחירים אלה אינם משקפים תנודות זמניות בשוק, אלא הבדלים מבניים במדיניות האנרגיה. גרמניה בחרה במעבר אנרגטי שאפתני, שעלויותיו מגולגלות במידה רבה לצרכנים באמצעות דמי רשת והיטלים ממשלתיים על מחירי החשמל. מה שנראה עקבי מנקודת מבט של מדיניות אקלים מתגלה כבומרנג במדיניות התעשייתית. התוצאה: אורקל מעבירה את מרכז הנתונים שלה, בשווי מיליארדי דולרים, למדינות עם אספקת חשמל אמינה ובמחיר סביר. אמזון עוצרת את השקעותיה בגרמניה. חברות היפר-סקייל אחרות ילכו בעקבותיהן.

הירידה השקטה בתחרות הגלובלית בתחום הבינה המלאכותית

ההשלכות של מצב מדיניות האנרגיה המורכב הזה כבר מתבטאות בשינויים מדידים בעמדות התחרותיות העולמיות. גרמניה, שבעבר מוצבת בביטחון כמרכז בינה מלאכותית, ירדה למקום ה-14 במדד הבשלות של בינה מלאכותית. בדוח המיומנויות הגלובלי, המשווה מיומנויות בינה מלאכותית ברמה בינלאומית, הרפובליקה הפדרלית ירדה מהמקום השלישי למקום התשיעי. עשר מדינות אירופאיות, כולל דנמרק, שוויץ, הולנד ופינלנד, עקפו את גרמניה במוכנות לבינה מלאכותית. בתחומי הטכנולוגיה ומדעי הנתונים, גרמניה איבדה ארבעה מקומות בדירוג כל אחת בהשוואה לשנה הקודמת.

נתונים אלה מתעדים לא ירידה אקראית, אלא אובדן שיטתי של משמעות. בעוד שבגרמניה יש מעל 387,000 משרות פנויות במגזר הטכנולוגיה, הבעיה העיקרית אינה מחסור בעובדים מיומנים, אלא מחסור בתשתית לניצול יעיל של מומחיות זו. מחקר בינה מלאכותית ללא גישה למשאבי מחשוב בעלי ביצועים גבוהים מתדרדר לפעילות אקדמית. חברות הזנק המפתחות אלגוריתמים חדשניים נודדות למקומות בהם הן יכולות להכשיר ולהרחיב אותם. חברות מבוססות מעבירות את מחלקות הבינה המלאכותית שלהן לאזורים עם אספקת אנרגיה אמינה.

השוואה עם ארה"ב ממחישה את היקף הפער. שם, קיבולת מרכזי הנתונים מבוססי בינה מלאכותית גדלה במאות מגה-וואט מדי שנה. גולדמן זאקס צופה עלייה מ-55 ג'יגה-וואט בתחילת 2025 ל-84 ג'יגה-וואט עד 2027 ו-122 ג'יגה-וואט עד 2030. בחמשת השווקים האירופיים הגדולים ביותר יחד, הקיבולת גדלה בפחות מ-400 מגה-וואט בשנת 2024. גרמניה צפויה להגדיל את צריכת מרכזי הנתונים שלה מ-20 ל-38 טרה-וואט-שעה עד 2037 - צמיחה שנראית מפוקפקת בהתחשב בצווארי הבקבוק ברשת. הפער בין יעדי צמיחה שאפתניים למציאות התשתיתית הולך וגדל.

מהפכת היעילות כדרך אסטרטגית לצאת ממנה

לאור אתגרים קיומיים אלה, גרמניה עלולה לעבור שינוי פרדיגמה: ממרוץ לגודל למנהיגות ביעילות. לרפובליקה הפדרלית יש תשתית מדעית המסוגלת לפתח טכנולוגיות בינה מלאכותית חסכוניות באנרגיה להצלחה חדשה בייצוא. מספר מוסדות מחקר עובדים על גישות שיכולות להפחית באופן דרמטי את צריכת האנרגיה של בינה מלאכותית. מחקר זה יכול להפוך את הצורך למופת ולמצב את גרמניה כחלוצה בתחום הבינה המלאכותית החסכונית באנרגיה.

