Sztuczna inteligencja wywiera presję nie tylko na zespoły programistów czy zespoły IT, ale także – dosłownie – na infrastrukturę fizyczną, która obsługuje jej obciążenia. Zapotrzebowanie na moc obliczeniową rośnie w tempie niespotykanym od dekady, a wraz z nim skokowo zwiększa się zużycie energii i potrzeby chłodzenia w centrach danych.

Operatorzy muszą dziś nie tylko skalować infrastrukturę, ale robić to w sposób zrównoważony, przewidywalny i zgodny z oczekiwaniami inwestorów oraz regulatorów.

W kontekście Polski pojawia się pytanie, czy krajowa infrastruktura energetyczna i sieciowa nadąży za globalnym boomem na AI – i czy mamy jeszcze czas, by zawalczyć o miejsce na mapie europejskich inwestycji infrastrukturalnych.

AI zmienia fizykę IT

Do niedawna rozmowy o data center toczyły się głównie wokół efektywności energetycznej i stopniowej migracji do chmury.

Dziś dominują zupełnie inne hasła: chłodzenie cieczą, przyłącza energetyczne, modularność i skalowalność dla AI. Obciążenia generatywnej sztucznej inteligencji – zarówno w procesie trenowania, jak i inferencji – wymagają znacznie większych zasobów niż tradycyjne aplikacje biznesowe.

Dane z Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) pokazują, że w samym 2023 r. centra danych zużyły około 460 TWh energii elektrycznej na świecie, a do 2026 r. zużycie to może wzrosnąć nawet do 1000 TWh, głównie z powodu intensyfikacji wykorzystania AI i kryptowalut. W Europie przewidywany wzrost w latach 2023–2026 wynosi ok. 40%.

W rezultacie data center zmieniają się nie tylko funkcjonalnie, ale i technologicznie.

Rozwiązania zarezerwowane dotąd dla laboratoriów badawczych – jak chłodzenie cieczą czy aktywne zarządzanie ciepłem odpadowym – trafiają do centrów przetwarzania danych obsługujących komercyjne wdrożenia AI.

Jak mówi Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce: „Rozwój sztucznej inteligencji znacząco przyspiesza transformację centrów danych, zarówno pod względem skali, jak i charakteru obciążeń. Obsługa algorytmów generatywnej sztucznej inteligencji wymaga znacznej mocy obliczeniowej. Przekłada się to na rosnące zapotrzebowanie na energię i coraz bardziej zaawansowane systemy chłodzenia. Kilka lat temu firma Equinix opracowała strategię transformacji centrów danych, inwestując w rozwiązania poprawiające efektywność energetyczną. Obejmują one systemy chłodzenia cieczą, które obsługują obciążenia wymagające dużej mocy obliczeniowej, takie jak sztuczna inteligencja, jednocześnie oszczędzając energię, oraz eksport ciepła resztkowego do lokalnych sieci ciepłowniczych, wspierając lokalne społeczności w zmniejszaniu ich śladu środowiskowego i poprawiając wydajność operacyjną.”

Innymi słowy, infrastruktura AI musi być projektowana od podstaw z myślą o efektywności energetycznej i zaawansowanym zarządzaniu ciepłem. Przestaje być dodatkiem do istniejących rozwiązań – staje się ich fundamentem.

Energia jako kluczowy zasób

W miarę jak rośnie świadomość energetycznego śladu AI, operatorzy centrów danych muszą mierzyć się z coraz bardziej złożonymi wyzwaniami. Chodzi nie tylko o zapewnienie odpowiedniej mocy, ale też o jej pochodzenie. Presja klientów, inwestorów i regulacji prowadzi do wzrostu znaczenia niskoemisyjnych i odnawialnych źródeł energii.

„Dziś, wraz z gwałtownym wzrostem zapotrzebowania na energię generowanego przez sztuczną inteligencję, dostęp do niezawodnej i niskoemisyjnej energii staje się jednym z kluczowych wyzwań dla całej branży. Operatorzy centrów danych muszą nie tylko utrzymywać odpowiednią moc, ale także zapewnić, że pochodzi ona ze zrównoważonych źródeł. Dlatego w Equinix nieustannie rozwijamy nasz program Future First, koncentrując się na zwiększaniu udziału energii odnawialnej i wdrażaniu technologii umożliwiających precyzyjne zarządzanie zużyciem prądu. Jest to najlepszy dowód na to, że tylko infrastruktura oparta na zrównoważonym modelu energetycznym będzie w stanie nadążyć za rozwojem sztucznej inteligencji.” – mówi Sylwia Pyśkiewicz.

Polska: potencjał kontra bariery

Na mapie Europy Polska pozostaje krajem z dużym potencjałem dla inwestycji w infrastrukturę AI – ale też z rosnącą liczbą barier.

Z jednej strony mamy korzystną lokalizację geograficzną, rozwijający się rynek kolokacyjny i konkurencyjne koszty. Z drugiej – ograniczony dostęp do mocy przyłączeniowej, złożone procedury administracyjne i niewystarczające tempo inwestycji w odnawialne źródła energii.

„Polska nadal ma szansę i realny potencjał, aby odegrać znaczącą rolę w obsłudze europejskich potrzeb w zakresie sztucznej inteligencji. Warunkiem jest rozbudowa infrastruktury sieciowej, inwestycje w OZE i poprawa dostępu do mocy przyłączeniowych. Tylko wtedy kraj sprosta wymaganiom zarówno technologicznym, jak i środowiskowym.

Czas na wprowadzenie ulepszeń jest ograniczony i wymaga szybkiej oraz efektywnej współpracy całego sektora data center i decydentów, jednak nadal istnieją szanse, aby Polska znalazła się na mapie dużych inwestycji i innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Niezbędna jest także efektywna komunikacja ze strony rządzących, aby globalni inwestorzy dostrzegli i zrozumieli potencjał inwestycyjny Polski.” – podkreśla Sylwia Pyśkiewicz.

Czas gra na niekorzyść

Boom na AI już trwa – nie jest to projekt przyszłości, ale teraźniejszość. Decyzje inwestycyjne dotyczące lokalizacji dużych środowisk obliczeniowych zapadają teraz, a nie za pięć lat.

W tym kontekście zdolność Polski do przyciągnięcia inwestycji zależy od szybkości reakcji: regulacyjnej, infrastrukturalnej i energetycznej.

Jeśli sektor prywatny i decydenci połączą siły, Polska może wykorzystać moment i zbudować nową pozycję w europejskim ekosystemie AI. Jeśli nie – inwestycje mogą trafić gdzie indziej.