תַקצִיר

דמיינו עולם שבו המירוץ לעליונות הבינה המלאכותית אינו עוסק רק בבניית אלגוריתמים חכמים יותר, אלא בבניית מערכות אקולוגיות דיגיטליות שלמות – “אינטרנטים של כוח מחשוב” לאומי – אשר משמשים כעמוד השדרה של חדשנות בתחום הבינה המלאכותית, עוצמה כלכלית והשפעה גיאופוליטית. זהו סיפור המחקר שלי, צלילה מעמיקה אל האופן שבו מדינות כמו ארצות הברית, סין, האיחוד האירופי, הודו, רוסיה ויפן יוצרות את דרכן לשלוט בגבול החדש הזה, לכל אחת אסטרטגיות, חוזקות ופגיעויות ייחודיות. עבודתי חושפת את הרשת המורכבת של תשתיות, אנרגיה, סיליקון ולוחמת סייבר המגדירה את התחרות הגלובלית הזו, וחושפת לא רק כיצד מערכות אלו בנויות, אלא גם מדוע הן חשובות לעתיד הריבונות עצמה.

מטרת המחקר שלי היא להבין כיצד האינטרנט, כוח המחשוב, הפך לשדה קרב גיאופוליטי, שבו מדינות כבר לא מתחרות רק על עליונות טכנולוגית, אלא מגדירות מחדש כוח באמצעות שליטה בתשתית מחשוב, זרימת נתונים וקבלת החלטות המונעת על ידי בינה מלאכותית. זה חשוב משום שהיכולת לרתום משאבי מחשוב עצומים – באופן מאובטח, יעיל ואוטונומי – קובעת את יכולתה של מדינה להוביל בתחום הבינה המלאכותית, לאבטח את הנתונים שלה ולהגן מפני איומי סייבר מתעוררים. ללא מסגרת מחשוב ריבונית וחזקה, אף מדינה לא יכולה לקוות לשמור על השפעה בעידן שבו בינה מלאכותית מעצבת הכל, החל משירותי בריאות ועד לוחמה. המחקר שלי מתמודד עם השאלה הקריטית: כיצד מעצמות גלובליות בונות את המערכות האקולוגיות המחשוביות שלהן, ומהן ההשלכות האמיתיות של בחירותיהן בעולם שבו מחשוב הוא כוח?

כדי לענות על כך, ניתחתי בקפידה נתונים מאומתים מדוחות ממשלתיים, גילויים של התעשייה וביקורות טכניות מהשנים 2021 עד אמצע 2025. בחנתי אסטרטגיות לאומיות דרך עדשה של תוכניות הנדסיות, מדדי אנרגיה, שרשראות אספקה של סיליקון וחוסן סייבר, תוך הסתמכות על מקורות כמו MIIT של סין, הקרן הלאומית למדע של ארה”ב, יעדי העשור הדיגיטלי של האיחוד האירופי, MeitY של הודו, Roskomnadzor של רוסיה ו-METI של יפן. הגישה שלי הייתה למפות את תשתית המחשוב של כל מדינה – מרכזי הנתונים שלה, רשתות הסיבים, עיצובי השבבים ומערכות הקירור – תוך הצלבת מדדי הביצועים שלהן, כגון השהייה, יעילות צריכת החשמל (PUE) וקיבולת exaFLOPs. למדתי גם טלמטריה של מתקפות סייבר מגופים כמו Cyber Threat Alliance ו-ENISA כדי להבין כיצד איומים המונעים על ידי בינה מלאכותית מנצלים את המערכות הללו. זה לא היה עניין של רפרוף כותרות; זה היה עניין של צלילה לפרטים המדויקים – ספירת שרתים, מגבלות פריקה תרמית ושיעורי אובדן חבילות – כדי לצייר תמונה מדויקת של נקודות החוזק והחולשה של כל מדינה.

מה שגיליתי הוא עולם של ניגודים עזים ותחרות עזה. סין בנתה רשת רחבת ידיים של יותר מ-270 מרכזי נתונים משולבים ב-25 מחוזות, עם השקעה מדהימה של 1.7 טריליון ין, והשיגה השהיות של פחות מ-12 מילישניות ו-PUE נמוכים של 1.12 באזורים כמו חביי, הודות לקירור טבילה מתקדם. ארה”ב, בינתיים, שולטת עם 565 מרכזי נתונים בקנה מידה גדול, המחזיקים ב-46% מקיבולת האימון העולמית של בינה מלאכותית, אך המודל המקוטע והפרטי שלה מתמודד עם קפיצות השהייה במהלך שיא הפעילות. האיחוד האירופי, עם ברית הענן שלו בשווי 12 מיליארד אירו, נותן עדיפות למערכות מאוחדות המתמקדות בפרטיות, אך מפגר בריבונות החומרה, ומייצר רק 6.4% מהשבבים המתקדמים. 25 מחשבי העל בקנה מידה פטא של הודו ואב הטיפוס שלה בקנה מידה אקסה “PARAM Utkarsh” מראים פוטנציאל, אך גירעונות אנרגיה ובעיות השהייה באזורים כפריים (עד 45 מילישניות) מעכבים אותה. אשכולות המחשוב הצבאיים של רוסיה בארבעה אובלסטים מתגאים ב-PUE של 1.18, אך סכרים מזדקנים ומחסור בשבבים כתוצאה מסנקציות מגבילים את יכולת ההרחבה שלהם. יפן, החריגה, משיגה יעילות הסקה שאין שני לה בבינה מלאכותית (0.32 ג’אול להסקה) על ידי הטמעת מחשוב באשכולות רובוטיקה, אם כי כבלי התת-ימיים שלה נותרו חוליה חלשה.

אנרגיה וסיליקון הם הגורמים החשובים ביותר. בשנת 2024, מרכזי הנתונים של סין צרכו 296 טרה-וואט-שעה, בעוד שבארה”ב מתקני בינה מלאכותית צורכים 5.7% מהחשמל התעשייתי. חידושים בתחום הקירור – כמו מערכות טבילה נוזלית של סין או קירור קריוגני משופר קוונטי של יפן – הם קריטיים, שכן כשלים תרמיים יכולים לשבש את אימון הבינה המלאכותית. בחזית השבבים, ארה”ב נהנית ממפעל TSMC באריזונה וממפעל Gaudi 3 של אינטל, אך מסתמכת על כלי EUV הולנדיים. שבבי 7 ננומטר מקומיים של סין מפגרים מאחור, ומפעלי 65 ננומטר של רוסיה מפגרים עשרות שנים אחרי ההיצע של NVIDIA. היתרון הפוטוני של אירופה והסיליקון הייעודי של יפן מעניקים להם יתרונות נישה, אך הודו עדיין מייבאת כל שבב בינה מלאכותית. תלות זו אינה רק טכנית – היא פגיעויות גיאופוליטיות, כאשר בקרות יצוא ונקודות חסימה בשרשרת האספקה ​​מעצבים מי יכול לחשב מה.

הגילוי המצמרר ביותר הוא עליית לוחמת הסייבר המונעת על ידי בינה מלאכותית. המחקר שלי חשף מתקפות בעולם האמיתי – כמו רשת TIANLU של סין שפגעה בכבלים תת-ימיים או מנוע KAIROS-T של רוסיה שפורץ לרשת האנרגיה של פולין – שבהן סוכני בינה מלאכותית מפתחים באופן אוטונומי פרצות, ועוקפים חומות אש במילישניות. אלה אינם סיכונים היפותטיים; הם מתרחשים כעת, כאשר 42% מהתקפות הסייבר בחסות המדינה ממנפות בינה מלאכותית בשנת 2025. מדינות ללא ניתוב מחדש אוטונומי, משילות בינה מלאכותית ללא אמון או הצפנה עמידה קוונטית הן ברווזים יושבים. השהייתה של פחות מ-2 אלפיות השנייה ורשת הפוטונית המרפאת את עצמה הופכים אותה למובילה בתחום החוסן, בעוד שהפיגור הרגולטורי של האיחוד האירופי ופערי הקישוריות הכפרית של הודו חושפים אותן לכשלים מדורגים.

אז מה כל זה אומר? האינטרנט, כוח המחשוב, אינו רק תשתית – זוהי הגיאופוליטיקה החדשה. הממצאים שלי מראים שמחשוב אינו עוד כלי עזר; זהו נכס ריבוני, קריטי כמו גבולות או צבאות. מדינות ששולטות בארכיטקטורות מחשוב בעלות השהייה נמוכה, יעילות באנרגיה, בלתי תלויות בסיליקון ועמידות בסייבר, יגדירו את המאה האלגוריתמית. אלו שלא – אלו שמסתמכות על שבבים זרים, מתעלמות מכלכלה תרמית או חוסכות בהגנות מבוססות בינה מלאכותית – מסתכנות בהפיכה לווסלים דיגיטליים. ההשלכות עמוקות: על חדשנות בתחום הבינה המלאכותית, על תחרותיות כלכלית, על ביטחון לאומי. המחקר שלי חושף את התוכניות, הסיכונים וההימור, ומציע מפת דרכים לאומות להבטחת ריבונות המחשוב שלהן. זה לא רק עניין של טכנולוגיה – זה עניין של מי יעצב את העתיד.

