كم تنفق شركات التقنية الكبرى على مراكز البيانات سنوياً؟

مراكز البيانات: القلب النابض لخدماتك

هل تساءلت يوماً ماذا يحدث خلف الشاشة حين تستخدم تطبيقاً ما؟ كل صورة تشاركها، كل رسالة ترسلها، وكل عملية بحث تقوم بها، تحتاج إلى مكان لتخزينها ومعالجتها. هذا المكان هو ما نسميه "مركز البيانات".

تخيل معي أن مراكز البيانات هذه هي بمثابة الدماغ العملاق الذي يعمل بلا توقف لضمان عمل خدماتك الرقمية. هذه المراكز ليست مجرد غرف مليئة بالحواسيب، بل هي منشآت متخصصة مصممة للتعامل مع كميات هائلة من المعلومات.

مع انتشار الذكاء الاصطناعي، ظهر نوع جديد من هذه المراكز يسمى "مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي". هذه المراكز مصممة خصيصاً للمهام المعقدة التي يتطلبها تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، وتستخدم أجهزة متطورة مثل معالجات الرسوميات (GPUs) والوحدات المعالجة المخصصة للذكاء الاصطناعي (TPUs). هذه الأجهزة ضرورية لمتطلبات المعالجة المتوازية التي تحتاجها تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أرقام فلكية: حجم الإنفاق السنوي

إن تشغيل هذه البنية التحتية الضخمة ليس بالأمر الهين. شركات التقنية الكبرى مثل Google و Amazon و Microsoft و Meta تنفق مليارات الدولارات سنوياً على مراكز بياناتها.

على سبيل المثال، بين شهري يناير وأغسطس من عام 2024 وحده، أنفقت شركات Microsoft و Meta و Google و Amazon مجتمعة 125 مليار دولار على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

هذا الإنفاق مستمر في التصاعد. تشير التقديرات إلى أن الشركات التقنية الكبرى ستنفق حوالي 650 مليار دولار على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في عام 2026. بعض التوقعات أكثر جرأة، فشركة Citigroup تتوقع أن يصل الإنفاق على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى 2.8 تريليون دولار بحلول عام 2030، بينما تقدر شركة McKinsey & Company أن هذا الرقم قد يقترب من 7 تريليونات دولار عالمياً بحلول نفس العام. هذه المبالغ الضخمة تعكس الحاجة المتزايدة لقوة المعالجة والتخزين، خاصة مع التوسع الهائل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب قدرات معالجة وتخزين استثنائية.

تحديات بيئية ومجتمعية

هذا النمو الهائل لم يأتِ بلا ثمن. مراكز البيانات، وخصوصاً تلك المخصصة للذكاء الاصطناعي، تستهلك كميات هائلة من الطاقة والمياه.

على سبيل المثال، يستهلك رف الخادم الواحد في مركز بيانات الذكاء الاصطناعي حوالي 60 كيلووات من الكهرباء، بينما يستهلك رف الخادم في مركز البيانات التقليدي حوالي 10 كيلووات فقط. تخيل حجم الطاقة الذي تحتاجه منشأة تضم آلاف الأرفف.

أحد أكبر مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في العالم، وهو مشروع "Project Rainier" التابع لشركة Amazon في ولاية إنديانا الأمريكية، والذي تبلغ تكلفته 11 مليار دولار، سيستخدم 2.2 جيجاوات من الكهرباء، وهو ما يعادل استهلاك مليون منزل، بالإضافة إلى ملايين الجالونات من المياه سنوياً.

هذا الاستهلاك الضخم للطاقة والمياه أثار قلق المجتمعات المحلية. بحلول عام 2026، اعترضت العديد من المجتمعات الأمريكية على بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في مناطقها، مما أدى إلى عرقلة بناء مراكز بيانات بقيمة 130 مليار دولار بسبب بصمتها البيئية الكبيرة وما تسببه من حرارة وضوضاء وملوثات أخرى.

من يدير هذه العمالقة؟

من يقف وراء هذه المشاريع الضخمة؟ هناك نوعان رئيسيان من مزودي مراكز البيانات للتعلم الآلي: "الهايبر سكيلرز" (Hyperscalers) و"النيو كلاودز" (Neoclouds).

"الهايبر سكيلرز" هي شركات التقنية العملاقة مثل Google و Meta و Microsoft و Oracle و Amazon. هذه الشركات تدير مراكز بياناتها الضخمة الخاصة بها.

أما "النيو كلاودز" فهي جيل جديد من مزودي مراكز البيانات المتخصصين في خدمات الذكاء الاصطناعي، ومن أمثلتها CoreWeave و Nebius و Nscale و Lambda.

تتوالى الإعلانات عن مشاريع ضخمة. في يناير 2025، أعلنت OpenAI بالتعاون مع Oracle و Softbank عن مشروع "Stargate" الذي يضم ستة مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة. وكذلك، أنفقت Amazon مبلغ 11 مليار دولار على مشروع "Rainier" في إنديانا، والذي يضم حالياً سبعة مراكز بيانات من أصل 30 مخططاً لها.

كيف تدبر الشركات هذه المبالغ؟

مع هذه الاستثمارات الهائلة، قد تتساءل كيف تدبر الشركات هذه المبالغ الضخمة. الشركات الكبرى غالباً ما تلجأ إلى طرق مبتكرة لتوزيع المخاطر المالية.

إحدى هذه الطرق هي إنشاء "كيانات ذات أغراض خاصة" (Special Purpose Vehicles) أو التعاقد مع شركات "النيو كلاودز". هذا يسمح للشركات بالاستفادة من مراكز البيانات دون تحمل كامل الأعباء المالية المباشرة لبنائها.

على سبيل المثال، مشروع "Hyperion" التابع لشركة Meta، والذي تبلغ طاقته 5 جيجاوات، تم تمويل معظمه عن طريق شركة Blue Owl Capital من خلال إصدار سندات. Meta لم تقترض المال مباشرة، بل أنشأت كياناً خاصاً تستأجر منه مركز البيانات، مما يقلل من المخاطر المالية عليها.