לפי הדיווח, התנודות במרכזי הנתונים של AI חורגות בעד 50% מיכולת התכנון של הציוד . עבור מערכות שתוכננו לעומס רציף וצפוי, מדובר למעשה בסדרה של זעזועים מכניים ותרמיים חוזרים:

• סוללות וגנרטורים: סוללות עופרת וסוללות ליתיום-יון נשחקות ונכשלות מוקדם מהצפוי. גם גנרטורים לגיבוי סובלים מבלאי מואץ בגלל דפוסי העומס הלא-סדירים .
• מערכות קירור: מצננים ומשאבות, שנועדו לפעול בתנאים יציבים, נאלצים להתמודד שוב ושוב עם שינויים בעומס, בחום ובפעולה המכאנית — מצב שמוביל לכשלים מוקדמים .
• מנועי גז קטנים: באתרי ייצור חשמל מקומיים דווח אפילו על מקרים שבהם נשברו לחלוטין גל הארכובה במנועי בעירה המונעים בגז טבעי .

הסדקים בטורבינות של Colossus

במתקן מחשוב-העל Colossus של xAI בממפיס, טנסי, התפתחו סדקים בטורבינות הגז בעקבות העומס התרמי והמכני שנוצר מהמעברים המהירים בין רמות צריכת חשמל .

המהנדסים במקום, לפי הדיווחים, כתבו תוכנה ייעודית שאילצה את מעבדי ה-GPU לצרוך חשמל נוסף — לא כדי להאיץ את החישובים, אלא כדי להחליק את תנודות העומס ולהגן על הטורבינות .

הבעיה אינה מוגבלת ל-Colossus. גם בכמה מרכזי נתונים קטנים יותר בבריטניה דווח על סדקים דומים בטורבינות . התמונה המצטיירת היא של תשתית שנשחקת בקצב מהיר בהרבה מזה שהיצרנים והמתכננים צפו.

המחיר: פחות זמינות, יותר השבתות

הנזק אינו מסתכם בחשבון תחזוקה גבוה יותר. עבור מפעילי מרכזי נתונים, כל תקלה עלולה לעצור אימון של מודל יקר ולגרום להפסדים ישירים:

• בחלק מהמתקנים ירדה הזמינות התפעולית עד 80%, לעומת יעד מקובל של 99.99% בתעשייה .
• במרכזי AI גדולים, השבתה עלולה לעלות עשרות אלפי דולרים בדקה, במיוחד כאשר עבודות אימון יקרות נעצרות באמצע .
• אנליסטים מזהירים שאם הבעיה לא תיפתר, היא עלולה להשפיע באופן מהותי על צינור ההשקעות בתשתיות AI, בהיקף של טריליוני דולרים, בתוך 12 עד 24 חודשים — בין היתר בשל שחיקה באמון המשקיעים לנוכח כשלי ציוד חוזרים .

במילים אחרות, מרכז נתונים יכול להיראות כמו נכס תשתיתי רב-שנים, אך להפוך בפועל למערכת שבה סוללות, מערכות קירור וציוד ייצור חשמל נצרכים ומוחלפים בקצב חריג.

מדוע גם רשת החשמל נמצאת בסיכון?

הבעיה אינה נעצרת בתוך מרכזי הנתונים. כאשר עומס מחשוב גדול נעלם מהרשת בתוך שניות, או מתחיל להתנודד במהירות, הוא עלול לגרום לשיבושים בתדר ובמתח ולהשפיע על אזורים נרחבים.

במאי 2026 פרסמה North American Electric Reliability Corporation, או NERC — הגוף המפקח על אמינות רשת החשמל בארצות הברית, בקנדה ובחלקים ממקסיקו — התרעת Level 3 “Essential Action”, רמת הדחיפות הגבוהה ביותר של הארגון . ההתרעה התייחסה לעומסי מחשוב גדולים, בהם מרכזי נתונים של AI ואתרי כריית מטבעות קריפטוגרפיים.