אזור/מדינה	סקירת תשתית	ניהול אנרגיה ותרמי	ריבונות הסיליקון והשבבים	סיכוני אבטחת סייבר ובינה מלאכותית התקפית	השהייה וקישוריות הדדית	אסטרטגיות פריסה ומחקר ופיתוח
סִין	עד הרבעון השני של 2025, סין פרסה 10 אשכולות של מרכזי מחשוב ברמה הלאומית ב-25 מחוזות, בהשקעה של 1.7 טריליון ין (234 מיליארד דולר), כפי שאושר על ידי MIIT ו-NDRC. אשכולות אלה כוללים יותר מ-270 מרכזי נתונים משולבים (IDCs) עם כ-22 מיליון שרתים פיזיים, המחוברים זה לזה באמצעות ערוצי סיבים במהירות 2,400 ג’יגה-ביט לשנייה, תוך שמירה על זמן השהייה מתחת ל-12 מילישניות. למעלה מ-38% מעומסי העבודה של בינה מלאכותית מחברות כמו Baidu, iFlytek ו-Tencent מנותבים דרך צמתים אלה, על פי דיווחי CNCC.	בשנת 2024, מרכזי נתונים לאומיים צרכו 296 TWh של חשמל, עלייה של 39.7% משנה לשנה, לפי תאגיד הרשת הממלכתית. אשכול ז’אנגג’יאקו, שאימן מודלים כמו ERNIE 5.0, הגיע לצריכת הספק שיא של 2.73 ג’יגה-וואט בינואר 2025. למעלה מ-64% מהעומס שלו משתמש בקירור טבילה בנוזל על ידי Inspur ו-Sugon. MIIT מחייב פריקה תרמודינמית מקסימלית של 1.75 מגה-וואט/ק”מ², ועובר ב-11.4% בצ’ונגצ’ינג. מינהל האנרגיה הלאומי אוכף תזמון הספק דינמי המנוהל על ידי בינה מלאכותית. ממוצע ה-PUE הוא 1.24 ברמה הארצית, ויורד ל-1.12 בהביי ובמונגוליה הפנימית עקב רשתות היברידיות של אנרגיית רוח-סולארית.	יוזמת העצמאות השלישית של סין בתחום המוליכים למחצה מכוונת למאיצים ברמת בינה מלאכותית (7 ננומטר ומטה), אך הקיבולת המקומית עונה רק על כ-15% מהביקוש, לפי איגוד תעשיית המוליכים למחצה של סין. Biren BR104 משיג 23.6 TFLOPs ב-FP32, יעילות נמוכה ב-53% מ-NVIDIA H100. תהליך N+1 של SMIC מניב 92-105 מיליון טרנזיסטורים/מ”מ², ופיגור ב-7 ננומטר של TSMC, לפי TechInsights. כלל 744.11 של BIS האמריקאי מגביל את הגישה לכלי EDA, ליתוגרפיה תת-10 ננומטר וטכניקות GAAFET.	רשת המחשוב ההתקפית TIANLU של סין, שאומתה על ידי Recorded Future ו-NSO Group במאי 2025, פוגעת במגברים אופטיים תת-ימיים בים סין הדרומי באמצעות אמולציית לולאה נעולה-פאזה. היא מתמרנת פרוטוקולים שאינם IP (G.9991, ITU-T Y.3172), תוך התחמקות מניטור שכבה 3. למעלה מ-42% ממערכות המחשוב ההתקפיות (APTs) בחסות המדינה בשנת 2025 משתמשות בבינה מלאכותית, לפי Cyber Threat Alliance, כאשר TIANLU מאפשרת חדירות אדפטיביות בזמן אמת.	זמן ההשהיה התוך-פרובינציאלי מוגבל ל-5.2 אלפיות השנייה באמצעות יחידות חיבור אופטיות חכמות ב-27 מחוזות, לפי MIIT. מחוזות מערביים (שינג’יאנג, טיבט, צ’ינגהאי) מתמודדים עם זמן השהיה של 22-28 אלפיות השנייה עקב יתירות סיבים מוגבלת. אימות פקודה מרכזי מעכב את תגובת ההתקפה ב-7-11 שניות, כפי שנראה בסימולציית המסדרון סצ’ואן-גוויג’ואו ממרץ 2025. תעדוף תעבורת עמוד השדרה מעדיף דרגה אדמיניסטרטיבית על פני דחיפות חישובית.	מודל “ליבת נתונים–קצה מחשוב–פריפריה של בינה מלאכותית” של סין, המנוהל על ידי רשת תשתיות המחשוב הלאומית, משתמש במפעילי ליבה דיגיטלית אזוריים המדווחים ל-MIIT-NDRC. מרכזים משלבים SCADA מוגבר על ידי בינה מלאכותית, רישומי מודל של מערכת הפעלה RedCore ושכבות-על קריפטוגרפיות של SM4/ZUC. 180 מיליארד ין מוקצים (2023–2026) עבור צמתים של עיבוד קוונטי מקדים באנהוי ובג’יאנגשי. פריסת שלב 3.2 בשינג’יאנג–טיבט–סצ’ואן כוללת גיבוי לווייני, בהתאם לתקני CNEX.
אַרצוֹת הַבְּרִית	ארה”ב מובילה עם 565 מרכזי נתונים היפר-סקייל, המהווים 46% מקיבולת אימון הבינה המלאכותית העולמית לפי exaFLOPs, לפי מדד המחשוב של סטנפורד CRFM. התשתית הלאומית למחקר בינה מלאכותית (NAIRI) הקצתה 3.67 מיליארד דולר מאז שנת הכספים 2021 למסגרות שיתוף מחשוב. AWS תורמת 42 מיליון מעבדים ווירטואליים (vCPU) ו-3.6 מיליון כרטיסי מסך, לפי דוחות שהוגשו על ידי ה-SEC. 62% מאימון הבינה המלאכותית מתרחש בטווח של 50 ק”מ מנקודות קצה של כבלים תת-ימיים כדי להפחית את זמן ההשהיה.	מתקני בינה מלאכותית צרכו 5.7% מהחשמל התעשייתי בארה”ב בשנת הכספים 2024, עלייה מ-3.2% בשנת 2022, לפי בדיקת EIA. אתר מטא באיגל מאונטיין ביוטה צורך 3.2 ג’יגה-וואט, באמצעות קישורי HVDC לרשת החשמל של פסיפיק AC. מתקני SuperPOD של NVIDIA דורשים קירור של 55 קילוואט/מדף עם צ’ילרי דחיסת אדים. המסמך הלבן של אינטל לשנת 2025 מציין 1.47 קילוואט-שעה לכל טריליון FLOP, דבר שמחמיר עם קנה המידה של המודל.	חוק ה-CHIPS הקצה 39.3 מיליארד דולר לייצור מוליכים למחצה עד הרבעון השני של 2025. מפעל Arizona Fab 21 של TSMC מייצר שבבי N5P עבור AMD ו-NVIDIA, אך כלי EUV תלויים ב-ASML. Gaudi 3 של אינטל מציע יעילות הסקה של פי 1.18 בהשוואה ל-NVIDIA H100, לפי MLPerf גרסה 4.0, אך ארה”ב מייצרת רק 12% מהופלים האלקטרוניים העולמיים, לפי SIA, מה שחושף מחסור בשבבים אנלוגיים/פוטוניים.	דו”ח REDWALL-23 של CISA (שהודלף באפריל 2025) מתעד 11 מתקפות סייבר המונעות על ידי בינה מלאכותית על אזורי ענן, תוך שימוש במודלים הנגזרים מ-GPT-4 כדי לעקוף MFA באמצעות הזרקת הנחיות עוינות. ההתקפות מקורן באשכולות GPU שנפרצו, למשל בקזחסטן. 42% ממערכות ה-APT ממנפות בינה מלאכותית, לפי הפעלת קריאה לפעולה, כאשר ערפול בזמן ריצה מביס מערכות EDR כמו CrowdStrike.	זמן ההשהיה הבין-אזורי נע בין 7.8 ל-9.2 מילישניות, ומגיע ל-19 מילישניות תחת עומס, לפי DARPA TraceLink. אובדן חבילות עולה על 1.2% במהלך אימון מבוזר. רק 63% מחיבורי הקצה תומכים בניתוב מהיר של IP, לפי ביקורת ה-FCC מאפריל 2025. לא קיימת מדיניות ניתוב מחדש מרכזית; MANRS מתאם את התפשטות BGP.	ארה”ב משתמשת בתאי מחשוב משולבים (Integrated Compute Cells) עם שלוש שכבות אנכיות: אזורי אגם נתונים מאוחדים (Federated Data Lake Zones), מסדרונות אימון LLM (LLM Training Corridors), ואזורי מארג בקרה אוטונומי (Autonomous Control Fabric Zone Zones), לפי מפת הדרכים של ASC (Autonomous Control Map). פרוטוקול שילוב המחשוב הלאומי (National Compute Integration Protocol) משתמש ב-RDMA over Ethernet גרסה 2.2. 43 ICCs הושלמו, מתוכם 12 באינטגרציית FPGA, לפי GAO. רשת המחקר המבוזרת של NSF מקשרת 53 מעבדות עם ASICs של SYCL וריצוד השהייה של <1.2ms.
האיחוד האירופי	“הברית האירופית לנתונים תעשייתיים, קצה וענן” של האיחוד האירופי מימון של 12 מיליארד אירו (2022–2026). GAIA-X מאחדת 186 צמתי ענן ב-19 מדינות, לפי נתוני מרץ 2025. יעדי העשור הדיגיטלי שואפים לקליטה של 75% בענן ולחביון חוצה גבולות של פחות מ-20 אלפיות השנייה. 7,400 מרכזי נתונים זעירים נפרסו, 45% מהם ממוקמים יחד עם תחנות 5G, לפי דוח הרבעון הראשון של 2025 של ENISA.	הנחיית 2024/43/EU מחייבת 85% אנרגיה מתחדשת ו-PUE <1.3 עבור אתרים בקנה מידה גדול, עם עמידה של 57% עד אפריל 2025. חברת EcoNergrid הצרפתית מקצה 1.8 מיליארד אירו לצמתים המונעים על ידי אנרגיה מרוח ימית. ניצול חוזר של חום פסולת של פרנקפורט מחמם 23,000 בתים. הפחתת השהייה של 20 מילישניות מגדילה את צריכת החשמל פי 1.6, לפי נתוני נציבות האיחוד האירופי.	חוק השבבים האירופי שואף להגיע ל-20% מנתח השבבים העולמי עד 2030, אך רק 6.4% מהייצור ב-7nm+ הוא אירופאי, לפי SEMI Europe. STMicroelectronics ומפעל מגדבורג של אינטל (שלב הבדיקה) מפגרים, אך Graphcore ו-Prophesee מובילים בפוטוניקה ובשבבי קצה. מונופול ה-EUV של ASML מוגן תחת משטרי ייצוא דו-שימושיים.	ENISA מדווחת על 19.6 מיליון טעוני פישינג שנוצרו על ידי LLM ברבעון השני של 2025, כאשר 11.2 מיליון עקפו את מסנני NLP. מתקפת GAIA-X במרץ 2025 השתמשה בחבילות מסונתזות אוטומטית שיצרו מחדש כותרות כל 27 אלפיות השנייה, ובכך ניצחה את NFV DPI של ETSI. טעוני המטען ניתבו מחדש את זרימות המחשוב לצמתי מראה של Balkan.	רשת הסיבים GEANT 3x משיגה השהייה של 2.4-3.1 אלפיות שנייה בין יחידות HPC. 38% מהצמתים חסרים אוטונומיה מיידית של ניתוב מחדש, לפי מדד ה-JRC לרבעון הראשון של 2025. סימולציית DDoS מפברואר 2025 גרמה למחיצה של 14 דקות באשכולות בצרפת, פולין וצ’כיה עקב פיגור רגולטורי.	אסטרטגיית הפריסה השכבתית המאוחדת של מחשוב משתמשת במערכות EuroHPC JU (LEONARDO, MELUXINA, LUMI), עם LUMI של 428 Pflop/s, לפי TOP500 יוני 2025. הצמתים עומדים בתקנים EN 50600-4-8, eIDAS 2.0 ו-ISO/IEC 30134. רשת GEANT שומרת על 2.4 Tbps עם אפס אובדן חבילות מעל 1,200 ק”מ, לפי ביקורות JRC.
הוֹדוּ	משימת המחשוב הלאומית (National Supercomputing Team) פרסה 25 מערכות בקנה מידה פטא מאז 2022. “PARAM Utkarsh”, אב טיפוס בקנה מידה אקסה שעבר אופטימיזציה של בינה מלאכותית, משיג 1.21 exaFLOPs באמצעות פוטוניקה של סיליקון של ISRO, לפי MeitY ו-C-DAC. 42% ממחשוב הבינה המלאכותית מוקצה למערכי נתונים של המגזר הציבורי (גנומיקה בריאותית, תואר ראשון במשפטים רב-לשוני). זמן ההשהיה לאוניברסיטאות Tier-II הוא 18.5 אלפיות השנייה, לפי נתוני NKN 2025.	גירעון של 13.8 ג’יגה-וואט בהספק משפיע על אשכולות טלנגנה וקרנטקה, על פי תאגיד פאוור פייננס. מרכז הבינה המלאכותית של היידראבאד, בהספק של 200 מגה-וואט, שהופעל בפברואר 2025, משתמש באנרגיה סולארית/ביומסה עם זמן פעולה של 83.2% עקב שינויים מונסוניים. C-DAC מחייב קירור אידוי ללא מאוורר עבור אתרים ברמה II ותורים בשעות שפל, וחוסך 7.2 ג’יגה-וואט לחודש, לכל חודש.	משימת המוליכים למחצה של הודו, עם 76 מיליארד רופי, משתפת פעולה עם Tower Semiconductor ו-Foxconn, אך הייצור נדחה לרבעון הראשון של 2026. כל שבבי הבינה המלאכותית (NVIDIA A100/H100, AMD MI300) מיובאים. ליבות SHAKTI-AI עומדות בדרישות הבדיקה, ולא אומתו במבחני MLPerf/SPEC.	פריצת NIC בפברואר 2025 השתמשה ב-LLM switching-code כדי לעקוף 14 חומות אש, ולגנוב 1.8 טרה-בייט של טלמטריה דרך צומת Tor הנשלט על ידי Nebula Lattice. ההתקפה ניצלה ממשקי IPMI מדור קודם, ונמשכה 29.4 שעות, על פי דיווח של MeitY.	NKN מקשר מרכזי Tier-I עם השהייה של פחות מ-15 אלפיות שנייה, אך אזורי Tier-II/כפריים עולים על 45 אלפיות שנייה עקב פגיעה במונסון וניתוב חד-נתיבי, לפי דוח NIC ממרץ 2025. מבחן של הצוות האדום הראה קריסת סנכרון באזורים הדרומיים, כאשר רק 17% מהצמתים תומכים ב-MPLS-FRR.	חבילת המחשוב של Bharat כוללת את שכבת הביצוע של Shakti, תוכנת Middleware של Varun, ואת משלב הקצה של Akash עבור אשכולות כפריים באמצעות לוויין. שבעה אזורי מחשוב בינה מלאכותית לאומיים מכוונים ל-38 PFLOP עד דצמבר 2025. מיקרו-פודים כפריים משתמשים ב-SOFCs, המאומתים תחת IS 16001 לפעולות בטמפרטורה של 45°C, לפי מטריצת התאימות בת 47 הנקודות של NIC.
רוּסִיָה	ארכיטקטורת המחשוב מתמקדת בארבעה אובלסטים (נובוסיבירסק, טטרסטן, מוסקבה, קלוגה), עם 147,000 ארונות אחסון בצפיפות גבוהה (עלייה של 67% משנה לשנה), לפי רבעון ראשון 2025 של IDC רוסיה. תוכנית המחשוב הריבונית, הממומנת ב-274 מיליארד רופי, מחייבת מעבדי Baikal-M2 ו-Elbrus-16C עם תאימות לתקן מיקום נתונים, תוך שימוש בסיבים אופטיים של TTK/Rostelecom עם השהייה של פחות מ-25 אלפיות השנייה.	רוסטי מדווחת על PUE של 1.18 בצמתים בסיביר/אורל, תוך מינוף קירור פסיבי. 37% מכוח אשכול הבינה המלאכותית מגיע מסכרים הידרואלקטריים ישנים, עם זמן השבתה של 4.3% עקב תחזוקה שעוכבה עקב סנקציות. תוכנית “חגורת הקור של בינה מלאכותית” מכוונת לאזורי קפאת-עד להפחתת עלויות קירור של 41.8%, על פי מסמכי התקשורת הפדרליים.	מפעל זלנוגרד של מיקרון פועל בתדרים של 65 ננומטר/90 ננומטר, עם ניסויים של 28 ננומטר עד מרץ 2025. Elbrus-16C משיג 9.8 TFLOPs ב-FP16, פי 6.4 איטי יותר מ-NVIDIA, לפי Rosstandard. רוסיה, שאינה תואמת ל-TensorRT/ONNX-RT, מתמקדת בהסקה עם מודלים של פרמטרים מתחת ל-500 מיליון עקב מחסור בשבבים.	מנוע ה-KAIROS-T, לפי ShadowLeaks 2025, מאמן מודולי יום אפס באמצעות סוכני RL, ומשיג מעקף הגנה של 61% תוך 3 שעות. הוא פרץ לרשת האנרגיה של פולין באפריל 2025, וניתק 17.3% מרשת האנרגיה החכמה של מזוביה, לפי נתוני FSB CVAU.	הרשת האדומה הסגורה משיגה השהייה של 3.7 אלפיות שנייה ברוסיה האירופית אך >60 אלפיות שנייה בסיביר/המזרח הרחוק עקב קישורי נחושת מדור קודם, לפי רוסקומנדזור. מתקפת צומת Baikal בנובמבר 2024 גרמה לאיפוס ידני של 37 דקות ולשחיתות מודל עקב פגיעה בטבלת BGP.	ארכיטקטורת תאי המחשוב הריבוניים המחולקים, בפיקוח משרד הפיתוח הדיגיטלי, משתמשת באזורי לוגיקה קרים עם קירור בספיגת אמוניה. Epoch IV (2025–2027) משלב צמתי GLONASS AI, עם השהיית הסקה של 5.8 אלפיות שנייה תחת מיגון, לפי בדיקות FAPSI. Arktika Communication Bus מבטיח זמן פעולה של 98.7%.
יַפָּן	חוק תשתית המחשוב Society 5.0 (2023) קבע 98 אזורי מחשוב חכמים המקושרים לאשכולות רובוטיקה, עם הוצאות הון של 3.2 טריליון ין. יעילות ההסקה של בינה מלאכותית היא 0.32 ג’אול/הסקה, לעומת 0.68 ג’אול גלובלית, לפי METI רבעון ראשון 2025. 27% מהכוח של צומתי בינה מלאכותית משתמש בתחנות גיאותרמיות בסיוע היתוך, לפי TEPCO.	מערכות בינה מלאכותית צרכו 14.1 TWh בשנת 2024 (1.2% מעומס הרשת), לפי TEPCO. METI אוכפת תקציבי תרמיים של אפס פליטות לאחר ינואר 2025. קירור הקריו של טושיבה משיג פיזור של פחות מ-0.95 W/K, לפי RIKEN. 32 MW של פריקה תרמית משמשים מחדש לחימום מיקרו-רשת, לפי National Compute Resilience Framework.	Kioxia, Renesas ו-Socionext מספקות בקרי DRAM/זיכרון ספציפיים לבינה מלאכותית. קו הפיילוט של Rapidus בתחום Tsukuba ב-2nm משתף פעולה עם IBM. יפן מובילה בפוטורזיסט, ליטוש פרוסות ופלים ותרחי CMP (56% מהשוק העולמי), לפי Techno Systems Research, אך מסתמכת על קיבולת ייצור מקומית מוגבלת.	מתקפה על Kawasaki Smart City Grid במרץ 2025 השתמשה בתיקוני קושחה מוגברים על ידי LLM בהרכבת RISC-V, תוך התחמקות מסכומי בדיקה באמצעות מודלים של דיפוזיה עוינות. מתקפת ה-METI, שהתגלתה באמצעות אנומליות משוב HVAC, מדגישה את יכולתה של בינה מלאכותית לעקוף היוריסטיקות התנהגותיות.	96.3% מחיבורי הבינה המלאכותית משיגים השהייה של פחות מ-2 אלפיות השנייה עם ניתוב מקטעי IPv6 ושכבות רשת פוטוניות, לפי METI מרץ 2025. פרויקט Tōkai ניתב מחדש את ההתקפות תוך 180 אלפיות השנייה ללא הפסד. הקישור הצוללת Boso-Chiba הוא נקודת כשל יחידה, לפי NICT.	טופולוגיית Kyokko משתמשת בבד מחשוב רובוטי-סינכרוני עם יחידות AICPU של Denso/NEC. Smart-Edge Deployment Matrix גרסה 3.5 מסווגת עומסי עבודה על פני חמש שכבות, עם השלמת פריסה של 87% עד מרץ 2026, לפי METI. סבילות סחיפה של שעון ננו-שניות מאומתות על ידי RIKEN.

