Brandsit

Tag: Energia

  • Mit energetycznego boomu AI: raport obnaża słabe punkty prognoz

    Mit energetycznego boomu AI: raport obnaża słabe punkty prognoz

    Gorączka inwestycyjna wokół sztucznej inteligencji napędza ambitne prognozy dotyczące wzrostu zużycia energii przez centra danych. W Stanach Zjednoczonych dyskusja o potrzebie zbudowania dziesiątek nowych gigawatów mocy staje się politycznym i technologicznym priorytetem. Ale nowe analizy wskazują, że te szacunki mogą być zwyczajnie nierealistyczne – głównie z powodu ograniczeń w światowej produkcji półprzewodników.

    Wnioski te mają znaczenie nie tylko dla USA, ale również dla Europy, która coraz odważniej inwestuje w infrastrukturę pod generatywną AI. I mogą być szczególnie cenne w Polsce – kraju z napiętą równowagą energetyczną, transformującą się siecią przesyłową i ambicjami budowy lokalnych centrów obliczeniowych.

    AI rozgrzewa rynek energetyczny

    Na fali entuzjazmu wobec AI, amerykański Departament Energii szacuje, że do 2030 roku kraj będzie potrzebować dodatkowych 100 GW mocy szczytowej – z czego połowa ma zostać przeznaczona na zasilenie centrów danych. To ogromna liczba, biorąc pod uwagę, że 100 GW to równowartość całej obecnej mocy zainstalowanej w Polsce.

    Prognozy te wywołały falę aktywności. Operatorzy sieci energetycznych, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, lokalne władze i inwestorzy spieszą się z projektowaniem i realizacją infrastruktury, mającej zabezpieczyć potrzeby energetyczne przyszłych klastrów AI. Część z nich już dziś ostrzega, że rośnie liczba wniosków o przyłączenie do sieci, których realizacja może przeciążać systemy i prowadzić do opóźnień lub konieczności rozbudowy.

    Chłodny prysznic z Londynu

    W tym kontekście raport przygotowany przez firmę London Economics International (LEI) na zlecenie Southern Environmental Law Center działa jak kubeł zimnej wody. Główny wniosek? Amerykańskie prognozy energetyczne dla AI są znacznie zawyżone – ponieważ nie uwzględniają globalnych ograniczeń w dostępności chipów półprzewodnikowych, bez których centra danych po prostu nie działają.

    Analitycy LEI zestawili przewidywane wzrosty zapotrzebowania na energię z realiami podaży chipów AI. Wyszło z tego proste równanie: aby zrealizować zakładany wzrost o 57 GW zużycia energii przez centra danych w USA do 2030 roku, kraj ten musiałby „przejąć” ponad 90% światowej podaży nowych chipów. A to scenariusz skrajnie nieprawdopodobny – dziś udział USA w globalnym popycie na chipy wynosi mniej niż 50%, a pozostałe regiony – Chiny, UE, Indie – również planują dynamiczny rozwój w tym zakresie.

    Pułapka błędnych założeń

    Główny problem, na jaki wskazuje raport, to brak „zdroworozsądkowej korekty” w prognozach. W analizach brakuje realnego uwzględnienia ograniczeń produkcyjnych i logistycznych – od fabryk chipów po chłodzenie, przestrzeń, wykwalifikowany personel i przepustowość sieci. Efekt? Inwestorzy i regulatorzy mogą podejmować decyzje na podstawie danych, które nie mają pokrycia w realiach technologicznych.

    W grze są ogromne pieniądze. Budowa nowych linii przesyłowych, elektrowni czy infrastruktury przyłączeniowej to inwestycje, które rozlicza się dekadami. Jeśli okaże się, że centra danych nie powstaną lub nie będą działać z zakładanym obciążeniem – koszty zostaną przeniesione na odbiorców energii i podatników.

    I to już się dzieje. Przykład? W niektórych rejonach USA operatorzy sieci informują o 5–10 razy większej liczbie żądań przyłączeń niż rzeczywista liczba realizowanych projektów. Takie rozdźwięki mogą prowadzić do przeinwestowania i infrastrukturalnych „martwych punktów”.

    Polska lekcja: nie kopiujmy entuzjazmu

    Co to oznacza dla Europy i Polski? Choć tempo rozwoju infrastruktury AI na Starym Kontynencie jest wolniejsze niż w USA, to nie brakuje zapowiedzi budowy centrów danych wspierających modele językowe, analitykę przemysłową czy chmurę suwerenną. W Polsce działają już hiperskalerzy, rośnie liczba farm serwerowych, a rozwój krajowego rynku AI ma być wsparty środkami z KPO i programów strategicznych.

    Ale polski system energetyczny nie ma takiej elastyczności jak amerykański. Brakuje nadmiarowej mocy, a transformacja energetyczna wymaga miliardowych inwestycji w sieci i źródła odnawialne. Każda decyzja o budowie „energożernego” centrum danych musi być oparta na racjonalnych przesłankach, a nie tylko trendzie. Inaczej Polska może powtórzyć błędy USA – ale z dużo większym ryzykiem systemowym.

    Warto też spojrzeć na to z perspektywy kanału IT. Dostawcy technologii, integratorzy, resellerzy i operatorzy chmurowi powinni nauczyć się rozróżniać realne potrzeby klientów od entuzjastycznych deklaracji o „potrzebie AI na skalę przemysłową”. Może się bowiem okazać, że część planów jest bardziej strategią PR niż faktyczną ścieżką inwestycyjną.

    Zdrowy rozsądek jako przewaga

    Nie chodzi o to, by spowalniać rozwój sztucznej inteligencji – ale by nie budować pod nią infrastruktury, która nie będzie miała odbiorców. Raport London Economics przypomina, że technologia nie rozwija się w próżni – a najbardziej zaawansowane modele AI potrzebują nie tylko zasilania, ale i fizycznych układów scalonych, które mają ograniczoną produkcję.

    Dla decydentów i inwestorów to moment, by zastanowić się, czy liczby, które widzą w raportach, są realistyczne. A dla firm technologicznych – czas, by chłodna analiza danych stała się przewagą konkurencyjną nad modą na szybkie deklaracje.

  • Efektywność energetyczna serwerowni: praktyki liderów – Atman, AMD, Lenovo

    Efektywność energetyczna serwerowni: praktyki liderów – Atman, AMD, Lenovo

    Gdy ceny energii rosną, a AI rozpycha się w szafach serwerowych, efektywność energetyczna przestaje być technicznym detalem. Staje się językiem rozmów z klientami, miernikiem przewagi konkurencyjnej i fundamentem nowoczesnych centrów danych. W czasie śniadania technologicznego, które odbyło się 8 maja 2025 na kampusie Atman DC WAW-1, eksperci AMD, Lenovo i Atmana pokazali, że oszczędność prądu w data center zaczyna się dużo wcześniej niż przy liczniku – od projektowania procesorów, przez dobór komponentów, aż po architekturę całego obiektu. Spotkanie było nie tylko okazją do zobaczenia z bliska jednego z największych centrum danych w Polsce, ale przede wszystkim praktyczną lekcją z efektywności energetycznej.

    Energia pod kontrolą: dlaczego temat jest palący

    Gdy koszty energii elektrycznej zaczynają decydować o rentowności centrum danych, efektywność energetyczna przestaje być dodatkiem – staje się fundamentem strategii. Podczas śniadania technologicznego w warszawskim kampusie Atmana, przedstawiciele trzech firm: Atman, Lenovo i AMD, zgodnie podkreślali, że dziś każdy wat prądu musi być uzasadniony.

    „Efektywność energetyczna staje się przewagą konkurencyjną – już nie tylko na poziomie PUE, ale przede wszystkim z perspektywy biznesowej klientów, którzy analizują TCO całości infrastruktury. Dla nich to dziś twardy koszt, nie miękka deklaracja ESG” – mówił Adam Dzielnicki, Product Manager Data Center, Atman.

    Atman 2
    Łukasz Borkowski, Lenovo
    Adam Tomczak AMD
    Adam Tomczak, AMD
    1746792406925
    Amtan 2
    Adam Dzielnicki, Atman

    Presja rośnie z kilku stron. Po pierwsze – finansowa. Wzrost cen energii elektrycznej w Polsce i Europie sprawia, że firmy coraz częściej zaczynają kwestionować zasadność utrzymywania przestarzałego sprzętu, nawet jeśli ten technicznie nadal działa. Po drugie – regulacyjna. Komisja Europejska już zapowiedziała wprowadzenie obowiązkowego raportowania efektywności energetycznej dużych centrów danych, a państwa członkowskie szykują się do wdrożenia lokalnych przepisów.

    „Klienci pytają dziś nie tylko o moc, ale też o to, ile serwerów trzeba będzie zasilić i jaką infrastrukturę chłodzącą do tego dobrać. To zupełnie nowe podejście do planowania IT – bardziej przypomina projekt energetyczny niż zakup sprzętu” – zauważył Łukasz Borkowski, Technical Channel Country Sales BI & Infrastructure.

    Do tego dochodzi trzeci czynnik – presja klientów końcowych. Coraz więcej organizacji mierzy własny ślad węglowy i oczekuje, że ich dostawcy usług IT zrobią to samo. „Nie chodzi już tylko o KPI w Excelu. Zdarza się, że klienci żądają deklaracji emisyjności infrastruktury, na której działa ich aplikacja” – dodał Dzielnicki.

    W takim otoczeniu rozmowa o efektywności schodzi na poziom mikro – od technologii chłodzenia przez dobór dysków SSD po architekturę procesora. Każdy komponent jest potencjalnym źródłem zysków… lub strat. Jak zaznaczali eksperci, nawet różnica 10 watów na jednym module SSD – pomnożona przez setki maszyn – może w skali centrum danych przełożyć się na tysiące złotych rocznie.

    AMD: więcej rdzeni, mniej prądu

    Jeszcze dekadę temu AMD uchodziło za outsidera rynku serwerów – dziś ma 35% udziału globalnego w Data Center (wg Mercury Research), dostarcza procesory największym hiperskalerom i przekonuje, że wydajność i efektywność energetyczna nie muszą się wykluczać. „Dziś wycena firmy AMD jest zdecydowanie wyższa niż naszego największego konkurent w obszarze x86. W pierwszym kwartale bieżącego roku segment Data Centre w AMD urósł aż o 57% w ujęciu rok do roku.” – powiedział podczas spotkania Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE w AMD.

    Architektura AMD EPYC, zaprojektowana od podstaw z myślą o serwerach, w każdej generacji zwiększała liczbę rdzeni, co, między innymi, przekłada się na gęstość upakowania mocy oraz zwiększa sprawność energetyczną. Efekt? „Od 2017 roku mamy sześciokrotny wzrost liczby rdzeni, niemal jedenastokrotny wzrost wydajności i czterokrotny wzrost wydajności na wat. To nie jest tylko marketing – to twarde dane z benchmarków” – dodał Tomczak.

    Innym wyróżnikiem AMD jest także oferta na platformach jednoprocesorowych, która pozwala budować tańsze i bardziej energooszczędne konfiguracje bez kompromisów wydajnościowych. „Stosując platformy jednoprocesorowe zamiast dwu, klienci mogą istotnie zmniejszyć TCO – zużywają mniej energii, chłodzą mniej szaf i mają mniej punktów awarii, bez kompromisu wydajności” – tłumaczył Tomczak.

    Krzysztof Łuka, ekspert techniczny AMD, poszedł jeszcze dalej: „W porównaniu do procesorów Intela mamy dziś nawet dwukrotnie lepszą metrykę SPECpower, czyli wydajność obliczeniową przy konkretnym zużyciu energii. A przy tym potrafimy na jednej maszynie osiągnąć do 384 rdzeni.”

    Co to oznacza dla firm? Mniej serwerów, mniej licencji, mniej energii – a więc także mniej emisji CO₂. AMD nie oferuje najtańszych chipów, ale w ujęciu całkowitych kosztów infrastruktury często okazuje się bezkonkurencyjne.

    Lenovo: mniej sprzętu, więcej wydajności

    W czasach, gdy jeden serwer potrafi pobierać nawet 10 kilowatów mocy, pytanie o wydajność nieodłącznie łączy się z pytaniem o zużycie energii. Dla Lenovo kluczem okazuje się optymalizacja całego ekosystemu sprzętowego – od projektowania płyty głównej po selekcję dysków NVMe. „To, co wyróżnia Lenovo, to fakt, że korzystamy teoretycznie z tych samych komponentów co inni – ale nasze własne systemy chłodzenia i autorskie projekty płyt głównych pozwalają wyciągnąć z nich znacznie więcej.” – mówił Łukasz Borkowski, Technical Channel Sales w Lenovo.

    Podczas spotkania Borkowski nie szczędził konkretów. Jak wyliczał, dwa dyski NVMe o podobnych parametrach mogą różnić się poborem energii nawet o 10 watów – a przy dziesiątkach serwerów z kilkunastoma dyskami każdy, daje to setki watów możliwych oszczędności. „Na samych dyskach można zaoszczędzić ponad pół kilowata. A to dopiero początek.”

    Lenovo nie tylko koncentruje się na komponentach, ale również na systemach chłodzenia. Firma już od lat rozwija wodne systemy chłodzenia – dziś dostępne nawet w standardowych serwerach rackowych. „W szóstej generacji naszego systemu Liquid-to-Air jesteśmy w stanie zmniejszyć zużycie energii na chłodzenie nawet o 30%, eliminując wentylatory także w zasilaczach.” – podkreślał Borkowski.

    Równolegle Lenovo promuje podejście oparte na konsolidacji – mniej serwerów, ale bardziej wydajnych. „Dzięki współczesnym procesorom możemy osiągnąć współczynnik 5 do 1 – czyli zastąpić pięć starszych serwerów jednym nowym. W praktyce, po około 16 miesiącach zaczynamy zarabiać na tej modernizacji.” – mówił Borkowski, zachęcając do porzucania nieefektywnego sprzętu.

    Lenovo twierdzi, że benchmarki potwierdzają sześciokrotnie wyższą liczbę rekordów wydajnościowych niż u konkurencji. Przy rosnących kosztach licencji per rdzeń i energii, oznacza to konkretne oszczędności – nie tylko na sprzęcie, ale także na oprogramowaniu.

    Atman: jak wygląda PUE od środka

    Wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową oznacza nie tylko więcej serwerów, ale też więcej energii i ciepła. A to przekłada się bezpośrednio na koszty i parametry infrastruktury. „Efektywność energetyczna jest dziś nie tylko tematem technicznym – to kwestia strategiczna.” – mówił podczas wydarzenia Adam Dzielnicki, Product manager w Atmanie.

