20-30 მეგავატიანი ობიექტები სიმძლავრის დეფიციტს დროებით შეავსებს
წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი: შიკრიკი.
OpenAI and Anthropic scramble for smaller data centers as massive gigawatt projects lag — 20-30 MW facilities to provide capacity as mega structures undergo construction

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.
OpenAI და Anthropic, გავრცელებული ინფორმაციით, ხელოვნური ინტელექტისთვის განკუთვნილი მცირე მონაცემთა ცენტრების 확보ებას ცდილობენ. კომპანიებს გამოთვლითი სიმძლავრის სწრაფად გაზრდა სურთ, ვიდრე გიგავატიანი პროექტების მშენებლობა მიმდინარეობს. სი-ენ-ბი-სის 18 სექტემბრის ცნობით, ხელოვნური ინტელექტის ორი გიგანტი დაახლოებით 20-30 მეგავატი სიმძლავრის მქონე, უკვე არსებულ ობიექტებზე შეთანხმების შესაძლებლობას განიხილავს. ამასთან, კომპანიებმა გაცილებით მასშტაბურ ინფრასტრუქტურულ პროექტებში უკვე ათობით მილიარდი დოლარის ჩადების ვალდებულება აიღეს.
სი-ენ-ბი-სის ცნობით, Anthropic-მა ამ მოცულობის შესაძლო გარიგებებით გაერთიანებულ სამეფოსა და სკანდინავიის ქვეყნებში დაინტერესება გამოხატა. გამოცემა მოლაპარაკებების შესახებ ინფორმირებულ ოთხ ადამიანს ეყრდნობა. OpenAI-მ მცირე ობიექტების გამოყენების შესაძლებლობა სკანდინავიის ქვეყნებშიც შეისწავლა. წყაროების თქმით, ორივე კომპანიამ მსგავსი შესაძლებლობები აშშ-შიც განიხილა.
OpenAI-ის წარმომადგენელმა სი-ენ-ბი-სის განუცხადა: „მსოფლიოში ხელოვნურ ინტელექტზე მზარდი მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად გამოთვლითი სიმძლავრეების მრავალფეროვან პორტფელს ვქმნით“. კომპანიამ დასძინა, რომ სხვადასხვა სამუშაო დატვირთვას განსხვავებული ინფრასტრუქტურა სჭირდება. OpenAI შესაძლო ობიექტებს წარმადობის, საიმედოობის, ვადებისა და ღირებულების მიხედვით აფასებს. Anthropic-მა კომენტარის გაკეთებაზე უარი თქვა.
მცირე ობიექტები შეავსებს ხელოვნური ინტელექტის უზარმაზარ კომპლექსებს, რომელთა შექმნასაც ორივე კომპანია უკვე ცდილობს. მაგალითად, Anthropic-მა, გავრცელებული ინფორმაციით, Nscale-თან დაახლოებით 45 მილიარდი დოლარის შეთანხმება გააფორმა. შეთანხმება დასავლეთ ვირჯინიაში მიმდინარე პროექტისთვის დაახლოებით 460 მეგავატი გამოთვლითი სიმძლავრის მიწოდებას ითვალისწინებს. OpenAI-მ კი წელს განაცხადა, რომ Stargate-ის ინფრასტრუქტურისთვის ნაკისრმა ვალდებულებებმა პროექტის თავდაპირველ 10-გიგავატიან მიზანს უკვე გადააჭარბა. მოგვიანებით კომპანიამ ჯორჯიის შტატში კიდევ სამი გიგავატისა და ოჰაიოში რვა გიგავატის პროექტები გამოაცხადა.
ეს პროექტები აქსელერატორების დიდ კლასტერებს უზრუნველყოფს, რომლებიც სულ უფრო დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გასაწვრთნელადაა საჭირო. ასეთ კლასტერებში ათასობით გრაფიკულმა პროცესორმა მაღალი გამტარუნარიანობის კავშირებით ერთად უნდა იმუშაოს. თუმცა, პროექტების განხორციელებას წლები სჭირდება. აქსელერატორების ამოქმედებამდე საჭიროა მიწა, ელექტროქსელთან მიერთება, ქვესადგურები, გაგრილების ინფრასტრუქტურა და უზარმაზარი რაოდენობის ელექტროენერგია.
ამავდროულად, OpenAI-სა და Anthropic-ს თავიანთი მოდელების გამოყენებით მიღებულ მოთხოვნასთან გასამკლავებლად სიმძლავრე დაუყოვნებლივ სჭირდებათ. მოდელების გამოყენებისას გამოთვლითი პროცესის განაწილება რამდენიმე მცირე კლასტერზე შეიძლება. ამიტომ მცირე მონაცემთა ცენტრები ამ ამოცანებისთვის შესაფერისია, რაც ასეთ ობიექტებზე მოთხოვნას ზრდის.
ამავე გამოცემის სხვა ამბები.

