Mózgi sztucznej inteligencji
pożerają prąd szybciej
niż sieci mogą go wyprodukować
16/02/2026 zmianynaziemi/mozgi-sztucznej-inteligencji-pozeraja-prad-szybciej-niz-sieci-moga-go-wyprodukowac
Źródło: AI Generated
Rozwój sztucznej inteligencji to nie tylko postęp w algorytmach, lecz przede wszystkim eksplozja zapotrzebowania na infrastrukturę fizyczną. W sercu tej transformacji znajdują się hiperskalowe centra danych, które pełnią rolę „mózgów” przyszłości. Obiekty te są jednak nie tylko potężne, ale też niezwykle gorące i energochłonne, stawiając przed globalną energetyką wyzwania bez precedensu. Tradycyjne podejście do zasilania serwerowni przestaje wystarczać w obliczu apetytu nowoczesnych technologii, które wymagają mocy w skali, jakiej świat jeszcze nie widział.
Hiperskalowe centra danych to obiekty o masie skali trudnej do wyobrażenia. Jak wyjaśnia IBM, taka instalacja może zajmować ponad 1,3 miliona stóp kwadratowych powierzchni, zatrudniając około 200 operatorów. To w tych gigantycznych halach mieści się moc obliczeniowa niezbędna do trenowania modeli AI. Ilość energii potrzebnej do ich utrzymania jest astronomiczna. Zgodnie z danymi Instytutu Technologicznego w Massachusetts (MIT), pojedyncze hiperskalowe centrum danych może zużywać tyle samo prądu, co 50 000 gospodarstw domowych. To jak zasilanie małego miasta dla jednego budynku, którego jedynym produktem jest informacja.
Dotychczasowe statystyki dotyczące zużycia energii były już wysokie, ale prognozy na najbliższe lata rysują się jeszcze bardziej dramatycznie. W 2022 roku globalne zużycie energii przez centra danych wahało się między 240 a 340 TWh. W samych Stanach Zjednoczonych w 2023 roku wyniosło ono 176 TWh, co stanowiło 4,4% całkowitego zużycia prądu w kraju.
Jednak szacunki na 2028 rok wskazują, że w USA zapotrzebowanie to wzrośnie do zakresu od 325 do 580 TWh. Oznaczałoby to, że centra danych będą zużywać od 6,7% aż do 12% całej energii elektrycznej w kraju. Głównym motorem tego wzrostu nie są sieci ani systemy chłodzenia, które stają się coraz bardziej wydajne, lecz serwery i procesory GPU, które wykonują ciężką pracę związaną z uczeniem maszynowym.
Tak gwałtowny wzrost popytu generuje poważne napięcia w relacjach między branżą technologiczną a rynkiem energii. Jak zauważają eksperci z Burns & McDonnell, relacje między centrami danych, przemysłem opartym na AI oraz rynkiem energii stanowią serce kształtowania się tego dynamicznego krajobrazu. Ilość dostępnej energii waha się drastycznie w zależności od lokalizacji.
Choć zainteresowanie rozwojem centrów danych w nowych regionach jest duże, to napotyka ono na te same ograniczenia w pozyskiwaniu i przesyłaniu mocy. Lokalne firmy energetyczne często nie są w stanie dostarczyć wymaganej ilości prądu w odpowiednim czasie. To zjawisko doprowadziło do powstania projektów mikrosieci o szybkim wdrażaniu, które mają umożliwić działanie infrastruktury nawet wtedy, gdy główna sieć jest niedostosowana.
Kluczowym problemem jest czas. Operatorzy hiperskalowi potrzebują energii natychmiast, a procesy planowania i budowy nowych linii przesyłowych trwają lata. Jak podaje portal Data Center Knowledge, hiperskalowa AI wymusza całkowitą zmianę sposobu planowania, zamawiania i dostarczania elektryczności. Firmy technologiczne nie mogą czekać lat na nowe przyłącza, ponieważ tempo rozwoju technologii jest nieubłagane. W odpowiedzi na to zapotrzebowanie pojawiają się rozwiązania alternatywne, takie jak ogniw paliwowe. Mogą one być wdrożone bardzo szybko i generować moc z gazu ziemnego, co stanowi tymczasowe, ale niezbędne rozwiązanie w sytuacji kryzysowej.
Tom Parker, dyrektor ds. energii w Burns & McDonnell, zwraca uwagę, że trudności w dostarczaniu mocy w terminie przez lokalnych dostawców doprowadziły do narodzin projektów mikrosieci. Partnerstwa między sektorem energetycznym a branżą centrów danych stają się kluczowe dla rozwoju zrównoważonej i niezawodnej infrastruktury cyfrowej. Bez ścisłej współpracy tych dwóch światów cyfrowa rewolucja może zostać zahamowana przez fizyczne ograniczenia sieci elektroenergetycznych. Wspólne działania mają na celu opracowanie rozwiązań, które pozwolą na dalszy rozwój AI bez zagrażania stabilności systemu.
Przyszłość hiperskalowych centrów danych będzie zależała od zdolności do adaptacji inżynieryjnej. Wzrost zużycia energii jest nieunikniony, podobnie jak wzrost generowanego ciepła, które musi być odprowadzane, aby procesory nie stopiły się pod ciężarem obliczeń. Branża stoi przed dylematem, jak zaspokoić niesamowity apetyt „mózgów” AI, jednocześnie dbając o stabilność sieci i cele klimatyczne. Jedno jest pewne – era taniej i nieograniczonej mocy obliczeniowej dobiega końca, wchodząc w fazę wymagającą skomplikowanych inwestycji energetycznych i innowacyjnych podejść do zarządzania zasobami.
Źródła:
https://www.linkedin.com/posts/paolomaresca_ai-hyperscale…
https://info.burnsmcd.com/benchmark/article/hyperscale-da…
https://www.datacenterknowledge.com/energy-power-supply/h…
https://www.devsustainability.com/p/data-center-energy-an…