PSE prognozują, że moc centrów danych może wzrosnąć do około 3,1 GW w 2036 r. i około 5 GW w 2040 r., przy zapotrzebowaniu na energię rzędu 17,4 TWh w 2036 r. oraz 29,4 TWh w 2040 r. Nasz kraj stoi przed szansą zostania regionalnym hubem cyfrowym. Jednak stanie się to pod warunkiem zintegrowania strategii energetycznej z potrzebami sektora AI i zbudowania zdolności do zapewnienie odpowiedniej ilości energii.
Rozwój sztucznej inteligencji oraz usług chmurowych stawia polski system elektroenergetyczny przed wielkimi wyzwaniami. Wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową przekłada się bezpośrednio na zapotrzebowanie na energię elektryczną. To sprawia, że sektor centrów danych staje się jednym z najszybciej rosnących odbiorców prądu w kraju.
Od megawatów do gigawatów
Obecnie polski rynek centrów danych dysponuje mocą operacyjną na poziomie około 200 MW, co odpowiada około 1% krajowego zużycia energii elektrycznej (1,7–1,8 TWh rocznie). Jednak prognozy Polskich Sieci Elektroenergetycznych („Plan Rozwoju Sieci na lata 2027–2036”), wskazują na gwałtowny wzrost.
Do 2036 roku moc centrów danych może wzrosnąć do 3,1 GW, przy zapotrzebowaniu na energię rzędu 17,4 TWh. Natomiast w perspektywie 2040 roku prognozy zakładają moc na poziom 5 GW mocy i zużycie 29,4 TWh rocznie. Tym samym sektor cyfrowy stanie się kluczowym elementem bilansu krajowego systemu energetycznego.
Infrastruktura i planowanie sieciowe
Obiekty projektowane pod potrzeby AI to potężne instalacje o mocy 100 MW i większej, charakteryzujące się stabilnym profilem pracy. Piotr Kowalski, dyrektor zarządzający Polskiego Związku Centrów Danych (PLDCA), uważa, że rozwój centrów danych musi stać się impulsem modernizacyjnym dla całego ekosystemu energetycznego. Obejmuje to także sieci przesyłowe i ciepłownicze.
Dla operatora systemu przesyłowego oznacza to konieczność modernizacji infrastruktury. W „Planie Rozwoju Sieci na lata 2027–2036” uwzględniono już potrzeby branży data center, zakładając m.in.:
- modernizację około 140 stacji elektroenergetycznych;
- budowę nowych linii HVDC (prądu stałego o wysokim napięciu), które umożliwią przyłączanie znaczących nowych mocy.
Powrót energetyki jądrowej jako warunek konkurencyjności
Najwięksi inwestorzy z sektora AI oczekują nie tylko dostępności mocy, ale także niskiej emisyjności i stabilności. Kluczowe dla stabilności dostaw dla pracujących w trybie ciągłym centrów danych będzie połączenie OZE z „podstawą” w postaci energetyki jądrowej (6–9 GW). Ponadto ważne są małe reaktory modułowe (SMR), które mogą dostarczyć do 7,2 GW dodatkowej mocy.
Choć cena energii pozostaje decydującym czynnikiem lokalizacyjnym, Polska posiada naturalny atut w postaci warunków klimatycznych. Średnia roczna temperatura w Warszawie (8,9°C) jest niższa niż w Londynie (11,5°C) czy Frankfurcie (11°C). Dzięki temu można szerzej wykorzystywać chłodzenie powietrzem zewnętrznym (free-cooling), co może ograniczyć zużycie energii na chłodzenie nawet o 50 proc. w porównaniu do cieplejszych lokalizacji.
Na tle Europy, gdzie centra danych odpowiadają za około 3% zapotrzebowania na energię, Polska znajduje się w fazie intensywnego wzrostu. Nasz kraj stoi przed szansą zostania regionalnym hubem cyfrowym pod warunkiem zintegrowania strategii energetycznej z potrzebami sektora AI i zbudowania zdolności do zapewnienie odpowiedniej ilości energii. Inwestycje w infrastrukturę AI w Europie mogą wynieść nawet 250 mld EUR w ciągu najbliższych 5-7 lat. Jednocześnie gotowość polskiego systemu elektroenergetycznego zdecyduje o tym, jaką część tego tortu uda się zagospodarować.
Polska i światowa energetyka wobec rewolucji AI
Ekspansja sztucznej inteligencji (AI) przekształca globalny sektor energetyczny, generując zapotrzebowanie na moc obliczeniową, która rośnie w tempie niespotykanym dotąd w historii technologii. W skali globalnej centra danych zużyły w 2024 roku około 415 TWh energii elektrycznej (1,5% światowego zapotrzebowania). Ponadto prognozy Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) wskazują na ponad dwukrotny wzrost do poziomu 945 TWh do 2030 roku. W Stanach Zjednoczonych, które są liderem w tym sektorze, udział centrów danych w krajowym zapotrzebowaniu na prąd może wzrosnąć z obecnych 4 proc. do niemal 11,7 proc. w 2030 roku. Raport Deloitte wskazuje, że AI podniesie szczytowe zapotrzebowanie na energię o 26 proc. do 2035 roku, co wymusza także na polskich operatorach modernizację sieci.
Czy zapotrzebowanie na AI zapcha wąskie gardła?
Tempo wzrostu zapotrzebowania wynika także z fundamentalnych zmian w sposobie przetwarzania danych i konstrukcji sprzętu.
Pojedyncze zapytanie do modelu typu ChatGPT zużywa średnio 10 razy więcej energii niż tradycyjne wyszukiwanie w Google. W przeciwieństwie do tradycyjnych usług cyfrowych, obciążenia AI charakteryzują się wysokim i stałym współczynnikiem wykorzystania mocy. To generuje ogromne ilości ciepła i wymaga intensywnego chłodzenia.
Inna jest też skala obiektów projektowanych na potrzeby AI. Są to obiekty o mocy 100 MW i większej (w przypadku hyperscalers). Dla przykładu nowe projekty w USA przekraczają już 500 MW, a Colossus 2, obsługujący Groka, to pierwsze centrum gigawatowe.
Jednocześnie rozwój sektora AI napotyka na szereg ograniczeń fizycznych i geopolitycznych, które kształtują możliwe scenariusze. Na przykład rozbudowa linii przesyłowych w gospodarkach rozwiniętych trwa od 4 do 8 lat. Ponadto kolejki na przyłączenie do sieci mogą sięgać nawet dekady.
Logicznym scenariuszem jest w przypadku Polski dualizm energetyczny. Polska musi realizować scenariusz jednoczesnego inwestowania w atom i OZE (cel: 70–80 proc. udziału 2040 r.). Powinna również utrzymywać stabilne moce konwencjonalne do czasu upowszechnienia magazynów energii.
Pozytywny aspekt stanowi wdrożenie AI do arządzania i optymalizacją siecią. Chociaż bowiem AI zwiększa zużycie energii, jest jednocześnie kluczowym narzędziem do optymalizacji sieci (smart grids). To według analiz może pomóc w redukcji globalnych emisji o 5–10% do 2030 roku.