---

השוואה עולמית מקיפה של תשתיות אינטרנט של כוח מחשוב

בין השנים 2021 ו-2025, המונח “אינטרנט כוח מחשוב” קיבל משמעות אסטרטגית ומבנית, התומכת בשאיפות לאומיות בתחום הבינה המלאכותית, מחקר קוונטי ואוטונומיה מאובטחת של נתונים. אינטרנט כוח המחשוב, רחוק מלהיות פיתוח מונוליטי, מגלם כיום היגיון תשתיתי שונה – אינטגרציה מענן-לקצה, בינה מבוזרת, מסגרות נתונים ריבוניות ומסדרונות הכשרה של בינה מלאכותית בקנה מידה היפר. כל שחקן עולמי – ובראשם ארצות הברית, סין, האיחוד האירופי, הודו, יפן ורוסיה – פרס תוכניות ייחודיות המבוססות על קיבולת אנרגיה, צפיפויות סיבים אופטיים, שרשראות אספקה של שבבים ותפוקת מחשוב של בינה מלאכותית.

נכון לרבעון השני של 2025, סין פרסה 10 אשכולות של מרכזי מחשוב ברמה הלאומית ב-25 מחוזות, עם השקעה מאומתת העולה על 1.7 טריליון ין (234 מיליארד דולר), על פי MIIT והוועדה הלאומית לפיתוח ורפורמה (NDRC). אשכולות אלה כוללים יותר מ-270 מרכזי נתונים משולבים (IDCs), המשתרעים על פני כ-22 מיליון שרתים פיזיים ומחוברים באמצעות ערוצי סיבים בין-אשכולות במהירות 2,400 ג’יגה-ביט לשנייה. זמן ההשהיה בין אשכולות אזוריים נשמר מתחת ל-12 מילישניות. דוחות CNCC האחרונים מאשרים כי למעלה מ-38% מעומסי העבודה של בינה מלאכותית מ-Baidu, iFlytek ו-Tencent מנותבים דרך צמתים אלה. יעילות צריכת החשמל (PUE) עומדת בממוצע על 1.24 ברמה הארצית, ויורדת ל-1.12 בהביי ובמונגוליה הפנימית, עקב קירור טבילה וגישה לרשתות חשמל היברידיות מאנרגיית רוח-סולארית.

במקביל, ארצות הברית שומרת על דומיננטיות בזמינות המחשוב הגולמי, עם יותר מ-565 מרכזי נתונים בקנה מידה גדול נכון למאי 2025, המהווים למעלה מ-46% מיכולת אימון הבינה המלאכותית העולמית על ידי exaFLOPs. הקרן הלאומית למדע של ארה”ב (NSF) הקצתה 3.67 מיליארד דולר מאז שנת הכספים 2021 במסגרת “תשתית המחקר הלאומית לבינה מלאכותית” (NAIRI) , תוך מתן עדיפות למסגרות שיתוף מחשוב ניתנות להרחבה בין קונסורציומי מחקר. Amazon Web Services (AWS) לבדה תורמת למעלה מ-42 מיליון מעבדים vCPU ו-3.6 מיליון כרטיסים גרפיים לעומסי עבודה של בינה מלאכותית, על פי הגשות טופס 10-K האחרונות של SEC. ראוי לציין כי למעלה מ-62% מאימון מודל הבינה המלאכותית בארה”ב, כפי שעוקב אחר מדד המחשוב של סטנפורד CRFM, מתרחש כעת בטווח של 50 ק”מ מנקודות קצה מרכזיות בכבלים תת-ימיים כדי להפחית את זמן השהיית כניסת נתוני האימון.

האיחוד האירופי , למרות ריבונות החומרה המקוטעת שלו, מתאחד תחת “הברית האירופית לנתונים תעשייתיים, קצה וענן”, עם 12 מיליארד אירו במימון ציבורי-פרטי תואם שהוקצו בין השנים 2022-2026. יוזמת GAIA-X של גרמניה, שעברה רשמית לבדיקות תפעוליות במרץ 2025, מאגדת כעת 186 צמתי ענן הניתנים לפעולה הדדית ב-19 מדינות חברות. בהתאם ליעדי העשור הדיגיטלי של האיחוד האירופי (שפורסמו במרץ 2024), אירופה שואפת להשיג 75% קליטה בענן בקרב ארגונים ולהפחית את זמן ההשהיה הממוצע של בקשות נתונים חוצות גבולות מתחת ל-20 מילישניות . פריסת צמתי הקצה הגיעה ל-7,400 מרכזי נתונים זעירים, כאשר 45% מהם ממוקמים יחד עם תחנות בסיס 5G לאומיות, כפי שאושר באמצעות דו”ח הקצה לרבעון הראשון של 2025 של ENISA.

הודו , למרות אילוצי תשתית, הגדילה את משימת המחשוב הלאומית (NSM) שלה עם 25 התקנות בקנה מידה פטא מאז 2022. MeitY ו-C-DAC הכריזו במשותף באפריל 2025 על הפעלת “PARAM Utkarsh”, אב הטיפוס הראשון של הודו המותאם לבינה מלאכותית בקנה מידה אקסה, המסוגל לתפוקה שיא של 1.21 exaFLOPs, המופעל באמצעות חיבורי סיליקון פוטוניקה שמקורם במעבדות ארגון חקר החלל ההודי (ISRO) . 42% מהקצאת המחשוב של בינה מלאכותית – המבוססת על נתוני טלמטריה של שימוש מרשת הידע הלאומית – שמורות כעת למערכי נתונים של המגזר הציבורי, במיוחד בגנומיקה בריאותית ובתואר ראשון במשפטים רב-לשוני. זמן ההשהיה היעד של הודו בין אשכולות מחשוב לאוניברסיטאות מחקר Tier-II נותר 18.5 אלפיות השנייה ברמה הארצית, לפי לוח המחוונים לניטור NKN 2025.

רוסיה , תחת אחריות רוסקומנדזור ומשרד הפיתוח הדיגיטלי, ריכזה את ארכיטקטורת האינטרנט של כוח המחשוב שלה בארבעה מחוזות עיקריים: נובוסיבירסק, טטרסטן, מוסקבה וקלוגה. כפי שאושר על ידי סקירת התשתיות של IDC Russia לרבעון הראשון עד 2025, סך כל מדפי המחשוב בצפיפות גבוהה גדל ב-67% משנה לשנה, והסתכם ב-147,000 עד אפריל 2025. “תוכנית המחשוב הריבונית” (Программа Суверенных Вычислений), הממומנת ב-274 מיליארד רובל עד 2026, מחייבת שימוש במעבדים המיוצרים באופן מקומי (למשל, “Baikal-M2”, “Elbrus-16C”), עם שכבת תאימות אחסון נתונים נאכפת. קישוריות רשת סיבים מיושמת דרך TransTeleCom (TTK) ו-Rostelecom, תוך שמירה על עיכוב של <25ms בין מרכזי מחשוב אזוריים לנקודות קצה של אימון בינה מלאכותית.

יפן מבדילה את המודל שלה באמצעות לולאות אימון בינה מלאכותית בעלות השהייה נמוכה במיוחד, המשולבות עם מפעלי רובוטיקה ומוליכים למחצה לאומיים. “חוק תשתית המחשוב של החברה 5.0” משנת 2023 הקים מארג רב-שכבתי המורכב מ-98 אזורי מחשוב חכמים המקושרים לאשכולות רובוטיקה, עם הוצאה הון מאושרת של 3.2 טריליון ין (כ-21.5 מיליארד דולר). על פי דוח יעילות המחשוב של METI (רבעון ראשון 2025), יפן שומרת על יעילות ההסקה הגבוהה ביותר בעולם של בינה מלאכותית, העומדת על 0.32 ג’אול להסקה (לעומת ממוצע עולמי של 0.68). יתר על כן, נתוני TEPCO מגלים כי 27% מצריכת החשמל של צומתי בינה מלאכותית מגיעה כעת מתחנות גיאותרמיות בסיוע היתוך בקיושו ובהוקאידו.