    Jako operator największego kampusu data center w Polsce – Atman DC WAW-1 – firma znajduje się na styku presji klienta, regulatora i własnej optymalizacji. „Klienci coraz częściej pytają o PUE, a nawet o ślad węglowy. To nie jest już tylko CSR – to wymóg przetargowy.” – przyznał Dzielnicki. I dodał: „PUE poniżej 1,3 to już nie jest science fiction. Ale wymaga decyzji podejmowanych znacznie wcześniej – od etapu projektowania po dobór sprzętu.”

    Atman inwestuje w monitoring energetyczny na poziomie komponentów i usług, co pozwala klientom precyzyjnie rozliczać się z energii i kontrolować zużycie. W czasie prezentacji podkreślano również znaczenie współpracy z dostawcami infrastruktury – jak Lenovo i AMD – aby minimalizować pobór mocy na poziomie CPU, GPU, chłodzenia i całych szaf rackowych.

    „Nie ma jednej recepty na efektywność. W naszym przypadku kluczowe jest podejście warstwowe: od konstrukcji hali, przez systemy HVAC, po softwarowy nadzór nad obciążeniem. To wszystko wpływa na finalne PUE” – tłumaczył Dzielnicki.

    Atman wyraźnie stawia na transparentność i praktykę – uczestnicy spotkania mieli okazję zobaczyć na własne oczy, jak wygląda infrastruktura DC WAW-1 od środka. Widać było, że optymalizacja energetyczna przestała być deklaracją – a stała się integralną częścią architektury usług.

    Energoefektywność jako nowy standard rynku

    W dyskusji o efektywności energetycznej coraz mniej miejsca zostaje na slogany – a coraz więcej na konkretne dane, wskaźniki i decyzje inwestycyjne. Jak pokazało wydarzenie zorganizowane przez Atmana, Lenovo i AMD, technologia i energooszczędność nie tylko się nie wykluczają, ale zaczynają iść w parze.

    „W 2025 roku serwer może pobierać 10 kW, a jego chłodzenie – kolejne kilowaty. Jeśli nie zoptymalizujemy tej infrastruktury, rachunek za energię zaczyna przygniatać biznes.” – mówił Łukasz Borkowski z Lenovo, wskazując na coraz większy udział chłodzenia w całkowitym zużyciu energii.

    Z kolei Adam Tomczak z AMD przypomniał, że efektywność nie jest kwestią dopłat czy dodatkowych funkcji. „My nie oferujemy bezpieczeństwa jako płatnego dodatku. Nasz Infinity Guard jest dostępny od pierwszej generacji EPYC – bo tak rozumiemy odpowiedzialną technologię.”

    Dla operatorów takich jak Atman, temat nie jest już tylko kwestią wewnętrznej efektywności, ale mierzalnej przewagi rynkowej. „PUE to nie jest liczba do prezentacji – to metryka, która przesądza o konkurencyjności oferty w oczach klientów korporacyjnych.” – tłumaczył Adam Dzielnicki.

    Wydarzenie jasno pokazało, że przyszłość rynku infrastruktury IT w Polsce nie będzie się opierać wyłącznie na mocy obliczeniowej. Równie ważna będzie zdolność do przeliczenia tej mocy na waty, złotówki – i zaufanie klientów. Bo efektywność to dziś nie tylko parametr – to język, w którym rozmawiają liderzy branży.

    Materiał powstał we współpracy z firmą Atman.

  • AMD: 38 razy większa efektywność energetyczna AI i nowy sojusz z HCLTech

    AMD: 38 razy większa efektywność energetyczna AI i nowy sojusz z HCLTech

    Rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną ze strony centrów danych – które według Międzynarodowej Agencji Energii do 2030 roku może przekroczyć 945 TWh rocznie – stawia producentów sprzętu IT przed wyzwaniem tworzenia coraz bardziej energooszczędnych rozwiązań. Dla AMD ten temat nie jest nowy, ale właśnie zyskał nowy wymiar: firma nie tylko deklaruje kontynuację działań na rzecz efektywności energetycznej, ale ogłasza też ambitne cele oraz strategiczne partnerstwo z globalnym integratorem – HCLTech.

    38 razy mniej energii – i to dopiero początek

    Inicjatywa AMD „30×25”, ogłoszona w 2021 roku, miała na celu 30-krotne zwiększenie efektywności energetycznej przy trenowaniu AI i w systemach HPC do 2025 roku. Ten cel udało się osiągnąć szybciej, a wynik – 38-krotny wzrost wydajności energetycznej – pokazuje, że firma potrafi nie tylko wyznaczać ambitne cele, ale też je realizować.

    Teraz AMD idzie o krok dalej. Do 2030 roku planuje osiągnąć 20-krotne zwiększenie efektywności energetycznej maszyn rackowych wykorzystywanych do trenowania i inferencji AI (w porównaniu z poziomem z 2024 roku). W praktyce oznacza to, że uruchomienie złożonego modelu AI, który dziś wymaga 275 szaf serwerowych, będzie możliwe w ramach jednej – przy zużyciu nawet o 95% mniejszej ilości energii.

    To nie tylko znacząca redukcja kosztów operacyjnych, ale też realny wkład w ograniczanie śladu węglowego centrów danych. W kontekście rosnącej presji regulacyjnej i kosztów energii – również w Europie – tego typu parametry stają się kluczowe dla decyzji zakupowych w sektorze enterprise.

    Współpraca z HCLTech – AI i chmura w centrum uwagi

    Jednocześnie AMD ogłosiło nowy sojusz strategiczny z HCLTech – globalnym integratorem IT, który od lat wspiera największe firmy w projektach transformacyjnych. Partnerstwo obejmuje wspólne centra innowacji, laboratoria badawczo-rozwojowe oraz programy szkoleniowe dla klientów. W praktyce oznacza to zbliżenie know-how integratora i dostawcy krzemu, co ma skrócić czas wdrażania nowych rozwiązań AI, chmurowych i analitycznych.

    AMD wnosi do sojuszu swoje procesory EPYC, akceleratory Instinct i układy Ryzen PRO – projektowane z myślą o wydajności i energooszczędności. HCLTech zapewnia warstwę integracyjną, operacyjną i kompetencyjną – szczególnie istotną w kontekście rosnącego niedoboru specjalistów AI oraz zapotrzebowania na gotowe, zweryfikowane koncepcje wdrożeniowe.

    Z perspektywy odbiorców końcowych – zarówno dużych korporacji, jak i średnich firm stawiających na automatyzację i chmurę – taki model współpracy może przyspieszyć adaptację AI bez konieczności budowy własnych kompetencji od zera. Wspólne laboratoria AMD i HCLTech mają pełnić funkcję środowisk testowych, co pozwoli klientom lepiej ocenić opłacalność nowych technologii przed skalowaniem.

    Co istotne, partnerstwo nie kończy się na technologii – obejmuje również inicjatywy szkoleniowe i programy przekwalifikowania, które mają wspierać firmy w zarządzaniu zmianą technologiczną i kadrową. To szczególnie ważne w obliczu szybkiej ewolucji AI i wyzwań związanych z jej integracją w procesach biznesowych.

  • Hitachi Energy rozbudowuje zakład w Łodzi. Globalny popyt na transformatory napędza inwestycje w Polsce

    Hitachi Energy rozbudowuje zakład w Łodzi. Globalny popyt na transformatory napędza inwestycje w Polsce

    Hitachi Energy inwestuje ponad 62 mln zł w rozbudowę swojego zakładu produkcyjnego w Łodzi. Dzięki nowej hali o powierzchni 5 000 m² i modernizacji linii technologicznej firma zwiększy skalę produkcji elementów izolacyjnych i komponentów do transformatorów mocy o 50%. Inwestycja, której zakończenie planowane jest na 2026 rok, wpisuje się w globalną strategię firmy mającą na celu wzmocnienie łańcuchów dostaw i przyspieszenie realizacji zamówień na kluczowe komponenty elektroenergetyczne.

    Decyzja o rozbudowie łódzkiego kampusu to efekt dynamicznie rosnącego zapotrzebowania na transformatory mocy – urządzenia niezbędne do stabilnego działania sieci elektroenergetycznych. Transformacja energetyczna, rozwój odnawialnych źródeł energii i potrzeba modernizacji przestarzałej infrastruktury przesyłowej w Europie i na świecie zwiększają presję na producentów. Jak wynika z danych Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), do 2030 roku inwestycje w sieci elektroenergetyczne mają wzrosnąć o 50% względem dekady poprzedniej.

    Wzrost produkcji w Polsce ma pomóc Hitachi Energy skrócić czas dostaw, który w ostatnich latach znacząco się wydłużył. Dodatkowo, inwestycja pozwoli firmie zwiększyć elastyczność operacyjną w Europie i zmniejszyć zależność od azjatyckich dostawców komponentów. To szczególnie istotne w kontekście napięć geopolitycznych i niestabilnych kosztów transportu.

    W ramach inwestycji firma planuje zatrudnić ponad 100 nowych pracowników oraz wdrożyć zaawansowane rozwiązania automatyzacyjne i nowoczesny park maszynowy. W skali globalnej rozbudowa zakładu w Łodzi to część większego planu inwestycyjnego Hitachi Energy o wartości 6 mld USD, obejmującego produkcję, badania i rozwój oraz nowe partnerstwa technologiczne.

    Dla Polski oznacza to nie tylko rozwój lokalnego rynku pracy, ale i wzmocnienie pozycji kraju jako zaplecza produkcyjnego dla strategicznych technologii energetycznych. Hitachi Energy, zatrudniający globalnie ok. 50 tys. osób, coraz wyraźniej wpisuje Łódź w swoją mapę kluczowych operacji przemysłowych w Europie.

  • Czy koszty energii zatrzymają rozwój AI w Polsce? – analiza 2025

    Czy koszty energii zatrzymają rozwój AI w Polsce? – analiza 2025

    Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje globalną gospodarkę, stając się kluczowym czynnikiem przewagi konkurencyjnej dla przedsiębiorstw. Tempo jej rozwoju jest bezprecedensowe, przewyższając nawet dynamikę popularyzacji internetu. Firmy, które proaktywnie wdrażają spójne strategie AI, zyskują przewagę rynkową, podczas gdy te, które tego nie robią, ryzykują pozostanie w tyle. Polska, w kontekście globalnego wyścigu technologicznego, wykazuje imponujące przyspieszenie we wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Według raportu Strand Partners, przygotowanego na zlecenie Amazon Web Services (AWS), już 34% polskich przedsiębiorstw zastosowało technologie AI, a średnio co dwie minuty jedna polska firma wdraża nowe rozwiązania z tego obszaru.

    Adopcja AI w polskich firmach rozwija się dynamicznie. Dane Głównego Urzędu Statystycznego (GUS) oraz Europejskiego Funduszu Leasingowego (EFL) wskazują na wzrost odsetka firm korzystających z AI z 3,7% w 2023 roku do 5,9% w 2024 roku. W przypadku dużych przedsiębiorstw wskaźnik ten jest jeszcze wyższy – co dziesiąta organizacja już wykorzystuje AI. Badanie przeprowadzone przez EY pod koniec 2024 roku, obejmujące ponad 500 firm, ujawnia wysoką gotowość do dalszych wdrożeń AI (89% firm, wzrost z 78%) oraz priorytetyzację inwestycji w tę technologię (59%, wzrost z 53%). Ponad połowa ankietowanych firm planuje zwiększyć wydatki na AI w ciągu najbliższych 18 miesięcy.   

    Korzyści płynące z wdrożenia AI są mierzalne i stanowią silną motywację dla dalszych inwestycji. Aż 78% firm, które wdrożyły narzędzia sztucznej inteligencji, potwierdza osiągnięcie oczekiwanych rezultatów. Co więcej, 87% przedsiębiorstw zauważyło wzrost przychodów, który średnio wyniósł 35%, a 90% firm odnotowało wzrost produktywności, szczególnie w obszarach rutynowych, takich jak analizy danych, automatyzacja zadań czy raportowanie. Badania McKinsey & Company dodatkowo potwierdzają, że firmy, które zintegrowały AI ze swoimi procesami operacyjnymi, zwiększyły produktywność średnio o 25%, jednocześnie obniżając koszty operacyjne o 10%. W sektorze rekrutacji, wdrożenie AI skróciło czas potrzebny na zamknięcie procesu o 35% i zmniejszyło koszty o 20%.

    Jednak dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji jest nierozerwalnie związany z rosnącym zapotrzebowaniem na energię elektryczną. Infrastruktura AI, oparta w dużej mierze na centrach danych, staje się coraz bardziej energochłonna, a jej zapotrzebowanie na prąd rośnie w tempie wykładniczym. W tym kontekście, rosnące koszty energii elektrycznej są identyfikowane jako największe wyzwanie stojące przed polskimi centrami danych, co zostało wskazane przez 80% respondentów w badaniu przeprowadzonym na zlecenie firmy Kingston.

    Kwestia wpływu kosztów energii na rozwój AI w Polsce ma fundamentalne znaczenie dla całej gospodarki i sektora IT. Inwestycje w przełomowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, mają potencjał przyspieszenia wzrostu gospodarczego i umocnienia pozycji Polski w globalnym łańcuchu wartości. Kraje, które jako pierwsze dostosują swoje systemy energetyczne do nowej rzeczywistości cyfrowej, mogą stać się liderami transformacji. Z kolei regiony, które nie zdołają zwiększyć dostępności energii lub zapewnić jej konkurencyjnych cen, mogą zostać pominięte w globalnym wyścigu technologicznym.

    Analiza dostępnych danych wskazuje, że silny wzrost adopcji AI w Polsce, napędzany realnymi korzyściami biznesowymi, tworzy fundamentalną presję na infrastrukturę energetyczną. To zmienia postawione w tytule pytanie z „czy rozwój AI zostanie zatrzymany?” na „jak zarządzimy energią, aby utrzymać ten rozwój?”. Skoro korzyści biznesowe z AI są tak znaczące i powszechnie odczuwalne, firmy będą dążyć do jej wdrażania, niezależnie od rosnących kosztów energii. Oznacza to, że wysokie ceny energii nie zatrzymają rozwoju AI, ale zmuszą firmy do szukania rozwiązań, które zoptymalizują zużycie energii lub zapewnią dostęp do tańszych źródeł. Ta fundamentalna presja na energię oznacza, że sektor energetyczny i decydenci polityczni muszą traktować rozwój AI jako kluczowego, rosnącego odbiorcę energii, a nie jako marginalny problem. Konieczne jest przyspieszenie transformacji energetycznej i modernizacji sieci, aby Polska mogła utrzymać swoją konkurencyjność w globalnym wyścigu AI i uniknąć sytuacji, w której brak odpowiedniej infrastruktury energetycznej stanie się realną barierą dla inwestycji.

