Wprowadzenie

Analitycy alarmują, że w ciągu ostatnich lat serwery gigantów technologicznych pochłaniały około 200 terawatogodzin energii rocznie. Należy podkreślić, że za ogromnym wzrostem zapotrzebowania na energię stoi dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji, w szczególności jej najbardziej wymagająca forma, czyli generatywna AI. Przykłady to popularne ChatGPT i nowy Google Gemini.

Zapotrzebowanie na energię a AI

Międzynarodowa Agencja Energetyczna (MAE) wskazuje, że odpowiedź na jedno zapytanie wyszukiwania Google może kosztować 0,3 watogodziny energii, podczas gdy korzystając z ChatGPT, zużycie to wzrasta do 2,9 Wh. W 2022 roku pierwsza wersja ChatGPT potrzebowała do działania 10 tysięcy energochłonnych procesorów graficznych (GPU), w przeciwieństwie do najnowszej wersji, która do obsługi wymaga już 30 tysięcy.

Sytuacja w Europie

Wyniki analiz Goldman Sachs Research wskazują, że nie wszystkie kontynenty są gotowe na rewolucję AI i związane z nią obciążenie sieci energetycznej. Najsłabiej sytuacja wygląda w Europie, gdzie intensywnie rozwijają się nowe technologie i powstają kolejne centra danych. Niestety, nasz kontynent dysponuje jedną z najbardziej przestarzałych sieci energetycznych na świecie – średni wiek urządzeń w elektrowniach to 50 lat, podczas gdy w Chinach wynosi on jedynie 20 lat.

Prognozy na przyszłość

Chociaż w przeciągu ostatnich 15 lat średnie zużycie energii elektrycznej w Europie spadło, obecne prognozy przewidują, że w ciągu najbliższej dekady może ono wzrosnąć o 40 do 50%. Przewiduje się, że same centra danych w 2030 roku będą potrzebować tyle energii, co wszystkie domy w Grecji, Hiszpanii i Holandii razem wzięte.

Koszty przystosowania infrastruktury

Dostosowanie sieci przesyłowych do wymagających potrzeb nowych technologii może kosztować Europę nawet 800 miliardów euro, a na pozyskanie odnawialnych źródeł energii trzeba będzie przeznaczyć drugie tyle.

Ślad węglowy technologicznych gigantów

Technologiczni giganci przyznają, że ich rosnące zapotrzebowanie na energię prowadzi do zwiększenia śladu węglowego. W raporcie z lipca tego roku Google ujawnił, że jego emisje gazów cieplarnianych wzrosły o 50% w porównaniu z 2019 rokiem, a w stosunku do roku 2023 – o 13%. Podobne problemy ma Microsoft, z raportem o 30% wzroście emisji w stosunku do 2020 roku, co jest spowodowane budową nowych centrów danych. Obecnie na świecie istnieje ponad 7 tysięcy takich centrów, a ich liczba w przeciągu niespełna dekady podwoi się.

Inwestycje w zrównoważoną energię

Giganci technologiczni, jak Google, Meta i Amazon, już teraz potrzebują efektywnych źródeł energii. Warto zaznaczyć, że w USA coraz głośniej mówi się o renesansie energetyki jądrowej. Na przykład, TerraPower, firma Billa Gatesa, rozpoczęła budowę nowej elektrowni jądrowej Natrium, a Amazon inwestuje w zasilane energią jądrową centra danych w Pensylwanii. A co z modnymi reaktorami modułowymi, które mogłyby być stawiane blisko dużych centrów danych? Startup Oklo, z Samem Altmanem z OpenAI, już nad nimi pracuje.

Pozytywne przykłady z rynku

Nie brakuje jednak pozytywnych przykładów. W Finlandii centrum Google w Haminie wykorzystuje 97% energii z odnawialnych źródeł. Inżynierowie wykorzystują wodę z morza do chłodzenia systemów, a nadmiar ciepła ma zasilać lokalne sieci ciepłownicze. Inicjatywa ta może dostarczyć ciepło wystarczające do ogrzania 80% domów w mieście!

Inne inicjatywy w Europie

Podobne rozwiązania stosuje Amazon w Dublinie oraz Meta w Odense, gdzie odpadowe ciepło z centrów danych ogrzewa mieszkańców. Sztuczna inteligencja może być także używana do bardziej efektywnego zarządzania rozwojem energetyki, monitorowania wylesiania czy prognozowania katastrof naturalnych.

Podsumowanie

Rok 2023 pokazuje, że musimy mądrze podchodzić do rozwoju AI i znaleźć sposoby, aby zasilać ją czystą energią. Czy jesteśmy gotowi na nadchodzący kryzys energetyczny związany z ekspansją sztucznej inteligencji? Czas pokaże!