מדינות עתירות אנרגיה נמכרות כמוקדי תשתית ה-AI הבאים

ניתוח ב-dev.to מאת karkium שפורסם ב-20 במאי ממסגר מחדש את הדיון בתשתית AI סביב אנרגיה ולא סביב chips. הכתבה מצטטת אומדן של כ-50 GWh לאימון GPT-4 ומציינת שביקוש ה-inference המצטבר כיום עולה על ביקוש ה-training — כלומר ה-binding constraint עבור frontier AI הוא יותר ויותר גישה לחשמל זול ושופע, ולא גישה ל-GPUs. מדינות עם קיבולת hydro, geothermal או nuclear תקועה (הכתבה מציינת כמה ממדינות המפרץ, נורבגיה, איסלנד וחלקים מאפריקה) עשויות להתחרות בהצלחה במרכזי tech אמריקאיים מסורתיים על כלכלת תשתית.

זה נוחת בשבוע צפוף בסיגנלים של אנרגיה-AI. Google הכריזה על השקעות חדשות בקהילה ובאנרגיה במיזורי בשילוב עם הקמת data center שלה. ה-guide של 95% הכנסות ב-NVIDIA מניח באופן מובלע שהחשמל לארח את ה-GPUs האלה ייבנה. Yann LeCun שיתף מחדש thread שדוחה את הטענה ש-'AI מעלה את חשבון החשמל שלך' כ-talking point פוליטי. והתגובה המובילה ב-social-feed הייתה ה-thread של ה-CEO של Take-Two על 'AI vs Creativity' (1,820 upvotes ב-r/OpenAI, 1,615 ב-r/artificial) — סמוך במובן שעוינות ציבורית ל-externalities של AI עולה.

הקרס האנליטי הוא שתכנון תשתית AI כיום מזכיר smelting של אלומיניום בשנות ה-70 — workload שבו החלטת המיקום הרציונלית היא 'איפה שהחשמל הכי זול', שעוקפת גיאוגרפיית הון אנושי. ה-JV של Google בשותפות עם Blackstone בשווי 25 מיליארד דולר לתשתית (שסוקר מוקדם יותר השבוע) ממוקם לפי דיווחים על בסיס גישה ל-power-grid קודם, ו-talent שני. הקריאה הספקנית: גורמים רגולטוריים, גיאו-פוליטיים ו-latency מסבכים אופטימיזציה נאיבית של 'תשים את ה-data center איפה שיש חשמל'. אימון frontier עדיין נהנה מקרבה ל-research talent, בהירות רגולטורית חשובה ל-sovereign data, ו-inference latency מענישה מיקומי far-edge. הכתבה היא יותר תזה מאשר reporting — אבל היא לוכדת שיחה תעשייתית אמיתית שמתעצמת ככל ש-buildouts ב-scale של Stargate עוברים מ-press release ל-permitting.