Aby uniknąć paraliżu, operatorzy data centers decydują się na bezprecedensowe kroki - inwestują we własne źródła energii i wdrażają systemy AI do zarządzania siecią.
Zmienne obciążenie i skokowy wzrost popytu
Skala wyzwania stojącego przed energetyką jest ogromna. Aż 70% przedstawicieli firm energetycznych oraz 83% operatorów centrów danych przewiduje, że obiekty powstające na potrzeby rozwoju sztucznej inteligencji znacząco zwiększą regionalne zapotrzebowanie na energię już w ciągu najbliższych 3–5 lat.
Problemem staje się jednak nie tylko sama ilość potrzebnego prądu, ale specyfika jego zużycia. Sektor energetyczny dostrzega, że zapotrzebowanie generowane przez systemy AI ma zupełnie inną charakterystykę niż dotychczasowe obciążenia przemysłowe. Aż 80% ankietowanych organizacji wskazuje, że obciążenia związane z obsługą AI charakteryzują się znacznie bardziej zmiennym profilem. Wymaga to od dostawców energii całkowicie nowego podejścia do planowania pracy sieci oraz utrzymywania niezbędnych rezerw mocy.
Uniezależnienie od publicznej sieci - własny prąd standardem
W odpowiedzi na te obawy operatorzy centrów danych coraz rzadziej polegają wyłącznie na publicznej sieci przesyłowej. Rozwiązaniem staje się tzw. model on-site/BTM (behind-the-meter), czyli generowanie energii na miejscu lub bezpośrednio przy obiekcie.
Obecnie już 29% operatorów częściowo zasila swoje placówki z własnych źródeł, a kolejne 39% planuje wdrożyć ten model w najbliższych 1–2 latach. Co niezwykle istotne, aż 71% operatorów spodziewa się, że dzięki inwestycjom we własne moce wytwórcze uda im się istotnie zmniejszyć zależność od krajowej sieci energetycznej w perspektywie pięciu lat.
– Własne źródła zasilania przestają być traktowane jako rozwiązanie awaryjne, a stają się elementem strategii rozwoju centrów danych. To naturalny krok w sytuacji, gdy tempo wzrostu zapotrzebowania na energię wyprzedza możliwości rozbudowy tradycyjnej infrastruktury sieciowej – wskazuje Damian Gryga, Site Head w Capgemini Polska.
W praktyce rynkowej uniezależnianie się od sieci przybiera różne, zaawansowane formy. Giganci technologiczni tacy jak Meta czy SpaceXAI zlecają budowę dedykowanych instalacji gazowych bezpośrednio przy swoich centrach danych. Inne podmioty, jak np. Google, decydują się na przejmowanie niezależnych producentów energii, by bezpośrednio kontrolować i zabezpieczyć dostęp do niezbędnych mocy.
W niektórych regionach własne zasilanie przestaje być jedynie biznesowym wyborem, a staje się koniecznością prawną. W Irlandii oraz Korei Południowej regulatorzy zaczęli stawiać twarde warunki: duże centra danych mogą otrzymać zgodę na przyłączenie do sieci wyłącznie pod warunkiem zapewnienia dodatkowych, własnych mocy wytwórczych.
AI jako rozwiązanie problemu energetycznego
Paradoksalnie, choć rozwój sztucznej inteligencji stanowi obciążenie dla sektora, to ta sama technologia staje się pomocna w stabilizacji sieci. Narzędzia oparte na AI pozwalają na zaawansowane prognozowanie zapotrzebowania oraz optymalizację przesyłu energii.
Z AI do prognozowania obciążenia sieci korzysta już 60% organizacji, a kolejne 28% planuje wdrożenie takich systemów w ciągu najbliższych 12–24 miesięcy. Korzyści są wymierne – ponad 60% liderów sektora energetycznego szacuje, że zaawansowana analityka AI pozwoli zmniejszyć liczbę awarii i przestojów o ponad 10%.
– Firmy, które już dziś stosują AI do predykcyjnego utrzymania infrastruktury, ograniczają nieplanowane przestoje o ponad połowę, a żywotność swoich urządzeń wydłużają nawet o 40%. To pokazuje, że technologia ta w energetyce przynosi wymierne efekty już dziś, a nie dopiero w przyszłości – podkreśla Damian Gryga z Capgemini Polska.
Zarówno rozwój niezależnych źródeł zasilania, jak i wdrożenie sztucznej inteligencji do predykcyjnego zarządzania infrastrukturą pokazują, że branża technologiczna i energetyczna podejmują aktywne działania, niezbędne w obliczu nieustannie rosnącego apetytu na cyfrową moc.
Źródło: Capgemini Polska