    Dynamika cen energii elektrycznej w Polsce: prognozy dla sektora biznesowego

    Koszty energii elektrycznej stanowią istotny element w kalkulacji opłacalności inwestycji w infrastrukturę IT, w tym w systemy sztucznej inteligencji. Analiza dynamiki cen energii w Polsce, zarówno historycznych, jak i prognozowanych, jest kluczowa dla zrozumienia wyzwań stojących przed sektorem biznesowym.

    W ciągu ostatnich 15 lat ceny energii elektrycznej w Polsce wzrosły blisko pięciokrotnie, z 155 zł/MWh w 2008 roku do 759 zł/MWh w 2023 roku. Główną przyczyną tego znaczącego wzrostu był rosnący koszt wytwarzania energii w elektrowniach węglowych oraz dynamiczny wzrost cen uprawnień do emisji dwutlenku węgla (EU ETS), które w kwietniu 2023 roku osiągnęły około 90 euro/tCO₂, stabilizując się w kwietniu 2024 roku na poziomie 65 euro/tCO₂. Hurtowe ceny energii elektrycznej w Polsce, pomimo pewnej stabilizacji po gwałtownych wzrostach w latach 2022-2023, nadal utrzymują się na jednym z najwyższych poziomów w Europie. W drugim kwartale 2024 roku średnia cena energii elektrycznej w Polsce wyniosła około 390 zł/MWh, podczas gdy średnia europejska kształtowała się na poziomie 340 zł/MWh.

    output 13

    Szczegółowe porównania pokazują, że w lipcu 2023 roku hurtowa cena 1 MWh w Polsce (115,73 euro) była o około 49% wyższa niż w Niemczech (77,48 euro) i jednocześnie najwyższa w całej Unii Europejskiej. Bartłomiej Derski z portalu WysokieNapiecie.pl podkreśla, że tak niekorzystna różnica cen między Polską a Niemcami (ponad 200 zł) nie miała miejsca w historii. Jest to w dużej mierze spowodowane tym, że Polska płaci więcej za uprawnienia do emisji CO2, a koszt wytworzenia prądu z polskiego węgla, przekraczający 330 zł za 1 MWh, jest droższy od węgla importowanego. Pod koniec 2024 roku małe firmy miały możliwość zakontraktowania energii na 2025 rok po cenie poniżej 50 gr/kWh netto. Niemniej jednak, w grudniu 2024 roku polska energia kosztowała średnio 172 euro za megawatogodzinę, co było znacznie mniej niż w Niemczech czy Danii, gdzie stawki osiągnęły 936 euro/MWh. Mimo to, koszty kontraktów rocznych na 2025 rok w Polsce (około 100 euro/MWh) są już o 9% wyższe niż w Niemczech i o 25% wyższe niż w Danii. To wskazuje, że chwilowo niższe ceny bieżące nie przekładają się na długoterminową przewagę konkurencyjną.

    Prognozy cen energii elektrycznej na lata 2025-2030

    W kontekście prognoz, dla gospodarstw domowych ceny prądu zostały zamrożone do 30 września 2025 roku na poziomie 50 gr netto za 1 kWh. Jednak po tym okresie, dla firm, które nie zabezpieczyły umów lub nie wysłały wymaganych oświadczeń na czas, ceny mogą wzrosnąć drastycznie, nawet do 2,31 zł/kWh, choć na rynku wciąż dostępne są oferty po 60 gr/kWh. Taka sytuacja oznacza, że brak proaktywnego zarządzania umowami energetycznymi może skutkować koniecznością zwrotu znacznych kwot na rachunek sprzedawcy energii.

    Prognozy Polskich Sieci Elektroenergetycznych (PSE) oraz Krajowego Planu Rozwoju Sektora Przemysłowego (KPRSP) na lata 2025-2040 wskazują, że zużycie energii w 2030 roku w Polsce wyniesie 175,0 TWh. Z drugiej strony, eksperci McKinsey szacują, że transformacja energetyczna w Polsce pozwoli obniżyć średnie ceny energii elektrycznej o około 70 zł/MWh (15%) do 2030 roku i o około 150 zł/MWh (30%) do 2050 roku, co przełożyłoby się na średnio 25 mld zł oszczędności rocznie dla całej gospodarki.

    Porównanie cen energii w Polsce z innymi krajami UE dla centrów danych

    Jak już wspomniano, hurtowe ceny energii w Polsce były w lipcu 2023 roku najwyższe w Unii Europejskiej. Obecnie Europa odpowiada za około 15% globalnego wykorzystania mocy w centrach danych, jednak odnotowała spadek udziału na koniec 2023 roku. Globalne zapotrzebowanie na energię przez centra danych może wzrosnąć ponad dwukrotnie do 2030 roku, osiągając około 945 TWh globalnie, z czego w samej Europie do 113 TWh.   

    Krótkoterminowe zamrożenie cen dla gospodarstw domowych w Polsce, choć politycznie uzasadnione, maskuje głębokie, strukturalne wyzwania dla sektora biznesowego, zwłaszcza dla energochłonnych branż, takich jak AI. Firmy te, po 2025 roku, mogą napotkać na drastyczny wzrost kosztów, co zagraża ich rentowności. Polityka zamrażania cen dla konsumentów indywidualnych tworzy iluzję stabilności na rynku energii, która nie odzwierciedla rzeczywistych kosztów wytwarzania i hurtowych cen dla biznesu. Firmy, zwłaszcza te z dużą infrastrukturą AI, nie mogą liczyć na podobne mechanizmy osłonowe w dłuższej perspektywie. Brak proaktywnego zarządzania kontraktami energetycznymi staje się więc nie tylko błędem operacyjnym, ale strategicznym ryzykiem dla rentowności projektów AI. To zmusza firmy do myślenia o długoterminowych strategiach pozyskiwania energii, takich jak umowy PPA, zamiast polegać na interwencjach rządowych. Ta sytuacja podkreśla pilną potrzebę przyspieszenia transformacji energetycznej w Polsce. Dopóki miks energetyczny będzie oparty na węglu i obciążony kosztami EU ETS, ceny hurtowe pozostaną wysokie, a sektor AI będzie operował w środowisku niepewności kosztowej. Brak stabilnych i konkurencyjnych cen energii może spowolnić napływ zagranicznych inwestycji w duże centra danych AI, które szukają optymalnych warunków operacyjnych na całym świecie.

    output 1 4

    Pomimo chwilowych niższych cen bieżących w porównaniu do niektórych krajów UE, Polska ma strukturalnie wyższe hurtowe ceny energii i wyższe koszty kontraktów rocznych dla biznesu. Stanowi to systemową barierę dla globalnej konkurencyjności polskiego sektora AI i może hamować rozwój dużych projektów infrastrukturalnych. Ta strukturalna różnica w cenach energii stawia Polskę w niekorzystnej pozycji konkurencyjnej. Firmy globalne, zwłaszcza hyperscalerzy, którzy planują budowę dużych centrów danych, dokonują wyborów lokalizacyjnych w oparciu o długoterminową stabilność i konkurencyjność kosztową energii. Jeśli Polska oferuje wyższe ceny kontraktowe, staje się mniej atrakcyjna, co może ograniczać napływ kluczowych inwestycji w infrastrukturę AI. Spadek udziału Europy w globalnym wykorzystaniu mocy w centrach danych jest sygnałem ostrzegawczym. Aby Polska mogła stać się wiodącym hubem AI w Europie, konieczna jest nie tylko transformacja energetyczna, ale także osiągnięcie cen energii konkurencyjnych na poziomie regionalnym. Inwestycje w OZE i energetykę jądrową są kluczowe nie tylko dla zrównoważonego rozwoju, ale przede wszystkim dla zapewnienia ekonomicznej podstawy dla dalszego, nieskrępowanego rozwoju AI.

    Rozwój AI w Polsce: trendy i bariery

    Rozwój sztucznej inteligencji w Polsce charakteryzuje się dynamicznym tempem, co potwierdzają liczne dane rynkowe. Odsetek firm korzystających z AI wzrósł z 3,7% w 2023 roku do 5,9% w 2024 roku, a w dużych przedsiębiorstwach już co dziesiąta organizacja wykorzystuje te technologie. Raport Strand Partners, przygotowany dla AWS, wskazuje, że 34% polskich firm wdrożyło rozwiązania AI, a dynamika jest tak duża, że średnio co dwie minuty kolejna polska firma zaczyna korzystać z AI.

    Firmy, które zdecydowały się na wdrożenie AI, odnotowują znaczące korzyści. Aż 87% z nich zauważyło wzrost przychodów, średnio o 35%, a 90% doświadczyło wzrostu produktywności, zwłaszcza w obszarach rutynowych, takich jak analiza danych, automatyzacja zadań czy raportowanie. Badanie EY potwierdza, że AI przyczynia się do optymalizacji procesów, usprawnienia analizy danych, poprawy cyberbezpieczeństwa oraz rozwoju produktów i usług. Dodatkowo, analizy McKinsey & Company wskazują, że firmy, które wdrożyły AI w swoich procesach operacyjnych, zwiększyły produktywność średnio o 25%, jednocześnie redukując koszty operacyjne o 10%. W sektorze rekrutacji, wdrożenie AI skróciło czas potrzebny na zatrudnienie o 35% i obniżyło związane z tym koszty o 20%.

    Polski Fundusz Rozwoju (PFR) opracował Mapę Polskich Rozwiązań AI, grupując rozwiązania również w obszarze zrównoważonego rozwoju. Wśród kluczowych polskich firm rozwijających AI można wymienić Infermedica, Molecule.one, DeepFlare (medycyna i biotechnologia), Authologic, Nethone (finanse, cyberbezpieczeństwo), Nomagic, AI Clearing (przemysł i logistyka), Synerise, Cosmose AI (obsługa klienta i marketing) oraz Eleven Labs, Addepto (generatywna AI i technologie przyszłości). Popularnymi platformami z funkcjami AI w Polsce są również Bitrix24 i HubSpot.   

    Inwestycje w AI i rozwój infrastruktury

    Polska aktywnie inwestuje w rozwój infrastruktury AI. Planowana jest budowa 13 „Fabryk AI”, które mają stać się kluczowymi punktami dostępu do współdzielonej mocy obliczeniowej, niezbędnej do trenowania modeli językowych i przetwarzania danych na masową skalę. Fabryki te będą dostępne zarówno dla przedsiębiorstw, jak i jednostek badawczych. Wydatki na AI w Polsce wzrosły średnio o 20% w ciągu ostatniego roku, co plasuje kraj blisko średniej europejskiej. Istotnym elementem ekosystemu badawczo-rozwojowego jest IDEAS NCBR, ośrodek powołany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, którego misją jest wspieranie rozwoju AI w Polsce poprzez łączenie środowiska akademickiego z biznesowym.

    Bariery rozwoju AI

    Mimo dynamicznego wzrostu adopcji i widocznych korzyści, Polska stoi przed wyzwaniem, które można określić jako „potrójną barierę” dla pełnego rozkwitu AI: energii, kadr i regulacji. Te bariery nie są izolowane, lecz wzajemnie się wzmacniają, tworząc złożony ekosystem wyzwań, który wymaga skoordynowanych działań.

    output 2 4

    Po pierwsze, brak odpowiednio wykwalifikowanej kadry jest wskazywany jako główna przeszkoda w dalszej ekspansji AI przez 45% firm. W odpowiedzi na ten deficyt, pracodawcy oferują atrakcyjne premie i wynagrodzenia, średnio o 42% wyższe dla ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Po drugie, koszty początkowe stanowią wyzwanie dla 33% firm. Chociaż obawy przed kosztami maleją w sektorze produkcji (z 33% do 10%), to trudności procesowe i organizacyjne rosną na znaczeniu (26% w produkcji). Po trzecie, niepewność regulacyjna dotyka 22% przedsiębiorstw, a w sektorze startupów problem ten jest odczuwalny dla aż 80% podmiotów. W sektorze usług wskazywana jest niepewność regulacyjna (17%), a w handlu – bezpieczeństwo danych (26%). Badanie Kingston dla centrów danych w Polsce potwierdza, że poza rosnącymi cenami energii, wyzwaniem są brak wykwalifikowanej kadry i regulacje dotyczące cyberbezpieczeństwa.

    Wysokie koszty energii mogą zniechęcać do inwestycji w fizyczną infrastrukturę AI, taką jak budowa dużych centrów danych, co z kolei może ograniczać zapotrzebowanie na specjalistów AI lub sprawiać, że Polska będzie mniej atrakcyjna dla talentów. Niepewność regulacyjna może spowalniać zarówno inwestycje w energooszczędne rozwiązania AI, jak i rozwój innowacyjnych projektów, które mogłyby zmniejszyć zapotrzebowanie na energię. Z kolei brak kadr może utrudniać wdrożenie i optymalizację energooszczędnych systemów, pogłębiając problem kosztów energii.

    Sukces Polski w rozwoju AI nie zależy wyłącznie od indywidualnych inwestycji firm czy rządowych programów, takich jak „Fabryki AI”. Wymaga on holistycznego podejścia, które jednocześnie adresuje wszystkie te wzajemnie powiązane bariery. Zaniedbanie jednego z obszarów, na przykład brak stabilnych cen energii, może osłabić efekty działań w innych, takich jak inwestycje w kadry czy regulacje. Oznacza to, że Polska musi stworzyć spójny ekosystem wspierający AI, gdzie polityka energetyczna, edukacyjna i regulacyjna są ze sobą zsynchronizowane, aby zapewnić długoterminową konkurencyjność na arenie międzynarodowej.

    Energochłonność infrastruktury AI

    Rozwój sztucznej inteligencji nierozerwalnie wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, a co za tym idzie, na energię elektryczną. Centra danych, będące kręgosłupem infrastruktury AI, stają się jednymi z największych konsumentów prądu na świecie.

    Globalne i polskie zapotrzebowanie na energię przez centra danych

    Globalne centra danych zużywają coraz większe ilości energii. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) prognozuje, że do 2026 roku mogą one zużywać o 80% więcej energii niż w 2022 roku, nawet przy uwzględnieniu wzrostu efektywności. Analitycy Goldman Sachs szacują, że do 2030 roku zużycie energii przez centra danych zwiększy się ponad dwukrotnie – z 498 TWh do 1076 TWh, co będzie odpowiadało dzisiejszemu zużyciu energii całej Japonii. Podobne prognozy przedstawiają IDC i Deloitte, wskazując na gwałtowny wzrost zapotrzebowania na energię w centrach danych napędzany przez AI.

    W Polsce moc przydzielona centrom danych w 2023 roku wyniosła 173 MW, co stanowi wzrost o prawie 43% rok do roku. Prognoza na 2030 rok wskazuje na osiągnięcie co najmniej 500 MW, co oznacza średnioroczne tempo wzrostu (CAGR) na poziomie 25%. Polskie Sieci Elektroenergetyczne (PSE) przewidują, że udział centrów danych w krajowym zużyciu energii elektrycznej będzie wynosić około 4,2–4,5%. Co więcej, duże centra danych, takie jak te, które Microsoft uruchomi w Polsce, mogą potrzebować nawet ponad 100 MW. Roczne zużycie energii na takim poziomie wystarczyłoby do naładowania wszystkich samochodów elektrycznych w Polsce dwukrotnie.

