Przez lata o rozwoju sztucznej inteligencji decydowały modele, dane i moc obliczeniowa. Dziś coraz większe znaczenie zyskuje zupełnie inny zasób – energia. Prognozy Polskich Sieci Elektroenergetycznych wskazują, że do 2040 roku centra danych w Polsce mogą zużywać około 29 TWh energii rocznie, czyli blisko 11% krajowego zapotrzebowania. To oznacza, że o rozwoju projektów AI coraz częściej będą decydować nie algorytmy, ale dostęp do infrastruktury energetycznej.

Jeszcze kilka lat temu inwestorzy pytali przede wszystkim o model biznesowy, kompetencje zespołu czy przewagę technologiczną. Dziś do tej listy dołączają kolejne pytania: czy projekt ma zapewnione przyłącze energetyczne, gdzie powstanie centrum danych i ile będzie kosztować jego zasilanie.

Według prognoz Polskich Sieci Elektroenergetycznych, przywoływanych przez Polski Instytut Ekonomiczny, centra danych w Polsce mogą zużywać około 17 TWh energii już w 2036 roku, a 29 TWh w 2040 roku. To poziom odpowiadający około 11% całkowitego krajowego zapotrzebowania na energię elektryczną.

AI przestaje być wyłącznie branżą cyfrową

Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową sprawia, że rozwój sztucznej inteligencji coraz silniej wpływa na energetykę, nieruchomości, budownictwo oraz planowanie infrastruktury.

– AI wygląda jak usługa cyfrowa, ale jej ograniczenia są bardzo fizyczne. Energia, przyłącze, chłodzenie, dostęp do sieci czy możliwość odzysku ciepła stają się elementami przewagi konkurencyjnej równie ważnymi jak sam model AI – mówi Sebastian Kopiej, prezes COMMPLACE.

To oznacza zmianę sposobu oceny projektów związanych z AI. Coraz większego znaczenia nabiera nie tylko jakość technologii, ale również lokalizacja inwestycji, dostępność mocy przyłączeniowej, stabilność dostaw energii oraz efektywność energetyczna infrastruktury.

Dziś pytanie brzmi nie tylko „ile kosztuje model?”

Jeszcze kilka lat temu inwestorzy analizowali przede wszystkim potencjał technologiczny projektu, kompetencje zespołu czy możliwości komercjalizacji rozwiązania.

Obecnie do tej listy dochodzą kolejne pytania:

• czy inwestycja ma zapewnioną odpowiednią moc przyłączeniową,
• jak będzie wyglądało jej długoterminowe zasilanie,
• czy infrastruktura spełni wymagania dotyczące efektywności energetycznej,
• jakie będzie źródło energii,
• czy projekt będzie w stanie ograniczać koszty chłodzenia oraz wykorzystać ciepło odpadowe.

To właśnie te elementy coraz częściej decydują o opłacalności inwestycji oraz jej zdolności do dalszego rozwoju.

Nie każda zapowiedź oznacza inwestycję

Rosnące zainteresowanie AI sprawia również, że coraz więcej projektów trafia do przestrzeni publicznej jeszcze przed rozpoczęciem realizacji. Eksperci zwracają uwagę, że złożenie wniosku o przyłączenie do sieci nie oznacza jeszcze budowy centrum danych, podobnie jak deklarowana moc przyłączeniowa nie świadczy o przyszłej skali działalności.

– Coraz częściej słyszymy o wielomiliardowych inwestycjach w AI i centra danych, ale warto oddzielać projekty planowane od finansowanych, budowanych i rzeczywiście działających. W komunikacji wokół AI liczby robią wrażenie, jednak inwestorzy coraz uważniej analizują twarde dane dotyczące infrastruktury, harmonogramu i finansowania – podkreśla Sebastian Kopiej.

Rosną także oczekiwania wobec inwestorów

Zdaniem ekspertów rynek będzie coraz większą wagę przykładał do transparentności projektów infrastrukturalnych związanych z AI.

Obok wartości inwestycji czy liczby planowanych serwerów znaczenia nabierają informacje dotyczące:

• statusu przyłączenia do sieci,
• źródeł zasilania,
• efektywności energetycznej,
• planów wykorzystania ciepła odpadowego,
• harmonogramu realizacji,
• modelu finansowania inwestycji.

To właśnie te dane pozwalają ocenić, czy projekt ma realne szanse na realizację, czy pozostaje jedynie zapowiedzią.

AI będzie coraz silniej wpływać na całą gospodarkę

Rosnące zapotrzebowanie na energię sprawia, że sztuczna inteligencja przestaje być wyłącznie domeną sektora IT. Jej rozwój będzie oddziaływał na kolejne branże – od energetyki i budownictwa, przez operatorów sieci, po rynek nieruchomości komercyjnych i przemysłowych. Oznacza to również zmianę sposobu myślenia o konkurencyjności państw i regionów. Coraz częściej przewagę będą budowały nie tylko kompetencje cyfrowe czy dostęp do specjalistów, ale również możliwość zapewnienia stabilnej infrastruktury energetycznej dla nowych inwestycji.

– Jeszcze niedawno mówiło się, że dane są nową ropą. Dziś równie strategicznym zasobem staje się energia. W erze AI przewagę budują nie tylko firmy rozwijające modele, ale także państwa i regiony, które potrafią zapewnić odpowiednią infrastrukturę do ich działania. To będzie jeden z najważniejszych czynników konkurencyjności gospodarek w nadchodzących latach – podsumowuje Sebastian Kopiej.