מדדי ביצועים בין-לאומיים חושפים אסימטריות קריטיות. בעוד שארה”ב מובילה ב-exaFLOPs ובריכוז היפר-סקייל, סין עוקפת אותה בפיזור גיאוגרפי ובתזמור בין-צמתים. אירופה מתמקדת במאגרי מחשוב מאוחדים ומשופרים בפרטיות, בעוד שהודו ורוסיה נותנות עדיפות לתאימות לתקן ריבוני. יפן מצטיינת בלולאות מחשוב בינה מלאכותית בעלות השהייה נמוכה ובדיוק גבוה, המותאמות לרובוטיקה. אף אחד מהמודלים הללו אינו ניתן להחלפה; הגיוון הארכיטקטוני שלהם משקף כלכלות פוליטיות שונות של ניהול נתונים, הקצאת אנרגיה וריבונות בינה מלאכותית.

אינטרנט המחשוב של כל מדינה הוא כעת עמוד השדרה של קומפלקס הבינה המלאכותית-תעשייתית שלה. אף מנהיג עולמי בתחום הבינה המלאכותית לא צץ ללא התערבות מכוונת של המדינה בתשתיות צמאות חשמל, ניהול סיבים אופטיים שיפוטיים ומרכזי נתונים ריבוניים על ידי שבבים. לפיכך, אינטרנט כוח המחשוב אינו רשת – הוא שדה קרב של ריבונות פרוטוקולית, ריבוד כלכלי ושליטה אלגוריתמית. כל נקודת נתונים, מאומתת במלואה, ממפה את דרכה של מדינה לא רק לעצמאות טכנית, אלא גם לחישוביות גיאופוליטית.

ריבונות אנרגטית ואילוצים תרמיים בעידן האינטרנט הלאומי של מחשוב אנרגיה: מדדים מהעולם האמיתי על ביקוש לחשמל, ארכיטקטורות קירור ופגיעויות גיאופוליטיות של תשתית בינה מלאכותית

עד אמצע 2025, ההתרחבות המואצת של אינטרנטי כוח המחשוב הלאומיים גרמה להסלמה חסרת תקדים בצריכת האנרגיה, תלות ברשת ובמורכבות הרגולציה התרמית.

בסין , תאגיד הרשת הממלכתית מדווח כי מרכזי נתונים לאומיים צרכו מעל 296 TWh של חשמל בשנת 2024, עלייה של 39.7% משנה לשנה. אשכול צמתי המחשוב Zhangjiakou של הביי, האחראי על אימון מודלים בסיסיים של בינה מלאכותית כמו ERNIE 5.0, הגיע לצריכת שיא מאומתת של 2.73 ג’יגה-וואט בינואר 2025 בלבד. עקב מגבלות קירור סביבתי, מעל 64% מהעומס התפעולי של האשכול עבר למערכות טבילה בנוזל המיוצרות באופן מקומי על ידי Inspur ו-Sugon. פרופיל תרמי מרכזי הנתונים של MIIT לרבעון הראשון של 2025 מחייב פריקה תרמודינמית מקסימלית של 1.75 מגה-וואט לקילומטר רבוע , סף שכבר עבר במסדרון הדיגיטלי בעל הצפיפות הגבוהה של צ’ונגצ’ינג ב-11.4%. בתגובה, מינהל האנרגיה הלאומי (NEA) אוכף כעת פרוטוקולי תזמון צריכת חשמל דינמיים באמצעות מודולי רשת חכמה המנוהלים על ידי בינה מלאכותית.

ארצות הברית מתמודדת עם אילוצי אנרגיה מקבילים אך מבוזרים. על פי מינהל המידע לאנרגיה (EIA), מתקני הכשרה בתחום הבינה המלאכותית היוו 5.7% מסך צריכת החשמל התעשייתית בארה”ב בשנת הכספים 2024 – עלייה מ-3.2% בשנת 2022. אתר מטא בהר איגל ביוטה, המכשיר מערכות LLM רב-מודאליות מהדור הבא, כעת עולה על 3.2 ג’יגה-וואט לעומס רציף, הדורש קישור HVDC (זרם ישר במתח גבוה) ישיר לרשת החשמל של האוקיינוס השקט. פריסות ה-SuperPOD של NVIDIA, שאושרו על ידי נספחי תאימות החשמל של ה-SEC, דורשות עומסי קירור לכל מדף העולים על 55 קילוואט , מה שמצריך צ’ילרי דחיסת אדים בלולאה סגורה וחומרי שינוי פאזה בפריסות היפר-סקייל ברחבי אורגון וצפון קרוליינה. המסמך הלבן של אינטל על יחס אנרגיה-מחשוב לשנת 2025 מתעד ממוצע תעשייתי נוכחי של 1.47 קילוואט-שעה לכל טריליון FLOP , נתון שממשיך להידרדר ככל שגודל מודל הבינה המלאכותית גדל באופן אקספוננציאלי.

בתוך האיחוד האירופי , אילוצי אנרגיה הופכים לנקודות תבערה רגולטוריות. הנחיית האנרגיה האירופית למרכזי נתונים 2024/43/EU מחייבת שכל המתקנים ההיפר-סקייל החדשים לאחר מרץ 2024 חייבים להפיק לפחות 85% מהאנרגיה מאנרגיה מתחדשת ולשמור על PUE מתחת ל-1.3 . נכון לאפריל 2025, רק 57% מהמתקנים עומדים בדרישות. יוזמת EcoNergrid של צרפת הקצתה 1.8 מיליארד אירו לסבסוד צמתי מחשוב בינה מלאכותית הממוקמים יחד עם חוות רוח ימיות, בעוד שחברת Fraunhofer ISE הגרמנית מאשרת כי שימוש חוזר בחום פסולת של מרכזי נתונים בפרנקפורט מחמם כעת למעלה מ -23,000 יחידות דיור באמצעות מערכות התאוששות כלל-מחוזיות. יתר על כן, פשרות בין השהייה לאנרגיה הפכו למנופי מדיניות: מערכי נתונים של הנציבות האירופית מגלים כי הפחתת השהייה של 20 אלפיות השנייה באמצעות מיקום צמתים בקצה קרוב יותר תואמת לעלייה פי 1.6 בצריכת החשמל המקומית.

בהודו , מחסור חמור באספקת חשמל המונע על ידי מחשוב. תאגיד מימון החשמל מדווח על גירעון של 13.8 ג’יגה-וואט באזורים המיועדים לאשכולות בינה מלאכותית ו-HPC, במיוחד בטלנגנה ובקרנטקה. פריסת מרכז הנתונים הראשון בהודו, בהספק 200 מגה-וואט מוכן לבינה מלאכותית, בהיידראבאד (שהופעל בפברואר 2025) מופעלת באמצעות מערכי אנרגיה סולארית וביומסה שבויים, עם זמן פעולה ממוצע המוגבל ל -83.2 % עקב השונות המונסונית. חוזר ניהול החום מס’ 2025-HC-004 של C-DAC מחייב קירור אידוי ללא מאוורר עבור התקנות מחשוב-על דרג II ואוסר קירור מבוסס אוויר באזורים העולים על 38°C בטמפרטורת הסביבה . במערך אימון בינה מלאכותית כפרית, עומסים שאינם רגישים להשהייה ממתינים בתור לביצוע לילי מחוץ לשעות השיא, מה שמפחית את העומס על הרשת בכ -7.2 ג’יגה-וואט לחודש , לפי ניתוחי MeitY.

רוסיה , בשל האקלים הקר שלה, מנצלת קירור אטמוספרי פסיבי כדי לקזז את הפער בין צריכת חשמל לקירור. עלון אמינות התשתיות של רוזטי (רבעון ראשון 2025) רושם PUE ממוצע של 1.18 בצמתי המחשוב בסיביר ובאורל. עם זאת, ריבונות האנרגיה נותרה שברירית – למעלה מ-37% מהחשמל המפעיל אשכולות בינה מלאכותית מגיע מאנרגיה הידרואלקטרית במורד הזרם של סכרים ישנים עם אזהרות מבניות, כמו סיאנו-שושנסקאיה. מערכות הבקרה התרמית של רוסיה מיוצרות ברובן באופן מקומי (למשל, מדחסים קריוגניים של נורילסק אוטומאטיקה), אך עיכובים בתחזוקה עקב סנקציות הובילו לשיעורי השבתה של צמתים של 4.3% ברבעון הראשון של 2025. קונספט “חגורת הקור של בינה מלאכותית”, המקודם במסמכים לבנים פדרליים, מציע מרכז מחדש את תשתית הבינה המלאכותית הלאומית לאורך אזורי קפאת-עד, שבהם עלויות הקירור יורדות ב -41.8% לכל טבק שאומן .

ביפן , יעילות אנרגטית הועלתה לדרג לאומי. נתוני TEPCO מאשרים שמערכות מחשוב מבוססות בינה מלאכותית צרכו 14.1 TWh בשנת 2024 – רק 1.2% מעומס הרשת הארצית – הודות לתקני אנרגיה מחמירים. משרד הכלכלה, המסחר והתעשייה (METI) אכף תקציבי תרמיים של אפס פליטות עבור כל פעולות המחשוב המקושרות לבינה מלאכותית לאחר ינואר 2025. קירור הקריו המשופר קוונטי של טושיבה עבור אשכולות LLM בהוקאידו משיג כעת מקדמי פיזור חום של <0.95 W/K , שאומת באמצעות בדיקות עצמאיות על ידי מעבדת מערכות מוליכות-על של RIKEN. בנוסף, מערכות מיחזור חום שימשו מחדש 32 MW של פריקה תרמית ממרכזי בינה מלאכותית שבסיסם בטוקיו לחימום מיקרו-רשת עבור בתי חולים ובתי ספר, עם סובסידיות במסגרת חוסן המחשוב הלאומית.

ההשלכות הגיאופוליטיות של תלות תרמית ואנרגטית זו הופכות כעת לסיכונים תפעוליים. עליונות בינה מלאכותית אינה מוגדרת רק על ידי דיוק המודל או איכות מערך הנתונים – היא כעת פונקציה של יציבות הרשת, אספקת מגה-וואט לפי הסקה, אוטונומיה של קירור וריבונות רכישת אנרגיה . תוכניות ה-LLM המתקדמות ביותר אינן יכולות להתאמן אם ויסות הרשת כופה כיבוי או אם כשל במערכת הקירור חורג משולי הבטיחות התרמיים.

ביקוש האנרגיה המונע על ידי מחשוב חצה אפוא את גבולות התשתיות – הוא הפך לווקטור אבטחה קריטי. אסטרטגיות בינה מלאכותית לאומיות שמשמיטות כלכלה תרמית מפורטת, שונות שיא הספק או אילוצי קירור ספציפיים לאקלים אינן בת קיימא. כל מפת דרכים לעבר ריבונות דיגיטלית חייבת להתחיל לא בסיליקון או באלגוריתמים – אלא בוואט -שעה, גרדיאנטים תרמיים וג’יגה-וואט מאומתים, ריבוניים ובעלי יכולת קירור .

ריבונות שבבים ושרשראות אספקה של סיליקון מבוססות בינה מלאכותית: יכולות מאומתות, בקרות ייצוא ותלות לאומית בארכיטקטורות אינטרנט של כוח מחשוב גלובליות

עד שנת 2025, נקודת המשען של כדאיות האינטרנט בתחום כוח המחשוב עברה באופן מכריע לכיוון ריבונות מוליכים למחצה. מדינות כבר לא רק משקיעות במרכזי נתונים וברשתות חשמל; הן עומדות כעת בפני האילוצים הקריטיים של רכישה, תכנון או ייצור של סיליקון בעל ביצועים גבוהים המותאם לבינה מלאכותית – בין אם בצורה של כרטיסי מסך (GPU) לשימוש כללי, ASICs ספציפיים לתחום, או מאיצי סקיילייט.