מכון האסו פלטנר, בראשות פרופסור ראלף הרבריך, מפתח אלגוריתמים בעלי דיוק נמוך שצפויים לאפשר חיסכון באנרגיה של 89 אחוזים. במקביל, המכון משתף פעולה עם המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס על שבבים נוירומורפיים המבוססים על חומרים מגנטיים דו-ממדיים, אשר יוכלו לפעול בצורה יעילה פי 100 מבחינה אנרגטית בהשוואה למעבדים קונבנציונליים. האוניברסיטה הטכנית של ברלין, יחד עם MIT, יצרה שבבים אופטיים עם מערכות לייזר VCSEL. ניסויים ראשוניים הראו כי שבבים אלה יעילים פי 100 מבחינה אנרגטית ומציעים פי 20 יותר כוח מחשוב ליחידת שטח בהשוואה למעבדים הדיגיטליים האלקטרוניים הטובים ביותר. על ידי הגדלת תדר שעון הלייזר, ערכים אלה עשויים להיות מוגדלים פי 100 נוספים.

באפריל 2025, האוניברסיטה הטכנית של דרזדן הזמינה את מחשב העל הנוירומורפי SpiNNcloud. המערכת, המבוססת על שבב SpiNNaker2, כוללת 35,000 שבבים ומעל חמישה מיליון ליבות מעבד. בהשראת עקרונות ביולוגיים כמו גמישות ויכולת הגדרה מחדש דינמית, המערכת מסתגלת אוטומטית לסביבות מורכבות ומשתנות. עיבוד בזמן אמת עם השהיות של פחות ממילישנייה פותח אפשרויות יישום חדשות בתחומים כמו ערים חכמות ונהיגה אוטונומית. צריכת האנרגיה נמוכה משמעותית מזו של מערכות קונבנציונליות - ארכיטקטורות נוירומורפיות יכולות להפחית את דרישות החשמל פי 1,000.

מכון פראונהופר היינריך הרץ, יחד עם סוכנות האנרגיה הגרמנית (dena), הדגימו חיסכון באנרגיה של בין 31 ל-65 אחוזים ביישומי בינה מלאכותית מעשיים. באמצעות למידה מאוחדת, שבה מודלים מאומנים באופן מבוזר ורק עדכוני מודל מועברים, הושג חיסכון באנרגיה של 65 אחוזים במהלך תהליך השידור. ארכיטקטורות חומרה אופטימליות של FPGA אפשרו הפחתה נוספת של 31 אחוזים באנרגיה. האוניברסיטה הטכנית של מינכן פיתחה שיטת אימון הסתברותית המאמנת רשתות עצביות פי 100 מהר יותר בדיוק דומה. במקום לקבוע פרמטרים באופן איטרטיבי, הגישה מבוססת על חישובי הסתברות ומתמקדת בנקודות קריטיות בנתוני האימון.

המומחיות שלנו באיחוד האירופי ובגרמניה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

למידה מאוחדת כחלופה מבוזרת

יתרונות יעילות אלה פותחים נתיב אסטרטגי שיכול להפוך את החולשה המבנית של גרמניה לפוטנציאל חוזק. במקום לבנות מרכזי נתונים ענקיים הצורכים מאות מגה-וואט של חשמל מרוכז, ארכיטקטורות מבוזרות המבוססות על למידה מאוחדת יכולות לפזר את עומס המחשוב. בגישה זו, הנתונים נשארים מקומיים במכשירי הקצה או במרכזי נתונים אזוריים קטנים יותר, בעוד שרק פרמטרי המודל שאומנו נאספים באופן מרכזי. זה לא רק מפחית את האנרגיה הנדרשת להעברת נתונים וקיבולת מחשוב מרכזית, אלא גם מטפל באתגרי הגנת הנתונים.