    Sztuczna inteligencja przyczynia się do zużycia energii zarówno podczas fazy treningu modeli, jak i w fazie wnioskowania (inference). Faza treningu modeli AI jest niezwykle energochłonna, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i trwa tygodnie lub miesiące, angażując setki lub tysiące procesorów graficznych (GPU) lub jednostek przetwarzania tensorowego (TPU). Przykładowo, trening modelu GPT-3 (posiadającego 175 miliardów parametrów) zużył około 1287 MWh energii elektrycznej, co odpowiada rocznemu zużyciu około 120 amerykańskich gospodarstw domowych.

    Wnioskowanie (inference) to faza operacyjna, w której wytrenowany model generuje prognozy lub odpowiedzi na nowe dane. Chociaż trening jest intensywny, to faza wnioskowania odpowiada za 70-80% całkowitego zużycia energii w cyklu życia modelu ze względu na jej ciągły i powtarzalny charakter. Każde zapytanie do modelu AI, takiego jak ChatGPT, zużywa co najmniej cztery do pięciu razy więcej mocy obliczeniowej niż tradycyjne wyszukiwanie w internecie. Pojedyncze zapytanie do ChatGPT3 zużywa około 10 razy więcej energii niż typowe wyszukiwanie w Google.

    W celu mitygacji tego zużycia, wykorzystanie mniejszych modeli AI do prostszych zadań stanowi efektywną metodę oszczędzania energii – są one bardziej ekonomiczne i ekologiczne. Dodatkowo, technika kwantyzacji modelu, która zmniejsza precyzję wag modeli i aktywacji, znacznie redukuje zużycie pamięci i przyspiesza wnioskowanie, co przekłada się na mniejsze zużycie energii.

    Struktura kosztów operacyjnych infrastruktury AI

    Globalne inwestycje w infrastrukturę AI już przekraczają 100 miliardów dolarów rocznie, co wskazuje, że skala problemu będzie tylko rosnąć. McKinsey szacuje, że do 2030 roku firmy będą musiały zainwestować 5,2 biliona dolarów w centra danych do obsługi samego AI. Koszty energii i utrzymania obiektów są kluczowym czynnikiem w tej strukturze. Około 25% (1,3 biliona dolarów) z prognozowanych 5,2 biliona dolarów inwestycji jest przeznaczone na „energizerów”, czyli podmioty odpowiedzialne za wytwarzanie i przesył energii, chłodzenie oraz sprzęt elektryczny.

    Koszty operacyjne dla rozwiązań lokalnych (on-premise) obejmują znaczące wydatki kapitałowe (CapEx) na sprzęt i oprogramowanie, a także bieżące koszty energii i utrzymania obiektów. W przeciwieństwie do tego, rozwiązania chmurowe (cloud) oferują zredukowane koszty początkowe i niższe wymagania konserwacyjne, ale wiążą się z bieżącymi kosztami operacyjnymi (OpEx) w postaci opłat abonamentowych. W przypadku infrastruktury on-premise, koszty zasilania i chłodzenia centrów danych mogą być wysokie i zmienne z powodu wahań cen energii.   

    Koszty rozwoju AI różnią się w zależności od złożoności projektu: proste rozwiązania (np. chatboty) mogą kosztować od 20 000 do 80 000 dolarów, zaawansowane (np. systemy zarządzania ryzykiem) od 50 000 do 150 000 dolarów, a niestandardowe, złożone systemy (np. zaawansowane platformy handlowe) od 100 000 do ponad 500 000 dolarów. Koszty infrastruktury dla obciążeń AI w chmurze zaczynają się od około 2000 dolarów miesięcznie i szybko rosną wraz z wykorzystaniem mocy obliczeniowej. Opłaty za korzystanie z modeli językowych (LLM), oparte na liczbie tokenów, mogą wynosić od 500 do ponad 5000 dolarów miesięcznie przy dużym wolumenie interakcji. W Polsce, koszty energii stanowią największe wyzwanie dla centrów danych, co potwierdza 80% respondentów.

    Eksponencjalny wzrost AI oznacza, że centra danych staną się głównymi konsumentami energii, znacznie przewyższając tradycyjne IT. Przejście od treningu do wnioskowania jako dominującego czynnika zużycia energii oznacza ciągłe, wysokie koszty operacyjne. To zjawisko wymusza strategiczne skupienie się na efektywności energetycznej, odnawialnych źródłach energii oraz optymalizacji modeli AI, aby skutecznie zarządzać długoterminowymi skutkami finansowymi i środowiskowymi.

    Wybór między infrastrukturą AI lokalną (on-premise) a chmurową (cloud) jest coraz bardziej podyktowany względami kosztów energii. Chmura oferuje skalowalność i korzyści w zakresie kosztów operacyjnych, podczas gdy rozwiązania lokalne zapewniają większą kontrolę. Wyższe ceny energii w Polsce wzmacniają ryzyko finansowe związane z rozwiązaniami on-premise, skłaniając firmy w kierunku chmury lub ekologicznych centrów danych. Ta dynamika może przekształcić lokalny rynek centrów danych i przyspieszyć adopcję zrównoważonych praktyk energetycznych.

    Strategie mitygacji i perspektywy rozwoju

    W obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię ze strony infrastruktury AI, kluczowe staje się wdrożenie skutecznych strategii mitygacji kosztów i zapewnienia zrównoważonego rozwoju.

    Inwestycje w efektywność energetyczną centrów danych

    Efektywność energetyczna jest fundamentem zrównoważonego rozwoju centrów danych. Nowoczesne rozwiązania obejmują stosowanie chłodzenia cieczą w obiegu zamkniętym oraz odzysk komponentów IT do ponownego użycia, co praktykuje na przykład OVHcloud. Celem dla wszystkich nowych centrów danych do 2030 roku jest wykorzystywanie wyłącznie odnawialnej energii oraz osiąganie wskaźnika PUE (Power Usage Effectiveness) na poziomie 1,3 w chłodnym klimacie i 1,4 w cieplejszym.

    Działania takie jak audyty efektywności energetycznej, wdrażanie inteligentnych systemów zarządzania energią oraz odzysk ciepła mogą przynieść znaczące oszczędności i przyczynić się do dekarbonizacji. Przykładem jest Beyond.pl, który odzyskuje ciepło z komór serwerowych do ogrzewania własnego biurowca. Na poziomie oprogramowania, kwantyzacja modeli AI, która zmniejsza precyzję wag modeli i aktywacji, znacząco redukuje zużycie pamięci i przyspiesza wnioskowanie, co przekłada się na mniejsze zużycie energii. Podobnie, wykorzystanie mniejszych modeli AI do prostszych zadań jest bardziej energooszczędne. Nowe techniki, takie jak opracowana przez BitEnergy AI, mogą zmniejszyć zużycie energii przez AI nawet o 95%, choć wymagają specjalistycznego sprzętu.

    Wykorzystanie OZE i umowy PPA

    Odnawialne źródła energii są postrzegane jako przyszłość branży centrów danych. Beyond.pl jest przykładem firmy, która zasila swoje centra danych w 100% energią odnawialną i dąży do neutralności klimatycznej do 2040 roku, będąc jedynym polskim członkiem Climate Neutral Data Centre Pact. Kolokacja obiektów w pobliżu źródeł wytwarzania energii z OZE pozwala dostawcom obniżyć zarówno wydatki na budowę, jak i straty energii związane z dystrybucją, zwiększając ogólną wydajność i zrównoważony rozwój. Umowy PPA (Power Purchase Agreements) umożliwiają firmom zabezpieczenie dostaw zielonej energii, co jest kluczowe dla zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania na prąd.

    Rola chmury obliczeniowej (Cloud) vs. infrastruktury lokalnej (On-Premise)

    Wybór między chmurą obliczeniową a infrastrukturą lokalną ma istotne implikacje dla kosztów energii. Chmura oferuje skalowalność, elastyczność, zredukowane koszty początkowe, niższe wymagania konserwacyjne oraz dostęp do zaawansowanych narzędzi i technologii AI. Z kolei rozwiązania on-premise zapewniają większą kontrolę nad danymi i infrastrukturą, co jest korzystne dla firm przetwarzających wrażliwe informacje, ale brakuje im skalowalności chmury i wymagają znaczących inwestycji kapitałowych (CapEx). Koszty energii są kluczowym czynnikiem w porównaniu tych dwóch modeli. Koszty zasilania i chłodzenia centrów danych on-premise mogą być wysokie i zmienne ze względu na wahania cen energii. Model płatności za usługi chmurowe, oparty na rzeczywistym zużyciu (pay-as-you-go), eliminuje potrzebę prognozowania przyszłej pojemności i oferuje długoterminowe oszczędności oraz elastyczność.

    Wsparcie rządowe i regulacje

    Regulacje, takie jak unijna ustawa o AI (EU AI Act), coraz częściej zawierają wymogi dotyczące zużycia energii i przejrzystości, co będzie miało wpływ na firmy rozwijające lub wykorzystujące technologie AI. Dostawcy modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAI models) są zobowiązani do tworzenia i utrzymywania dokumentacji technicznej, w tym danych o zużyciu energii. Modele o ryzyku systemowym podlegają dodatkowym obowiązkom, co dodatkowo motywuje do minimalizowania zużycia energii.

    Ekosystem energetyczny UE jest obecnie słabo przygotowany na rewolucję AI, co wymaga rozwoju energetyki atomowej. W Polsce, Polskie Sieci Elektroenergetyczne (PSE) otrzymają ponad 1,3 miliarda złotych bezzwrotnego dofinansowania z Krajowego Planu Odbudowy (KPO) na rozbudowę i modernizację kluczowych linii przesyłowych. Rząd przyjął również projekt ustawy o deregulacji sektora energetycznego, mający na celu przyspieszenie zielonej transformacji i zwiększenie udziału OZE w polskim miksie energetycznym. Dodatkowo, Grupa Enea pozyskała ponad 9 miliardów złotych na rozwój i modernizację sieci elektroenergetycznych oraz OZE. Na poziomie europejskim, inicjatywy takie jak EU InvestAI i francuskie projekty obliczeniowe AI, a także EuroHPC Joint Undertaking, mają na celu rozwój infrastruktury superkomputerowej i zdolności badawczych.

    Proaktywne przyjęcie energooszczędnych praktyk w centrach danych, takich jak chłodzenie cieczą i optymalizacja PUE, w połączeniu z szybkim przejściem na odnawialne źródła energii poprzez umowy PPA, jest nie tylko wymogiem środowiskowym, ale także krytyczną strategią ekonomiczną dla rozwoju AI w Polsce. Takie podejście bezpośrednio przeciwdziała rosnącym kosztom energii i zwiększa atrakcyjność Polski dla inwestycji w AI.

    Nacisk unijnej ustawy o AI na przejrzystość energetyczną i ryzyko systemowe dla modeli AI, w połączeniu ze znaczącymi polskimi i unijnymi inwestycjami w modernizację sieci i OZE, sygnalizuje wyraźny kierunek regulacyjny i strategiczny w stronę zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworzy to zarówno obowiązki w zakresie zgodności, jak i przewagi konkurencyjne dla polskich firm, które priorytetowo traktują efektywność energetyczną i zieloną infrastrukturę, potencjalnie kształtując przyszły krajobraz rozwoju AI w regionie.

    Wnioski

    Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w Polsce jest niezaprzeczalny i przynosi wymierne korzyści biznesowe, od wzrostu przychodów i produktywności po optymalizację procesów. Polski sektor IT wykazuje dużą gotowość do dalszych inwestycji w AI, co potwierdza szybki wzrost adopcji i plany rozbudowy infrastruktury, w tym tworzenie „Fabryk AI”.

    Jednakże, ten ambitny rozwój napotyka na znaczące wyzwania, z których rosnące koszty energii elektrycznej są jednym z najbardziej palących. Polska, pomimo pewnych chwilowych wahań, charakteryzuje się strukturalnie wysokimi hurtowymi cenami energii w porównaniu do innych krajów UE, co jest wynikiem dominacji węgla w miksie energetycznym i wysokich kosztów uprawnień do emisji CO2. Prognozy wskazują, że po okresie zamrożenia cen dla gospodarstw domowych, sektor biznesowy może doświadczyć znaczących wzrostów kosztów, jeśli nie zabezpieczy odpowiednich kontraktów. Ta sytuacja stawia polskie firmy, zwłaszcza te z energochłonną infrastrukturą AI, w niekorzystnej pozycji konkurencyjnej na arenie międzynarodowej.

    Analiza wskazuje, że rozwój AI w Polsce stoi przed „potrójną barierą”: wysokimi kosztami energii, deficytem wykwalifikowanej kadry oraz niepewnością regulacyjną. Te czynniki są ze sobą ściśle powiązane i wzajemnie się wzmacniają. Wysokie ceny energii mogą zniechęcać do inwestycji w infrastrukturę, co wpływa na zapotrzebowanie na specjalistów i ogólną atrakcyjność rynku. Brak kadr może utrudniać wdrażanie i optymalizację energooszczędnych rozwiązań, a niejasne regulacje spowalniać innowacje.

    Wzrost kosztów energii nie zatrzyma rozwoju AI w Polsce, ale z pewnością go ukształtuje. Firmy będą zmuszone do strategicznego podejścia do zarządzania energią, inwestując w efektywność energetyczną centrów danych (np. chłodzenie cieczą, optymalizacja PUE), oraz w odnawialne źródła energii, często poprzez długoterminowe umowy PPA. Rosnące znaczenie chmury obliczeniowej, oferującej skalowalność i elastyczność kosztową, będzie również wpływać na decyzje inwestycyjne.

    Wsparcie rządowe i regulacje unijne, takie jak EU AI Act z wymogami przejrzystości energetycznej, a także inwestycje w modernizację sieci i rozwój OZE, są kluczowe dla stworzenia sprzyjającego środowiska dla AI. Aby Polska mogła utrzymać swoją konkurencyjność i stać się wiodącym hubem AI w Europie, niezbędne jest holistyczne i skoordynowane działanie, które jednocześnie adresuje wyzwania energetyczne, kadrowe i regulacyjne. Tylko w ten sposób możliwe będzie zapewnienie długoterminowego, zrównoważonego i ekonomicznie opłacalnego rozwoju sztucznej inteligencji w kraju.

  • Data center przeciążają Europę. Czy zabraknie nam energii na AI?

    Data center przeciążają Europę. Czy zabraknie nam energii na AI?

