Kiedy sztuczna inteligencja redefiniuje sposób działania całych branż, równie głęboka transformacja musi zajść po stronie infrastruktury, która ją zasila. Trzy znaczące firmy – Schneider Electric, ETAP i NVIDIA – połączyły siły, by odpowiedzieć na jedno z najważniejszych pytań w świecie AI: jak zaprojektować i zarządzać zużyciem energii, gdy obciążenia rosną wykładniczo?
Ich odpowiedź to cyfrowy bliźniak dedykowany fabrykom AI – narzędzie, które łączy świat fizyczny i wirtualny, pozwalając projektować, symulować i optymalizować złożone środowiska elektroenergetyczne z niespotykaną dotąd precyzją.
Od ogólnych szacunków do kontroli „od sieci do chipa”
Dotychczas operatorzy centrów danych bazowali na średnich szacunkach zużycia energii – głównie na poziomie szaf serwerowych. To podejście traci jednak rację bytu w erze AI, gdzie trenowanie modeli, inferencja i obliczenia brzegowe generują nierównomierne i bardzo intensywne obciążenia. Nowe podejście, określane przez partnerów mianem „Grid to Chip”, pozwala modelować zużycie energii z dokładnością sięgającą pojedynczego chipa GPU czy CPU.
W tym celu wykorzystano ETAP – zaawansowaną platformę do symulacji systemów elektroenergetycznych – zintegrowaną z NVIDIA Omniverse Blueprint, środowiskiem służącym do budowy cyfrowych bliźniaków. U podstaw rozwiązania leży założenie, że tylko zintegrowane podejście – łączące dane mechaniczne, termiczne, sieciowe i elektroenergetyczne – może odzwierciedlić rzeczywiste warunki panujące w centrum danych z AI.
Nowy paradygmat w projektowaniu infrastruktury
Wspólna inicjatywa to coś więcej niż tylko kolejny produkt – to próba ustanowienia nowego paradygmatu. Schneider Electric wnosi doświadczenie w zarządzaniu energią i automatyzacji, ETAP zapewnia precyzję inżynierską w modelowaniu systemów elektroenergetycznych, a NVIDIA dostarcza nie tylko platformę Omniverse, ale i główny kontekst biznesowy: zapotrzebowanie AI na moc obliczeniową.
Dzięki cyfrowemu bliźniakowi można dziś:
- symulować obciążenia „co jeśli” w czasie rzeczywistym,
- przewidywać zużycie energii i awarie systemów zasilania,
- optymalizować projekt infrastruktury elektroenergetycznej jeszcze przed jej fizycznym wdrożeniem,
- analizować TCO z uwzględnieniem scenariuszy wzrostu zapotrzebowania na AI.
W rezultacie zyskują wszyscy: startupy i hyperscalerzy mogą szybciej wdrażać AI, zachowując kontrolę nad kosztami i śladem węglowym. A operatorzy centrów danych – efektywność i odporność, które są dziś kluczowe w kontekście globalnej konkurencji i presji regulacyjnej.
AI staje się największym konsumentem energii
Według szacunków International Energy Agency (IEA), centra danych w 2024 roku odpowiadają już za ok. 2–3% globalnego zużycia energii elektrycznej, a w ciągu dekady udział ten może się podwoić. Przyczyną są właśnie obciążenia generowane przez AI. Im bardziej złożony model, tym więcej potrzebuje mocy – a to przekłada się na nowe wyzwania w obszarach zasilania, chłodzenia i niezawodności.
W tym kontekście cyfrowy bliźniak nie jest tylko narzędziem do optymalizacji – staje się wręcz warunkiem przetrwania w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym. Jak ujął to Tanuj Khandelwal, CEO ETAP: „To fundamentalna zmiana w podejściu do projektowania, zarządzania i optymalizacji centrów danych w erze sztucznej inteligencji”.