ההתרעה באה לאחר כמה אירועים מתועדים שבהם יותר מ-1,000 מגה-ואט של עומסי מחשוב נותקו מהרשת בתוך שניות, או תנודות בעומס גרמו להפרעות משמעותיות . באחד האירועים שדווחו נרשמה ירידה פתאומית של 1,800 מגה-ואט, שיוחסה למרכזי נתונים של AI .

שבעת הצעדים ש-NERC דורשת

ההתרעה מחייבת מתכנני הולכה ומתאמי תכנון לנקוט שבעה צעדים מרכזיים :

1. לפתח ולהפיץ דרישות נתונים חדשות למודלים של עומסי מחשוב.
2. לאסוף מידע על צריכת המינימום והמקסימום ועל הרכב העומס — לרבות ההפרדה בין ציוד IT למערכות קירור.
3. לבצע מחקרי השפעה על המערכת עבור חיבורים חדשים לרשת.
4. לקבוע תהליכי הפעלה ואישור למתקנים חדשים.
5. להתקין מכשירי רישום תקלות דינמיים שיתעדו הפרעות בזמן אמת.
6. ליצור ערוצי תקשורת ישירים עם מפעילי מרכזי הנתונים.
7. לבצע מדי שנה מחקרי מרווחי יציבות באזורים שבהם קיימים עומסי מחשוב .

NERC הדגישה כי למפעילי הרשת עדיין אין “תהליכים, נהלים או שיטות מספקים לטיפול בסיכונים הקשורים לעומסי מחשוב” .

זו נקודת המפתח: אותן תנודות של אלפיות שנייה שמאיצות את הבלאי בתוך מרכזי הנתונים עלולות גם לייצא חוסר יציבות אל רשת החשמל הרחבה. לכן האתגר של תעשיית ה-AI אינו רק למצוא עוד חשמל — אלא ללמוד לצרוך אותו באופן שהציוד והרשת מסוגלים לספוג.

לפי הדיווח, התנודות במרכזי הנתונים של AI חורגות בעד 50% מיכולת התכנון של הציוד . עבור מערכות שתוכננו לעומס רציף וצפוי, מדובר למעשה בסדרה של זעזועים מכניים ותרמיים חוזרים:

• סוללות וגנרטורים: סוללות עופרת וסוללות ליתיום-יון נשחקות ונכשלות מוקדם מהצפוי. גם גנרטורים לגיבוי סובלים מבלאי מואץ בגלל דפוסי העומס הלא-סדירים .
• מערכות קירור: מצננים ומשאבות, שנועדו לפעול בתנאים יציבים, נאלצים להתמודד שוב ושוב עם שינויים בעומס, בחום ובפעולה המכאנית — מצב שמוביל לכשלים מוקדמים .
• מנועי גז קטנים: באתרי ייצור חשמל מקומיים דווח אפילו על מקרים שבהם נשברו לחלוטין גל הארכובה במנועי בעירה המונעים בגז טבעי .

הסדקים בטורבינות של Colossus

במתקן מחשוב-העל Colossus של xAI בממפיס, טנסי, התפתחו סדקים בטורבינות הגז בעקבות העומס התרמי והמכני שנוצר מהמעברים המהירים בין רמות צריכת חשמל .

המהנדסים במקום, לפי הדיווחים, כתבו תוכנה ייעודית שאילצה את מעבדי ה-GPU לצרוך חשמל נוסף — לא כדי להאיץ את החישובים, אלא כדי להחליק את תנודות העומס ולהגן על הטורבינות .

הבעיה אינה מוגבלת ל-Colossus. גם בכמה מרכזי נתונים קטנים יותר בבריטניה דווח על סדקים דומים בטורבינות . התמונה המצטיירת היא של תשתית שנשחקת בקצב מהיר בהרבה מזה שהיצרנים והמתכננים צפו.