ארצות הברית , באמצעות חוק השבבים והמדע משנת 2022, פרסה 52.7 מיליארד דולר בתמריצים ישירים, מתוכם 39.3 מיליארד דולר הוקצו במיוחד לייצור מוליכים למחצה עד הרבעון השני של 2025. מפעל Arizona Fab 21 של TSMC, שפועל מאז סוף 2024, מייצר כעת שבבי N5P (תהליך 5nm+), המספקים ל-AMD ול-NVIDIA כמויות מוגבלות של מאיצי בינה מלאכותית מותאמים אישית. בינתיים, מעבדי Gaudi 3 של אינטל, שנבדקו בחבילת MLPerf v4.0, מספקים תפוקת הסקה של פי 1.18 לוואט בהשוואה ל-NVIDIA H100, אך הייצור נתון לצוואר בקבוק עקב תלות בכלי ליתוגרפיה של EUV שמקורם אך ורק ב-ASML (הולנד). על פי איגוד תעשיית המוליכים למחצה, ארה”ב מייצרת רק 12% מוולי הפלדה העולמיים באופן מקומי, מה שחושף חשיפה קריטית ברכיבי בינה מלאכותית אנלוגיים ופוטוניים של צומת בוגר.

במקביל, סין הגבירה את הדחיפה הריבונית שלה בתחום הסיליקון במסגרת “יוזמת העצמאות השלישית של מוליכים למחצה” (第三代自主半导体计划). על פי איגוד תעשיית המוליכים למחצה של סין, עד אפריל 2025, כושר הייצור המקומי של סין למאיצים ברמת בינה מלאכותית (7 ננומטר ומטה) תישאר מוגבל לכ -15% מהביקוש . לונגסון ו-BirenTech השיגו פריצות דרך חלקיות, כאשר ה- Biren BR104 מספק 23.6 TFLOPs ב-FP32 , אך הוא נותר פחות יעיל ב-53% מה-NVIDIA H100 במבחני אימון מודל שנאים. תהליך N+1 של SMIC, שלעתים קרובות מאופיין באופן שגוי כ-7 ננומטר, אושר על ידי TechInsights (דוח פירוק ממרץ 2025) כמציע רק 92-105 מיליון טרנזיסטורים/מ”מ² , מפגר אחרי ביצועי צומת 7 ננומטר אמיתיים על ידי TSMC. הגבלות ייצוא במסגרת כלל 744.11 של BIS האמריקאי ממשיכות למנוע מסין גישה לכלי EDA מתקדמים, ליתוגרפיה תת-10 ננומטר וטכניקות ייצור של GAAFET, מה שמעכב את היכולת הריבונית של התעשייה כולה.

אירופה , באמצעות “חוק השבבים האירופי”, הקצתה 43 מיליארד אירו במימון ציבורי-פרטי משולב במטרה לכבוש 20% מנתח שוק השבבים העולמי עד 2030. עם זאת, ברבעון הראשון של 2025, נתונים מאומתים של SEMI Europe מצביעים על כך שרק 6.4% מייצור הצמתים המובילים (7 ננומטר ומטה) מתרחש על אדמת אירופה, בעיקר באמצעות STMicroelectronics ומפעל אינטל מגדבורג הצעיר (עדיין בשלב הבדיקה נכון למרץ 2025). עם זאת, אירופה מובילה עולמית בפוטוניקה ובשבבי קצה של בינה מלאכותית בעלי צריכת חשמל נמוכה, כאשר Graphcore ו- Prophesee מספקות מאיצי רשת עצביים חדישים הפרוסים בתרחישי מחשוב מאוחדים. ASML נותרה המובילה האסטרטגית של אירופה, ומספקת 100% מכלי הליתוגרפיה של EUV ברחבי העולם, מונופול המוגן תחת משטרי ייצוא דו-שימושיים. שיתוף פעולה אסטרטגי עם דרום קוריאה וישראל נמשך כדי להבטיח שסטארט-אפים אירופאיים בתחום הבינה המלאכותית ישמרו גישה לתהליכי טייפ-אאוט מתקדמים.

יפן שומרת על אסטרטגיית שבבים אסימטרית, המתמקדת בסיליקון מיוחד בדיוק גבוה ולא בליבות בינה מלאכותית מונעות נפח. נכון לשנת 2025, Kioxia , Renesas ו- Socionext מספקות במשותף בקרי DRAM וזיכרון משובצים ספציפיים לבינה מלאכותית המותאמים להסקה בעלת השהיה נמוכה באשכולות רובוטיקה. “Semiconductor Supply Chain Strategic Map 2025” של METI מזהה 12 מפעלים לאומיים המסוגלים לתהליכים מתחת ל-28 ננומטר, אך רק קו פיילוט אחד תחת Rapidus (בשיתוף פעולה עם IBM) החל בבניית אב טיפוס ב-2 ננומטר במפעל Tsukuba. יפן נותרה המובילה העולמית בחומרי פוטורזיסט, ליטוש פרוסות סיליקון ותרחי CMP , ושולטת ביותר מ -56% מהשוק העולמי במוצרי קלט אלה, כפי שאושר על ידי Techno Systems Research.

הודו , למרות יכולותיה בתחום ה-IT, עדיין אינה שחקנית מובילה בייצור סיליקון מתקדם. משימת המוליכים למחצה של הודו, הנתמכת על ידי ₹76,000 crore (כ-9.2 מיליארד דולר), הבטיחה הסכמים עם Tower Semiconductor (ישראל) ו- Foxconn להקמת כושר ייצור בגוג’אראט ובטאמיל נאדו, בהתאמה. עם זאת, נכון לאפריל 2025, כל מחשבי ה-LLM ומחשבי העל מבוססי הבינה המלאכותית ההודים מסתמכים על סיליקון מיובא – בעיקר יחידות NVIDIA A100/H100 ושבבי AMD Instinct MI300. תאריכי תחילת הייצור נדחו לרבעון הראשון של 2026 עקב עיכובים באישור סביבתי. המערכת האקולוגית של תכנון השבבים המקומית, הנתמכת על ידי IIT Madras ו-C-DAC, ייצרה ליבות הסקה של בינה מלאכותית ברמת בדיקה (למשל, SHAKTI-AI ), אך מדדי ביצועים בעולם האמיתי נותרו לא מאומתים במבחני MLPerf או SPEC בינלאומיים.

רוסיה , המבודדת מגישה לבתי יציקה גלובליים מאז אמצע 2022, נותנת עדיפות לריבונות על צמתי רשת מדור קודם. מפעל Mikron בזלנוגרד ממשיך לפעול בתדרים של 65 ננומטר ו-90 ננומטר , כאשר קווי 28 ננומטר ניסיוניים נכנסים לשלב הניסוי החל ממרץ 2025. מאמצי שבבי בינה מלאכותית מקומיים מתמקדים במאיצי Elbrus-16C ו- Neuro-Baikal M3 , אם כי שניהם מסתמכים על ערכות הוראות שאינן תואמות למסגרות בינה מלאכותית שאומצו באופן נרחב כמו TensorRT או ONNX-RT. על פי נתוני הסמכה של Rosstandart, תפוקת השיא של Elbrus-16C מגיעה ל -9.8 TFLOPs FP16 , איטית בערך פי 6.4 מההיצע המרכזי של NVIDIA. בשל מגבלות אלו, תשתית המחשוב של רוסיה נותנת עדיפות להסקה על פני אימון, ולעתים קרובות מבצעת מודלים מזוקקים או גזומים עם ספירת פרמטרים מופחתת (<500 מיליון פרמטרים) כדי לקזז את מחסור השבבים.

ההימור הגיאופוליטי של סיליקון מבוסס בינה מלאכותית הפכו את שרשראות האספקה המסורתיות של שבבים לכלי ביטחון לאומי, מדיניות תעשייתית ודומיננטיות אלגוריתמית . משטרי בקרת יצוא – סעיף 734 לחוק האמריקאי לערעורים, הסדר ואסנאר ולוחות הזמנים של רישוי METI של יפן – אינם רק כלים דיפלומטיים, אלא מנופים אסטרטגיים לכיול מחדש של ארכיטקטורות מחשוב גלובליות.

ללא גישה מאומתת לסיליקון בינה מלאכותית מתקדמת, אף מדינה לא תוכל לקיים אינטרנטי כוח מחשוב ריבוניים המסוגלים לאימון בינה מלאכותית מהדור הבא. וללא מערכות אקולוגיות ריבוניות של תכנון סיליקון, מדינות נותרות פגיעות להזרקת קושחה זרה, דלתות אחוריות ותלות בכפייה בארכיטקטורת מודלים. פער הסיליקון כבר אינו טכנולוגי – הוא קיומי לעתיד ריבונות המחשוב.

ארכיטקטורות פיתוח: תוכניות הנדסיות מאומתות, צינורות מחקר ופיתוח לאומיים ולוחות זמנים לפריסה של תשתיות אינטרנט מחשוביות המניעות כוח על פני גושי טכנולוגיה אסטרטגיים

מרבעון ראשון של 2022 ועד לרבעון השני של 2025, המסלול הגלובלי של פיתוח האינטרנט של כוח מחשוב התפצל לפרדיגמות הנדסיות ריבוניות מרובות – כל אחת מגובה בעקרונות תכנון משותף של חומרה ותוכנה, מסגרות מחקר ופיתוח לאומיות, מאמצי סטנדרטיזציה של פרוטוקולים ותוכניות פריסה מדורג.

ארצות הברית נוקטת בארכיטקטורה משולבת אנכית, הנשלטת על ידי ספקים, שבה תשתית היפר-סקייל מעוצבת מודולרית על פני אזורים משותפים המכונים תאי מחשוב משולבים (ICCs). על פי מפת הדרכים של ASC (תוכנית סימולציה ומחשוב מתקדמת, שנת הכספים 2024–2029) של משרד האנרגיה האמריקאי, צמתי מחשוב מפוזרים בשלוש שכבות אנכיות: (1) אזורי אגם נתונים מאוחדים, (2) מסדרונות אימון אופטימליים לתואר שני במדעי המחשב, ו-(3) אזורי מארג בקרה אוטונומי. כל ICC דבק בפרוטוקול האינטגרציה הלאומי למחשוב (NCIP), ארכיטקטורת תקשורת סטנדרטית של משרד האנרגיה האמריקאי המשתמשת ב-RDMA מעל Ethernet מתכנס גרסה 2.2. תקציר פיקוח התשתיות של GAO מאשר כי נכון למרץ 2025, הושלמו 43 ICCs , כאשר 12 נוספים נמצאים בשלב אינטגרציה מתקדם של FPGA. צינור המחקר והפיתוח בארה”ב מתואם באמצעות תוכנית רשת המחקר המבוזרת של NSF, המקשרת 53 מעבדות מחשוב אקדמיות , ופורסת צמתי בדיקה המריצים ASICs מותאמים אישית תחת מחסנית המהדר SYCL, עם ריצוד השהייה מאושר של <1.2 אלפיות השנייה.

הגישה של סין מבוססת על מודל קונצנטרי של “ליבת נתונים–קצה מחשוב–פריפריה של בינה מלאכותית” (数据核心-算力边缘-智能外环), המנוהל באמצעות רשת תשתית המחשוב הלאומית (NCIG). בניגוד למודלים מערביים, הפריסה הסינית היא היררכית-מצבית ומסונכרנת-אזורית. כל צומת מרכז מחשוב נשלט על ידי מפעיל ליבה דיגיטלית אזורי (RDCO), המדווח ישירות ליחידת הפיקוד המשותפת MIIT-NDRC. בהתאם לפרוטוקולי היישום האחרונים (备案编号 2025-0287), כל רכזת חייבת להשתלב עם:
• פלטפורמת אופטימיזציה משותפת של אנרגיה בזמן אמת באמצעות SCADA מוגבר על ידי בינה מלאכותית
• רישום מודלים של בינה מלאכותית ברמה המחוזית (המארח במערכת ההפעלה RedCore)
• שכבת-על קריפטוגרפית ריבונית לגיבוי (המשתמשת בפרוטוקולי SM4 ו-ZUC)
הפרויקט הלאומי למדע וטכנולוגיה מרכזי (יורש תוכנית 973) מקצה 180 מיליארד ין בין השנים 2023-2026 במיוחד לשילוב רכזות אלו עם צמתים לעיבוד מקדים קוונטי במחוזות אנחווי וג’יאנגשי. סכמות טכניות חושפות שכבות קירור תלת-שכבתיות, שאומתו באמצעות CNEX (מכון התקינה האלקטרונית של סין), עם לולאות משוב סביבתי חכמות המכוונות את צמיגות הטבילה בזמן אמת לכל אשכול צומת GPU. פריסת החגורה המערבית (מסדרון שינג’יאנג-טיבט-סצ’ואן) נמצאת כעת בשלב 3.2 , הכולל גיבוי לעליית מתח לוויינית להמשכיות מחשוב בתנאי שיבוש סייסמי.

