جعلت طفرة الذكاء الاصطناعي بعض الشركات ذات قيمة هائلة. أصبحت OpenAI وAnthropic الآن أكثر الشركات الخاصة قيمة في العالم. أصبحت Google وMicrosoft وNvidia أكبر من أي وقت مضى. لكن من بين أكبر الرابحين كانت Caterpillar، مورد الشاحنات الصفراء والرافعات. تضاعف سهم Caterpillar بأكثر من الضعف خلال العام الماضي، مما جعل الشركة تساوي ستة أضعاف قيمة Nike. لا علاقة لصعودها الكبير بمركبات البناء (الحقيقية واللعبة) التي تشتهر بها. بدلاً من ذلك، يأتي نجاح Caterpillar من محركاتها العملاقة التي تعمل بالغاز والتي تساعد في تشغيل بناء مراكز البيانات في البلاد.

على الرغم من كل الاهتمام بتحسين قدرات النماذج، فإن أهم مدخلات الذكاء الاصطناعي ليست البتات بل الذرات والإلكترونات. لتدريب وتشغيل نماذجها، تحتاج صناعة الذكاء الاصطناعي إلى البناء. مراكز البيانات هي عمليات تكنولوجية وصناعية معقدة بشكل لا يصدق - فهي تتطلب من شركات التكنولوجيا إنشاء محطات طاقة، وبناء مرافق معالجة مياه الصرف الصحي، وإعداد جميع أنواع المعدات الكهربائية وخطوط الطاقة ومعدات التبريد المتقدمة. وهذا يتطلب الخرسانة والصلب والسيليكون والزجاج والنحاس والغاز الطبيعي المسال.

كان بناء مراكز البيانات هذه محمومًا منذ فترة طويلة، لكنه الآن يقترب بسرعة من نقطة تحول مذهلة ومقلقة في نفس الوقت. اللاعبون الرئيسيون - Amazon وGoogle وMicrosoft وMeta وOracle - في طريقهم لإنفاق أكثر على مراكز البيانات بحلول نهاية العام مما يجنونه من عملياتهم. وهذا يعني أن عمالقة التكنولوجيا الذين تحقق أعمالهم غير chatbots عشرات المليارات من الدولارات سنويًا سيحتاجون على الأرجح إلى تحمل الديون لمواصلة دفع طموحاتهم في الذكاء الاصطناعي. من إطلاق ChatGPT، في أواخر عام 2022، وحتى نهاية العام الماضي، تجاوزت النفقات الرأسمالية لهذه الشركات - التي تذهب معظمها نحو مراكز البيانات - نصف تريليون دولار. وتعتزم الشركات إنفاق مبلغ مماثل في عام 2026 وحده. وفي العام المقبل، من المحتمل أن تتجاوز استثماراتها في الذكاء الاصطناعي 1.1 تريليون دولار، وفقًا لتقرير حديث من J.P. Morgan.

لطالما تمتع وادي السيليكون بميزة مباشرة: منتجاته وخدماته تكلف القليل نسبيًا لتصنيعها ولكنها تدر إيرادات هائلة. لكن تشغيل مركز بيانات يشبه في كثير من النواحي تشغيل مصنع صلب أكثر من تشغيل تطبيق هاتف ذكي. على وجه الخصوص، تتطلب مراكز البيانات كميات هائلة من الكهرباء، خاصة مع ازدياد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي. قبل خمس سنوات، كان مركز البيانات القياسي قد يتطلب 10 أو 50 ميغاواط من الطاقة، وهو ما يكفي لعشرات الآلاف من المنازل. قبل عام، كانت مراكز البيانات التي تطلب واحد أو اثنين غيغاواط من الطاقة تعتبر ضخمة. هذا الأسبوع، أعلنت Meta أنها تضاعف حجم مركز البيانات الرئيسي للذكاء الاصطناعي بأكثر من الضعف، مما سيزيد احتياجاته القصوى من الطاقة إلى خمسة غيغاواط. مركز بيانات مقترح في ولاية يوتا، إذا اكتمل، سيتطلب تسعة غيغاواط من الطاقة. هذا يعادل طاقة عدة مدن كبيرة تتدفق عبر عدد قليل من المستودعات الكبيرة، كلها مخصصة للروبوتات.

الشبكات الكهربائية عادة لا تملك طاقة كافية لتزويد هذه المشاريع العملاقة، ولذا فإن أسرع طريقة لتشغيل مركز بيانات هي بناء محطة الطاقة الخاصة بك. وهنا يأتي دور Caterpillar: لدى الشركة عدد هائل من الطلبيات المؤجلة لمعدات الطاقة، وكذلك الحال مع كل مصنع رئيسي لتوربينات الغاز الطبيعي في العالم. في مايو، أفيد أن Elon Musk أنفق ما لا يقل عن مليار دولار لشراء شركة طاقة تمتلك أسطولًا من توربينات الاحتراق، على الأرجح لتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به، Grok.

الطاقة ليست سوى جزء من التحدي. يتطلب مركز البيانات توصيل عشرات من رقائق الذكاء الاصطناعي المتطورة معًا على رف بحجم ثلاجة، ثم ربط آلاف تلك الرفوف في مبنى واحد. تلك الرقائق تعمل ساخنة، حتى 200 درجة فهرنهايت، ويتم تبريدها عادة بمزيج من الماء ومراوح صناعية؛ اقترب كثيرًا من أحد الرفوف، وقد تتعرق.

هدف OpenAI المعلن لجعل "الذكاء أرخص وأفضل وأكثر وفرة بمرور الوقت" يترجم في الواقع إلى تشغيل وتبريد مراكز البيانات بكفاءة.