أخبار ar.wedoany.com، تستخدم شركة ميتا الأمريكية هياكل "النشر السريع" لبناء مرافق حوسبة الذكاء الاصطناعي في مجمع مراكز بيانات نيو ألباني بولاية أوهايو. وقد نشرت الشركة ستة هياكل مقاومة للعوامل الجوية تشبه الخيام في الموقع، تُستخدم لحمل أجهزة حوسبة الذكاء الاصطناعي، بهدف تقليص دورة تشغيل قدرات مراكز البيانات إلى حوالي نصف الوقت الذي تستغرقه طرق البناء التقليدية.
هذه الهياكل ليست خيامًا مؤقتة عادية، بل أغلفة هندسية مصممة للتسليم السريع لمجموعات حوسبة الذكاء الاصطناعي. تستخدم الهياكل مواد مقاومة للماء والثقب وهياكل دعم من الألومنيوم، ويمكنها استيعاب خوادم GPU ومعدات الشبكات والملحقات الكهربائية وأنظمة التبريد في الداخل. تتطلب مراكز البيانات فائقة الاتساع التقليدية عادةً إنجاز الأعمال المدنية والهياكل الخرسانية والأنظمة الكهروميكانيكية والربط بالشبكة والاختبارات والهندسة الاحتياطية قبل تركيب المعدات تدريجيًا، وغالبًا ما تستغرق دورة البناء سنوات. أما استخدام ميتا لهياكل النشر السريع حول مجمع مراكز البيانات الحالي في نيو ألباني، فهو بمثابة تحويل جزء من "أغلفة المباني" من مساحات حمل ثقيلة دائمة إلى مساحات حمل معيارية أخف وأسرع، مما يسمح لرقائق الذكاء الاصطناعي ومجموعات الشبكات وأنظمة الطاقة بالدخول في مرحلة التركيب والتشغيل في وقت أبكر.
يُعد مجمع نيو ألباني إحدى العقد المهمة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لشركة ميتا. تظهر وثائق التصاريح العامة وصور الأقمار الصناعية أن ميتا تعمل مؤخرًا على بناء عدة هياكل للنشر السريع بمساحة تبلغ حوالي 125 ألف قدم مربع لكل منها في هذه المنطقة، وقد بدأ بناء بعض هذه الهياكل واكتملت هياكلها الرئيسية بين أبريل ويونيو 2026. بالنسبة لميتا، أصبح الوقت متغيرًا حاسمًا في المنافسة على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. تستهلك نماذج التدريب الكبيرة وأنظمة التوصية ونماذج الإعلانات وتوليد المحتوى متعدد الوسائط وخدمات مساعدي الذكاء الاصطناعي موارد GPU باستمرار، وتؤثر سرعة تشغيل القدرات الحاسوبية بشكل مباشر على إيقاع تكرار النماذج وقدرة نشر المنتجات. بدلاً من انتظار اكتمال المباني الدائمة بالكامل، فإن استخدام هياكل يمكن بناؤها بسرعة لحمل أجهزة الذكاء الاصطناعي يسمح للشركة بالحصول على سعة التدريب والاستدلال في وقت أبكر.
يعكس هذا النهج أيضًا أن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة يدخل مرحلة أكثر جرأة. في الماضي، كانت القيود الرئيسية لبناء مراكز البيانات تتركز بشكل أساسي على الأرض وشراء الخوادم والشبكات وتصميم غرف الخوادم. أما الآن، فإن دورة ربط الكهرباء وتوليد الطاقة بالغاز والتزويد المعياري للطاقة وحلول التبريد والموافقات المحلية تحدد أيضًا سرعة المشروع. بالقرب من مجمع نيو ألباني، قامت ميتا أيضًا بتركيب مرافق توليد طاقة غازية معيارية بقدرة حوالي 200 ميغاواط، لتجاوز جزء من وقت انتظار ربط الشبكة الكهربائية. نظرًا للكثافة العالية لأحمال مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي والنمو السريع لاستهلاك الكهرباء، إذا تم الاعتماد فقط على توسيع الشبكة التقليدية، فقد تتأخر المشاريع بسبب فترات الانتظار. من خلال الجمع بين مصادر الطاقة في الموقع والهياكل السريعة والنشر المعياري، تحاول ميتا دفع بناء القدرات الحاسوبية من "البناء البطيء للأصول الثقيلة" إلى "التسليم السريع عالي الكثافة".
ومع ذلك، قد يجلب هذا النموذج أيضًا جدلاً ومخاطر جديدة. على الرغم من أن الهياكل الخيمية أو هياكل النشر السريع يمكنها تقصير مدة البناء، إلا أنها ستخضع لتدقيق خارجي أكثر صرامة من حيث مستويات مقاومة الكوارث وصيانة المعدات وكفاءة التبريد والسلامة من الحرائق والمتانة طويلة الأجل والانبعاثات. تتميز رقائق الذكاء الاصطناعي بقيمتها العالية واستهلاكها الكبير للطاقة ومتطلبات بيئة التشغيل الدقيقة، وأي مشاكل تتعلق بالكهرباء أو درجة الحرارة أو الرطوبة أو الغبار أو التكرار الاحتياطي للسلامة قد تؤثر على استقرار المجموعات. على الرغم من أن مرافق توليد الطاقة بالغاز يمكنها تسريع تشغيل القدرات الحاسوبية، إلا أنها قد تثير مخاوف المجتمعات المحلية بشأن الانبعاثات والضوضاء والضغط على البنية التحتية للكهرباء. سيتطلب نجاح ميتا في تحويل هياكل النشر السريع هذه من وسيلة تسريع طارئة إلى حل هندسي قابل للتكرار لمراكز البيانات، اختبارًا لاستقرار التشغيل وكفاءة التكلفة والامتثال التنظيمي.
من منظور صناعي، يشير نهج ميتا إلى أن المنافسة على قدرات حوسبة الذكاء الاصطناعي لم تعد مجرد سباق لشراء الرقائق، بل تحولت إلى منافسة نظامية تشمل "الرقائق والمباني والكهرباء والشبكات والتبريد وسرعة البناء". من يستطيع تحويل GPU من قائمة المشتريات إلى مجموعة قابلة للتشغيل بشكل أسرع، سيكون قادرًا على تدريب النماذج وإطلاق الخدمات وتوسيع قدرات منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع. تكمن خصوصية مشروع نيو ألباني في أنه يدفع أسلوب بناء مراكز البيانات الحذر والموحد نسبيًا لشركات الإنترنت، نحو إيقاع أقرب إلى الهندسة الحربية والتصنيع السريع. مع استمرار توسع إنفاق ميتا ومايكروسوفت وجوجل وأمازون وxAI والنظام البيئي المرتبط بـ OpenAI على القدرات الحاسوبية، قد تظهر هياكل النشر السريع المماثلة وتوليد الطاقة في الموقع وحلول مراكز البيانات المعيارية في المزيد من مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