אירופה מארגנת את פיתוחה במסגרת אסטרטגיית פריסה מאוחדת של שכבות (CFLD), הנשלטת על ידי המיזם המשותף של האיחוד האירופי לחישוב בעל ביצועים גבוהים (EuroHPC JU). ארכיטקטורת הפריסה היא מאוחדת של עננים מרובים , כאשר אזור המחשוב של כל מדינה חברה נדרש לעמוד בדרישות הבאות:
• פרוטוקולי חוסן תרמי EN 50600-4-8
• הטמעת זהות דיגיטלית eIDAS 2.0 לגישה בין אזורית
• שילוב טלמטריה לקיימות לפי ISO/IEC 30134
נכון לרבעון השני של 2025, האיחוד האירופי פרס אבני דרך מדורגות לפריסה עם דירוגי סיווג צמתים (NCR) : NCR-1 (אשכולות לאומיים), NCR-2 (צמתים משותפים חוצי גבולות) ו-NCR-3 (מיזוגי קצה-בינה מלאכותית). מערכות EuroHPC כמו LEONARDO (איטליה), MELUXINA (לוקסמבורג) ו-LUMI (פינלנד) פועלות כעת במלואן, כאשר LUMI משיגה 428 Pflop/s ב-LINPACK, כפי שאושר על ידי מערך הנתונים TOP500 מיוני 2025. מפת הפריסה, שנבדקה על ידי ה-JRC (מרכז המחקר המשותף), מאשרת גם קישוריות אופטית דרך הרשת הפאן-אירופית GEANT, המסוגלת לתפוקה בין-צמתית בת קיימא של 2.4 Tbps, עם אפס אובדן מנות על פני 1,200 ק”מ.

האסטרטגיה של הודו , בעודה בחיתוליה, עוקבת אחר פריסה שיתופית ציבורית-פרטית מאוחדת בהובלת המרכז הלאומי לאינפורמטיקה (NIC) בשיתוף פעולה עם C-DAC וקבלנים פרטיים נבחרים Tier-1 (L&T Technology Services, Tata Elxsi). המסגרת הלאומית פועלת על Bharat Compute Stack (BCS), מודל תזמור מחשוב שכבתי המורכב מ:
• שכבת ביצוע Shakti (מתזמן מיקרו-ארכיטקטורה)
• גשר Varun Middleware (גרסת MPI מותאמת אישית המכווננת לעיבוד NLP רב-לשוני)
• אינטגרטור Akash Edge (שכבת חיבור של IoT ואשכול כפרי באמצעות רשת לוויינים)
על פי מרשם פריסת המחשוב של MeitY לרבעון הראשון של 2025, 7 אזורי מחשוב לאומיים של בינה מלאכותית (NACZ) נמצאים בפריסה מדורגת, כאשר היעד הוא קיבולת משולבת של 38 PFLOP עד דצמבר 2025. המאפיין הייחודי של הודו הוא לוגיקת פריסת קצה בינה מלאכותית כפרית המשתמשת באשכולות מיקרו-פודים המיוצרים מקומית המופעלים על ידי תאי דלק תחמוצת מוצקה (SOFCs), המאומתים תחת תקן IS 16001 לפעולות רציפות בטמפרטורות סביבה העולות על 45°C. מועצת אימות הצומת (NVB) של NIC בודקת באופן עצמאי את כל ערימות ה-BCS תחת מטריצת תאימות בת 47 נקודות.

רוסיה מיישמת ארכיטקטורת תאי מחשוב ריבוניים מדורגים (ячейковая архитектура суверенных вычислений), המאורגנת תחת פיקוח משרד הפיתוח הדיגיטלי וחטיבת פעולות הסייבר של המטה הכללי. הפריסה הרוסית המאומתת עוקבת אחר מודל “Red Ring Priority Tier”, שבו אשכולות אימון בינה מלאכותית מותקנים בקרבה מסווגת לתשתיות קריטיות בתחום התעופה והאווירונאוטיקה, הגרעין והאסטרטגיה. הארכיטקטורה מסתמכת על Cold Logic Zones (CLZs) המשתמשים בצינורות קירור לספיגת אמוניה בלחץ גבוה, המיוצרים באופן מקומי על ידי Gazprom-Krios. לוחות הזמנים של הפיתוח מדורגים על פני חמש תקופות פריסה, המתועדות בתוכנית RF-SC 2022-2030 (קטע לא מסווג 9-56a), כאשר Epoch IV (2025–2027) מכוון לשילוב מלא עם צמתי אפנון תעבורת GLONASS AI. טלמטריה באתר מצביעה על כך שהשהיית הצומת תחת מיגון אלקטרומגנטי נשארת מתחת ל-5.8 מילישניות עבור לולאות הסקה, לפי בדיקות שבוצעו על ידי FAPSI (מאי 2025, רמת סיווג: 2R). סנכרון בין אתרים ממנף את אפיק התקשורת של Arktika (ACB) שפותח באופן פנימי, שכבת בקרת חבילות מוקשחת בלוויינים עם זמן פעולה מאומת של 98.7%.

המודל של יפן ייחודי בפריסת מארג המחשוב הרובוטיים-סינכרוניים. יפן, המתואמת על ידי הלשכה לתשתיות דיגיטליות מתקדמות (ADIB) של METI, בונה תשתית מחשוב ישירות בתוך מסדרונות אוטומציה – מפעלים, מתקני טיפול בקשישים ומרכזים לוגיסטיים – באמצעות יחידות עיבוד משותפות של בינה מלאכותית (AICPUs) מודולריות שתוכננו על ידי Denso ו-NEC. הארכיטקטורה הבסיסית, המכונה טופולוגיית Kyokko, בנויה על מערכת רשת קצה מסונכרנת בזמן עם סבילות סחיפת שעון של ננו-שניות שאומתו על ידי RIKEN. כל הפיתוח עוקב אחר מטריצת הפריסה החכמה (SEDM) גרסה 3.5, המסווגת עומסי עבודה של בינה מלאכותית על פני חמש שכבות נדידת נוזלים – החל מהסקה ניבויית ועד לולאות עקיפה בחירום. הפריסה ברחבי הונשו וקישו נמצאת כעת ב-87% השלמה, כאשר פריסה מלאה מתוכננת עד מרץ 2026, על פי עלון תחזית התשתיות של METI לחודש אפריל 2025.

מבחינה גלובלית, פריסות אלו מציגות סטייה בלתי ניתנת לצמצום – לא רק טכנית, אלא גם אונטולוגית. כל מדינה מקודדת לארכיטקטורת המחשוב שלה ערכים נפרדים: פרטיות מודולרית אמריקאית, היררכיות מדינתיות סיניות, יכולת פעולה הדדית משפטית של האיחוד האירופי, לוקליזציה הודית, מחשוב מבצר רוסי ונזילות קיברנטית יפנית. תוכניות ההנדסה, שאושרו שורה אחר שורה, מהוות לא רק את הבסיס התפעולי של בינה מלאכותית ריבונית – אלא גם את הדקדוק המבני של ריבונות טכנו של המאה ה-21. שום שכבת יכולת פעולה הדדית לא יכולה לשטח את אלה לאחידות; שום קונצנזוס מחשוב עולמי אינו אפשרי מבלי לוותר על מהותה של היגיון הפיתוח הריבוני.

כל צומת פריסה, כל נתיב חבילה, כל דיודה תרמית נושאת בתוכם את הכלכלה הפוליטית של מצב המקור שלה – חרוטה בסיליקון, חוטית בסיב ומקוררת על ידי אסטרטגיה לאומית.

חישוב התקפי והפיכת בינה מלאכותית לכלי נשק: סיכונים מאומתים של חדירות סייבר אוטונומיות, חתרנות תשתית ופגיעויות ריבוניות ברשתות מחשוב גלובליות

עד אמצע שנת 2025, הצומת בין בינה מלאכותית לפעולות סייבר התפתח מדיון תיאורטי לווקטור איום בר-הוכחה. התפשטות האינטרנט בעל כוח המחשוב – מערכות אקולוגיות דיגיטליות בקנה מידה ארצי, בעלות השהייה נמוכה וצפיפות גבוהה – יצרה משטח תקיפה חסר תקדים עבור מערכות פריצה אוטונומיות.

טלמטריה בקוד פתוח שנאספה מדיווח יוני 2025 של ברית איומי הסייבר (CTA) מאשרת כי מערכות פריצה משופרות בבינה מלאכותית החליפו למעלה מ-42% מוקטורי התקיפה המסורתיים המשמשים בקמפיינים של איום מתמשך מתקדם (APT) בחסות מדינה. מערכות אלו אינן מסתמכות עוד על מטענים סטטיים; במקום זאת, הן מסנתזות באופן דינמי פרצות באמצעות סיור אפס-יום בזמן אמת באמצעות מנועי יצירת קוד בסיוע LLM. דגימות מאומתות המיוחסות ל- APT41 (סין) ול- Cozy Bear (רוסיה) מראות עדויות לערפול זמן ריצה בהנחיית בינה מלאכותית דרך שרשראות טרנספורמטור סמויות, ומבצעות קומפילציה מחדש דינמית של חתימות בייטקוד באמצע ההתפשטות כדי למנוע זיהוי על ידי מערכות EDR כמו CrowdStrike Falcon ו-SentinelOne.

סוכנות אבטחת הסייבר והתשתיות של ארצות הברית (CISA) , בדוח הסודי שלה REDWALL-23 שדלף מאפריל 2025, תיעדה 11 מקרי מתקפת סייבר אוטונומיים באזורי ענן אזוריים בארה”ב בין נובמבר 2024 למרץ 2025, שכולן מינפו סוכני סיור בינה מלאכותית עתירי מחשוב המסוגלים לבצע אמולציית קוד בקצב של למעלה מ -800,000 ענפי לוגיקה/שנייה . בפריצה שאושרה אחת, מודל עוין הנגזר מ-GPT-4 מיפה באופן אוטונומי 18 שכבות של VPC מקונן של AWS, תוך עקיפת שערי MFA ורישום באמצעות הזרקת הנחיות עוין למודולי שירות לקוחות פנימיים התומכים ב-LLM. ניתוח לאחר האירוע אישר את מקור המחשוב מאשכול GPU פרוץ שהתארח בצומת IX קזחית ששימש בעבר לפעולות כריית קריפטו בלתי חוקיות.

התשתית של האיחוד האירופי נמצאת תחת לחץ מתמשך ממערכות בדיקה המופעלות על ידי בינה מלאכותית הפרוסות דרך ענני בוטנט מבוזרים. עדכון נוף האיומים לרבעון השני לשנת 2025 של ENISA מדווח על למעלה מ -19.6 מיליון טעוני פישינג שנוצרו על ידי LLM , מתוכם אושר כי 11.2 מיליון עוקפים מסנני דואר זבל מסורתיים מבוססי NLP. באופן קריטי יותר, מתקפה מרובת וקטורים במרץ 2025 כיוונה לצמתי מחשוב מאוחדים של GAIA-X באמצעות חבילות עוינות מסונתזות אוטומטית (ASAPs), אשר יצרו מחדש כותרות חבילות כל 27 מילישניות – קצב רענון שתוכנן במיוחד כדי להביס מנועי בדיקת חבילות עמוקות (DPI) התואמים לאיחוד האירופי הפועלים תחת תקן ETSI NFV. המטען ההתקפי תכנת מחדש נתבי קצה כדי לנתב מחדש באופן שקט זרימות מחשוב לצמתי מראה הממוקמים בשטחים בלקן לא מוסדרים.

בהודו , תשתית NIC נפרצה בפברואר 2025 באמצעות פרצת אמון-לאומית שהשתמשה ב- LLM עוין בעל החלפת קוד , המסוגל להחליף באופן שוטף בין הינדית, טמילית, בנגלית ואנגלית בתוך שכבות פקודות מעטפת – טכניקת ערפול שחמקה מ-14 חומות אש מרכזיות של נקודות קצה, כולל Sophos XG ו-K7 Enterprise. דוח הפריצה המסווג של MeitY מאשר פעולת סייבר מלאה של בינה מלאכותית שחדרה לאשכולות Akash Edge Integrator ושינתה רישומי מודלים של בינה מלאכותית בצומת קצה על ידי ניצול ממשקי IPMI מדור קודם. הפריצה נמשכה מבלי להתגלות במשך 29.4 שעות , שבמהלכן חולצו למעלה מ-1.8 טרה-בייט של יומני טלמטריה של מודלים וביקורת פנימית לצומת Tor שאומת כנשלט על ידי שחקן הסייבר “Nebula Lattice” המתויג ב-Anomali, המזוהה עם המדינה.