    Europa znajduje się w punkcie zwrotnym swojej cyfrowej transformacji. Ambitne cele w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji, infrastruktury chmurowej i centrów danych są fundamentem strategii technologicznej Unii Europejskiej. Jednak za dynamicznym wzrostem cyfrowym nie nadąża infrastruktura energetyczna – i to właśnie ona może stać się najpoważniejszym ograniczeniem w realizacji cyfrowych ambicji kontynentu.

    Niedawne przypadki awarii zasilania w Hiszpanii, Irlandii czy Wielkiej Brytanii ujawniają systemową słabość: europejskie sieci energetyczne nie są gotowe na tempo rozwoju technologii wymagających wysokiej mocy obliczeniowej. Przypadki te są symptomem szerszego problemu: rosnącego zużycia energii przez sektor cyfrowy i jednocześnie trudności w integracji zmiennej produkcji z odnawialnych źródeł z tradycyjnymi systemami dystrybucji energii.

    Transformacja cyfrowa i transformacja energetyczna, choć obie kluczowe dla przyszłości Europy, nie są jeszcze zsynchronizowane. Ich wzajemna zależność oznacza, że sukces jednej bez drugiej jest mało prawdopodobny.

    Centra danych jako czarne skrzynki energetyczne

    Centra danych już dziś odpowiadają za około 3% globalnego zużycia energii elektrycznej. Według IEA, do 2030 roku ich zapotrzebowanie na energię może przewyższyć obecne zużycie całych Niemiec. Duży udział mają tu aplikacje oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które wymagają ogromnych mocy obliczeniowych – a tym samym energii.

    Kraje europejskie, zachęcone potencjałem gospodarczym i możliwościami zatrudnienia, aktywnie przyciągały inwestycje w infrastrukturę cyfrową. Regiony z dostępem do taniej i ekologicznej energii, zwłaszcza wiatrowej i słonecznej, prezentowały się jako idealne lokalizacje dla „zielonych” centrów danych. Jednak rzeczywistość okazała się bardziej złożona.

    Odnawialne źródła energii są zmienne – produkcja nie zawsze pokrywa się z momentami największego zapotrzebowania. Kiedy spada produkcja ze słońca czy wiatru, sieć musi szybko zareagować, aby utrzymać stabilność napięcia. Jeśli nie jest do tego przygotowana, dochodzi do przeciążeń i awarii. To właśnie wydarzyło się w Hiszpanii, gdzie spadek produkcji energii słonecznej zapoczątkował wielogodzinną przerwę w dostawie prądu, zakłócając działalność firm i usług publicznych.

    Energoefektywność – zapomniany komponent cyfryzacji

    Problemem nie jest wyłącznie ilość dostępnej energii, ale sposób jej wykorzystania. Duża część infrastruktury cyfrowej – w tym serwery i procesory wykorzystywane do obsługi AI – nadal opiera się na rozwiązaniach, które nie były projektowane z myślą o efektywności energetycznej. Tymczasem energooszczędne architektury obliczeniowe, takie jak wyspecjalizowane układy GPU i nowoczesne procesory zoptymalizowane pod kątem AI, mogą znacząco zmniejszyć zużycie energii przy zachowaniu wydajności.

    To nie tylko kwestia technologii, ale również odpowiedzialnej strategii infrastrukturalnej. Bez integracji efektywności energetycznej na poziomie projektowania centrów danych, oprogramowania i sprzętu, europejskie sieci będą coraz bardziej przeciążane.

    Europejski dylemat: wzrost cyfrowy kontra stabilność sieci

    Europa stoi przed decyzją: czy kontynuować cyfrowy wzrost bez oglądania się na infrastrukturę, czy też zbudować bardziej zrównoważony model, który w równym stopniu uwzględnia możliwości sieci energetycznych. Przykłady Irlandii, która czasowo wstrzymała zatwierdzanie nowych centrów danych, oraz Wielkiej Brytanii, gdzie problemy z dostępem do energii zatrzymały nowe inwestycje mieszkaniowe i technologiczne, sugerują, że obecny model jest na granicy wytrzymałości.

    Odpowiedzią mogą być inicjatywy takie jak francuska Koalicja na rzecz Zrównoważonej Sztucznej Inteligencji. Ich celem jest tworzenie rozwiązań AI, które są nie tylko innowacyjne, ale też przyjazne środowisku. To kierunek, który powinien stać się standardem – nie wyjątkiem.

    Cyfrowa przyszłość musi być energoświadoma

    Cyfrowy rozwój Europy nie może odbywać się w oderwaniu od realiów energetycznych. Kluczowe będzie nie tylko zwiększenie inwestycji w modernizację sieci, ale także przyjęcie strategii, w której energooszczędność stanie się podstawowym kryterium planowania technologicznego. W przeciwnym razie Europa nie tyle przegapi kolejną rewolucję technologiczną, co sama ją zablokuje – z powodu braku prądu.

  • Sztuczna inteligencja a ekologia – branża IT zmienia podejście do energii

    Sztuczna inteligencja a ekologia – branża IT zmienia podejście do energii

    Wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na energię, co nieuchronnie wpływa na środowisko. Najnowsze badania pokazują, że intensyfikacja generowania danych i uruchamiania złożonych modeli AI, szczególnie w centrach danych, prowadzi do wzrostu emisji gazów cieplarnianych (GHG) oraz zużycia energii. Problem ten staje się kluczowy w kontekście dążenia gigantów technologicznych do zrównoważonego rozwoju.

    Raport GlobalData „Decarbonizing AI Framework” wskazuje, że kluczowe w walce ze wzrastającym śladem węglowym jest przejście na energię odnawialną oraz innowacje w zarządzaniu centrami danych. W szczególności, lokalizowanie centrów danych w chłodniejszych rejonach lub obszarach z dostępem do zielonej energii, a także stosowanie zaawansowanych systemów chłodzenia cieczą, staje się niezbędne, by obniżyć zużycie energii.

    Chociaż zmiany w zakresie infrastruktury są ważne, to kluczowe postępy dotyczą również samej technologii AI. Optymalizacja procesów szkoleniowych i wnioskowania oraz innowacje w produkcji chipów i projektowaniu modeli sztucznej inteligencji mogą znacząco poprawić efektywność energetyczną. Zastosowanie małych, branżowych modeli językowych oraz technik takich jak uczenie się wzmacniające prowadzi do zmniejszenia zużycia energii, co ma kluczowe znaczenie dla przyszłości tej technologii.

    Wnioski z raportu pokazują, że branża IT staje przed koniecznością zrównoważenia innowacji z odpowiedzialnością ekologiczną. Przyspieszone tempo adaptacji AI nie może ignorować jego długoterminowego wpływu na środowisko, a implementacja strategii dekarbonizacyjnych powinna stać się priorytetem, aby uniknąć poważnych konsekwencji ekologicznych.

  • Hiszpania i Portugalia w ciemnościach: co ujawnia największa awaria zasilania w Europie od lat​

    Hiszpania i Portugalia w ciemnościach: co ujawnia największa awaria zasilania w Europie od lat​

    28 kwietnia 2025 roku, o godzinie 12:33 czasu lokalnego, w niemal całej Hiszpanii i Portugali miała miejsce nagła awaria zasilania. W ciągu pięciu sekund z sieci zniknęło około 15 000 MW mocy — równowartość 60% krajowego zapotrzebowania Hiszpanii — co doprowadziło do kaskadowego wyłączenia infrastruktury krytycznej na całym Półwyspie Iberyjskim. Zakłócenia odnotowano również w południowej Francji i Andorze.​

    Skala zakłóceń: transport, łączność, bezpieczeństwo

    Awaria sparaliżowała metro w Madrycie i Barcelonie, zatrzymała pociągi, unieruchomiła sygnalizację świetlną i odcięła dostęp do bankomatów oraz sieci komórkowych. Lotniska w Madrycie, Barcelonie i Lizbonie wstrzymały operacje, a szpitale i obiekty strategiczne przeszły na zasilanie awaryjne. Według danych NetBlocks, ruch internetowy w Hiszpanii spadł do 17% normy.​

    Operator sieci Red Eléctrica określił zdarzenie jako „absolutnie wyjątkowe i nadzwyczajne”, wskazując na silne oscylacje w sieci, które spowodowały odłączenie Hiszpanii od europejskiego systemu synchronizacji. Portugalski operator REN sugerował, że przyczyną mogły być ekstremalne warunki atmosferyczne, jednak ta hipoteza spotkała się ze sceptycyzmem.​

    Cyberatak czy błąd systemowy?

    Hiszpański Narodowy Instytut Cyberbezpieczeństwa (INCIBE) oraz Centrum Kryptologiczne (CCN) rozpoczęły dochodzenie w sprawie potencjalnego cyberataku. Choć na razie brak dowodów na ingerencję z zewnątrz, władze nie wykluczają żadnego scenariusza. Portugalskie Centrum Cyberbezpieczeństwa wykluczyło cyberatak jako przyczynę awarii.​

    Słabości systemowe: izolacja i brak redundancji

    Półwysep Iberyjski jest słabo połączony z resztą europejskiej sieci energetycznej — tylko około 6% mocy przesyłowej pochodzi z interkonektorów. To ograniczenie utrudniło szybkie przywrócenie zasilania i uwypukliło brak redundancji w systemie. Proces „black start”, czyli restartowania sieci od zera, był czasochłonny i skomplikowany.​

    Reakcja władz i dalsze kroki

    Premier Hiszpanii Pedro Sánchez ogłosił stan wyjątkowy w regionach najbardziej dotkniętych awarią, w tym w Madrycie i Andaluzji. Zasilanie zaczęto przywracać po około pięciu godzinach, jednak pełna stabilizacja systemu zajęła znacznie więcej czasu.​

    Wnioski dla sektora IT i infrastruktury krytycznej

    Ta awaria ujawnia pilną potrzebę modernizacji i zabezpieczenia infrastruktury energetycznej. W kontekście rosnących zagrożeń cybernetycznych oraz zmian klimatycznych, konieczne jest:​

    • Wzmocnienie połączeń międzysystemowych w celu zwiększenia odporności na awarie lokalne.​
    • Implementacja zaawansowanych systemów monitoringu i zarządzania siecią, które pozwolą na szybsze wykrywanie i reagowanie na anomalie.​
    • Zwiększenie inwestycji w cyberbezpieczeństwo, zgodnie z unijnymi dyrektywami NIS2 i DORA.​

    Dla Polski i innych krajów europejskich to ostrzeżenie o konieczności przeglądu i wzmocnienia własnych systemów energetycznych oraz infrastruktury krytycznej.​

  • Baterie będą droższe? Samsung SDI ostrzega przed skutkami amerykańskich ceł

    Baterie będą droższe? Samsung SDI ostrzega przed skutkami amerykańskich ceł

    W piątek Samsung SDI ogłosił, że nowe amerykańskie cła zwiększą koszty produkcji baterii do pojazdów elektrycznych (EV) w USA. Choć montaż odbywa się na miejscu, wiele kluczowych komponentów i surowców pochodzi z importu, co naraża firmę na dodatkowe obciążenia finansowe. Dodatkowo, pojazdy produkowane przez klientów firmy w Meksyku i Kanadzie mogą również podlegać cłom, co potencjalnie prowadzi do wyższych cen pojazdów i niższego popytu. ​

    Cła i ich wpływ na łańcuch dostaw

    Nowe cła wprowadzone przez administrację USA obejmują m.in. 25% opłaty na importowane pojazdy i komponenty z Kanady i Meksyku. Dla firm takich jak Samsung SDI, które dostarczają baterie do producentów samochodów z zakładami w tych krajach, oznacza to konieczność przemyślenia strategii logistycznych i produkcyjnych. Dodatkowo, cła na importowane komponenty mogą zwiększyć koszty produkcji, co może wpłynąć na ceny końcowe pojazdów elektrycznych. ​

    Wyzwania dla producentów baterii

    Samsung SDI odnotował w pierwszym kwartale 2025 roku stratę operacyjną w wysokości 434,1 miliarda wonów (ok. 318 milionów dolarów), co stanowi znaczący spadek w porównaniu do zysku z poprzedniego roku. Firma wskazuje na spadek popytu na baterie do EV i narzędzi elektrycznych oraz na niższe wykorzystanie mocy produkcyjnych jako główne przyczyny pogorszenia wyników. ​

    Globalne implikacje

    Wprowadzenie nowych ceł przez USA może mieć szerokie konsekwencje dla globalnego rynku pojazdów elektrycznych. Wzrost kosztów produkcji może spowolnić adopcję EV, zwłaszcza w kontekście rosnącej konkurencji ze strony producentów z Azji. Dodatkowo, napięcia handlowe mogą skłonić firmy do przemyślenia swoich strategii produkcyjnych i logistycznych, aby zminimalizować wpływ ceł na ich działalność.​

  • AI podwoi zużycie prądu w data center do 2030 roku

    AI podwoi zużycie prądu w data center do 2030 roku

    Najnowszy raport Międzynarodowej Agencji Energii (IEA) rzuca ponury cień na przyszłość data center, ujawniając, że ich zużycie energii ma się podwoić do 2030 roku. Głównym sprawcą tego gwałtownego wzrostu jest, co nie zaskakuje, sztuczna inteligencja (AI). Podczas gdy centra danych już wcześniej zmagały się z wysokim zapotrzebowaniem na energię, apetyt AI na moc obliczeniową – napędzany przez akceleratory, pamięć masową i szybkie sieci – dramatycznie pogarsza sytuację.

    Gigantyczny skok w zapotrzebowaniu na energię

    Prognozy IEA są alarmujące. Szacuje się, że do 2030 roku centra danych będą pochłaniać 945 terawatogodzin (TWh) rocznie. To ilość energii równa obecnemu rocznemu zużyciu energii elektrycznej przez całą Japonię. Dla porównania, w 2024 roku centra danych zużyły 415 TWh, co stanowiło około 1,5% światowego zużycia energii elektrycznej. Oznacza to, że w ciągu zaledwie sześciu lat zapotrzebowanie na energię wzrośnie ponad dwukrotnie.

    Energia w. data center 2
    źródło: IEA

    Co istotne, prognozy te obejmują całą działalność centrów danych, a nie tylko operacje związane z AI. Jednak raport IEA wskazuje, że serwery dedykowane AI już teraz odpowiadają za znaczną część zużycia energii. W 2024 roku serwery AI pochłaniały 24% energii elektrycznej zużywanej przez wszystkie serwery w centrach danych i 15% całkowitego zużycia energii przez centra danych. Biorąc pod uwagę szybki rozwój i wdrażanie technologii AI, te liczby z pewnością będą rosły w lawinowym tempie.

