DeAI Rising: כיצד רשתות מבוזרות שוברות את המונופול תאגידי על GPU

נקודת השיא של בינה מלאכותית ב-2025: עידן חדש של גיאופוליטיקה

שנת 2025 עומדת כנקודת השיא המובהקת במירוץ החימוש הגלובלי לבינה מלאכותית. בארצות הברית, היקפי ההשקעה הגיעו לשיא כשטייקוני טכנולוגיה ארגנו תשתיות במיליארדי דולרים. בפרט, הפרוייקט של מיקרוסופט ואופןAI של 500 מיליארד דולר סטארגייט ומחויבות מרכז הנתונים של אמזון בסך 150 מיליארד דולר אותתו למהלך שמטרתו לחזק את השליטה האמריקנית. כדי להגן על יתרון זה, ממשלת ארה”ב הגבירה שליטה ביצוא של מוליכים למחצה מתקדמים, במיוחד מכוונת לכיוון שבבים מסוג H100 ו-Blackwell, כדי להאט את ההתקדמות של יריבים סיניים.

בעוד שבייג’ין הייתה פחות ווקלית לגבי עסקאות גדולות, ההשוואה הטכנית שהשיגו דגמים כמו דיפסיק—שלפי הדיווחים משתווה ל GPT-4 ביעילות—מדגימה שסין הצליחה לפנות לעבר “מחשוב ריבוני”. שינוי אסטרטגי זה מעוגן בהוראת ממשלה חדשה המחייבת חברות מקומיות לתת עדיפות לסיליקון מקומי, ובכך מנתקת את שאיפותיה של סין בתחום הבינה המלאכותית משרשרות האספקה המערביות.

קרא עוד: מהפכת הבינה המלאכותית של דיפסיק גורמת כאוס בקריפטו ובשווקי המניות של ארה”ב ואירופה

השתגעות זו מתוארת בצורה הטובה ביותר על ידי שווקי הכספים. בשנת 2025, חברו סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית לגייס סכום עצום של 60 מיליארד דולר ברבע הראשון והשני בלבד, בעוד שמניות הטכנולוגיה המרכזיות הוסיפו טריליארדים לשווי המשולב שלהן. עם זאת, זרם זה מגיע לתקרה פיזית: אנרגיה. הערכות עכשוויות מציעות שמרכזי הנתונים של הבינה המלאכותית יצרוך עד 4% מהחשמל הגלובלי עד 2026. זה הוביל כמה חברות לעבור לאנרגיה גרעינית, כאשר מיקרוסופט פותחת מחדש לאחרונה את תחנת הכוח של Three Mile Island כדי לספק את המערכות הצורכות שלה.

עם זאת, יש חששות גוברים שהעולם של בינה מלאכותית רבים מדמיינים אולי לא יתממש בשל מגוון גורמים, כולל משאבי אנרגיה לא מספיקים לתמוך בתשתיות העצומות הנבנות כיום. לאימון והפעלה של דגמי בינה מלאכותית מתקדמים נדרש כמויות עצומות של חשמל, יכולת מרכזי נתונים ומערכות קירור, מה שמעלה שאלות על קיימות והאם רשתות האנרגיה הגלובליות יכולות לעמוד בדרישה המואצת. כמה מומחים מזהירים כי ללא פריצות דרך ביעילות אנרגטית או מקורות כוח חלופיים, החלום של בינה מלאכותית אוניברסלית מלאכותית, דמוי-אדם עשוי להישאר מחוץ להישג יד.

מעבר לאתגרים הטכניים והסביבתיים, אחרים מודאגים מהאחיזה של מספר מועט של ענקי טכנולוגיה אמריקנים על התעשייה והנרטיב שעומד סביב הבינה המלאכותית. החברות הללו שולטות בדגמים החזקים ביותר, בערכות הנתונים הגדולות ביותר ובפלטפורמות שבאמצעותן נפרסת הבינה המלאכותית, מה שנותן להן השפעה בלתי פרופורציונלית על אופן ההתפתחות של הטכנולוגיה ומי נהנה ממנה. מבקרים טוענים שריכוז כוח זה מסכן להחניק תחרות, להגביל חדשנות ולעצב תפיסות ציבוריות בדרכים שמשרתות את האינטרסים העסקיים ולא את הטוב הרחב יותר.

