Eksplozja popytu na energię przez AI w 2026–2027 sprawia, że dalszy rozwój najbardziej gorących globalnie technologii w USA może napotkać ścianę. Dzięki temu, Europa wydaje się dla amerykańskich, kluczowych firm ciekawsza, a w zależności czy uporają się z tym problemem u siebie, być może nawet kluczowa. Tylko czy damy radę na tym skorzystać, czy zrobimy tym sobie – w szerszej perspektywie – tylko kłopot?
W miarę jak modele AI stają się coraz bardziej wydajne, zapewnienie mocy obliczeniowej staje się coraz większym wyzwaniem. Gwałtowny wzrost mocy obliczeniowej AI powoduje bezprecedensowe zapotrzebowanie na energię, które może przerosnąć możliwości istniejącej infrastruktury. Opublikowana w kwietniu przez US Energy Information Administration analiza krótkoterminowa (EIA) wskazuje na skok zapotrzebowania na energię, napędzany rozwojem data center w 2026–2027. To stwarza realne ryzyko wzrostu cen energii i presji na sieci. Część dużych firm (np. Anthropic) zadeklarowała mechanizmy „Ratepayer Protection”, ale ich zakres i skuteczność ocenia się jako ograniczone. Ostatnie raporty wskazują jednak, że USA mogą nie dostarczyć dość prądu dla ambicji amerykańskich AI, przez co giganci mogą szukać potrzebnych mocy i data center poza USA. Co może zrobić Polska?
Raporty alarmują
Raporty RAND Corporation wskazują, że gwałtowny rozwój AI może spowodować, iż centra danych do 2030 roku będą wymagać 327 GW mocy, co stworzy ogromne obciążenie dla globalnych sieci energetycznych. Analizy podkreślają potrzebę modernizacji infrastruktury, uproszczenia procesów decyzyjnych oraz ryzyko przenoszenia centrów danych poza USA ze względu na bariery zasilania.
Prowadzenie większych sesji szkoleniowych oraz powszechne wdrażanie przyszłych systemów sztucznej inteligencji może wymagać szybkiego zwiększenia zasobów obliczeniowych, co z kolei będzie wiązało się z zapotrzebowaniem na bezprecedensowe ilości energii. W raporcie autorzy badają dwa wykładnicze trendy w zakresie mocy obliczeniowej AI, aby oszacować zapotrzebowanie centrów danych AI na energię i ocenić jego konsekwencje geopolityczne. Stwierdzili oni, że w skali globalnej centra danych AI mogą potrzebować już w 2025 r. dodatkowej mocy wynoszącej dziesięć gigawatów (GW), co stanowi więcej niż całkowita moc energetyczna amerykańskiego stanu Utah. Jeśli wykładniczy wzrost podaży chipów będzie się utrzymywał, centra danych AI będą potrzebowały łącznie 68 GW do 2027 r., co stanowi niemal dwukrotny wzrost globalnego zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych w porównaniu z 2022 r. i zbliża się do całkowitej mocy energetycznej Kalifornii w 2022 r., wynoszącej 86 GW.
Biorąc pod uwagę ostatni wzrost mocy obliczeniowej potrzebnej do szkoleń, szczególnym wyzwaniem są centra danych obsługujące duże serie szkoleń. Jeśli obecne trendy w zakresie skalowania mocy obliczeniowej do szkoleń się utrzymają, do 2028 r. szkolenia mogą wymagać nawet 1 GW w jednej lokalizacji, a do 2030 r. aż 8 GW, co odpowiada mocy ośmiu reaktorów jądrowych.
Stany Zjednoczone przodują na świecie pod względem centrów danych i mocy obliczeniowej AI, ale wykładniczy wzrost popytu sprawia, że cała branża boryka się z problemem znalezienia wystarczającej mocy, aby szybko budować nowe centra danych.
Jak wskazują autorzy raportu, niepowodzenie w rozwiązaniu problemów związanych z wąskimi gardłami może zmusić amerykańskie firmy do przeniesienia infrastruktury AI za granicę, co – jak wskazują autorzy raportu – potencjalnie zagrozi przewadze konkurencyjnej USA w zakresie mocy obliczeniowej i sztucznej inteligencji oraz zwiększy ryzyko kradzieży własności intelektualnej.
Autorzy wskazują też, że nadal konieczne są dalsze badania w celu oceny wąskich gardeł w rozbudowie amerykańskich centrów danych oraz zidentyfikowania rozwiązań, które mogą obejmować uproszczenie procedur uzyskiwania pozwoleń na wytwarzanie energii, infrastrukturę przesyłową oraz budowę centrów danych.