    Geografia zużycia energii i wyzwania infrastrukturalne

    Obecnie Stany Zjednoczone, Europa i Chiny odpowiadają łącznie za 85% globalnego zużycia energii przez centra danych. Chociaż przewiduje się, że gospodarki rozwijające się będą stanowić jedynie około 5% dodatkowego wzrostu zużycia do 2030 roku, to gospodarki rozwinięte będą odpowiadać za ponad 20%. To sugeruje, że obecni liderzy technologiczni będą musieli ponieść główny ciężar rosnącego zapotrzebowania na energię.

    Aby sprostać temu wyzwaniu, kraje na całym świecie budują nowe elektrownie i modernizują swoje sieci energetyczne. Jednak IEA szacuje, że aż 20% planowanych centrów danych może napotkać opóźnienia w podłączeniu do sieci. To rodzi poważne obawy o zdolność infrastruktury do nadążania za niepohamowanym wzrostem zapotrzebowania na energię.

    Klimatyczne dylematy i niepewność przyszłości

    Wzrost zużycia energii przez centra danych stanowi poważne zagrożenie dla globalnych wysiłków na rzecz walki ze zmianami klimatycznymi. Jak podkreśla IEA, może to „stanowić poważne zagrożenie dla naszej zdolności do osiągnięcia naszych celów klimatycznych”. Co niepokojące, pomimo dążenia do wykorzystania odnawialnych źródeł energii, nowe elektrownie gazowe w Stanach Zjednoczonych będą odgrywać znaczącą rolę w zaspokajaniu rosnącego zapotrzebowania. Oznacza to, że wbrew deklaracjom o zrównoważonym rozwoju, uzależnienie od paliw kopalnych może się utrwalić, a nawet pogłębić.

    Warto również zauważyć, że prognozy IEA obarczone są pewną dozą niepewności. Autorzy raportu przyznają, że trudno jest przewidzieć, w jakim stopniu ludzie będą korzystać z aplikacji AI w przyszłości. Niektórzy eksperci argumentują, że obecny entuzjazm wokół AI jest przesadzony, co może oznaczać, że rzeczywiste zużycie energii będzie niższe niż prognozowane. Jednak nawet przy ostrożniejszych szacunkach, wpływ AI na zapotrzebowanie na energię pozostaje znaczący i wymaga pilnej uwagi.

    Energia w Data Center 1
    źródło: IEA

    Raport IEA stanowi wyraźne ostrzeżenie. Rozwój AI, choć obiecujący, niesie ze sobą ogromne wyzwania związane z zużyciem energii i jego wpływem na środowisko. Konieczne jest podjęcie natychmiastowych działań na kilku frontach

    • Innowacje w efektywności energetycznej: Potrzebne są intensywne badania i rozwój w celu stworzenia bardziej energooszczędnych centrów danych, serwerów i algorytmów AI.
    • Inwestycje w infrastrukturę: Rządy i firmy muszą pilnie inwestować w modernizację sieci energetycznych i rozwój odnawialnych źródeł energii, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu.
    • Polityka i regulacje: Konieczne są skuteczne polityki i regulacje, które promują zrównoważony rozwój centrów danych i ograniczają ich wpływ na środowisko.
    • Transparentność i odpowiedzialność: Firmy technologiczne muszą być transparentne w kwestii zużycia energii przez ich centra danych i brać odpowiedzialność za minimalizowanie swojego śladu węglowego.

    Przyszłość AI zależy od tego, czy uda nam się znaleźć zrównoważony sposób na zaspokojenie jej ogromnego apetytu na energię. W przeciwnym razie, obietnica transformacyjnej mocy AI może zostać przyćmiona przez jej negatywny wpływ na planetę.

  • Cła i limity mocy uderzają w infrastrukturę AI. Czy to spowolni jej rozwój?

    Cła i limity mocy uderzają w infrastrukturę AI. Czy to spowolni jej rozwój?

    Kiedy AI przestaje być tylko modnym hasłem, a staje się realnym motorem zapotrzebowania na moc obliczeniową, świat zachłannie rozbudowuje infrastrukturę centrów danych. Jednak najnowszy raport Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) rzuca cień na tę ekspansję. Dyrektor ds. technologii agencji, Laura Cozzi, przestrzega, że eskalujące cła mogą znacznie spowolnić rozwój centrów danych – szczególnie w USA, Chinach i Unii Europejskiej, które mają odpowiadać aż za 80% wzrostu popytu w tej dekadzie.

    Wzrost, ale z zastrzeżeniami

    IEA prognozuje, że do 2030 r. centra danych będą zużywać nawet 945 TWh energii elektrycznej – więcej niż całe Niemcy obecnie. Jednak to scenariusz bazowy. W wariancie „przeciwnych wiatrów” – czyli realiów z większą liczbą ceł, słabszym wzrostem gospodarczym i presją kosztową – konsumpcja spadłaby do 670 TWh. Różnica? Około 30% mniej mocy, a to oznacza mniejszą liczbę uruchomionych centrów danych lub mniejsze ich wykorzystanie.

    Taki spadek nie jest wyłącznie kwestią energii. To objaw szerszego problemu – napięć na styku technologii, polityki handlowej i zdolności infrastrukturalnych.

    Firewall, data center, vmware

    USA liderem… ale na ile?

    Stany Zjednoczone są dziś epicentrum inwestycji w centra danych – niemal połowa globalnego wzrostu zapotrzebowania na energię do 2030 r. ma pochodzić właśnie z tego rynku. Jednak ten boom budzi pytania. Amerykańscy dostawcy energii raportują wnioski o nowe moce, które przewyższają nie tylko ich szczytowe zapotrzebowanie, ale nawet obecne możliwości produkcyjne.

    Innymi słowy – firmy technologiczne, od gigantów hiperskalowych po startupy AI, żądają więcej mocy, niż elektrownie są w stanie zapewnić. Skutek? Ryzyko opóźnień, spiętrzeń projektowych i lokalnych wąskich gardeł, szczególnie że 50% nowych inwestycji powstaje w już przeciążonych klastrach.

    Dla partnerów technologicznych, integratorów i dostawców infrastruktury to sytuacja paradoksalna. Popyt rośnie jak nigdy wcześniej, ale jego realizacja może utknąć w martwym punkcie – nie przez brak klientów, ale przez ograniczenia po stronie podaży: energii, komponentów, przepustowości sieci czy kosztów transportu wynikających z ceł.

    Strategicznym ruchem w najbliższych latach może okazać się dywersyfikacja dostaw i lokalizacji projektów – nie tylko ze względu na optymalizację kosztów, ale też na odporność łańcucha wartości. Integratorzy i VAR-y powinni przyglądać się nie tylko parametrom technologicznym sprzętu, ale też jego pochodzeniu i drogom logistycznym – bo te mogą z dnia na dzień stać się punktem zapalnym.

    AI potrzebuje prądu. A prąd – stabilnych reguł gry

    W ostatecznym rozrachunku, najnowsze dane IEA są przypomnieniem, że rozwój AI i infrastruktury IT nie odbywa się w próżni. Za każdą nową instancją modelu językowego stoi realna elektrownia, linia przesyłowa i decyzja regulatora. A dziś te elementy są coraz bardziej uwikłane w polityczne spory, których skutków nie da się łatwo przeskoczyć nawet najlepszym kodem.

  • PGE Obrót stawia na AI. Microsoft partnerem transformacji cyfrowej

    PGE Obrót stawia na AI. Microsoft partnerem transformacji cyfrowej

    Współpraca Polskiej Grupy Energetycznej z Microsoftem to kolejny sygnał, że cyfrowa transformacja w sektorze energetycznym nie jest już tylko modnym hasłem. PGE Obrót, spółka zależna Grupy PGE, ogłosiła właśnie partnerstwo z amerykańskim gigantem technologicznym, którego celem jest wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w obszarach obsługi klienta i sprzedaży.

    Na pierwszy plan wysuwają się projekty pilotażowe, które mają przetestować wykorzystanie narzędzi AI – takich jak Microsoft 365 Copilot i Azure OpenAI – w takich procesach jak rozliczenia, obsługa posprzedażowa, czy zarządzanie reklamacjami. Ich skuteczność ma przesądzić o skali wdrożeń komercyjnych w kolejnych etapach.

    „Jesteśmy przekonani, że wykorzystanie technologii AI przyniesie wymierne korzyści w naszej działalności. Sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem, który pozwala szybciej rozwijać się na dynamicznym rynku i lepiej odpowiadać na rosnące potrzeby klientów. To nie tylko usprawnienie procesów, ale także konsekwentne podnoszenie jakości obsługi – a to jeden z naszych priorytetów. Dlatego aktywnie testujemy i wdrażamy nowoczesne rozwiązania technologiczne, które wspierają te działania” – mówi Sebastian Janda, Prezes Zarządu PGE Obrót.

    Z perspektywy Microsoftu to nie tylko kolejna współpraca z dużym graczem na rynku, ale też krok w kierunku głębszej obecności firmy w sektorze energetycznym – jednym z najbardziej wymagających, jeśli chodzi o bezpieczeństwo, skalę i zgodność z regulacjami.

    „Cyfrowa transformacja sektora energetycznego przyspiesza. Dlatego jesteśmy dumni z nawiązania współpracy z PGE Obrót, która pozwoli nam wspólnie eksplorować potencjał sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym. Wierzymy, że nasze innowacyjne rozwiązania takie jak M365 Copilot oraz Azure OpenAI przyczynią się do znaczącej poprawy produktywności oraz jakości obsługi klientów PGE Obrót” – mówi Tomasz Dreslerski Dyrektor Segmentu Enterprise.

    AI w energetyce: mniej papieru, więcej danych

    Energetyka – mimo swojej infrastrukturalnej złożoności – staje się coraz bardziej podatna na innowacje. Cyfrowe biura obsługi, automatyzacja rozliczeń, boty wspierające konsultantów, czy modele predykcyjne w analizie zużycia energii to tylko niektóre ze scenariuszy, w których technologie takie jak AI i uczenie maszynowe mogą wprowadzić realne usprawnienia.

    Dla PGE Obrót, która obsługuje niemal 6 milionów odbiorców, każdy procent poprawy efektywności w skali operacyjnej przekłada się na wymierne korzyści – zarówno finansowe, jak i wizerunkowe. Spółka jest jednym z filarów Grupy PGE, która odpowiada za 41% produkcji netto energii elektrycznej w Polsce i 33% sprzedaży do odbiorców końcowych.

    Z kolei dla partnerów technologicznych takich jak Microsoft, tego typu wdrożenia są nie tylko potwierdzeniem dojrzałości oferty chmurowej, ale też poligonem do testowania skalowalnych, bezpiecznych i regulacyjnie zgodnych modeli AI w wymagającym środowisku.

    Microsoft i PGE Obrót – co dalej?

    W nadchodzących miesiącach PGE Obrót i Microsoft skupią się na realizacji pilotaży. Jeśli rezultaty będą zgodne z oczekiwaniami, należy spodziewać się dalszej ekspansji rozwiązań AI w grupie – być może także poza samą spółką obrotu, w kierunku dystrybucji, OZE czy prognozowania zapotrzebowania.

  • Linux oszczędza energię – niewielka zmiana, wielkie korzyści dla data center

    Linux oszczędza energię – niewielka zmiana, wielkie korzyści dla data center

    Naukowcy z Cheriton School of Computer Science odkryli, że niewielka zmiana w jądrze Linuxa może znacząco obniżyć zużycie energii przez centra danych. Nowa optymalizacja, składająca się z zaledwie 30 linii kodu, pozwala zmniejszyć zapotrzebowanie na energię nawet o 30%. Modyfikacja została uwzględniona w wersji 6.13 jądra Linux i wpływa na bardziej efektywne przetwarzanie ruchu sieciowego.

    Lepsza obsługa sieci bez dodatkowego kodu

    Badania prowadzone przez Martina Karstena i jego byłego studenta Petera Caia wykazały, że dotychczasowe metody obsługi pakietów w jądrze Linuxa były nieoptymalne. Naukowcy zastosowali metodę zawieszenia żądania przerwania (IRQ), co pozwala na redukcję zbędnych operacji procesora. Nowe podejście poprawia zarządzanie pamięcią podręczną CPU, zwiększając w niektórych przypadkach przepustowość sieciową o 45% – bez wpływu na opóźnienia.

    Realne oszczędności dla globalnych gigantów

    Modyfikacja została opracowana we współpracy z Joe Damato z Fastly i włączona do oficjalnego jądra Linux 6.13. Ponieważ system ten stanowi podstawę infrastruktury IT w firmach takich jak Amazon, Google czy Meta, zmiana może przełożyć się na globalne oszczędności energii rzędu gigawatogodzin rocznie.

    Krok w stronę zrównoważonego IT

    Nowa optymalizacja była prezentowana na konferencji ACM SIGMETRICS 2024 jako przykład innowacyjnego podejścia do efektywności energetycznej w IT. Eksperci podkreślają, że nawet niewielkie zmiany w kodzie mogą przynieść wymierne korzyści dla całej branży, przyczyniając się do bardziej ekologicznej infrastruktury cyfrowej.

  • Energetyczny boom: globalne zużycie prądu rośnie szybciej niż gospodarka

    Energetyczny boom: globalne zużycie prądu rośnie szybciej niż gospodarka

    Elektryfikacja gospodarki, rozwój centrów danych i rosnąca popularność pojazdów elektrycznych napędzają globalne zużycie prądu i zapotrzebowanie na energię. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) prognozuje, że do 2027 roku roczne zużycie energii elektrycznej wzrośnie o blisko 4%. Największy udział w tym wzroście będą miały kraje wschodzące i rozwijające się, które odpowiadają za około 85% dodatkowego popytu.

    Chiny liderem wzrostu zużycia energii

    Chiny od kilku lat odnotowują szybszy wzrost zapotrzebowania na energię niż rozwój gospodarczy. W 2024 roku zużycie energii elektrycznej w tym kraju wzrosło o 7%, a w kolejnych latach przewiduje się dalszy wzrost na poziomie 6% rocznie. Przyczyną jest dynamiczna ekspansja przemysłu energochłonnego, w tym produkcji paneli słonecznych, akumulatorów i pojazdów elektrycznych, a także rozwój centrów danych i sieci 5G.

    Źródła odnawialne i energia jądrowa odpowiedzią na rosnące potrzeby

    IEA ocenia, że wzrost produkcji energii z niskoemisyjnych źródeł, w tym odnawialnych i jądrowych, będzie wystarczający, aby pokryć globalny wzrost zapotrzebowania. Największy udział przypadnie fotowoltaice, która ma odpowiadać za około połowę dodatkowej produkcji energii w skali globalnej.

    Rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną stanowi wyzwanie zarówno dla sektora energetycznego, jak i dla globalnej gospodarki. W obliczu tej zmiany kluczowe będzie inwestowanie w zrównoważone źródła energii i modernizację sieci energetycznych, aby zapewnić stabilność dostaw oraz zminimalizować wpływ na środowisko.