חששות אלו עוררו קריאות מצד פוליטיקאים אמריקנים, כולל הסנאטור ברני סנדרס, לדיאלוג לאומי על הבינה המלאכותית—הנתיב שלה, הממשל שלה והתפקידים שכל בעלי העניין צריכים לשחק. הדיון אינו רק על התקדמות טכנולוגית אלא גם על אחריות, שקיפות וצדק: מי קובע את הכללים, מי גוזף את הפרסים ומי נושא את הסיכונים.

בעוד שסנדרס קורא לדיאלוג לאומי כדי למנוע מונופוליזם על האינטליגנציה, הקהילות של הקריפטו והקוד הפתוח בונות חלופה: בינה מלאכותית מבוזרת (DeAI). בשלב זה, פרויקטים כמו Bittensor (TAO), Io.net ו-Near Protocol פורצים דרך ברשתות ללא היתר שתופסות מחדש את האופן שבו נבנית ומנוהלת תשתית הבינה המלאכותית. יוזמות אלו נוצרו כדי להשתחרר מחסימות ארגוניות ולדמוקרטיזציה את הגישה למשאבים המרכזיים שמפעילים את תבונת המכונה.

המחשוב המבוזר

במקום להמתין על GPUs יקרות וחסרות מאחורי שרשרות אספקה ארגוניות, בעלי חומרה אישיים יכולים להשכיר את כוח העיבוד שלהם ישירות למפתחים. בהערכה מדוע זהו דאגה מרכזית, אנדרו סובקו, מייסד משותף ב-Argentum AI, טען בריאיון לאחרונה שאימון דגמים גדולים דורש כוח GPU עצום. עם זאת, ההיצע מוגבל ונשלט על ידי מספר מועט של ספקים, מה שיוצר “גן סגור” שבו סטארט-אפים ושחקנים קטנים יותר מוצאים את עצמם מחוץ למחירים.

כמו סנדרס, סובקו גם מצטער על כך שמספר מועט של תאגידים שולט במבנה, בגישה ובתמחור—תופעה שהוא טוען כי מחניקה חדשנות ועושה את פיתוח הבינה המלאכותית יקר באופן פרופורציונלי לרוב הארגונים. עם זאת, סובקו טוען שבנייה של רשתות מחשוב מבוזרות ורשתות נטולות היתר, אנשים וארגונים יכולים לתרום כוח GPU פנוי לשוק שיתופי. שוק מבוזר זה לא רק עוקף את המחסור המתמשך של Nvidia, אלא גם משחרר קיבולת עולמית חבויה, מה שהופך מכונות חבויות לקוחות לפרטים פעילים בכלכלה של הבינה המלאכותית. המסר המרכזי של סובקו הוא כי עתיד הבינה המלאכותית תלוי בשחרור מכיבוש מרכזי ואימוץ שווקי מחשוב מבוזרים.

תחת מודלים של קוד פתוח, החשיבה עוברת מחדרי הישיבות לקהילות מבוזרות. החלטות על עיצוב מודלים, עדכונים ושימוש נעשות באופן קולקטיבי, מה שמבטיח שקיפות והפחתת הסיכון לשליטה מונופוליסטית. מסגרות קוד פתוח מאיצות חדשנות על ידי מתן אפשרות לכל אחד לבחון, לתרום ולבנות על יסודות משותפים.

עם מודלים מבוזרים, משתמשים שומרים על בעלות קריפטוגרפית על נתוני האימון שלהם, מה שמבטיח פרטיות ושליטה בעולם שבו נתונים מנוצלים לעיתים קרובות ללא הסכמה. מודלים של נתונים ריבוניים מעניקים לאנשים את הכוח להחליט כיצד משתמשים במידע שלהם, סוחרים אותו ומתגמלים אותו, מה שיוצר אקוסיסטם שוויוני יותר שבו הערך חוזר לתורמים.

הסיפור של DeAI ב-2025

בשנת 2025, DeAI עבר מהקונספט הנישתי לאלטרנטיבה תשתיתית מסיבית, ממונף במחסור הגלובלי ב-GPU ובגל הון סיכון. בעוד שהמגזר הרחב של בינה מלאכותית ראה מעל ל-200 מיליארד דולר במימון בסך הכל עד סוף 2025, נישת ה-DeAI חרטה שוק משמעותי וגדל בקטגוריות התשתית ו-Web3. סטארט-אפים בתחום DeAI ופרויקטי תשתית פיזית מבוזרת (DePIN) היו במחצית ערך ה-12 מיליארדי דולרים עד 15 מיליארדי דולרים ב-2025 בלבד. זה נגרם על ידי משקיעים שנמלטו מהמחירים הגבוהים וה”גנים הסגורים” של ספקים מרכזיים כמו AWS ו-Azure.

