Centra danych będą potrzebować ponad 5 GW mocy do 2040 r. Rozwój AI wyzwaniem dla polskiej energetyki

Rozwój sztucznej inteligencji stawia przed sektorem energetycznym coraz większe wymagania. Nie chodzi już wyłącznie o ilość energii potrzebnej do zasilania centrów danych, ale również o zapewnienie odpowiedniej mocy, stabilności dostaw i elastyczności infrastruktury. Według prognoz Polskich Sieci Elektroenergetycznych do 2040 r. moc centrów danych w Polsce może przekroczyć 5 GW. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową coraz większego znaczenia nabiera więc pytanie, czy krajowa infrastruktura elektroenergetyczna będzie w stanie nadążyć za tempem rozwoju AI.

Centra danych zmieniają potrzeby energetyczne

Rosnąca popularność rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji przekłada się na intensywny rozwój infrastruktury obliczeniowej. Nowoczesne serwery AI wymagają coraz większej mocy, a ich praca wiąże się z obciążeniami, które mogą zmieniać się znacznie szybciej niż w przypadku tradycyjnych odbiorców energii. Jak wynika z danych Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), w latach 2020–2025 gęstość mocy serwerów AI wzrosła jedenastokrotnie, a do 2027 r. może zwiększyć się jeszcze około czterokrotnie[1].

Skalę nadchodzących zmian w Polsce pokazują prognozy Polskich Sieci Elektroenergetycznych. Według PSE łączna moc istniejących i nowych centrów danych może wzrosnąć z około 200 MW w 2025 r. do ponad 5 GW w 2040 r. Jednocześnie zapotrzebowanie na energię elektryczną ze strony nowych obiektów tego typu może zwiększyć się z około 3,5 TWh w 2030 r. do 28,8 TWh dziesięć lat później[2].

Oznacza to, że centra danych mogą stać się jednym z istotnych czynników wpływających na rozwój krajowego systemu elektroenergetycznego. Wyzwaniem będzie jednak nie tylko pokrycie rosnącego zapotrzebowania na energię. Równie ważna okaże się możliwość zapewnienia odpowiedniej mocy w miejscach, w których planowane są nowe inwestycje.

Duże centra danych potrzebują niezawodnego zasilania i infrastruktury zdolnej obsługiwać wysokie obciążenia. Tymczasem rozwój takich obiektów często koncentruje się w określonych lokalizacjach, gdzie możliwości przyłączeniowe sieci mogą być ograniczone. W praktyce o realizacji inwestycji może więc decydować nie tylko dostęp do energii, lecz także przepustowość lokalnej infrastruktury i czas potrzebny na jej rozbudowę.

– Przy takiej skali inwestycji dostęp do odpowiedniej mocy staje się jednym z kluczowych czynników wpływających na realizację projektu. Trzeba go uwzględnić już na etapie wyboru lokalizacji i planowania harmonogramu, a także w perspektywie przyszłej rozbudowy obiektu. Jest to szczególnie ważne w przypadku infrastruktury AI, której potrzeby energetyczne mogą zwiększać się wraz z rozwojem mocy obliczeniowej. Dlatego kwestie zasilania powinny być integralną częścią planowania centrum danych od samego początku – mówi Rafał Kozieł, Senior Expert Photovoltaics & Standardization w SMA Solar Technology AG.

Nie tylko więcej energii, ale również większa elastyczność

Wraz ze wzrostem liczby i skali centrów danych coraz ważniejsze staje się również zarządzanie ich wpływem na system elektroenergetyczny. Nawet zapewnienie odpowiedniej mocy przyłączeniowej nie rozwiązuje wszystkich problemów. Duże odbiory mogą bowiem zwiększać obciążenie sieci, a dynamiczne zmiany poboru energii stawiają dodatkowe wymagania przed infrastrukturą zasilającą.

Problem ma wymiar globalny. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej ponad 2500 GW projektów, obejmujących zarówno źródła wytwórcze, jak i duże odbiory energii, w tym centra danych, znajduje się w kolejkach przyłączeniowych. IEA zwraca jednocześnie uwagę na potrzebę rozwijania elastyczności po stronie odbiorców, magazynowania energii i technologii umożliwiających efektywniejsze wykorzystanie istniejącej infrastruktury sieciowej[3].

Szczególnym wyzwaniem jest charakter pracy systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję. Trening modeli AI i ich późniejsze zastosowanie mogą wiązać się z nagłymi zmianami poboru mocy. W przeciwieństwie do wielu tradycyjnych obciążeń przemysłowych zapotrzebowanie na energię w centrach danych obsługujących AI może więc podlegać szybkim wahaniom, na które system zasilania musi odpowiednio reagować.

Z tego względu coraz większego znaczenia nabierają rozwiązania, które pozwalają nie tylko zapewnić ciągłość dostaw energii, ale również lepiej kontrolować sposób jej wykorzystania. Chodzi m.in. o magazyny energii, systemy zasilania bezprzerwowego (UPS) oraz technologie umożliwiające elastyczne zarządzanie poborem mocy.

Infrastruktura energetyczna musi nadążyć za AI

Zmieniające się potrzeby centrów danych wpływają także na kierunki rozwoju technologii energetycznych. Coraz większą rolę odgrywa integracja różnych elementów systemu zasilania, tak aby możliwe było szybkie reagowanie na wahania obciążenia, ograniczanie ich wpływu na sieć oraz efektywniejsze wykorzystanie dostępnej mocy.

W tym kierunku rozwijane są również rozwiązania SMA Solar Technology AG, w tym technologie GridLink, odpowiadające na potrzeby infrastruktury obliczeniowej związanej z AI[4]. Ich rozwój wpisuje się w szerszy trend poszukiwania rozwiązań, które pozwolą lepiej łączyć wymagania dużych odbiorców energii z możliwościami systemu elektroenergetycznego.

– Centra danych stają się coraz ważniejszą grupą odbiorców energii, ale ich znaczenie nie wynika wyłącznie ze skali zużycia. Wraz z rozwojem AI zmienia się również charakter zapotrzebowania na moc. Infrastruktura obliczeniowa rozwija się bardzo dynamicznie, a jej potrzeby mogą rosnąć szybciej niż w przypadku tradycyjnego przemysłu. To sprawia, że sektor energetyczny i rynek technologii cyfrowych będą coraz silniej ze sobą powiązane. Potrzebujemy więc rozwiązań, które pozwolą lepiej zarządzać tymi zależnościami i dostosowywać sposób zasilania do specyfiki pracy centrów danych – podsumowuje Rafał Kozieł.

W perspektywie kolejnych kilkunastu lat dostępność mocy i możliwości infrastruktury elektroenergetycznej mogą zatem stać się jednymi z czynników decydujących o tempie rozwoju centrów danych w Polsce. Rosnące potrzeby sektora AI będą wymagały nie tylko inwestycji w sieci, lecz także nowego podejścia do projektowania i zarządzania systemami zasilania.

[1] International Energy Agency – Key Questions on Energy and AI

[2] Polskie Sieci Elektroenergetyczne – prezentacja dotycząca rozwoju centrów danych

[3] International Energy Agency – Electricity 2026: Grids

[4] SMA Solar Technology AG – Dedicated Solutions for AI-driven Data Centers