Koniec ery krzemu: Sztuczna Inteligencja rewolucjonizuje globalną energetykę

Gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (AI) stawia pod znakiem zapytania dotychczasową paradygmatykę obliczeń opartych na krzemie, głównie ze względu na rosnące zapotrzebowanie energetyczne. Szacuje się, że pojedyncze zapytanie do dużego modelu językowego pochłania około 0,3 watogodziny. Choć ta wartość wydaje się marginalna, przy miliardach zapytań dziennie generuje to gigantyczny popyt na energię elektryczną.

Skala problemu staje się jeszcze bardziej widoczna, gdy przyjrzymy się modelom tworzącym obrazy i wideo. Generowanie zaledwie kilku sekund materiału wideo pochłania tyle samo energii, co kuchenka mikrofalowa pracująca przez godzinę. To wyraźnie ilustruje wyzwania, przed jakimi stają systemy energetyczne na całym świecie.

Wzrost zapotrzebowania na energię koncentruje się w centrach przetwarzania danych (data centers). Gęstość mocy na pojedynczą szafę serwerową rośnie dynamicznie, przekraczając już 50–70 kW, w porównaniu do wcześniejszych 10–15 kW. Ta zmiana technologiczna wywiera dodatkową presję na sieci i podstacje energetyczne w metropoliach, takich jak Moskwa, zwłaszcza w kontekście elektryfikacji transportu i innych rosnących obciążeń.

Eksperci biją na alarm, ostrzegając, że niekontrolowany rozwój tak zwanych „farm AI” może prowadzić do lokalnych blackoutów i przeciążeń sieci.

W odpowiedzi na te wyzwania, zarówno państwa, jak i korporacje, intensywnie poszukują innowacyjnych rozwiązań energetycznych, które zaspokoją głód mocy AI, jednocześnie dotrzymując zobowiązań klimatycznych. Zachodni giganci technologiczni testowali niekonwencjonalne metody. Przykładowo, jeden z projektów zakładający umieszczenie serwerów pod wodą, mający na celu wykorzystanie naturalnego chłodzenia oceanicznego, napotkał na problemy związane z przyspieszoną korozją sprzętu oraz wysokimi kosztami operacyjnymi.

Równocześnie, czołowi gracze rynkowi, tacy jak Google i Amazon, koncentrują się na zasilaniu swoich centrów danych ze źródeł odnawialnych. Niestety, tempo wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową AI przewyższa obecnie tempo wdrażania zielonej generacji energii.

W kontekście regulacyjnym Europa wysuwa się na pierwszy plan, ponieważ AI i centra danych zostały już włączone w ramy europejskiej agendy klimatycznej. W ramach unijnego rozporządzenia AI Act, twórcy najpotężniejszych modeli są zobowiązani do szczegółowego dokumentowania zużycia energii na etapach uczenia, dostrajania i eksploatacji. To sprawia, że efektywność energetyczna staje się formalnym kryterium oceny technologii.

Sytuację uzupełnia Dyrektywa w sprawie efektywności energetycznej, która nakazuje prowadzenie jawnego rejestru wszystkich centrów danych o mocy przekraczającej 500 kW. Rejestr ten musi zawierać dane dotyczące:

• zużycia energii;
• udziału OZE (Odnawialnych Źródeł Energii);
• wskaźnika PUE (Power Usage Effectiveness – współczynnik efektywności wykorzystania energii).

Ponadto, europejskie rozporządzenie w sprawie ekoprojektu eliminuje z rynku najmniej wydajne serwery i systemy pamięci masowej. W praktyce oznacza to, że „koniec ery krzemu” wiąże się z rygorystyczną selekcją nie tylko pod kątem wydajności, ale także jednostkowego zużycia energii.

Rosja, według ocen ekspertów branżowych, znajduje się w specyficznej sytuacji. Z jednej strony, jej system energetyczny boryka się z problemem starzejącej się infrastruktury i ryzykiem przeciążeń. Z drugiej strony, kraj dysponuje znacznym rezerwuarem niewykorzystanych mocy w elektrowniach jądrowych oraz zasobami gazu towarzyszącego wydobyciu ropy.

Proponowana strategia polega na budowie centrów danych bliżej głównych źródeł generacji, zwłaszcza elektrowni atomowych. Taka lokalizacja pozwala na ograniczenie strat przesyłowych i wykorzystanie stosunkowo „czystej” energii do obliczeń. Dodatkowym atutem jest możliwość budowy stacji gazowo-turbinowych zasilanych gazem towarzyszącym w odległych regionach, co zamienia dotychczas marnowany zasób w źródło zasilania dla klastrów AI.

Równolegle uwaga przesuwa się z samej „surowej mocy” na podnoszenie efektywności cyfrowej infrastruktury. Kluczową miarą dla centrów danych staje się PUE. Najlepsze obiekty na świecie osiągają wartości bliskie 1,15 dzięki precyzyjnemu projektowaniu, wykorzystaniu cyfrowych bliźniaków, adaptacyjnym trybom pracy oraz nowoczesnym systemom chłodzenia.

W dyskusji pojawia się chłodzenie wodne serwerów i procesorów graficznych (GPU), które jest już standardem w Chinach, choć w Rosji wciąż pozostaje rzadkością. W warstwie oprogramowania rozwijane są techniki „kompresji” modeli AI, pozwalające na częściowe angażowanie parametrów. Dzięki temu zapytania są obsługiwane przez fragment modelu, co redukuje zapotrzebowanie na GPU i obniża zużycie energii bez zauważalnej utraty jakości w większości zastosowań.

Osobnym zagadnieniem są bodźce rynkowe i regulacyjne, które powinny utrwalić nowy porządek. Analitycy ostrzegają, że brak wykazania wysokiej efektywności energetycznej rozwiązań AI i centrów danych w Rosji może stać się barierą w dostępie do rynków międzynarodowych i pozyskiwaniu finansowania. Zachodnie instytucje finansowe coraz częściej kierują się kryteriami ESG (środowiskowymi, społecznymi i zarządczymi), ograniczając wsparcie dla projektów opartych na nieefektywnych, „brudnych” technologiach.

W odpowiedzi eksperci sugerują powiązanie dotacji i ulg dla deweloperów oraz operatorów centrów danych z potwierdzoną efektywnością, w tym z wykorzystaniem modeli BIM (Building Information Modeling) i cyfrowych bliźniaków, aby uniknąć powierzchownego podejścia do inicjatyw ekologicznych.

Wreszcie, nowa energetyka wokół AI jest postrzegana nie tylko jako kwestia kilowatogodzin, ale jako szansa na gruntowną przebudowę środowiska miejskiego. Przykładem jest koncepcja integracji centrów danych z farmami miejskimi: ciepło generowane przez procesory graficzne (GPU) jest wykorzystywane do ogrzewania wertykalnych szklarni, zaopatrujących metropolie w świeżą żywność bez długich łańcuchów logistycznych.

Realizacja takich przedsięwzięć wymagałaby ustanowienia nowych norm, przepisów budowlanych oraz mechanizmów współpracy między firmami IT, agrobiznesem i deweloperami. Zwolennicy tego podejścia wierzą, że może ono jednocześnie obniżyć ślad węglowy, stworzyć miejsca pracy i zwiększyć odporność miast. W tym kontekście „koniec ery krzemu” oznacza przejście do epoki, w której obliczenia, energia i infrastruktura miejska rozwijają się jako jeden, ściśle powiązany system.