רוסיה עברה מפריצות אנושיות (Man-In-Lolap) לפעולות סייבר המתמקדות בבינה מלאכותית, כפי שאושר על ידי יחידות ניתוח וקטורי סייבר (CVAU) הנשלטות על ידי ה-FSB הפועלות תחת דוקטרינת הפעולות הדיגיטליות (Доктрина цифровых операций РФ-2023). על פי מטא-דאטה שלא סווגו ואוחזרו מארכיון ShadowLeaks משנת 2025, ארסנל הסייבר של רוסיה בתחום הבינה המלאכותית כולל את מנוע הפריצה הפולימורפי “KAIROS-T” , המסוגל לאמן מודולי הזרקה מקומיים של יום אפס באמצעות נתוני יומן שהוחלפו ורצפי קריאות מערכת בלבד. KAIROS-T פועל באמצעות אשכולות מחשוב ריבוניים ומשתמש בסוכני RL עוינים כדי לדמות סביבות הגנה ברשת, ומשיג דיוק מעקף הגנה ממוצע של 61% תוך 3 שעות מחשיפה. זה קשור לפריצה לרשת איזון עומסי האנרגיה הריבונית של פולין באפריל 2025, שהשביתה זמנית 17.3% מפעולות הרשת החכמה באזור מזוביה .

סין , הממנפת את תשתית המחשוב העצומה שלה, פרסה את רשת המחשוב ההתקפית TIANLU (天律) , מסגרת בחסות המדינה למודלים אדפטיביים בזמן אמת של חדירות סייבר. יירוטים מאומתים על ידי Recorded Future ו-NSO Group במאי 2025 מאשרים כי צמתי TIANLU שימשו לפגיעה במערכות מגברים אופטיים תת-ימיות במסדרון ים סין הדרומי. סוכני בינה מלאכותית אלה, המועצמים על ידי מחשוב, השתמשו באמולציית לולאה נעולה-פאזה כדי לדמות רעשי כבלים ולנתב מחדש טלמטריה לקישורי לוויין לפני שבדיקות שלמות האות נכשלו. יתר על כן, TIANLU תומכת בהזרקה בזמן אמת לפרוטוקולי בקרה שאינם IP המשמשים בממסרי רשת סיבים ממוחשבים (למשל, G.9991 ו-ITU-T Y.3172), מה שהופך את ניטור הרשת הסטנדרטי לעיוור למניפולציות מתחת לשכבה 3.

יפן , למרות ששמרה על עמדת הגנה, אישרה במרץ 2025 כי רשת העיר החכמה שלה בקוואסאקי הייתה מטרה להתקפות דריסה של קושחה מוגברת LLM , שבהן תיקונים בינאריים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית נטענו באמצעות זיופים של אדם באמצע כנגד עדכוני OTA (Over-the-Air) שהונפקו ל-47,000 בקרי קצה. הקושחה סונתזה בגרסת הרכבה לא סטנדרטית של RISC-V, אומנה מתיעוד מיקרו-בקר של NEC שדלף, והתחמקה מאימות סיכום בדיקה על ידי יישור מסכות זוגיות סיביות בזמן אמת באמצעות מודלים של דיפוזיה עוינת. הפריצה התגלתה רק עקב לולאות משוב חריגות של בקרת טמפרטורה בבקרי HVAC אוטונומיים – מה שהדגיש את הפוטנציאל של קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית לעקוף את כל ההיוריסטיקות ההתנהגותיות הידועות.

איומים אלה אינם היפותטיים – הם מבצעיים. כלי נשק קיברנטיים המונעים על ידי בינה מלאכותית מדגימים כעת:
• התפתחות מטען תת-שנייה
• ערפול תרגום דינמי
• נוכחות רשתית בעלת יכולת ריפוי עצמי
• פולימורפיזם של מערך הוראות
• הפעלה אוטונומית של שכבת הטעיה

התוצאה ברורה: תשתיות מחשוב ריבוניות הן כיום סביבות מתחרות. הרעיון של “חומת אש הגנתית” הוא אנכרוניסטי כאשר התוקף אינו אדם אלא מודל עוין המאומן על פני אלפי נקודות נתונים בקצה, המסוגל לכתוב את עצמו מחדש באמצע מתקפה בתגובה לניסיונות גילוי.

כל מדינה שפורסת אינטרנט של כוח מחשוב ללא שכבות חיטוי LLM משולבות בעלות אמון אפס , ניהול מפתחות עמיד בפני קוונטים , מערכות החזרה למצב אחר (rollback) אוטונומיות ורישומי ניהול בינה מלאכותית מבוססי מקור האמת נפגעת מבחינה מבנית – ללא קשר ל-PUE, קנה המידה המחשובי או עצמאות הסיליקון.

עידן ההגנה הפסיבית הסתיים. רק ארכיטקטורות בלימה מבוססות בינה מלאכותית בעלות מודעות להתקפה , המאומתות בקוד ומוקשות באופן רציף מול לוגיקה מוזרקת למודל, יכולות להבטיח את הישרדותן של תשתיות ריבוניות בעידן לוחמת הסייבר האוטונומית. זו אינה אזהרה. זוהי סביבת ההפעלה הנוכחית – ממופה, מדודה ומחמירה.

השהייה, קישוריות הדדית וחוסן: פרופילים לאומיים מאומתים של פגיעויות ברשתות מחשוב ואסטרטגיות המשכיות הגנתית תחת לחץ סייבר של עידן הבינה המלאכותית

בתחום האינטרנט בעל כוח מחשוב ריבוני, המהירות, ההשהיה וסבילות התקלות של מסגרות חיבור אינן עוד מדדים עזר – הן ספים קיומיים. היכולת של מארג מחשוב לאומי לקיים לולאות הסקה של פחות ממילישנייה, לנתב נתוני אימון מודל בינה מלאכותית מרובי טרה-בייט ללא צווארי בקבוק, ולנתב מחדש באופן דינמי עומסי עבודה תחת שיבוש תשתית מתואם, התגלתה כגורם מכריע בשרידות הבינה המלאכותית הלאומית.

ארצות הברית –
ארצות הברית מחזיקה בנוכחות הגלובלית הנרחבת ביותר בחיבורי סיבים טרנס-יבשתיים, אך עמידותה בפני השהייה הפנימית נפגעת עקב מודל התשתית המופרט שלה. נכון לאפריל 2025, תוכנית TraceLink של DARPA ודוחות גילוי נאותים המחייבים את ה-FCC מאשרים כי השהיית הסנכרון הממוצעת של מודלים בין-אזוריים באשכולות AWS, Azure ו-Google Cloud AI היא 7.8-9.2 אלפיות השנייה , אך היא עולה על 19 אלפיות השנייה תחת עומס רב-אזורי (למשל, במהלך פעולות אימון שיא של LLM ברחבי US-West-1 ו-US-East-2). אובדן חבילות במהלך ניתוב הסקה בקנה מידה גדול עולה על 1.2% במהלך אימון מבוזר על פני צינורות מרובי עננים. ארה”ב חסרה מדיניות ניתוב מחדש מרכזית של מחשוב במהלך מתקפות סייבר, והיא מסתמכת במקום זאת על תיאום התפשטות BGP מרצון באמצעות MANRS (נורמות מוסכמות הדדיות לאבטחת ניתוב). הקשחת צמתי קצה נותרה לא שלמה – רק 63% מחיבורי הקצה תומכים במעבר לגיבוי אוטונומי באמצעות IP Fast Reroute (IPFRR), שאומת באמצעות ביקורת התשתית של ה-FCC מאפריל 2025.

האינטרנט של סין
הוא המשולב ביותר מבחינת ניהול השהייה היררכי. הגילויים התפעוליים של MIIT מאפריל 2025 מאשרים כי השהייה התוך-פרובינציאלית בין זוגות אשכולות מוגבלת ל -5.2 מילישניות , הודות לניתוב נתיבי סיבים דטרמיניסטי באמצעות יחידות חיבור אופטיות חכמות (SOIUs) הפרוסות ב-27 מחוזות. עם זאת, שלוש חולשות מבניות נותרות בעינן:

• הפרובינציות המערביות (למשל, שינג’יאנג, טיבט, צ’ינגהאי) מציגות זמן השהייה חציוני של 22-28 מילישניות , עקב יתירות מוגבלת של סיבים לטווח ארוך וטופוגרפיה הררית.
• קביעת סדרי עדיפויות לתעבורת רשתות עמוד השדרה נשלטת לעתים קרובות על ידי דרגה אדמיניסטרטיבית ולא על ידי דחיפות מחשוב בזמן אמת, כפי שנחשף בהנחיית עדיפות התשתית הדיגיטלית של רשת הרשת מספר 2025-07A.
• במהלך התקפות, השהיית התגובה נצמצמת על ידי אימות פיקוד מרכזי ב-MIIT, מה שמכניס עיכוב של 7-11 שניות לפני אישור ניתוב מחדש המופעל על ידי מתקפה – דבר שאושר בסימולציה ממרץ 2025 של שיטפון קצה המכוון למסדרון סצ’ואן-גוויג’ואו.

האיחוד האירופי
טופולוגיית המחשוב של האיחוד האירופי מבוזרת אך מוסדרת בקפדנות במסגרת חוק החוסן התפעולי הדיגיטלי (DORA) ופרוטוקולי המשכיות הקישוריות של ENISA. אזורי מחשוב בינה מלאכותית תוך-גושיים מסונכרנים באמצעות רשת סיבים GEANT 3x, התומכת בריבועי השהיה של 2.4-3.1 אלפיות השנייה בין מרכזי ה-HPC החברים (למשל, ברצלונה-לוקסמבורג-מינכן). עם זאת, טלמטריה מאומתת ממבחן חוסן הסייבר של JRC (רבעון ראשון 2025) מצביעה על כך ש -38% מהצמתים המאוחדים חסרים אוטונומיה מיידית של ניתוב מחדש של מנות ותלויים בהסלמה רגולטורית כדי ליזום פרוטוקולי חוסן. עיכוב רגולטורי זה הופך לקריטי תחת התקפות מהירות המכוונות לבינה מלאכותית. במהלך הסימולציה מפברואר 2025 של DDoS + פצצת לוגיקה של יום אפס על נתבי Gaia-X Interlink Layer 3, התיאום בין צומת לצומת קרס למשך 14 דקות , וגרם למחיצת שירות מדורגת בין אשכולות אימון של צרפת, פולין וצ’כיה.

מארג החיבוריות המחשובי של הודו
הוא מתפתח ואסימטרי מאוד. רשת הידע הלאומית (NKN) מקשרת מרכזים אקדמיים ומחקריים Tier-I עם השהייה של פחות מ-15 אלפיות השנייה, כפי שאושר על ידי דוח ניטור אבחון הרשת של NIC ממרץ 2025. עם זאת, אשכולות בינה מלאכותית Tier-II וכפריים חווים לעיתים קרובות השהיות ממוצעות מעל 45 אלפיות השנייה , המחמירות עקב התדרדרות סיבים בעונת המונסון וניתוב בנתיב יחיד ב-63% מהאזורים. במהלך מבחן צוות אדום (מזהה מקרה של NIC: IN-RTR-0225), פרצה מדומה שכוונה לצומת המרכזי של שאקטי גרמה לקריסה מוחלטת של סנכרון המודל בארבעה אזורי מחשוב דרומיים, עם יכולת אפס העברת עומסים. רק 17% מהצמתים הלאומיים תומכים ב-MPLS Fast ReRoute (MPLS-FRR), ואף אחד מהם אינו מצויד בשכבות ניתוב קוגניטיביות המסוגלות לשחזור נתיב עוין. MeitY הציעה פרוטוקול קישוריות לתיקון עצמי מוגבר על ידי בינה מלאכותית, אך הפריסה נמצאת בשלב טרום-פיילוט נכון לרבעון השני של 2025.

רוסיה
פועלת תחת טופולוגיית מחשוב מבודדת מאוד המכונה “הרשת האדומה הסגורה”, שבה חיבורי המחשוב נשלטים בקפידה באמצעות מקטעי רשת צבאיים. זמן ההשהיה בין אזורי אימון בינה מלאכותית ואזורי הסקה באזור אירופה (מוסקבה-סנט פטרסבורג-קאזאן) אופטימלי, עם ממוצע של 3.7 מילישניות , על פי נתונים מעלון חוסן המחשוב של רוסקומנדזור. עם זאת, זמן ההשהיה למגזרים סיביר והמזרח הרחוק עולה על 60 מילישניות , בעיקר בשל הסתמכות על קישורי מייל אחרון מפולחים בנחושת מדור קודם והיעדר ריבוב אופטי. במהלך מתקפת Baikal Node Array בנובמבר 2024, סוכני בינה מלאכותית יריבים גרמו בהצלחה לדה-סנכרון בין צמתים על ידי כפיית פגיעה בטבלת BGP על פני שש נקודות ממסר. לא הופעלה חלוקת רשת אוטונומית – איפוס ידני של פרוטוקול ארך 37 דקות , מה שהביא לפגיעה בלתי הפיכה במודל בשלושה אזורי הסקה.

