Ile prądu tak naprawdę potrzebuje centrum danych?
„Zostaw mi jednodniową darmową wycieczkę po hutongach w Pekinie, bez konieczności powrotu”.
„Usuń z tego zdjęcia osoby przechodzące obok, niech będzie naturalne”.
„Zastąp duszoną kaczkę w filmie o ratowaniu lisa w górach śnieżnych kaczką soloną”.
Która z tych sugestii sztucznej inteligencji będzie zużywać więcej prądu?
Jeszcze kilka lat temu obciążenie (zapotrzebowanie na moc) pojedynczego centrum danych często sięgało dziesiątek megawatów (MW). Jednak wraz ze wzrostem zapotrzebowania na moc obliczeniową sztucznej inteligencji (AI), zapotrzebowanie centrów danych stale rośnie. Według raportu Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), globalne zużycie energii elektrycznej w centrach danych wynosiło około 415 terawatogodzin (TWh) w 2024 roku i może wzrosnąć do około 945 terawatogodzin (TWh) do 2030 roku (wartość ta jest obarczona niepewnością w zależności od scenariusza).
Dla porównania, roczna produkcja energii elektrycznej przez Zaporę Trzech Przełomów w 2025 roku wyniosła około 95,715 miliardów kilowatogodzin (95,715 terawatogodzin). Zatem zużycie energii elektrycznej przez globalne centrum danych odpowiada rocznej produkcji energii przez około cztery Zapory Trzech Przełomów.
Wracając do pytania wyjściowego: zużycie energii pojedynczego żądania AI nie ma stałej wartości i zależy od wielu czynników, takich jak rozmiar modelu, długość danych wyjściowych, łańcuch wnioskowania, współbieżność, sprzęt i centrum danych. Ogólne trendy są następujące:
Zwykły tekst, krótkie dane wyjściowe i mniej kroków wnioskowania są na ogół bardziej energooszczędne. Złożone wnioskowanie, dialogi wieloobrotowe i długie dane wyjściowe znacznie zwiększają obciążenie obliczeniowe.
Generowanie złożonych obrazów wymaga na ogół większych nakładów obliczeniowych niż generowanie zwykłego tekstu.
Największy wzrost zużycia energii często obserwuje się podczas generowania materiałów wideo lub edycji długich filmów.
Planowanie zasilania musi być dostosowane do budowy centrum danych AI.
Tradycyjne planowanie zasilania często obejmuje dekady, jednak cykl rozwoju hiperskalowych centrów danych jest znacznie krótszy, co wymaga ścisłego dopasowania między zapotrzebowaniem na energię a sytuacją rynkową. Typowe praktyczne ograniczenia wdrożeniowe obejmują:
Sama budowa centrów danych może zająć lata, nie wliczając czasu potrzebnego na uruchomienie nowych źródeł zasilania.
Nowe elektrownie gazowe często podlegają ograniczeniom, takim jak pozwolenia, paliwo i warunki dotyczące rurociągów, a cykle rozruchu mogą sięgać 8-10 lat. Czas dostawy kluczowego sprzętu, takiego jak duże transformatory, wyłączniki, turbiny i prefabrykowane podstacje, jest długi i często wymaga planowania z wieloletnim wyprzedzeniem.
Z perspektywy sektora energetycznego kapitał i poczucie pilności nie mogą ominąć fizycznych procesów budowlanych i regulacyjnych. Dlatego obie strony muszą dostosować swoje strategie: centra danych powinny wcześniej sygnalizować swoje rzeczywiste zapotrzebowanie, a firmy energetyczne/usługi komunalne powinny wcześniej interweniować w rozwiązaniach zasilania i wyborze projektów, aby ograniczyć rozbieżności i iteracje w procesie „planowania-wdrażania”.
Ekstremalne zjawiska pogodowe zwiększają zapotrzebowanie na energię.
Ekstremalne zjawiska pogodowe stają się coraz częstsze w ostatnich latach. Jeszcze zanim centra danych zostaną w pełni obciążone, ekstremalne zjawiska pogodowe nieustannie wystawiają na próbę możliwości sieci energetycznej.
Obciążenia chłodnicze w budynkach mieszkalnych gwałtownie rosną, zmuszając harmonogramy systemów do podejmowania trudnych decyzji pod presją. Wraz z rozwojem hiperskalowych centrów danych, bez starannej integracji, duże obciążenia utrudnią zapewnienie niezawodności. Trwają również dyskusje regulacyjne i legislacyjne dotyczące konieczności egzekwowania redukcji obciążenia dla dużych użytkowników przemysłowych, takich jak centra danych, w sytuacjach awaryjnych, aby zapewnić priorytet odbiorom krytycznym. Oznacza to, że firmy energetyczne potrzebują rozwiązań instytucjonalnych i technologicznych z „redukowalną mocą”, przy jednoczesnym zachowaniu równowagi między umowami, relacjami z klientami i długoterminowymi partnerstwami.
W obliczu kolejnej fali wzrostu popytu sieci energetyczne i centra danych wymagają „szybszej i stabilniejszej” infrastruktury.
W obliczu stale rosnącego zapotrzebowania na energię ze strony centrów danych i sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej muszą znaleźć trudniejszą równowagę między ekspansją a niezawodnością.
W tym procesie,Belden HirschmannMożliwości łączności i sieci mogą obsługiwać krytyczne scenariusze w centrach danych i sektorze energetycznym, w tym niezawodne połączenia z krytycznymi źródłami energii i dystrybucją, przemysłową komunikacją sieciową i gromadzeniem danych oraz możliwościami wizualizacji i zarządzania operacjami i konserwacją, pomagając klientom poprawić wdrażalność, łatwość konserwacji i bezpieczeństwo operacyjne podczas rozbudowy.
Źródło wiadomości: Oficjalne konto Belden Hessmann WeChat
Źródło cytowane: Energia i AI - Analiza - IEA: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Biuletyn projektu Three Gorges z 2025 r.: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Czas publikacji: 10.08.2026