הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל מקום – משירותי לקוחות ועד תכנון תרופות – אך מאחורי הקלעים מתגלה תמונה מורכבת: התשתיות הפיזיות, האנרגטיות והארכיטקטוניות שמריצות את מערכות ה-AI פשוט לא מצליחות להדביק את קצב האימוץ. כך עולה ממספר דו”חות שפורסמו בשבוע האחרון.
לפי נתוני חברת המחקר Keysight ודוחות תשתית נלווים, ארגונים מאמצים פתרונות AI בקצב מואץ, לעיתים מבלי להיערך מראש לעומסי העיבוד, נפחי הדאטה והדרישות האנרגטיות הנלוות. יותר מ־60% מהארגונים פועלים כיום בסביבות מרובות-ענן, ויותר ממחציתם כבר מיישמים AI בצורה מבצעית. אך כשמדובר ביכולת לאכוף סטנדרטים של אבטחה, ניהול גישה, ובקרת עומסים – רבים מהם נתקלים בקשיים אמיתיים.
גם שוק מרכזי הנתונים חווה לחצים עצומים. הצורך בעיבוד מודלים מורכבים, בפרט בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית, מביא לזינוק חד בביקוש למתחמי שרתים חדשים, אך זמינות הקרקע, רישוי, חיבור לרשת החשמל וזמינות כוח – כולם מהווים צווארי בקבוק. תופעה זו בולטת במיוחד בארה”ב, אך ניכרת גם באירופה ובמזרח אסיה.
לצד זאת, עולה חשש שהמרוץ אחר קיבולת חישובית “תוריד את העיניים מהכדור” בכל הקשור לאבטחת מידע. סביבת AI מרובת שירותים וספקים, המפוזרת בין עננים פרטיים וציבוריים, יוצרת אתגרים משמעותיים בניהול הרשאות, פרטיות ועמידה ברגולציות משתנות. חלק מהחברות אף מדווחות על מקרי פריצה או חשיפת מידע כתוצאה מהפעלה לא מבוקרת של מערכות AI.
המסקנה העולה ממספר מקורות: הבינה המלאכותית מתקדמת במהירות, אך כדי לממש את הפוטנציאל שלה בצורה יציבה וברת-קיימא – יש להשקיע לא רק באלגוריתמים, אלא גם בתשתיות, חיבורים, רגולציה, ואולי חשוב מכל – בתיאום בין כל הגורמים המעורבים.
הידיעה מבוססת על פרסומים ב־Channel Insider וב־AI-CIO, ספטמבר 2025
מקור 1
מקור 2
