W rozmowie z Joem Roganem szef Nvidii Jensen Huang stwierdził, że obecnie największym ograniczeniem rozwoju sztucznej inteligencji nie są już półprzewodniki, lecz energia elektryczna. Określił ją mianem „wąskiego gardła” dla całego sektora AI. Zapowiedział, że w ciągu najbliższych sześciu–siedmiu lat firmy technologiczne mogą zacząć uruchamiać własne małe reaktory jądrowe, zdolne do generowania setek megawatów energii bezpośrednio na potrzeby centrów danych. Według Huanga w przyszłości przedsiębiorstwa te mogą stać się również producentami energii, podobnie jak operatorzy farm wiatrowych czy słonecznych.
Huang argumentował, że lokalne źródła energii jądrowej pozwoliłyby jednocześnie odciążyć krajowe sieci elektroenergetyczne i zapewnić stabilne, niezawodne zasilanie, kluczowe dla dalszego rozwoju sztucznej inteligencji. Zwrócił uwagę, że nadwyżki energii wytwarzanej przez takie instalacje mogłyby trafiać do lokalnych społeczności. Joe Rogan określił to podejście jako „najmądrzejszy sposób działania”, zgadzając się z tezą o konieczności głębokiej transformacji infrastruktury energetycznej.
Prognozy szefa Nvidii wpisują się w szerszy trend widoczny na rynku energetycznym i technologicznym. W październiku 2024 roku Google ogłosił zakup 500 megawatów energii od producenta małych reaktorów Kairos Power, planując uruchomienie pierwszego zaawansowanego reaktora do 2030 roku. Z kolei w sierpniu 2025 roku Kairos i Tennessee Valley Authority podpisały pierwszą w USA umowę na dostawy energii z reaktorów nowej generacji, które mają zasilać centra danych Google, w tym elektrownię Hermes 2 o mocy 50 megawatów w Oak Ridge. Działania te pokazują, że sektor technologiczny coraz aktywniej poszukuje alternatywnych źródeł energii.
Skala wyzwania potwierdzają także prognozy instytucji finansowych i międzynarodowych. Według Goldman Sachs zużycie energii przez centra danych może do 2030 roku wzrosnąć o 175% w porównaniu z 2023 rokiem, co byłoby porównywalne z dołączeniem do globalnej sieci energetycznej nowego dużego państwa. Międzynarodowa Agencja Energetyczna szacuje natomiast, że globalne zapotrzebowanie centrów danych wzrośnie z 415 TWh w 2024 roku do 945 TWh w 2030 roku. Autorzy raportów zwracają uwagę, że bez znaczącej rozbudowy infrastruktury energetycznej rozwój AI może napotkać poważne bariery.
W trakcie rozmowy Huang nawiązał także do początków rewolucji w głębokim uczeniu maszynowym. Przypomniał, że przełomowy model AlexNet z 2012 roku został wytrenowany przy użyciu zaledwie dwóch kart GTX 580, co pokazuje, jak skromne były początki współczesnej sztucznej inteligencji. Wspomniał również o wczesnej współpracy Nvidii z Elonem Muskiem przy komputerze dla pierwszego Modelu S oraz systemach autonomicznej jazdy. Gdy w 2016 roku Nvidia zaprezentowała swój pierwszy superkomputer DGX-1, jedną z pierwszych zamówionych jednostek odebrał właśnie Musk, przeznaczając ją dla OpenAI.