  • Rośnie zużycie energii przez AI w data centers – branża IT stoi przed wyzwaniem

    Rośnie zużycie energii przez AI w data centers – branża IT stoi przed wyzwaniem

    Według badań przeprowadzonych przez Goldman Sachs Research, globalne zużycie energii przez centra danych wzrośnie ponad dwukrotnie do 2030 roku. Głównym czynnikiem tego wzrostu jest dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji (AI), który wymaga coraz większej mocy obliczeniowej. Firmy technologiczne inwestują miliardy dolarów w nowe centra danych, co zwiększa presję na infrastrukturę energetyczną.

    Obecnie centra danych zużywają około 55 gigawatów (GW) energii elektrycznej na całym świecie, z czego 14% pochłaniają systemy AI, 54% przetwarzanie w chmurze, a 32% tradycyjne procesy biznesowe, takie jak poczta elektroniczna czy pamięć masowa. W 2027 roku zapotrzebowanie na energię wzrośnie do 84 GW, a udział sztucznej inteligencji sięgnie 27%. Prognozy wskazują, że w 2030 roku zużycie energii osiągnie 122 GW, co stanowiłoby ponad dwukrotny wzrost w porównaniu do obecnych wartości.

    Gigantyczne inwestycje w infrastrukturę

    Najwięksi gracze rynkowi, tacy jak Amazon, Microsoft i Meta, przeznaczają rekordowe kwoty na rozbudowę infrastruktury IT. W 2024 roku Amazon zainwestował 75 miliardów dolarów, głównie w rozwój AWS, podczas gdy Microsoft planuje wydać 80 miliardów dolarów, a Meta około 60 miliardów dolarów.

    Jednak rozbudowa centrów danych wiąże się z koniecznością modernizacji i rozbudowy sieci energetycznych, co według Goldman Sachs pochłonie około 720 miliardów dolarów. Brak tych inwestycji może prowadzić do opóźnień w ekspansji sektora IT, a tym samym do potencjalnych wąskich gardeł w budownictwie infrastrukturalnym.

    Wpływ na środowisko i możliwe rozwiązania

    Rosnące zapotrzebowanie na energię ze strony centrów danych może znacząco zwiększyć globalne emisje CO₂, jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie działania. Szacuje się, że bez odpowiednich zmian emisja dwutlenku węgla może potroić się w nadchodzących latach.

    Eksperci wskazują, że kluczowym rozwiązaniem jest przyspieszone przejście na odnawialne źródła energii oraz rozwój bardziej efektywnych technologii obliczeniowych. W miarę jak modele AI stają się bardziej wydajne, zużycie energii na jednostkę mocy obliczeniowej może spaść, co zmniejszy presję na infrastrukturę.

    Branża IT stoi przed poważnym wyzwaniem: rozwój sztucznej inteligencji i wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową powodują gwałtowny wzrost zużycia energii. Konieczne są ogromne inwestycje zarówno w centra danych, jak i w sieci elektroenergetyczne. W przeciwnym razie mogą wystąpić opóźnienia w budowie nowej infrastruktury, co negatywnie wpłynie na tempo rozwoju technologicznego. Równocześnie kluczowe będzie ograniczenie emisji CO₂ poprzez wykorzystanie energii odnawialnej oraz optymalizację technologii AI, aby zmniejszyć ich energochłonność.

  • AI napędza zapotrzebowanie na data center, ale czy wystarczy prądu?

    AI napędza zapotrzebowanie na data center, ale czy wystarczy prądu?

    Rozwój sztucznej inteligencji (AI) i jej rosnące zastosowanie na całym świecie przyspiesza zapotrzebowanie na centra danych. Eksperci wskazują jednak, że dynamiczny wzrost tej branży może zostać zahamowany przez ograniczenia w dostępie do energii.

    Popyt na centra danych rośnie wykładniczo

    Z raportu przygotowanego przez Jones Lang LaSalle (JLL) wynika, że globalne zapotrzebowanie na data center będzie rosnąć w średnim rocznym tempie 15% do 2027 roku. Główne czynniki napędzające ten wzrost to rozwój sztucznej inteligencji, usługi w chmurze, streaming oraz infrastruktura sieci mobilnych 5G. Według raportu, wzrost mocy obliczeniowej i rozwój technologii chipów sprawiają, że zadania, które wcześniej wymagały godzin pracy, mogą być teraz realizowane w kilka sekund. Wszystko wskazuje na to, że do 2025 roku zapotrzebowanie na centra danych osiągnie rekordowy poziom.

    Wyzwania związane z rosnącym zużyciem energii

    Wzrost liczby centrów danych niesie za sobą ogromne wyzwania energetyczne. Szacuje się, że już w 2025 roku centra danych będą odpowiadać za około 2% globalnego zapotrzebowania na energię. Co więcej, ten udział może się podwoić w ciągu kolejnych pięciu lat. Równolegle rozwój innych sektorów, takich jak elektryfikacja przemysłu, budynków i transportu, dodatkowo zwiększa presję na infrastrukturę energetyczną.

    Inwestycje w infrastrukturę kluczem do dalszego rozwoju

    Eksperci JLL podkreślają, że rozwój nowych centrów danych wymaga nie tylko zwiększenia ich wydajności, ale także inwestycji w infrastrukturę energetyczną, w tym linie przesyłowe i podstacje. Budowa takiej infrastruktury jest jednak czasochłonna, co może opóźnić realizację wielu projektów.

    Energia jądrowa – potencjalne rozwiązanie?

    W niektórych regionach świata coraz częściej rozważa się wykorzystanie małych reaktorów modułowych (SMR) jako rozwiązania na rosnące zapotrzebowanie na energię w centrach danych. Jednak komercyjne instalacje SMR nie będą dostępne przed 2030 rokiem, co sprawia, że na razie nie stanowią one odpowiedzi na pilne potrzeby energetyczne.

    Czy rozwój AI zatrzyma kryzys energetyczny data center?

    Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja rewolucjonizuje wiele sektorów gospodarki, generując ogromne zapotrzebowanie na infrastrukturę obliczeniową, w tym centra danych. Jednak entuzjazm wobec jej potencjału stoi w sprzeczności z brutalną rzeczywistością: ograniczone zasoby energetyczne mogą stać się hamulcem dalszego rozwoju. Czy branża jest na to przygotowana? A może pęd ku cyfrowej przyszłości prowadzi nas prosto w ślepą uliczkę?

    AI: błogosławieństwo czy przekleństwo?

    Sztuczna inteligencja jest jedną z najbardziej przełomowych technologii naszych czasów, ale jej rozwój nie jest bezkosztowy. Modele AI, takie jak te wykorzystywane w przetwarzaniu języka, rozpoznawaniu obrazów czy autonomicznych pojazdach, wymagają ogromnych ilości danych i mocy obliczeniowej. To z kolei oznacza większe centra danych, które są niezwykle energochłonne.

    Z perspektywy postępu technologicznego to fascynujący etap, ale trudno zignorować konsekwencje. Według prognoz, udział centrów danych w globalnym zużyciu energii może podwoić się w ciągu najbliższych pięciu lat. Przy globalnym kryzysie energetycznym i konieczności redukcji emisji dwutlenku węgla pytanie brzmi: jak pogodzić rozwój technologii z ograniczeniami środowiskowymi i zasobowymi?

    Technologia w obliczu barier infrastrukturalnych

    Problem nie dotyczy jedynie zapotrzebowania na energię, ale również tempa, w jakim rozwija się infrastruktura. Sieci przesyłowe, podstacje energetyczne i źródła zasilania w wielu regionach świata są po prostu niewystarczające, by sprostać rosnącym potrzebom. Dodatkowo proces budowy takiej infrastruktury trwa latami, co stoi w sprzeczności z dynamiką rozwoju technologii. W konsekwencji, na rynkach takich jak Europa czy Stany Zjednoczone, widoczne są już ograniczenia w zatwierdzaniu nowych centrów danych.

    Czy energia jądrowa jest realnym rozwiązaniem?

    Pojawia się wiele propozycji rozwiązania tego problemu, z których najbardziej kontrowersyjna to wykorzystanie małych reaktorów modułowych (SMR). Choć brzmi to obiecująco, komercjalizacja SMR to perspektywa raczej odległa – pierwsze instalacje mogą pojawić się dopiero po 2030 roku. Ponadto energia jądrowa, mimo swojej efektywności, pozostaje tematem politycznych sporów, zwłaszcza w Europie, gdzie odchodzi się od tego źródła energii.

    Co dalej?

    Rozwiązanie kryzysu energetycznego centrów danych wymaga wielowymiarowego podejścia. Po pierwsze, potrzebne są innowacje w zakresie efektywności energetycznej, zarówno na poziomie infrastruktury, jak i technologii. Po drugie, konieczne jest lepsze planowanie przestrzenne i infrastrukturalne, uwzględniające potrzeby energetyczne w długim okresie. Wreszcie, inwestycje w odnawialne źródła energii muszą przyspieszyć, aby odciążyć sieci energetyczne i ograniczyć emisje.

    Obecna sytuacja przypomina wyścig z czasem – rozwój sztucznej inteligencji postępuje wykładniczo, ale bez odpowiedniej infrastruktury i zrównoważonych źródeł energii, może okazać się, że technologiczna rewolucja zostanie wstrzymana przez zasoby, które uznawaliśmy za nieskończone. Rozwiązanie tego problemu to wyzwanie, które wymaga współpracy wszystkich stron: od rządów, przez sektor prywatny, aż po organizacje międzynarodowe. Bez tego rozwój sztucznej inteligencji i centrów danych może nie być tak świetlaną przyszłością, jaką sobie wyobrażamy.

  • Były inżynier SpaceX stawia na amerykańską produkcję paliwa HALEU, by przełamać rosyjski monopol

    Były inżynier SpaceX stawia na amerykańską produkcję paliwa HALEU, by przełamać rosyjski monopol

    Scott Nolan, były inżynier SpaceX i obecny dyrektor generalny startupu General Matter, podjął ambitną misję zakończenia rosyjskiego monopolu na produkcję wysoko wzbogaconego paliwa jądrowego, znanego jako HALEU (High Assay Low Enriched Uranium). Celem jego firmy, z siedzibą w San Francisco, jest komercyjna produkcja tego paliwa w Stanach Zjednoczonych oraz obniżenie kosztów jego wytwarzania. HALEU, wzbogacony do poziomu 5-20%, ma kluczowe znaczenie dla przyszłości małych reaktorów modułowych (SMR) i innych nowoczesnych technologii jądrowych, które mogą zrewolucjonizować rynek energii w nadchodzących dekadach.

    Obecnie HALEU produkowane jest głównie w Rosji, a jego ceny wahają się od 25 000 do 35 000 USD za kilogram. Nolan, który w 2023 roku założył General Matter, chce znacząco obniżyć te koszty. Jego firma stawia sobie za cel zmniejszenie kosztów wzbogacania HALEU o połowę. W październiku 2024 roku Departament Energii USA przyznał wstępne kontrakty czterem firmom, w tym General Matter, które mają rozpocząć produkcję HALEU na terenie Stanów Zjednoczonych. To część większej inicjatywy mającej na celu zwiększenie krajowej produkcji paliwa jądrowego i zmniejszenie zależności od Rosji.

    Produkcja HALEU jest wyzwaniem technologicznym, ponieważ wymaga zaawansowanej infrastruktury i doświadczenia. General Matter, mimo braku własnej fabryki, chce skorzystać z innowacyjnych metod, które mogą zrewolucjonizować proces wzbogacania uranu. Nolan zaznacza, że firma nie tylko skupia się na zwiększeniu krajowych zdolności produkcyjnych, ale także na opracowaniu technologii, które mogą zredukować koszty produkcji.

    Na rynku są już inne firmy, takie jak Urenco USA, Orano USA oraz Centrus Energy, które posiadają doświadczenie i zaplecze w branży uranowej, co stawia General Matter przed dużą konkurencją. Jednak Nolan liczy na to, że połączenie doświadczenia zespołu w przemyśle jądrowym z wiedzą technologiczną, podobnie jak w SpaceX, pozwoli na przełom w produkcji paliwa jądrowego.

    Choć HALEU może potencjalnie zwiększyć wydajność nowych reaktorów jądrowych, jego wzbogacenie budzi obawy dotyczące ryzyka wykorzystywania go w celach wojskowych. Dlatego Nolan zapowiada współpracę z organami regulacyjnymi, które mają ustalić odpowiedni poziom wzbogacenia.

  • Cyfrowy apetyt rośnie. Jak Europa zasili data center przyszłości?

    Cyfrowy apetyt rośnie. Jak Europa zasili data center przyszłości?

    Zgodnie z najnowszym raportem przygotowanym przez McKinsey, europejskie data center mogą do 2030 roku niemal potroić swoje zapotrzebowanie na energię elektryczną. Oznacza to konieczność znacznych inwestycji w infrastrukturę i zasilanie ze źródeł niskoemisyjnych, aby sprostać wymaganiom związanym z dynamicznym rozwojem cyfryzacji i sztucznej inteligencji.

    Kluczowy moment dla europejskiej infrastruktury energetycznej

    Ostatnie lata przyniosły gwałtowny wzrost inwestycji w data center w Europie. Jak wskazuje raport, wynika to z nieustannego rozwoju technologii cyfrowych, a także coraz szerszego zastosowania AI. Te globalne trendy zwiększają presję na dostosowanie europejskiego sektora energetycznego do rosnącego zapotrzebowania na prąd – już teraz odczuwalnego, a prognozy na kolejne lata wskazują na jego dalszy wzrost.

    Według analityków McKinsey, zapotrzebowanie na moc IT w centrach danych na obszarze Unii Europejskiej, Norwegii, Szwajcarii i Wielkiej Brytanii wzrośnie z obecnych 10 gigawatów (GW) do 35 GW w 2030 roku. Oznacza to, że zużycie energii w europejskich centrach danych może wzrosnąć do około 150 terawatogodzin (TWh) rocznie – trzykrotnie więcej niż obecne 62 TWh. Przełoży się to na wzrost udziału centrów danych w ogólnej konsumpcji energii w Europie z dzisiejszych 2% do około 5%.

    Sprostanie wzrostowi zapotrzebowania

    Przewidywany wzrost zużycia energii w centrach danych rodzi pytania o możliwości i sposób zapewnienia odpowiednich dostaw energii. Sektor będzie potrzebował ogromnych inwestycji – szacowanych na co najmniej 250-300 miliardów dolarów – aby zbudować i utrzymać odpowiednią infrastrukturę. Wymaga to modernizacji zarówno istniejących sieci, jak i wprowadzenia zrównoważonych, niskoemisyjnych źródeł energii, które ograniczą ślad węglowy sektora technologicznego.