לראשונה, DeAI הבטיח מימון מהמגזר הציבורי, בפרט הסכם של 12 מיליון דולר שנחתם על ידי Neurolov להחליף מרכזי נתונים מסורתיים בצמתים שמופעלים על ידי אזרחים.

בינתיים, כאשר גופי הטכנולוגיה כמו xAI ו-OpenAI רצים לעבר אשכולות של מיליון GPUs מסוג H100, רשתות מבוזרות התמקדו באגרגרציה של קיבולת גלובלית “חבויה”—שבבים לא משתמשים מחוות כרייה, מרכזי נתונים עצמאיים ואפילו מערכות משחקים ביתיות עם ביצועים גבוהים. עד סוף 2025, רשתות מבוזרות עיקריות אישרו שיש בקרבת 750,000 GPUs זמינות להשכרה על פי דרישה.

קרא עוד: מומחים משבחים את השיפור ביעילות בבינה מלאכותית מבוזרת כאשר מחסור ב-GPU ומגבלות אנרגיה מאיימים

רשתות להובלה היו Io.net, שעלה על 300,000 GPUs מאומתים ב-138 מדינות, מתמחה באשכולות H100 ו-A100 מתקדמים לאימון ברמה ארגונית, ו-Aethir, שדיווח על מעל 435,000 מכולות GPU, מתמקדת בכבדות בחישוב בעל השהיה נמוכה ובחישוב קצה. Neurolov הגיעה ל-15,000 צמתים פעילים, מה שמעיד על כדאיות של מחשוב “מבוסס דפדפן” שבו משתמשים תורמים כוח פשוט על ידי שמירת לשונית פתוחה.

על פי דוח אחד, בשנת 2025, רשתות מבוזרות סיפקו באופן קבוע מחירים שנעו בין 60% ל-80% נמוכים יותר מספקי ענן מסורתיים. בעוד שמופע H100 ב-AWS עולה בערך $3.00 עד $4.50 לשעה, רשתות DeAI סיפקו את אותו החומרה במחירים נמוכים כמו $0.30 עד $2.20 לשעה.

במשך השנה, התמיינות ברורה באיך משתמשים ב-GPUs אלו גם הופיעה, כאשר השערה (inference) היוותה 70% מהשימוש והאימון היווה את ה-30% הנותרים.

העתיד

כאשר מומחים טוענים יותר ויותר לטובת בינה מלאכותית מבוזרת, חלק מהמבקרים מזהירים שבלי אמצעי בטיחות אתיים חזקים ומנגנוני אחריות ברורים, הביזור יכול במהירות להפוך ל”טעות הגדולה הבאה”. ובכל זאת, התומכים נשארים בטוחים שהיתרונות של ביזור—שקיפות רבה יותר, ריבונות על נתונים והפחתת חסמי תאגידים—הרבה יותר עולים על הסיכונים.

ככל שהאימוץ של בינה מלאכותית מואץ, צפוי שנרטיב זה יקבל תאוצה בשנת 2026 ואילך, מעצב דיוני מדיניות, אסטרטגיות השקעה ואת המבנה של הדור הבא של אינטליגנציה מלאכותית.

שאלות נפוצות 💡

• מה קורה בארה”ב? ענקי טכנולוגיה כמו מיקרוסופט ואמזון משקיעים מאות מיליארדים במחשבים על ובמרכזי נתונים של בינה מלאכותית.
• כיצד סין מגיבה? בייג’ין מקדמת “מחשוב ריבוני”, דורשת סיליקון מקומי ודגמים כמו דיפסיק כדי להתחרות ב-GPT-4.
• למה זה חשוב גלובלית? סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית גייסו $60 מיליארד בתחילת 2025, אבל מגבלות אנרגיה מאיימות כשמרכזי נתונים עשויים לצרוך 4% מהחשמל העולמי עד 2026.
• מהי החלופה? רשתות בינה מלאכותית מבוזרת כמו Bittensor ו-Io.net מציעות מחשוב זול יותר, מופעל קהילתית, מאתגרים מונופולים תאגידיים.