מכון פראונהופר הדגים כי דחיסת שידור בלמידה מאוחדת דורשת 45 אחוז פחות אנרגיה, למרות דחיסה ופריקה נוספת. עם 10,000 משתתפים על פני 50 סבבי תקשורת, מודל ResNet18 השיג חיסכון של 37 קילוואט-שעה. אם אקסטרפולציה למודל בגודל של GPT-3, שהוא גדול פי 15,000, הדבר יביא לחיסכון של כ-555 מגה-וואט-שעה. נתונים אלה ממחישים את הפוטנציאל של ארכיטקטורות מבוזרות. במקום לרכז את כל עומס המחשוב בכמה מרכזי נתונים ענקיים, מערכות מבוזרות יוכלו לנצל את תשתית הרשת הקיימת בצורה יעילה יותר.

גרמניה מתגאה בתשתית דיגיטלית מפותחת היטב עם מרכזי נתונים רבים בגודל בינוני וקטנים יותר. מבנה מבוזר זה, שנתפס לעתים קרובות כחיסרון בהשוואה לספקי ענן בקנה מידה גדול, יכול להפוך ליתרון בהקשר של בינה מלאכותית חסכונית באנרגיה. מרכזי נתונים אזוריים בעלי עומס מחובר של חמישה עד עשרים מגה-וואט כל אחד יכולים לתפקד כצמתים במערכת למידה מאוחדת. יתר על כן, ניתן להזין ביתר קלות את חום הפסולת מיחידות קטנות יותר אלו לרשתות חימום מחוזיות קיימות, ובכך להגביר עוד יותר את יעילות האנרגיה. פרנקפורט כבר פיתחה קונספט לאזורים מתאימים ומודרים, הממקם מרכזי נתונים חדשים שבהם ניתן להשתמש בחום הפסולת ביעילות. עשרים ואחד מרכזי נתונים מתוכננים על פי עיקרון זה.

מתאים לכך:

• מצבי בראונפילד וגרינפילד בטרנספורמציה דיגיטלית, תעשייה 4.0, IoT, טכנולוגיית XR ו- Metaverse

ההזדמנות שהוחמצה של אתרי תעשייה מסחריים

גישה אסטרטגית נוספת להתמודדות עם משבר התשתיות טמונה בהפעלה מחדש של אתרי מתחם תעשייתיים (brownfields). בגרמניה ישנם אזורים רבים שהיו בעבר תעשייתיים, שתשתיתם תתאים למרכזי נתונים. שדות מתחם אלו מציעים לרוב חיבורי רשת בעלי קיבולת גבוהה, המיועדים לתשתיות טעינה נרחבות או ליישומים עתירי אנרגיה. מה שתוכנן במקור לייצור רכב או לתעשייה כבדה יכול היה לספק מרכזי נתונים מבלי להזדקק לשנים של הרחבת הרשת.

בשנת 2024, 38 אחוזים מפרויקטי הלוגיסטיקה החדשים כבר פותחו באתרים חקלאיים - שש נקודות אחוז יותר מהשנה הקודמת. פרולוג'יס פיתחה מתקן לוגיסטי בשטח של 57,000 מ"ר באתר חקלאיים בבוטרופ. מרצדס-בנץ בונה את מרכז הלוגיסטיקה הגדול ביותר שלה, המשתרע על פני 130,000 מ"ר, באתר של מפעל לשעבר לייצור סיבית. דוגמאות אלו מדגימות כי החייאת אתרי חקלאיים היא אפשרית מבחינה טכנית וכלכלית. על פי ניתוח של לוג'יוסט, כ-5.5 מיליון מ"ר של קרקע חקלאית יהיו זמינים לפרויקטים חדשים של בנייה החל משנת 2024.

מיקומים כאלה מציעים יתרונות מכריעים למרכזי נתונים. חיבורי רשת החשמל מתוכננים לעתים קרובות כבר להספק של כמה מגה-וואט. אספקת מים למערכות קירור זמינה. קיימים דרכי גישה וקישורי תחבורה. ניתן להאיץ את תהליכי ההיתרים, מכיוון שלא נדרש ייעוד קרקע מסחרית חדש. בעוד שעלויות השיקום של אתרים מזוהמים הן ניכרות, ההשקעה עשויה להשתלם בהתחשב בחלופה - שנים של המתנה לחיבורי רשת באתרים חדשים. על הממשלה הפדרלית ליצור תמריצים לפיתוחים של שטחים חדשים ולכסות חלק מעלויות השיקום כאשר הקרקע משמשת לתשתיות עתידיות כמו מרכזי נתונים.