    McKinsey zwraca uwagę, że znaczący odsetek planowanych inwestycji dotyczy właśnie tych źródeł, co ma na celu zminimalizowanie wpływu na środowisko przy jednoczesnym zapewnieniu stabilnych dostaw energii. Bez odpowiednich środków zaradczych, wzrost liczby centrów danych może prowadzić do przeciążenia sieci energetycznych, szczególnie w rejonach o słabiej rozwiniętej infrastrukturze.

    Światowy kontekst: Europa, Stany Zjednoczone, Chiny

    Jak wskazuje Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA), wzrost liczby centrów danych nie dotyczy wyłącznie Europy. Większość nowo budowanych centrów danych pojawi się w Stanach Zjednoczonych, które są liderem w tym obszarze, lecz podobne trendy widoczne są również w Chinach. Konkurencja o zasoby energetyczne sprawia, że europejscy decydenci będą musieli szybko działać, by nadążyć za globalnym rynkiem oraz wyzwaniami związanymi z dekarbonizacją sektora IT.

    Zrównoważony rozwój jako priorytet

    McKinsey wyraźnie podkreśla, że bez przestawienia się na niskoemisyjne źródła energii, koszty środowiskowe mogą okazać się ogromne, a europejskie centra danych staną się wyzwaniem dla unijnych celów klimatycznych. Współczesna infrastruktura energetyczna i polityka klimatyczna wymagają przyjęcia nowych, przyjaznych środowisku technologii oraz zwiększenia efektywności energetycznej w centrach danych. To, jak kraje europejskie poradzą sobie z tym wyzwaniem, będzie kluczowe dla przyszłości całego sektora i jego wpływu na środowisko.

    Perspektywy na przyszłość

    Sektor centrów danych rozwija się w niezwykle szybkim tempie, a związane z nim wyzwania wymagają zarówno adaptacji technologicznej, jak i nowatorskich rozwiązań energetycznych. Prognozowany trzykrotny wzrost zużycia energii w Europie to sygnał, że przyszłość tej branży zależy od przyjęcia strategii zrównoważonego rozwoju. W obliczu zmian klimatycznych i zaostrzających się regulacji, europejski sektor centrów danych musi znaleźć sposób na efektywne połączenie innowacji z odpowiedzialnością ekologiczną.

  • Centra danych mogą zaoszczędzić 25 miliardów euro do 2030 roku dzięki chmurze i HCI

    Centra danych mogą zaoszczędzić 25 miliardów euro do 2030 roku dzięki chmurze i HCI

    Zgodnie z najnowszym raportem przygotowanym przez Atlantic Ventures i Nutanix, centra danych w regionie EMEA (Europa, Bliski Wschód i Afryka) mają potencjał, aby zaoszczędzić nawet 25 miliardów euro do 2030 roku. Kluczowym czynnikiem prowadzącym do tych oszczędności ma być poprawa efektywności energetycznej oraz migracja do rozwiązań chmurowych i hiperkonwergentnej infrastruktury (HCI). To nie tylko przyniesie znaczne oszczędności finansowe, ale także pozwoli ograniczyć emisję dwutlenku węgla, co stanowi istotny krok w kierunku zrównoważonego rozwoju w branży technologicznej.

    Znaczące redukcje emisji CO2

    Raport „Improving Sustainability in Data Centers 2024” przewiduje, że do 2030 roku centra danych mogą zmniejszyć emisję CO2 o 19 milionów ton. Jest to równowartość emisji generowanych przez 4,1 miliona samochodów. Osiągnięcie tego celu jest możliwe dzięki coraz bardziej efektywnemu wykorzystaniu energii w centrach danych oraz przejściu na obliczenia w chmurze, które oferują elastyczność i możliwość dynamicznego dostosowania mocy obliczeniowej do bieżących potrzeb. Rozwiązania chmurowe pozwalają na lepsze wykorzystanie zasobów, co zmniejsza zużycie energii.

    Co istotne, infrastruktura hiperkonwergentna (HCI) umożliwia redukcję rocznego zużycia energii o 27 procent w porównaniu z tradycyjnymi centrami danych. Dzięki temu firmy mogą znacznie zmniejszyć swoje ślady węglowe, jednocześnie optymalizując koszty operacyjne.

    Wzrost zapotrzebowania na energię

    Sektor centrów danych stoi obecnie przed rosnącymi wyzwaniami związanymi z rosnącym zapotrzebowaniem na energię. Trend ten został spotęgowany przez przyspieszoną cyfryzację po pandemii COVID-19 oraz rozwój zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i Internet rzeczy (IoT). Rosnąca ilość danych i złożoność systemów oznacza większe zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe, a co za tym idzie, zwiększone zużycie energii.

    Centra danych już teraz zużywają ogromne ilości energii, a region EMEA nie jest wyjątkiem. W samym 2023 roku centra danych w tym regionie pochłonęły ponad 98 TWh energii. Dla porównania, całkowite zużycie energii w Polsce w tym samym okresie wyniosło 170 TWh. Tak duże zapotrzebowanie na energię wymusza poszukiwanie bardziej efektywnych rozwiązań technologicznych.

    Hiperkonwergencja i chmura kluczem do przyszłości

    Raport wskazuje, że migracja do rozwiązań HCI, które integrują zasoby obliczeniowe, sieciowe i pamięciowe w jednym systemie, może mieć istotny wpływ na redukcję zużycia energii. Przy pełnym wdrożeniu, oszczędności energii mogą sięgnąć nawet 54 procent, co jest zasługą niskiego wskaźnika efektywności energetycznej (PUE) oferowanego przez dostawców chmury publicznej oraz elastyczności, jaką zapewniają obliczenia na żądanie.

    Przejście na bardziej zaawansowane technologie, takie jak HCI, oraz wykorzystanie chmury nie tylko optymalizuje koszty operacyjne, ale także pozwala na lepsze zarządzanie zasobami i efektywne ich wykorzystanie. W obliczu coraz bardziej restrykcyjnych regulacji dotyczących emisji CO2 i rosnących kosztów energii, centra danych muszą inwestować w technologie, które przyniosą zarówno korzyści ekonomiczne, jak i środowiskowe.

    Przyszłość centrów danych w regionie EMEA

    Raport Atlantic Ventures i Nutanix stanowi istotny sygnał dla menedżerów centrów danych, że nadchodzi czas na zmiany. Konieczne jest nie tylko dążenie do zwiększenia efektywności energetycznej, ale także inwestowanie w nowoczesne rozwiązania technologiczne, które pozwolą na redukcję kosztów operacyjnych oraz emisji CO2. Przykład migracji do infrastruktury hiperkonwergentnej pokazuje, że innowacje w zarządzaniu centrami danych mogą przynieść wymierne korzyści zarówno dla firm, jak i dla środowiska.

    Jeżeli firmy w regionie EMEA zdecydują się na szeroką skalę wprowadzać HCI i chmurę, sektor centrów danych może przejść znaczącą transformację, przyczyniając się jednocześnie do globalnych wysiłków na rzecz zrównoważonego rozwoju i walki ze zmianami klimatycznymi.

  • Finlandia stawia na ogrzewanie jądrowe: rewolucja w walce z emisjami CO2

    Finlandia stawia na ogrzewanie jądrowe: rewolucja w walce z emisjami CO2

    Fińska firma Steady Energy, będąca spin-offem państwowego centrum badań technicznych VTT, wkrótce wprowadzi nowatorską technologię ogrzewania opartą na małych reaktorach jądrowych. Inicjatywa ta ma na celu stopniowe zastąpienie tradycyjnych miejskich ciepłowni opalanych paliwami kopalnymi, takich jak gaz ziemny, węgiel czy ropa naftowa, w ramach walki z emisjami CO2. Technologia ta, zaprojektowana specjalnie do produkcji ciepła, może stanowić kluczowe wsparcie dla realizacji ambitnych celów klimatycznych Finlandii.

    Steady Energy rozwija reaktory jądrowe, które będą dostarczać ciepło o temperaturze 150 stopni Celsjusza – idealnej do zastosowań przemysłowych, takich jak przetwórstwo spożywcze, a także do ogrzewania budynków mieszkalnych i komercyjnych. Pierwszy testowy obiekt o nazwie LDR-50, mający moc 50 megawatów, zostanie uruchomiony w 2025 roku. Choć początkowo reaktor nie będzie jeszcze zasilany paliwem jądrowym, a jedynie podgrzewany elektrycznie, prawdziwy przełom nastąpi w 2028 roku, gdy powstanie pełnoprawna instalacja oparta na rozszczepieniu jądrowym.

    Steady Energy podpisało już listy intencyjne z lokalnymi dostawcami energii, Helen w Helsinkach oraz Kuopio Energy we wschodniej Finlandii, na dostawę do 15 reaktorów. Budowa małych reaktorów ciepłowniczych może znacząco przyczynić się do zmniejszenia zależności od paliw kopalnych oraz redukcji emisji CO2. Według firmy, dekarbonizacja sieci ciepłowniczych w takich krajach jak Finlandia, Szwecja czy Polska, mogłaby ograniczyć emisje o ponad 60 milionów ton CO2 rocznie.

    Koszty inwestycji w jeden reaktor LDR-50 szacowane są na 15-20 milionów euro, a cena produkcji ciepła ma wynosić około 40 euro za megawatogodzinę – co czyni ją tańszą alternatywą dla gazu ziemnego. Dodatkowo, reaktory te mają kompaktowe rozmiary – mieszczą się w standardowych kontenerach i mogą być instalowane nawet pod ziemią, co ułatwia ich integrację w miejskich systemach ciepłowniczych.

    Technologia ta wyróżnia się również niskim ciśnieniem pracy – poniżej 10 barów, co oznacza, że reaktor jest mniej wymagający pod względem konstrukcyjnym niż tradycyjne reaktory energetyczne. To przekłada się na niższe koszty budowy oraz większe bezpieczeństwo. Grubość ścian zbiorników reaktorów wynosi jedynie dwa centymetry, co jest zdecydowanie mniej niż w przypadku reaktorów używanych do produkcji energii elektrycznej, gdzie ściany osiągają nawet 20 centymetrów. Cały system będzie zanurzony w basenie wodnym, co dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo i chroni przed potencjalnymi awariami.

    Reaktory mają być budowane blisko konsumentów, nawet w gęsto zaludnionych obszarach miejskich. Mogą one zastąpić tradycyjne ciepłownie, co ma przynieść znaczne korzyści zarówno środowiskowe, jak i ekonomiczne. Fińska innowacja stanowi kolejny krok w kierunku dekarbonizacji przemysłu i ogrzewania, co w kontekście globalnych wysiłków na rzecz redukcji emisji gazów cieplarnianych może stanowić wzór do naśladowania dla innych krajów.

    Fińska technologia może zrewolucjonizować rynek ogrzewania, nie tylko w Finlandii, ale i w innych krajach Europy, takich jak Polska, gdzie również planowane są inwestycje w technologie jądrowe na potrzeby ciepłownictwa.

  • E-reaktor zmniejsza emisję CO2 w przemyśle: Innowacyjne rozwiązanie inżynierów ze Stanforda

    E-reaktor zmniejsza emisję CO2 w przemyśle: Innowacyjne rozwiązanie inżynierów ze Stanforda

    Inżynierowie elektrycy z Uniwersytetu Stanforda w Kalifornii opracowali nowatorskie rozwiązanie, które może zrewolucjonizować sposób wytwarzania ciepła procesowego w przemyśle, jednocześnie znacząco zmniejszając emisję dwutlenku węgla. Ich nowy projekt, oparty na technologii ogrzewania indukcyjnego z wykorzystaniem zielonej energii elektrycznej, stanowi obiecującą alternatywę dla tradycyjnych metod opartych na paliwach kopalnych. Wyniki badań nad tą innowacją zostały opublikowane w czasopiśmie naukowym Joule.

    Przyszłość ciepła procesowego: Ogrzewanie indukcyjne

    W wielu branżach przemysłowych ciepło procesowe odgrywa kluczową rolę. W przeszłości ciepło to było wytwarzane głównie przy użyciu węgla, a następnie gazu ziemnego, co choć zmniejszyło emisje CO2, nie wyeliminowało ich całkowicie. Zespół ze Stanforda zaproponował alternatywę, która nie tylko eliminuje emisję dwutlenku węgla, ale także wykorzystuje odnawialne źródła energii. Kluczowym elementem tego podejścia jest ogrzewanie indukcyjne, które polega na generowaniu pola magnetycznego przez prąd przemienny, co z kolei powoduje powstawanie prądów wirowych w materiałach przewodzących, takich jak żelazo, skutkujących ich nagrzewaniem.

    Wykorzystanie zielonej energii bardziej efektywnie

    Jednym z głównych wyzwań związanych z zieloną energią jest jej dostępność i efektywne wykorzystanie. Ogrzewanie indukcyjne, jak zauważa Jonathan Fan, badacz ze Stanforda, pozwala na wytwarzanie ciepła bezpośrednio w materiałach, które muszą być ogrzewane, co eliminuje straty związane z transportem ciepła. Ta metoda, już stosowana w kuchenkach indukcyjnych, może być teraz skalowana do zastosowań przemysłowych dzięki nowej, zelektryfikowanej infrastrukturze reaktorowej opracowanej przez zespół Fana.

    Innowacyjny test produkcji wodoru

    Pierwsze testy nowego e-reaktora zostały przeprowadzone przy wykorzystaniu reakcji przesunięcia gazu wodnego w celu produkcji dodatkowego wodoru z gazu syntetycznego. Struktura reaktora zawiera ceramiczną kratownicę o wysokiej rezystancji elektrycznej, co pozwala na szybkie i intensywne nagrzewanie przy użyciu prądów wirowych. W szczelinach tej struktury umieszczono katalizatory, które przyspieszają pożądane reakcje chemiczne. Efektywność reaktora, osiągająca 85 procent, jest imponującym wynikiem, który wskazuje na jego potencjał w dalszych zastosowaniach przemysłowych.

    Nowe możliwości: Produkcja cementu i redukcja emisji

    Obecnie inżynierowie ze Stanforda badają kolejne zastosowania swojej technologii, w tym w branżach takich jak produkcja cementu, która jest znaczącym źródłem emisji gazów cieplarnianych. Jeżeli technologia e-reaktora znajdzie zastosowanie w takich obszarach, może to przyczynić się do znacznej redukcji globalnych emisji CO2 i innych zanieczyszczeń.

    Rozwój technologii e-reaktora wskazuje na rosnące możliwości zielonej energii w przemysłowych procesach termochemicznych. Przy odpowiednim wsparciu i dalszych badaniach, tego typu innowacje mogą stać się kluczowym elementem globalnej strategii walki ze zmianami klimatycznymi.