Combined OpenSSH and musl-libc flaws let anyone into Alpine Linux and other distros by typing anything over 256 characters as a password
მცირე ობიექტების გამოყენება კომპანიებს დიდი მონაცემთა ცენტრების მშენებლობასთან დაკავშირებული ზოგიერთი პრობლემის თავიდან აცილების საშუალებასაც აძლევს. მხოლოდ აშშ-ში, 2026 წლის მეორე კვარტალში, ადგილობრივმა წინააღმდეგობამ მონაცემთა ცენტრების 45 პროექტი შეაჩერა, რომელთა საერთო ღირებულება 68 მილიარდი დოლარი იყო. წინააღმდეგობა მიწის გამოყენებას, ხმაურით დაბინძურებასა და ელექტროენერგიისა და წყლის მოხმარებას უკავშირდებოდა. უკვე არსებული მცირე ობიექტები იმავე ზეწოლას არ განიცდის.
Structure Research-ის კვლევების ხელმძღვანელმა ჯაბეზ ტანმა სი-ენ-ბი-სის განუცხადა: „ელექტროენერგიით უკვე უზრუნველყოფილ ობიექტზე რამდენიმე მეგავატის მიღება შეიძლება უფრო პრაქტიკული იყოს, ვიდრე ერთ ადგილას გაცილებით დიდი სიმძლავრის მოლოდინი“. მან დასძინა: „სამუშაო დატვირთვებისთვის, რომლებსაც სხვადასხვა ობიექტზე მუშაობა შეუძლია, რამდენიმე მცირე განთავსებამ ერთობლივად მნიშვნელოვანი სიმძლავრე შეიძლება შექმნას“.
სიმძლავრის დაქირავება ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებისთვის უკვე სტანდარტული პრაქტიკაა. ლაბორატორიები სიმძლავრეს ჰიპერმასშტაბური ღრუბლოვანი მომსახურების კომპანიებისგან, სპეციალიზებული მონაცემთა ცენტრების ოპერატორებისა და გრაფიკულ პროცესორებზე ორიენტირებული, სწრაფად მზარდი ახალი ღრუბლოვანი პროვაიდერებისგან ქირაობენ. ეს მათ სამუშაო დატვირთვის რამდენიმე მიმწოდებელზე განაწილების საშუალებას აძლევს.
თემებიჯაბეზ ტანიAnthropicNscaleOpenAIStructure Researchსი-ენ-ბი-სიაშშგაერთიანებული სამეფოდასავლეთი ვირჯინიაStargate
შეადარე თარგმანი გამოცემის ორიგინალურ ტექსტს.
გამოქვეყნდა 22 სექტემბერი, 2026

Two dead, five injured in Taiwan PCB factory explosion

Marvell to buy Lumentum in $115 billion all-stock deal
სხვა ამბები ამ განყოფილებიდან.
UK ministers seek powers to investigate when AI agents are let off the leash
DigiCert admits 16-month security lapse exposed customer information

Bank of England pours cold water on AI productivity boom
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.