המימד הפוליטי של הכישלון

משבר החשמל הפוקד את מרכזי הנתונים הגרמניים חושף כשל מהותי בתכנון אסטרטגי. הביקוש הגובר לאנרגיה של תשתית דיגיטלית היה צפוי מזה שנים. כבר בשנת 2020, מרכזי נתונים בגרמניה צרכו כ-16 מיליארד קילוואט-שעה חשמל, ונתון זה צפוי לעלות ל-22 מיליארד קילוואט-שעה עד 2025. התפתחויות אלו לא היו בלתי צפויות. אף על פי כן, לא הייתה הרחבת רשת מתואמת, לא הייתה אספקה ​​פרואקטיבית של קיבולת חיבור באזורים הרלוונטיים לבינה מלאכותית. התוצאה: משקיעים מוכנים עם מיליארדי יורו, אך מסוכלים עקב מחסור בקווי חשמל.

סוכנות הרשתות הפדרלית עדכנה לאחרונה את הערכותיה לגבי צריכת האנרגיה העתידית של מרכזי נתונים כלפי מעלה באופן משמעותי. צריכת החשמל צפויה כעת להגיע בין 78 ל-116 טרה-וואט-שעה עד שנת 2037, סכום שיתאים לעד עשרה אחוזים מצריכת החשמל הכוללת של גרמניה. נתונים אלה ממחישים את היקף הבעיה. גרמניה חייבת לשלש את אספקת החשמל שלה למרכזי נתונים ב-12 השנים הקרובות, ובמקביל להאיץ את המעבר האנרגטי, להוציא משימוש תחנות כוח המונעות מדלק מאובנים ולחבר מיליוני כלי רכב חשמליים ומשאבות חום לרשת. ללא האצה מסיבית של הרחבת הרשת ועלייה משמעותית ביכולת ייצור החשמל, משימה בלתי אפשרית לכאורה זו לא תוכל להתבצע.

הדיון הפוליטי, בינתיים, נותר שקוע בטקסים. כל טקס הנחת אבן הפינה לחוות רוח חדשות, כל התקנה פוטו-וולטאית שוברת שיאים, נחגגים. אבל השאלה המכרעת מתעלמת: כיצד החשמל מגיע למקום בו הוא נחוץ? תכנון הרשת בגרמניה מבוסס על קריטריונים שנועדו לכלכלה תעשייתית של המאה ה-20. הצמיחה המתפרצת של צרכני אנרגיה גבוהים מרוכזים במרחב, כמו מרכזי נתונים, לא נלקחה בחשבון במודלי תכנון אלה. מפעילי רשת אזוריים מוצפים כאשר בקשות לכמה מאות מגה-וואט של עומס מחובר נוחתות לפתע על שולחנותיהם. תהליכי האישור אורכים שנים, ובניית קווי החשמל אורכת עוד יותר זמן. עד שמרכז נתונים מחובר לרשת, הטכנולוגיות המותקנות בו לרוב כבר מיושנות.

המירוץ אחר תשתית בינה מלאכותית

בעוד גרמניה מהססת, שאר העולם משקיע באופן מסיבי בתשתיות בינה מלאכותית. ארה"ב הכריזה על סטארגייט, תוכנית של מיליארדי דולרים להרחבת מרכזי נתונים. סין מחזקת באופן שיטתי את מעמדה כמעצמת בינה מלאכותית. אפילו כלכלות קטנות יותר כמו איחוד האמירויות הערביות וערב הסעודית ממקמות את עצמן באגרסיביות כמיקומי מרכזי נתונים. ערב הסעודית נהנית לא רק ממחירי חשמל נמוכים, אלא גם מסביבה רגולטורית שמאז 2024 הקלה על שירותי מרכזי נתונים וקידמה שותפויות עם ספקי שירותים אחרים.

