הביקוש הגובר לכוח מחשוב עבור מערכות בינה מלאכותית משנה את שוק תשתיות הענן. מניית אנבידיה טיפסה השבוע לשיא נוסף, ושווי השוק שלה התקרב ל-6 טריליון דולר. החברה צופה הכנסות של 108 מיליארד דולר ברבעון שהסתיים באוקטובר, עלייה של 89% לעומת התקופה המקבילה אשתקד. חברות ומעבדות משקיעות עשרות מיליארדי דולרים בשנה בשבבים של החברה, המשמשים לאימון והפעלת מודלים.
למרות הכסף הזמין, הדרך לשימוש בשבבים אינה פשוטה. חברות גדולות רוכשות שירותי ענן מאמזון, מיקרוסופט וגוגל, אך גם לענקיות אלו יש מגבלות קיבולת. מנכ"ל אמזון, אנדי ג'סי, אמר ביולי לאנליסטים כי החברה לא תוכל לספק את מלוא הביקוש שהיא צופה לשירותי הענן שלה השנה, והעריך שהמגבלה עשויה להימשך גם ב-2027. לפי חברת המחקר גרטנר, אמזון ומיקרוסופט החזיקו יחד ב-59% משוק תשתיות הענן ב-2025.
השחקניות החדשות בשוק הענן
המחסור בתשתיות זמינות מעניק יתרון לספקיות ענן חדשות המתמקדות באספקת כוח מחשוב עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית. לפי ניתוח של חברת המחקר SemiAnalysis, בספטמבר פעלו 323 ספקיות של מעבדי GPU מתוצרת אנבידיה, לעומת 209 פחות מ-11 חודשים קודם לכן. מדובר בעלייה של כ-55%, המשקפת את השינוי בענף ואת ההזדמנויות שנוצרות עבור חברות המתמחות בהשכרת כוח מחשוב.
בין החברות הבולטות בתחום נמצאת CoreWeave, שגם גוגל ומיקרוסופט החלו להיעזר בשירותיה. חברה נוספת היא Nebius, שמקורה בהולנד. לדברי מארק בורודיצקי, מנהל ההכנסות של החברה, ספקיות ענן גדולות פנו אליה כדי שתסייע לשרת לקוחות שהן מתקשות לספק להם קיבולת בזמן הנדרש. מנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, ציין בחודש שעבר כי הוא צופה צמיחה של חברות ענן חדשות עם צבר הזמנות בהיקפים של מאות מיליארדי דולרים.
האתגרים בדרך למעבדים
לצד החברות המוכרות, פועלות ספקיות ענן קטנות המציעות תנאים גמישים יותר, בניגוד לחלק מספקיות הענן הגדולות שדורשות תשלום מראש והתחייבויות ארוכות טווח. עם זאת, זמינות השבבים נותרת אתגר מרכזי גם אצל הספקיות הייעודיות. חברות עשויות להידרש להפקיד תשלום מראש ולהמתין חודשים עד שהמעבדים ייכנסו לפעולה, בזמן שהספקיות מגייסות מימון ומקימות את תשתיות מרכזי הנתונים.
ב-CoreWeave, למשל, הקיבולת לטווח הקצר הייתה כמעט כולה מכורה, כפי שציין המנכ"ל מייק אינטראט באוגוסט. עבור החברות המשתמשות בשבבים, האתגר המרכזי כיום הוא למצוא את התשתית שתאפשר להן להפעיל את הטכנולוגיה בהיקף הנדרש ובזמן, תוך איזון בין אמינות, זמינות, עלות ומיקום גיאוגרפי של מרכזי הנתונים.
