السباق نحو القدرة الحوسبية الفورية

في خطوة تعكس الضغوط المتزايدة لتلبية الطلب الهائل على الذكاء الاصطناعي، بدأت كل من OpenAI وAnthropic في استكشاف خيارات غير تقليدية لتوسيع بنيتهما التحتية. ففي الوقت الذي تلتزم فيه هذه الشركات بمليارات الدولارات في مشاريع ضخمة تصل قدرتها إلى مستوى الجيجاوات، كشف تقرير من Tom's Hardware أن الشركتين تسعيان حالياً لتأمين مراكز بيانات أصغر حجماً تتراوح قدرتها بين 20 و30 ميجاواط. هذا التوجه يهدف إلى توفير سعة حوسبية فورية لا يمكن للمشاريع الضخمة توفيرها في المدى القريب بسبب التعقيدات الإنشائية. ويمكن الرجوع إلى Tom's Hardware للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

وتأتي هذه التحركات وسط سباق تقني محموم، حيث أشارت مصادر مطلعة إلى أن Anthropic أجرت مباحثات أولية في هذا الصدد داخل المملكة المتحدة ودول الشمال الأوروبي. وعلى نحو مماثل، درست OpenAI فرصاً مشابهة في المنطقة الشمالية، مع وجود نقاشات حول إمكانية تطبيق هذا النموذج داخل الولايات المتحدة أيضاً، مما يبرز حاجة الشركات الماسة لتعزيز سلاسل التوريد الحوسبية الخاصة بها.

تنوع المحفظة الحوسبية كاستراتيجية تشغيلية

في تعليق رسمي لـ CNBC، أوضح متحدث باسم OpenAI أن الشركة تعمل على بناء محفظة حوسبة متنوعة لتلبية الطلب العالمي المتزايد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وأكد المتحدث أن طبيعة العمل التقني تتطلب بنية تحتية مرنة، حيث يتم تقييم كل مشروع بناءً على معايير الأداء، والموثوقية، والتوقيت، والتكلفة. هذه الاستراتيجية تشير إلى أن مراكز البيانات الصغيرة لا تمثل بديلاً عن المشاريع الكبرى، بل مكملاً حيوياً لها.

فعلى صعيد المشاريع الضخمة، كانت Anthropic قد وقعت اتفاقية ضخمة تقدر بنحو 45 مليار دولار مع شركة Nscale لتطوير سعة حوسبية تصل إلى 460 ميجاواط في ولاية فرجينيا الغربية. وفي سياق متصل، تجاوزت التزامات OpenAI في مشروعها الطموح "ستارغيت" (Stargate) حاجز الـ 10 جيجاوات، بالإضافة إلى إعلانات عن مشاريع إضافية بقدرة 3 جيجاوات في جورجيا و8 جيجاوات في أوهايو، وهي مشاريع تتطلب سنوات طويلة من التخطيط والبناء.

تحديات البناء ومعايير الاستدلال

تتطلب مراكز البيانات فائقة الضخامة سلاسل توريد معقدة، تبدأ بتوفير الأراضي وتمر بإنشاء محطات فرعية للكهرباء، وصولاً إلى توفير أنظمة تبريد ضخمة. وهذه العناصر، بالإضافة إلى الحاجة لاتصالات عالية النطاق الترددي لربط آلاف وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، تجعل عملية التطوير طويلة الأمد. وفي المقابل، أصبحت مراكز البيانات الصغيرة خياراً جذاباً، خاصة وأن عمليات 'الاستدلال' (Inference) يمكن توزيعها عبر مجموعات خوادم أصغر، مما يجعل هذا التوجه تقنياً وعملياً.

إضافة إلى ذلك، تواجه المشاريع العملاقة عقبات بيئية ومجتمعية متزايدة. فقد أدى التوسع في بناء مراكز البيانات الضخمة في الولايات المتحدة إلى عرقلة 45 مشروعاً بقيمة 68 مليار دولار خلال الربع الثاني من عام 2026، وذلك بسبب مخاوف السكان المحليين المتعلقة باستخدام الأراضي، والتلوث الضوضائي، والاستهلاك المفرط للموارد المائية والكهربائية. في المقابل، فإن المنشآت القائمة بالفعل لا تواجه هذه الضغوط التنظيمية أو المجتمعية.

رؤية الخبراء لمستقبل البنية التحتية

وفقاً لتحليلات الخبراء، مثل جابيز تان، رئيس الأبحاث في شركة 'Structure Research'، فإن تأمين بضعة ميجاواط في موقع جاهز ومزود بالطاقة يعتبر أكثر عملية من انتظار توفر سعة أكبر في موقع واحد. ويؤكد هذا التوجه أن جمع عدة مواقع صغيرة يمكن أن يؤدي في النهاية إلى تحقيق سعة إجمالية كبيرة، وهو ما يخدم أهداف شركات الذكاء الاصطناعي في التوسع السريع دون انتظار انتهاء تشييد المجمعات العملاقة.

إن تأجير السعات الحوسبية أصبح ممارسة معيارية في صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث تستفيد المختبرات من قدرات 'المزودين السحابيين الفائقين' (Hyperscalers) ومشغلي مراكز البيانات المتخصصين. ومن خلال تنويع الموردين وتوزيع أعباء العمل عبر عدة مواقع ومراكز بيانات صغيرة، تستطيع الشركات الحفاظ على استمرارية الخدمة وتجاوز عنق الزجاجة الذي تفرضه القيود الإنشائية للمشاريع الضخمة.

المصادر

• Tom's HardwareOpenAI and Anthropic scramble for smaller data centers as massive gigawatt projects lag — 20-30 MW facilities to provide capacity as mega structures undergo construction