המחיר: פחות זמינות, יותר השבתות

הנזק אינו מסתכם בחשבון תחזוקה גבוה יותר. עבור מפעילי מרכזי נתונים, כל תקלה עלולה לעצור אימון של מודל יקר ולגרום להפסדים ישירים:

• בחלק מהמתקנים ירדה הזמינות התפעולית עד 80%, לעומת יעד מקובל של 99.99% בתעשייה .
• במרכזי AI גדולים, השבתה עלולה לעלות עשרות אלפי דולרים בדקה, במיוחד כאשר עבודות אימון יקרות נעצרות באמצע .
• אנליסטים מזהירים שאם הבעיה לא תיפתר, היא עלולה להשפיע באופן מהותי על צינור ההשקעות בתשתיות AI, בהיקף של טריליוני דולרים, בתוך 12 עד 24 חודשים — בין היתר בשל שחיקה באמון המשקיעים לנוכח כשלי ציוד חוזרים .

במילים אחרות, מרכז נתונים יכול להיראות כמו נכס תשתיתי רב-שנים, אך להפוך בפועל למערכת שבה סוללות, מערכות קירור וציוד ייצור חשמל נצרכים ומוחלפים בקצב חריג.

מדוע גם רשת החשמל נמצאת בסיכון?

הבעיה אינה נעצרת בתוך מרכזי הנתונים. כאשר עומס מחשוב גדול נעלם מהרשת בתוך שניות, או מתחיל להתנודד במהירות, הוא עלול לגרום לשיבושים בתדר ובמתח ולהשפיע על אזורים נרחבים.

במאי 2026 פרסמה North American Electric Reliability Corporation, או NERC — הגוף המפקח על אמינות רשת החשמל בארצות הברית, בקנדה ובחלקים ממקסיקו — התרעת Level 3 “Essential Action”, רמת הדחיפות הגבוהה ביותר של הארגון . ההתרעה התייחסה לעומסי מחשוב גדולים, בהם מרכזי נתונים של AI ואתרי כריית מטבעות קריפטוגרפיים.

ההתרעה באה לאחר כמה אירועים מתועדים שבהם יותר מ-1,000 מגה-ואט של עומסי מחשוב נותקו מהרשת בתוך שניות, או תנודות בעומס גרמו להפרעות משמעותיות . באחד האירועים שדווחו נרשמה ירידה פתאומית של 1,800 מגה-ואט, שיוחסה למרכזי נתונים של AI .

שבעת הצעדים ש-NERC דורשת

ההתרעה מחייבת מתכנני הולכה ומתאמי תכנון לנקוט שבעה צעדים מרכזיים :

1. לפתח ולהפיץ דרישות נתונים חדשות למודלים של עומסי מחשוב.
2. לאסוף מידע על צריכת המינימום והמקסימום ועל הרכב העומס — לרבות ההפרדה בין ציוד IT למערכות קירור.
3. לבצע מחקרי השפעה על המערכת עבור חיבורים חדשים לרשת.
4. לקבוע תהליכי הפעלה ואישור למתקנים חדשים.
5. להתקין מכשירי רישום תקלות דינמיים שיתעדו הפרעות בזמן אמת.
6. ליצור ערוצי תקשורת ישירים עם מפעילי מרכזי הנתונים.
7. לבצע מדי שנה מחקרי מרווחי יציבות באזורים שבהם קיימים עומסי מחשוב .

NERC הדגישה כי למפעילי הרשת עדיין אין “תהליכים, נהלים או שיטות מספקים לטיפול בסיכונים הקשורים לעומסי מחשוב” .

זו נקודת המפתח: אותן תנודות של אלפיות שנייה שמאיצות את הבלאי בתוך מרכזי הנתונים עלולות גם לייצא חוסר יציבות אל רשת החשמל הרחבה. לכן האתגר של תעשיית ה-AI אינו רק למצוא עוד חשמל — אלא ללמוד לצרוך אותו באופן שהציוד והרשת מסוגלים לספוג.