Niewystarczająca produkcja energii wydłuża czas oczekiwania na podłączenie do sieci, a wnioski o podłączenie do sieci rozpatrywane są za długo – od czterech do siedmiu lat w kluczowych regionach, takich jak Wirginia. Projekty linii przesyłowych w USA napotykają na złożone, wielostanowe procesy uzyskiwania pozwoleń oraz lokalny sprzeciw, co opóźnia dostarczanie energii do odpowiednich lokalizacji. Zobowiązania i regulacje środowiskowe ograniczają wykorzystanie łatwo dostępnych źródeł energii, zmuszając do polegania na trudniejszych do skalowania opcjach odnawialnych.
Amerykańskie firmy rozważają ekspansję w krajach oferujących lepszą dostępność energii i szybsze uzyskiwanie pozwoleń. Kraje o większym dostępie do mocy obliczeniowej mogą wdrażać sztuczną inteligencję na większą skalę, potencjalnie zyskując przewagę gospodarczą i militarną (choć jednocześnie stając się dodatkowym celem). Infrastruktura obsługująca zaawansowane modele AI będzie prawdopodobnie narażona na wyrafinowane cyberataki, a może być narażona także na ataki kinetyczne-fizyczne.
Amerykańscy autorzy raportów podkreślają, że ryzyko to dla amerykańskich firm znacznie wzrasta, gdy moc obliczeniowa znajduje się poza granicami USA, gdzie nadzór jest ograniczony.
Zalecają, by modelować przyszłe dostawy energii elektrycznej w sieci energetycznej w odniesieniu do zapotrzebowania centrów danych, uwzględniając wymagania dotyczące niezawodności i efektywności wykorzystania energii.
CZYTAJ TEŻ: Kobiety w AI w Polsce coraz ważniejsze
Kierunek: Europa?
Europa ma znaczący potencjał energetyczny i rosnącą infrastrukturę dla centrów danych, ale nie wszędzie jest wystarczająca moc natychmiast dostępna dla masowego napływu amerykańskich AI. Główne ograniczenia to przyłączenia do sieci, lokalne wąskie gardła i tempo budowy nowych źródeł energii. Pewne światło na możliwości takiego scenariusza rzucają dane European Data Center Association.
Zainstalowana IT‑moc data center: ~14.8 GW IT power (2025) i rośnie. Dla amerykańskich kluczowych podmiotów oznacza to, że jest baza, ale większość wzrostu wymaga nowych przyłączeń i inwestycji.
Dostępność odnawialnej energii: Wysoka; duży udział OZE i aktywne PPA; 90% zużycia DC z OZE w raportach branżowych. To oznacza, że są atrakcyjne dla firm wymagających niskiego śladu węglowego, a konkurencja o zieloną energię rośnie.
Szybkość przyłączeń i sieć: Kolejki interconnection, długie terminy i brak gotowości sieci to główne ograniczenie. To główna bariera, ponieważ projekty AI mogą utknąć w oczekiwaniu na transformator i linie.
Skalowalność dla treningu AI: europejskie rynki preferują rozproszenie; niektóre regiony (kraje nordyckie, Hiszpania) są pod tym względem lepsze. Duże treningi (GW‑skala) łatwiej lokować tam, gdzie jest nadmiar mocy.
Ryzyko przeniesienia popytu: Wysokie w lokalnych „hotspotach”; inwestycje €176bn oczekiwane 2026–2031. Tu możliwe lokalne napięcia cenowe i polityczne opory.
IEA i branża dokumentują szybki wzrost zużycia energii przez centra danych i wskazują, że choć efektywność energetyczna rośnie, to popyt na moc dla AI rośnie szybciej niż tempo przyłączeń i budowy nowych źródeł. EUDCA pokazuje, że Europa zwiększyła IT‑power do ~14.8 GW w 2025 i planuje duże inwestycje, ale główną barierą jest dostęp do mocy i gotowość sieci, nie brak kapitału. Polityka Ratepayer Protection wymusza administracyjne i korporacyjne deklaracje zobowiązań firm, by ponosiły część kosztów budowy nowych źródeł mocy i mają chronić odbiorców, ale często dotyczą tylko części projektów i wymagają realnej egzekucji, by były więcej niż tylko deklaracjami.
Konsekwencje dla Polski i rekomendacje
Istnieje większe zainteresowanie lokalizacją w Polsce data center, choć istnieje też realne ryzyko lokalnych przeciążeń sieci oraz presja na ceny hurtowe w strefach o ograniczonej podaży.
