تسعى Runware إلى تغيير طريقة بناء الشركات لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية ونشرها. وتخطط الشركة لتصنيع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي المعيارية عبر خطوط تجميع المصانع، باتباع نهج يشبه إنتاج السيارات.

تركز استراتيجيتها على إنتاج قدرات حوسبة بوتيرة أسرع، مع تقليل أعمال التركيب في مواقع النشر. لكن تحقيق هذه السرعة في التصنيع سيتطلب من الشركة التغلب على تحديات الإنتاج والبنية التحتية والتكلفة.

تستهدف Runware توفير سعة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تبلغ 30 ميغاواط يوميًا بحلول عام 2028

تخطط Runware لإنتاج سعة مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي تبلغ 30 ميغاواط يوميًا بحلول عام 2028. وقال الرئيس التنفيذي فلافيو رادوليسكو إن الشركة تريد أن تخرج وحدات مراكز البيانات المكتملة من خطوط التجميع مثل السيارات. كما تستهدف تشغيل كل وحدة خلال 48 ساعة من وصولها إلى موقع مجهز.

يشمل هدف الـ48 ساعة التركيب والإعداد، وليس عملية التصنيع بأكملها. ويجب أن تتوفر الكهرباء والاتصال بالشبكة مسبقًا في كل موقع. وتخطط Runware لإنجاز معظم عمليات التجميع والاختبار داخل المصانع قبل شحن الوحدات.

تصنّع الشركة حاليًا مراكز بياناتها المعيارية للذكاء الاصطناعي في رومانيا. ويبلغ طول وحدة Sonic Pod نحو 20 قدمًا، وتضم قرابة 1,200 وحدة معالجة رسومات. وتوفر كل وحدة ميغاواطًا واحدًا من القدرة الحاسوبية.

تستخدم Runware أيضًا نظام تبريد سائلًا مغلق الدورة لا يتطلب اتصالًا دائمًا بشبكة المياه. ويقلل هذا التصميم متطلبات البنية التحتية في مواقع النشر.

يستغرق تصنيع وحدة Sonic Pod واحدة حاليًا نحو ثلاثة أسابيع. ويعتقد رادوليسكو أن اعتماد نموذج الإنتاج على خط التجميع قد يخفض هذه المدة إلى يوم واحد. وتتوقع Runware افتتاح مصنع ثانٍ بحلول أوائل عام 2027.

وأعلنت الشركة أيضًا عن اهتمام من العملاء بالتزامات تصل قيمتها إلى مليار دولار، بما يمثل سعة تزيد على 20 ميغاواط. لكن هذه الالتزامات لم تتحول بعد إلى مبيعات مكتملة. وتتوقع Runware بدء الإنتاج الضخم في أواخر عام 2027.

Nvidia وCrusoe تسعيان إلى تسريع نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

تواجه Runware منافسة من شركات تقنية راسخة تطور نماذج أسرع لنشر مراكز البيانات. ففي 21 أكتوبر، طرحت Nvidia التصميم المرجعي DSX POD لأنظمة Vera Rubin الجاهزة.

يتيح التصميم للشركاء تجميع البنية التحتية واختبارها قبل شحنها إلى العملاء. وتقول Nvidia إن النشر في المواقع المجهزة قد يستغرق نحو أسبوعين. أما أساليب البناء التقليدية فقد تستغرق ما يصل إلى ستة أشهر.

وتسعى شركة Crusoe أيضًا إلى إنتاج بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في المصانع. وتربط منصة Spark التابعة لها مصنعًا في كولورادو تبلغ مساحته 352,000 قدم مربع بخدمة Crusoe Cloud. وتدير الشركة منشآت معيارية منذ عام 2020.

تقول Crusoe إنها تستطيع توفير قدرة حاسوبية منتجة للذكاء الاصطناعي خلال ثلاثة أشهر. لكن الشركات تقيس مراحل مختلفة من النشر. فهدف Runware البالغ 48 ساعة يشمل التركيب، ومدة الأسبوعين لدى Nvidia تشمل النشر، أما الأشهر الثلاثة لدى Crusoe فتشمل توفير قدرة حاسوبية تشغيلية.

وتختلف نماذج أعمالها أيضًا. تبيع Runware خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي بدلًا من مساحات مراكز البيانات التقليدية. ويمكن للعملاء توفير وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم، مع أن الشركة لا تزال تعتمد على Nvidia في مجال الشبكات.

قيود الطاقة وتكاليف الإنتاج تهدد خطط التوسع

يأتي التوجه نحو إنشاء مراكز بيانات معيارية للذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع بالتزامن مع تزايد الطلب على البنية التحتية الحاسوبية. وقدّرت Grand View Research قيمة سوق مراكز البيانات المعيارية بنحو 29 مليار دولار في عام 2024. وتتوقع أن تبلغ قيمة السوق 75.8 مليار دولار بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي قدره 17.4%.

وفي الوقت نفسه، تقدّر JLL أن سعة مراكز البيانات العالمية قد تبلغ 200 غيغاواط بحلول عام 2030. وقد يتطلب تلبية هذا الطلب استثمارات تقارب 3 تريليونات دولار. وتتوقع JLL أيضًا أن يتجاوز الطلب على أعباء عمل الاستدلال الطلب على تدريب الذكاء الاصطناعي بدءًا من عام 2027.

في اليابان، تعمل JERA وDell وRHAELM على تطوير تصميم قابل للتكرار لمشروع قيمته 15 مليار دولار. وستوفر المنشأة المقترحة سعة قدرها 400 ميغاواط.

لكن تسريع التصنيع لا يمكنه إزالة القيود المفروضة على إمدادات الكهرباء. وتشير JLL إلى أن فترات انتظار الربط بالشبكة تتجاوز أربع سنوات في الأسواق الرئيسية. وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن تستهلك مراكز البيانات 950 تيراواط ساعة من الكهرباء سنويًا بحلول عام 2030.

تشكل معارضة الجمهور تحديًا آخر أمام القطاع. ووجد مركز Pew أن 54% من الأمريكيين يرون أن مراكز البيانات تضر بالبيئة. وقد ارتفعت هذه النسبة من 39% في يناير.

كما بدأت تظهر قيود تنظيمية. فقد علّقت تكساس في أغسطس الموافقات على ربط مشاريع قيد المراجعة بالشبكة. وأوقفت الولاية أيضًا التصاريح البيئية في سبتمبر.

وتشكل تكاليف التصنيع خطرًا آخر على استراتيجية Runware التوسعية. وكانت TechCrunch قد ذكرت سابقًا أن شركة السيارات الكهربائية الناشئة Arrival واجهت صعوبات في تحقيق أرباح من الإنتاج الضخم. ويتعين على Runware الآن إثبات أن نموذج التجميع في المصانع لديها قادر على إنتاج مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي بالسرعة والحجم اللذين تقترحهما.

نُشر مقال «Runware تستهدف الإنتاج الضخم لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على غرار السيارات» لأول مرة على Coinfea.