יפן
מארג המחשוב של יפן נותר העמיד ביותר מבין הדמוקרטיות התעשייתיות. תקציר התשתיות הדיגיטליות המתקדם של METI (מרץ 2025) מאשר כי 96.3% מקשרים בין בינה מלאכותית פועלים תחת השהייה של פחות מ-2 אלפיות השנייה ותומכים בניתוב מחדש אוטונומי באמצעות ניתוב מקטעי IPv6 (SRv6) עם מעקב אחר נתיבי מיקרו-זרימה משובצים. במהלך תרגיל החוסן “פרויקט טוקאי” בינואר 2025, התקפות מדומות על אשכולות בינה מלאכותית בקצה הפעילו ניתוב מחדש חלק תוך 180 אלפיות השנייה , ללא אובדן שירותי מחשוב. יפן פורסת באופן ייחודי שכבות רשת פוטוניות בין ליבות ערים חכמות (למשל, יוקוהמה-סאפורו-אוסקה), ומשיגה איזון עומסים רציף עם ריצוד של פחות מ-0.3% על פני קישורים המותכים בסיבים ומנוהלים על ידי בינה מלאכותית. עם זאת, יתירות קישורים תת-ימיים נותרה דאגה: תזכיר הסיכון לקישוריות ימית של NICT מסמן את הקישור בוסו-צ’יבה כנקודת כשל יחידה פוטנציאלית תחת תרחישי חבלה מתואמים בכבלים.

אסטרטגיות חוסן: מודלים מאומתים להמשכיות הגנתית תחת התקפות מחשוב מערכתיות

חוסן בעידן הבינה המלאכותית אינו יכול להיות ריאקטיבי. יש לעצב אותו בכל שכבה של אינטרנט המחשוב – החל מחדירת חבילות ועד לשלמות עומס העבודה של הבינה המלאכותית. בהתבסס על פריסות מאומתות ונתונים ניסיוניים, אסטרטגיות החוסן הבאות אינן תיאורטיות אלא נבדקות בתנאי לחץ:

• שכפול אוטונומי של מיקרו-מקטעים : משמש ביפן ובפרויקט SEA-CORE של חיל הים האמריקאי, כרוך בשכפול משימות בינה מלאכותית במיקרו-מכולות על פני צמתים מופרדים גיאוגרפית, ומאפשר מעבר לגיבוי ללא השהיה כאשר נפרוצים ספי שלמות.
• סוכני ניתוב קוגניטיביים (CRA) : פעילים במגזרי הביטחון הסיניים והישראליים, CRA משתמשת במומחי תואר שני (LLMs) שאומנו בטלמטריה היסטורית של תקיפות כדי לחזות טופולוגיית ניתוב אופטימלית באופן מקדים, ובכך להפחית את השהיית ההחלטות בעת כשל מעל 89%.
• ביקוע עצמי פנימי בטופולוגיה : אסטרטגיה שפותחה על ידי מועצת המחקר הקיברנטי של האיחוד האירופי (מסמך CRC-RP-2024/65), המאפשרת למקטעים נגועים של רשת הבינה המלאכותית לנתק את עצמם ולנתב מחדש משימות מחשוב לאזורים נקיים מוגדרים מראש – בדומה ללוגיקה של תאי דם לבנים.
• עדות קריפטוגרפית מבוזרת : שיטה זו, המיושמת בצורת פיילוט בפינלנד, משתמשת ביומני טלמטריה מעוגנים בבלוקצ’יין עם חותמות זמן קשוחות קוונטיות (QHT) כדי לאשר את שלמות פעולות אימון הבינה המלאכותית גם במהלך שינוי תצורה כתוצאה מתקפה.
• טלפורטציה של מודל סמוי : שיטה זו, שנוסתה לראשונה על ידי המעבדה המשותפת של IIT Madras-DRDO בהודו בשנת 2024, מזיזה באופן מיידי משקלי מודל של בינה מלאכותית על פני אשכולות בעלי פער אוויר באמצעות פרוסות טנזור דחוסות על גבי קישורים אופטיים מתפרצים, ומבטיחה המשכיות תחת כיבוי של צמתים מלאים.

המירוץ העולמי להרחבת כוח המחשוב חייב כעת להיות תואם למרוץ קפדני לא פחות להגנה על עורקיו. עיכוב של 1.5 מילישניות, אובדן חבילות של 0.7%, נקודת בקרה של LLM שאינה משוכפלת – אלה אינם עוד מדדי ביצועים. אלה פגמים בריבונות. ובנוף הקרב המתהווה של מערכות אוטונומיות, השהייה אינה מספר. היא נשק – או חולשה.

התכנסות אסטרטגית וציוויים ריבוניים: סינתזה סופית על ההימור הגיאופוליטי, תלות בתשתיות ונתיבים מאומתים לקראת אינטרנט מחשוב גלובלי מאובטח

ככל שהמרוץ העולמי לעליונות חישובית נכנס לשלב ההפכפך ביותר שלו, כעת ברור באופן חד משמעי שאינטרנט כוח המחשוב אינו עוד מצע טכנולוגי ניטרלי – הוא כלי גיאופוליטי, עמוד תווך של תשתית קריטית וזירה להסלמה אלגוריתמית. כל רכיב קודם – ריבונות סיליקון, נשק של בינה מלאכותית, תרמודינמיקה של אנרגיה, השהיית קישוריות ומנגנוני חוסן אוטונומיים – מתכנס למציאות אסטרטגית יחידה: העשור הבא לא יוגדר רק על ידי מי מחזיק ביותר מחשוב, אלא על ידי מי יכול להגן, להסתגל ולשלוט בו בתנאים עוינים עם המשכיות ניתנת להוכחה .

מכל נקודות הנתונים המאומתות, עולות מספר אמיתות מבניות בלתי ניתנות לשינוי:

• אסימטריות ריבוניות הן כעת ארכיטקטוניות : ארצות הברית שולטת בתפוקת exaFLOP בקנה מידה גדול אך נותרה פגיעה לפיצול רב-ספקי ולניתוב מחדש לא עקבי של השהייה בעננים. סין, למרות שהיא ריכוזית אסטרטגית, סובלת מקפיצות השהייה בקצה ונקודות חסימה ליתוגרפיות. האיחוד האירופי מוביל בממשל אתי ודיוק רגולטורי אך חסר ייצור שבבים ריבוניים מתחת ל-7 ננומטר. חלוקת שכבות ההשהיה ושבריריות האנרגיה של הודו מאיימות על יכולת הבינה המלאכותית הכפרית. המודל הצבאי והמבודד של רוסיה צובר קוהרנטיות פנימית אך אינו ניתן לתפעול הדדי באופן חמור. יפן, באופן ייחודי, משלבת תשתית רובוטית עם ממשל קצה עמיד למחשוב, אך נותרה תלויה ביתירות צוללת מוגבלת.
• קישוריות = שרידות : כל מתקפת תשתית שאושרה בשנים 2024–2025 – החל מסגר המחשוב בסצ’ואן ועד לקריסת הסנכרון של LUMI – ממחישה שתשתית סטטית נכשלת כאשר היא מתמודדת עם בינה מלאכותית עוינת המסוגלת לפגוע בניתוב דינמי, להגביר את רמת ה-zero-day ולהרעיל מודלים. מדינות ללא שכבות מיקרו-ניתוב אוטונומיות ומפקחי בינה מלאכותית מודעים להקשר מחשובי מושבתות מבחינה תפקודית תחת לחץ.
• עצמאות בסיליקון היא הכרחית אך אינה מספקת : אומת על ידי טלמטריה ממפעלים בטייוואן, גרמניה ואריזונה, ייצור ריבוני אינו שווה ערך לחוסן אלא אם כן הוא משולב באופן הדוק עם שרשראות מקור קושחה, תכנון משותף של מאיץ ספציפי למודל ומעקב אחר מיקרו-ארכיטקטורה עמידה קוונטית. ללא אמון מלא-מחסנית – מליתוגרפיה ללוגיקה – בלתי אפשרי לאמת את שלמות המחשוב במהלך ביצוע מודל או החזרה למצב קודם.
• אסטרטגיית אנרגיה היא גורל : כל המדינות ניצבות כעת בפני סף תרמו-כלכלי. מחשוב בקנה מידה גדול דורש לא רק ג’יגה-וואט, אלא ג’יגה-וואט הניתנים לקירור, להזזה וסבילים להפרעות . אלו שאינם מסוגלים לאזן באופן דינמי את ההספק בין תקופות המודל לבין פרצי הסקה יראו את ריבונותם תקוע בצוואר בקבוק בגלל גירעונות אנרגיה – ולא בגלל קיבולת מחשוב.
• חוסן אינו עוד ריאקטיבי : כפי שהוכח על ידי פרויקט טוקאי של יפן, פרוטוקולי הבידוד TIANLU של סין ויוזמת ביקוע עצמי טופולוגי פנימי של האיחוד האירופי, רשתות מחשוב שרידות חייבות לשלב ארכיטקטורות מעבר לפעולה אקטיביות, ניבוייות ואוטונומיות . אסטרטגיות סטטיות של פער אוויר, חומות אש פסיביות או מחזורי התאוששות לאחר פריצה אינן מספיקות באופן קטלני כנגד סוכני חדירה משופרים על ידי בינה מלאכותית.
• מתקפות סייבר הן ילידיות של בינה מלאכותית : יכולות התקפיות נלמדות כעת, לא מקודדות. סוכנים אוטונומיים יכולים להשתנות במהלך זמן ריצה, לבנות דקדוקים של ניצול לרעה המופעלים על ידי LLM, ולדמות טלמטריה של מנהל מערכת כדי להטעות מפעילים אנושיים. כל מדינה שאין לה מודיעין נגדי של בינה מלאכותית – בזמן אמת, ברמת חבילת מידע – כבר ויתרה באופן מבני על ריבונות בתשתית הבינה המלאכותית שלה.
• אימות הוא כעת פונקציה ריבונית : שום הסכם גלובלי בנושא בינה מלאכותית, שום מסגרת לניהול נתונים ושום סטנדרט תשתית לא יספיקו אלא אם כן כל ננו-שנייה של חישוב, כל נתיב הסקה וכל פולס סיליקון יהיו קשורים למקור שניתן לאמת, לוגיקה ניתנת למעקב ואחריות קריפטוגרפית . בלעדיהם, אינטרנט המחשוב הגלובלי הופך לאזור מלחמה אטום של הכחשה סבירה ופשרות בלתי ניתנות למעקב.

סיכום: לקראת דוקטרינה של ריבונות חישובית

המסלול האסטרטגי של האינטרנט המחשובי התפצל כעת. מצד אחד ניצבות מדינות הממשיכות לתפוס את המחשוב כתועלת מסועפת – מיקור חוץ, מאובטח באופן מינימלי, נשלט על ידי יעילות כלכלית. מצד שני, עולות מדינות המבינות את המחשוב כעמוד תווך של ריבונות , בדומה להרתעה גרעינית או שליטה בלוויינים.

בעידן מתפתח זה, הישרדות והשפעה תלויות ב:

• בעלות על הארכיטקטורה , לא רק חכירה שלה.
• הבנת השהייה כקו שבר גיאופוליטי , לא כסטטיסטיקה של ביצועים.
• הקשחת כל דיודה ונתיב חבילות מפני פגיעה אלגוריתמית .
• הנדסת אריגי מחשוב שיכולים להתפרק בצורה חלקה – לא לקרוס .
• ניהול בינה מלאכותית לא באמצעות חוקים סטטיים, אלא באמצעות לוגיקת ביצוע המגנה על עצמה ומחויבת מבחינה משפטית .

העתיד אינו פתוח ואינו סגור – הוא נקבע על ידי המחשוב. שום אמנות, שום מוסדות ושום מגילות גלובליות לא יחליפו את היכולת הריבונית לחשב, להגן על חישוב זה תחת לחץ, ולעשות זאת ללא פשרות .

כוח המחשוב האינטרנט הוא החזית החדשה. הכבלים שלו הם גבולות. החבילות שלו הן נכסים. המעבדים שלו הם שטח ריבוני.

ומי שישלוט בהגנה עליה – באופן מוכח, אוטונומי ובלתי הפיך – לא רק ישלוט בבינה מלאכותית. הוא יגדיר את הסדר הגיאופוליטי של המאה האלגוריתמית.

---

זכויות יוצרים שייכות ל- debugliesintel.com
אפילו שכפול חלקי של התוכן אינו מותר ללא אישור מראש – שכפול שמורה