فهم كامل لدورة البيانات الكبرى للذكاء الاصطناعي ومعركة التسلح القادمة، لم تعد تقتصر على وحدات المعالجة الرسومية فقط، بل هي Power

مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تتضخم بشكل متزايد، حيث يستهلك مركز البيانات الواحد طاقة تعادل مدينة متوسطة.
كانت مراكز البيانات في الماضي تتطلب 10-20 كيلوواط/رف، والآن أصبحت تصل إلى 80 كيلوواط، 120 كيلوواط، وحتى 600 كيلوواط/رف. استهلاك الطاقة لمجموعات الذكاء الاصطناعي الكبيرة دخل مستوى الجيجاواط.
الاختناقات ليست فقط في وحدات المعالجة الرسومية، والمعالجات المركزية، والتخزين، بل بدأت تتجه أيضًا نحو التيار، والحرارة، وتوزيع الكهرباء، وخسائر النحاس، وكفاءة تحويل الطاقة، والوصول إلى الشبكة الكهربائية، و HVDC.
سلسلة صناعة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي:
شبكة الكهرباء → محول → UPS → HVDC → مزود طاقة الوحدة (PSU) → VRM → وحدة المعالجة الرسومية.
كانت الخوادم التقليدية تعتمد بشكل كبير على 48 فولت، لأن قدرة الخزانة في عصر الإنترنت التقليدي لم تكن عالية. لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، بدأت تظهر مشاكل الأنظمة ذات الجهد المنخفض بشكل كامل، لأن:
P = VI
لنفس القدرة 1 ميغاواط، يتطلب 48 فولت أكثر من 20,000 أمبير، و400 فولت حوالي 2,500 أمبير، و800 فولت ينخفض إلى حوالي 1,250 أمبير.
انخفاض التيار يعني أن الكابلات النحاسية تصبح أرق، وخسائر النحاس تنخفض، والحرارة تتراجع، وتضيق اللوحات الأم، وينخفض ضغط مزودات الطاقة، وضغط التبريد السائل، وتصبح عملية البناء أسهل، والتكلفة أقل.
800 فولت هو منصة عالية الجهد ثبتت فعاليتها في السيارات الكهربائية، لماذا دخلت EV إلى 800 فولت؟ لأنها للشحن السريع، والطاقة العالية، وتقليل خسائر الخط، وتقليل فقدان الحرارة.
اليوم، تواجه مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي نفس المشكلة. لذلك، بدأت صناعة السيليكون الكربيدي، و MOSFET عالي الجهد، وDC/DC عالي الجهد، وPSU عالي الجهد، و HVDC، وBusbar، والمحولات الصلبة، التي كانت موجهة أصلاً لصناعة السيارات الجديدة، تتسرب إلى AIDC.
لكن 800 فولت قد يكون مجرد البداية، والاتجاه الحقيقي هو HVDC (التحويل إلى التيار المستمر عالي الجهد).
لهذا السبب، بدأت شركات الكهرباء الصناعية التقليدية تتلقى تقييمات سوقية جديدة. مثل Vertiv، Eaton، Schneider Electric، ABB، Siemens، التي أصبحت الآن من المستفيدين الرئيسيين من سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي.
وهذا هو السبب في أن السوق يعيد تقييم وحدات الطاقة نصف الموصلة.
شركة إنفينيون هي مثال على ذلك، حيث انتقلت بسلاسة من تقديم وحدات طاقة للسيارات إلى وحدات طاقة للبنية التحتية الكهربائية.
ربما تكون إنفينيون الآن واحدة من القلائل في العالم التي تقدم منصة "شبكة إلى النواة" (Grid-to-Core) لوحدات الطاقة. فهي تغطي من جانب شبكة الكهرباء عالية الجهد، و HVDC، وPSU، وتغذية وحدات المعالجة الرسومية، وGaN عالي التردد، والمحركات، والمتحكمات، وMCU، إلى وحدات الطاقة، وMOSFET، وSiC، تقريبًا جميعها.
وهذا هو أكبر حائط حماية لها.
الأهم من ذلك، أن إنفينيون ليست شركة بدون مصانع (Fabless)، بل هي شركة IDM. تصمم، وتنتج، وتعبئ، وتختبر بنفسها. وهذا مهم جدًا في صناعة وحدات الطاقة نصف الموصلة، لأنها تختلف عن معالجات CPU/GPU.
الدوائر المنطقية تعتمد على EUV، وFinFET، وGAA، وكثافة الترانزستورات. لكن وحدات الطاقة تعتمد على إدارة الحرارة، واستقرار الجهد العالي، والموثوقية طويلة العمر، والمواد، والتعبئة، والطبقات الخارجية، ومعدل الإنتاج. خاصة أن مستقبل مراكز البيانات الذكاء الاصطناعي هو حمل مستمر لفترات طويلة، وتيارات عالية، وكثافة حرارية عالية، وضغوط عالية.
تصنيعها هو في حد ذاته تقنية.
الأصول الحقيقية التي تمتلكها إنفينيون الآن تشمل Villach، وDresden، وKulim. والأهم هو مصنع الطاقة 300 مم وSiC 200 مم.
السوق يقلل من قيمتها بشكل مفرط: تصنيع وحدات الطاقة 300 مم في الواقع صعب جدًا، بسبب الإجهاد الحراري، ومعدل العيوب، والأجهزة عالية الجهد، والسيطرة على العيوب، وكلها أكثر تعقيدًا بكثير من العمليات التقليدية.
وفي عصر الذكاء الاصطناعي، بدأ الطلب على أجهزة الطاقة في مرحلة توسع كبيرة. القدرة على تصنيع وحدات الطاقة المتقدمة نفسها، بدأت تعود لتكون حائط حماية.
إذا نظرنا فقط إلى "الأكثر نقاء" من لاعبي الطاقة عالية الجهد في الذكاء الاصطناعي، فهما شركتا Navitas Semiconductor وWolfspeed. خاصة Navitas، فهي جوهرًا شركة GaN + طاقة عالية الكفاءة للذكاء الاصطناعي، وهي Beta نقية.
Wolfspeed تتبع منطقًا مختلفًا. إذا دخلت مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل إلى وحدات PSU من SiC، وHVDC، والبنية التحتية الكهربائية عالية الجهد، فقد تشهد مسار نمو ثانوي.
بالإضافة إلى ذلك، هناك منصات الطاقة الصناعية الكبيرة، مثل Eaton، Schneider Electric، ABB. لأنها تتحكم في التوزيع، والجهد المتوسط، والمنخفض، وقواطع الدوائر، وإدارة الطاقة، وتوبولوجيا الطاقة لمراكز البيانات.
وهذه الأمور تتطلب تكاليف تحويل عالية جدًا. في النهاية، سيكتشف الذكاء الاصطناعي أن وحدات المعالجة الرسومية يمكن استبدالها، لكن بنية الطاقة بمجرد تحديدها، لها عمر افتراضي طويل جدًا.
بشكل عام، من يستطيع الاستمرار في حل مشكلات التيار، والحرارة، والكفاءة، وتوزيع الكهرباء، والموثوقية، والوصول إلى الشبكة في عصر كثافة الطاقة الفائقة للذكاء الاصطناعي، هو من قد يتصدر هذا المجال.
لأن العقبة التالية للذكاء الاصطناعي بدأت تتحول من وحدات المعالجة الرسومية إلى Power، وهذه السلسلة الصناعية لم يتم تسعيرها بالكامل بعد من قبل السوق.
إخلاء المسؤولية: أنا أمتلك الأصول المذكورة في المقال، والآراء متحيزة، وليست نصيحة استثمارية، DYOR