Wyścig o sztuczną inteligencję przez długi czas kojarzył się głównie z procesorami, modelami językowymi i oprogramowaniem. Dziś coraz wyraźniej widać jednak, że jego prawdziwe wąskie gardło to system energetyczny. Wraz z gwałtowną budową wielkich centrów danych dostęp do taniej energii staje się kluczowym czynnikiem decydującym o skali i tempie tego boomu. Firmy związane z AI starają się zapewnić sobie dostęp do taniej energii. Jednym ze sposobów jest budowa modułowych reaktorów SMR. Podobne reaktory powinny pojawić się za kilka lat także w Polsce.
Obciążenia generowane przez sztuczną inteligencję wymagają ogromnych ilości prądu. Szacuje się, że samo działanie ChatGPT może obecnie pochłaniać nawet 40 mln kWh dziennie. To oznacza, że roczne zużycie energii przez ChatGPT przewyższa całkowite zużycie energii elektrycznej w 117 krajach o najniższej konsumpcji. Trenowanie i obsługa dużych modeli wymaga nie tylko dużych ilości energii, ale także jej stabilnych dostaw i wysokich parametrów jakościowych napięcia. W grę wchodzą bowiem centra danych pełne wrażliwego sprzętu i kosztownych procesorów, które muszą być chronione przed wahaniami napięcia.
Dlatego nowym strategicznym polem walki staje się infrastruktura sieciowa oraz własne, dedykowane źródła energii. Energia elektryczna zaczyna pełnić funkcję kręgosłupa rozwoju sztucznej inteligencji. Według raportu Międzynarodowej Agencji Energetycznej zapotrzebowanie centrów danych na energię wzrosło w 2025 roku o 17%, a w przypadku centrów danych wyspecjalizowanych w AI rosło jeszcze szybciej. To tempo znacznie wyższe niż wzrost globalnego popytu na prąd, który wyniósł 3%.
W dążeniu do zapewnienia stabilnych dostaw energii dla energochłonnych centrów danych i modeli AI Microsoft oraz Google zwracają się ku energetyce jądrowej. Microsoft uczestniczy w ponownym uruchomieniu reaktora Three Mile Island Unit 1, natomiast Amazon inwestuje w partnerstwa mające na celu wdrażanie małych modułowych reaktorów jądrowych. Ten trend dotyczy także Polski, gdzie małe reaktory modułowe coraz częściej pojawiają się jako uzupełnienie dużej energetyki jądrowej. Najbardziej zaawansowane są projekty rozwijane przez Orlen i Synthos, oparte na technologii BWRX-300, ale nie jest to jedyna ścieżka. Równolegle w grze pozostają inne propozycje, w tym brytyjskie reaktory Rolls-Royce SMR, nad którymi pracuje Industria Nuclear Solutions. Mały atom przestaje być wizją przyszłości, a staje się realnym fundamentem dla dużych odbiorców przemysłowych.
Zmienia się także sposób patrzenia na spółki użyteczności publicznej i firmy z sektora infrastruktury energetycznej. Coraz rzadziej są one postrzegane wyłącznie jako część tradycyjnej energetyki. Coraz częściej stają się kluczowym zapleczem gospodarki cyfrowej. Dobrym przykładem jest Siemens Energy, który dostarcza transformatory i aparaturę łączeniową potrzebną do podłączania centrów danych do sieci wysokiego napięcia. Jednocześnie turbiny gazowe tej firmy mogą zapewniać lokalną produkcję energii, współpracując z bateriami i zastępując tradycyjne generatory dieslowskie. To pozwala centrom danych rozwijać się częściowo niezależnie od istniejącej sieci. W sytuacji, gdy Microsoft, Google czy Meta rozbudowują centra danych niemal za wszelką cenę, firmy dostarczające kluczową infrastrukturę energetyczną zyskują bardzo silną pozycję negocjacyjną.
Obok Siemens Energy pojawia się nowa grupa producentów energii, którzy stają się głównymi beneficjentami wyścigu AI. W USA firma NextEra Energy wykorzystuje portfel projektów wiatrowych, słonecznych i magazynów energii, by zawierać wieloletnie kontrakty z firmami chmurowymi i AI. Jednocześnie spółka nie ogranicza się do OZE, a rozwija także projekty gazowe i wspiera ponowne uruchomienie elektrowni jądrowej Duane Arnold, która ma pomóc zasilić centra danych Google. Podobny kierunek obrał Brookfield Renewable, zapewniając dostawy energii dla Microsoft. Te umowy pokazują, że popyt generowany przez AI zaczyna bezpośrednio przekładać się na przepływy pieniężne firm energetycznych i infrastrukturalnych.
Obciążenie sieci energetycznych wykracza daleko poza same centra danych. Przyspieszona adopcja pojazdów elektrycznych powoduje drugą falę wzrostu zapotrzebowania, ponieważ miliony punktów ładowania oraz coraz szybsza infrastruktura ładowania zużywają ogromne ilości energii. Tworzy to dodatkowe obciążenie dla sieci, które nigdy nie były projektowane z myślą o takim poziomie zapotrzebowania. Jednocześnie geopolityczne napięcia ostatnich lat, od wojny w Ukrainie po blokadę Cieśniny Ormuz, sprawiły, że strategiczne znaczenie bezpieczeństwa energetycznego stało się niemożliwe do zignorowania.
Rezultatem jest strukturalna i wieloletnia zmiana w zapotrzebowaniu na energię elektryczną, wykraczająca daleko poza pojedynczy cykl technologiczny. Centra danych AI, floty pojazdów elektrycznych oraz szeroka elektryfikacja przemysłu jednocześnie obciążają tę samą sieć energetyczną, a firmy budujące, modernizujące i zasilające tę sieć znajdują się na przecięciu wszystkich tych trendów. W tym kontekście największym wąskim gardłem obecnego boomu na AI mogą być nie chipy, lecz zdolność do budowy i kontroli systemów zasilających cały cyfrowy świat.