אורקל, שתכננה במקור להשקיע שני מיליארד דולר בפרנקפורט, מסתמכת כעת על תאי דלק של Bloom Energy כדי להפעיל את מרכזי הנתונים שלה המבוססים על בינה מלאכותית מחוץ לרשת החשמל. ניתן להתקין את תאי הדלק הללו תוך 90 יום בלבד - חלקיק מהזמן הנדרש לקבלת אישור חיבור לרשת החשמל בגרמניה. התפתחות זו ממחישה שינוי מהותי: חברות היפר-סקיילר עוקפות את תשתית הרשת הקיימת על ידי בניית מתקני ייצור חשמל משלהן. מיקרוסופט מתנסה בכורים מודולריים קטנים כדי להפעיל ישירות את מרכזי הנתונים. אמזון משקיעה בתחנות כוח סולאריות המזינות באופן בלעדי את תשתית הענן שלה.

גרמניה מפגרת מאחור בהתפתחות זו. המכשולים הרגולטוריים לייצור אנרגיה מבוזרת גבוהים, ותהליכי האישור ארוכים. יחד עם זאת, קיים חוסר רצון פוליטי לסווג מרכזי נתונים כתשתית קריטית ולתעדף אותם בהתאם. בעוד שחוק יעילות האנרגיה משנת 2023 מחייב מרכזי נתונים להשתמש רק בחשמל ממקורות מתחדשים ולהזין חום פסולת לרשתות חימום מחוזיות החל משנת 2027 ואילך, תקנות אלו מועילות מעט מאוד אם אספקת החשמל הבסיסית אינה מובטחת. זה אבסורד להגדיר סטנדרטים של קיימות בעוד שהשקעות של מיליארדי יורו נכשלות עקב היעדר חיבור לרשת.

מתאים לכך:

• יחסי הגומלין בין ייצור פיזי לתשתית דיגיטלית (בינה מלאכותית ומרכזי נתונים)

שלוש השאלות המכריעות

המצב מסתכם בשלוש שאלות יסוד שיקבעו את עתידה הדיגיטלי של גרמניה. ראשית: האם אתרי בנייה בנויים יכולים להיות מושיע הבינה המלאכותית של גרמניה, או שאנחנו פשוט איטיים מדי? הזמינות התיאורטית של 5.5 מיליון מטרים רבועים של קרקעות בנויים היא דבר אחד. יישום מעשי הוא דבר אחר. כל אחד מהפרויקטים הללו דורש הערכות השפעה סביבתיות מקיפות, תוכניות שיקום ותהליכי היתר. גם אם כל הצדדים המעורבים עובדים בעדיפות הגבוהה ביותר, חולפות מספר שנים מהקשר הראשוני ועד להפעלת מרכז נתונים. במהלך תקופה זו, מתחרים במדינות אחרות בונים עשרה מתקנים חדשים. השאלה אינה האם לגרמניה יש תיאורטית את היכולת, אלא האם היא יכולה לגייס את המהירות המנהלית והתכנונית כדי לממש אותה בפועל.

שנית: האם התמקדות רדיקלית ביעילות מספיקה כדי לפצות על החיסרון האנרגטי? תוצאות המחקר שהוצגו בנושא בינה מלאכותית חסכונית באנרגיה מרשימות. חיסכון באנרגיה של 89 אחוזים באמצעות אלגוריתמים בעלי דיוק נמוך, שבבים נוירומורפיים יעילים פי 100, אימון מהיר פי 100 באמצעות שיטות הסתברותיות - חידושים אלה אכן יכולים לסמן שינוי פרדיגמה. עם זאת, יש דרך ארוכה לעבור בין המעבדה לייצור המוני. שבבי לייזר VCSEL קיימים כאבות טיפוס; קנה המידה התעשייתי שלהם ייקח שנים. מעבדים נוירומורפיים כמו SpiNNaker2 מדגימים באופן מרשים את יכולותיהם אך עדיין רחוקים מלהיות מוכנים ליישומי בינה מלאכותית מסחריים. גם אם גרמניה תהפוך למובילה העולמית בטכנולוגיית בינה מלאכותית חסכונית באנרגיה, ייתכן שיחלפו חמש עד עשר שנים עד שטכנולוגיות אלו יהיו מוכנות לשוק וזמינות בכמויות רלוונטיות.