Rekomendacje:
- Regulator (URE) – wprowadzić wymóg wiążących PPA i współfinansowania przyłączeń przez inwestorów; przyspieszyć procedury środowiskowe dla magazynów i OZE.
- Operatorzy (PSE, OSD) – scenariuszowe planowanie „gigawatt‑scale”, priorytetyzacja modernizacji linii i stacji transformatorowych.
- Firmy – negocjować 24/7 PPA, inwestować w hybrydowe źródła (PV+storage, kogeneracja, SMR/jądro w długim terminie) i systemy ograniczania obciążenia (curtailment).
Polska powinna przyspieszyć lokalizację mocy firmowej, inwestycje w OZE – bo wbrew opinii różnych polityków, „zielona” energia jest ważna dla akcjonariuszy tych firm i Polska nawet gdyby miała potencjał energetyczny, to kształt mixu i zbyt wiele „czarnego prądu” w mixie i przez planowanie sieciowe zmniejsza konkurencyjność Polski jako miejsca na takie inwestycje największych graczy. Europa ma fundamenty i rosnące moce, ale nie ma uniwersalnej, natychmiastowej nadwyżki dla masowego przeniesienia amerykańskich AI bez przyspieszenia przyłączeń, inwestycji w magazyny i selektywnego lokowania projektów w regionach o nadmiarze OZE. Tym bardziej Polska – ma potencjał, ale dziś nie ma uniwersalnej, natychmiastowej nadwyżki mocy dla masowego przeniesienia hyperskalowych projektów AI. Kraje nordyckie i Hiszpania oferują łatwiejszy dostęp do czystej, skalowalnej energii (choć w Hiszpanii już zaczynają się protesty przeciwko centrom danych z racji braku dostatecznych zasobów wody. Polska musi przyspieszyć przyłączenia, magazyny i wiążące 24/7 długoterminowe umowy na zakup energii elektrycznej, zawierane bezpośrednio między wytwórcą energii (głównie z odnawialnych źródeł, OZE) a odbiorcą końcowym (PPA) oraz wykorzystać odzysk ciepła i chłodzenie cieczą.
Polska musi:
- Przyspieszyć przyłączenia: wprowadzić przyłączanie wsadowe/grupowe (batch interconnection), skrócić czas dostaw transformatorów i wymusić „time‑to‑power” w umowach inwestycyjnych, ponieważ PSE identyfikuje rosnące zapotrzebowanie i kolejki, a bez tego projekty po prostu utkną.
- Wymagać wiążących 24/7 PPA i cost‑causation: inwestorzy data center powinni dostarczać długoterminowe gwarancje dostaw lub współfinansować przyłączenia, by nie przerzucać kosztów na odbiorców.
- Magazyny i elastyczność: szybkie wdrożenie BESS i programów DSR; magazyny zmniejszają potrzebę natychmiastowej rozbudowy sieci.
- Technologia chłodzenia i odzysk ciepła: promować liquid cooling i integrację z miejskimi sieciami ciepłowniczymi — to zmniejsza zapotrzebowanie na moc i tworzy wartość lokalną.
Ryzyka i ograniczenia
- Opóźnienia proceduralne i dostawy sprzętu (transformatory, stacje) mogą wydłużyć realizację o lata.
- Polityczne i społeczne opory wobec nowych źródeł (szczególnie gazowych) mogą blokować szybkie uzupełnienie mocy.
Krótkie rekomendacje dla decydentów
- URE/PSE: wprowadzić reguły cost‑causation i fast‑track dla projektów strategicznych.
- Samorządy: oferować tereny „shovel‑ready” z gotową infrastrukturą i wsparciem pozwoleń.
- Firmy: negocjować 24/7 PPA, współinwestować w BESS i liquid cooling; raportować wpływ na taryfy
Polska może być konkurencyjna, ale tylko przy skoordynowanej polityce energetycznej, szybkich inwestycjach w sieć i magazyny oraz technologicznych rozwiązaniach redukujących zapotrzebowanie na moc. W przeciwnym razie inwestorzy wybiorą kraje nordyckie lub Hiszpanię jako łatwiejsze lokalizacje. A jeśli chcemy myśleć o tym poważnie, do tego wszystkiego musimy zadbać o kwestie wody, by nie zakłócać produkcji rolniczej, ani dostępności dla mieszkańców, co już widać po oporze społecznym w Hiszpanii. Technologia, która konkuruje o zasoby z człowiekiem, to przecież ślepa uliczka i znak, że coś poszło bardzo nie tak.
CZYTAJ TEŻ: Prof. Sankowski: Pora na infuzję polskich technologii