שלישית: או שמא פשוט נצפה בעוד חמש שנים כיצד אחרים שולטים בשוק? שאלה זו נוגעת לעומק. משום שההתחזית הסבירה ביותר להתפתחויות הנוכחיות היא בדיוק תרחיש זה. בעוד שגרמניה נאבקת בתהליכי אישור, דנה בתקני קיימות ומחכה להרחבת הרשת, דינמיקת הכוח העולמית משתנה באופן מהותי. מודלי השפה העיקריים של העתיד יאומנו במרכזי נתונים אמריקאים, סיניים או מזרח תיכוניים. יישומי הבינה המלאכותית המחלחלים לעסקים ולחברה יפותחו על ידי חברות בעלות גישה לכוח מחשוב בלתי מוגבל. חברות גרמניות יידחקו לתפקיד של צרכניות של טכנולוגיות אלה במקום לעצב אותן בעצמן. הריבונות הטכנולוגית המובעת בנאומים פוליטיים מתגלה כאשליה.

הקו הדק בין אמביציה למציאות

גרמניה נמצאת בצומת דרכים. נתיב אחד מוביל לעתיד כמרכז מצוינות אירופאי לבינה מלאכותית יעילה באנרגיה. מדינה שהופכת את הצורך ליתרון וכובשת את מעמד ההובלה העולמי בטכנולוגיות בינה מלאכותית בנות קיימא. חזון זה אינו בלתי מציאותי. הבסיס המדעי קיים, מוסדות מחקר מציגים תוצאות מרשימות, ומומחיות תעשייתית בהנדסת מכונות וטכנולוגיית מוליכים למחצה זמינה. עם מימון ממוקד, תהליכי אישור מואצים לפרויקטים של שדות אנרגיה חדשים, הרחבה מסיבית של תשתית הרשת ותעדוף אסטרטגי ברור, ניתן יהיה להמשיך בדרך זו.

הכיוון השני מוביל לחוסר רלוונטיות. מדינה שצופה בהשקעות נודדות, במוחות הטובים ביותר שלה עוזבים, ביצירת ערך דיגיטלית מתרחשת במקומות אחרים. מדינה שבשנת 2035 תגלה שכל תשתית הבינה המלאכותית שלה נמצאת בידיים זרות, שכל אפליקציה קריטית ניגשת לשרתים בארה"ב או בסין, ושהכלכלה שלה תלויה בספקי ענן זרים כפי שהייתה בעבר בגז רוסי. תרחיש זה אינו דיסטופי, אלא תוצאה הגיונית של ההתפתחויות הנוכחיות אם לא יינקטו צעדי נגד רדיקליים.

ההחלטה תתקבל ב-24 עד 36 החודשים הקרובים. לאחר מכן, ייקבע המסלול. פיתוח הבינה המלאכותית עוקב אחר עקומות אקספוננציאליות שאינן מאפשרות זמן השלמה. ברגע שנשארים מאחור, אי אפשר להדביק את הפער. השפעות הרשת בתעשיית הבינה המלאכותית חזקות מדי, יתרונות ה"ראשונים" בולטים מדי. או שגרמניה מצליחה ליצור את התשתית הדרושה כעת ובמקביל להניע את מהפכת היעילות, או שהיא מקבלת את הירידה שלה לפריפריה הטכנולוגית. אין אמצעים בתחרות הזו. ההיסטוריה תשפוט ללא רחם דור של מקבלי החלטות שהמעיטו בחשיבותם של קווי חשמל לריבונות דיגיטלית. השאלה אינה עוד האם גרמניה חייבת לעשות משהו. השאלה היא האם עדיין יש לה את הכוח, את הרצון ואת המהירות לעשות את מה שצריך לפני שיהיה מאוחר מדי.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד