AI napędza wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych. Ale sieć nie jest gotowa
Szybki wzrost sztucznej inteligencji, napędzany przez duże modele językowe, takie jak ChatGPT, powoduje bezprecedensowy wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych w całych Stanach Zjednoczonych. Ten rosnący apetyt na energię wywiera coraz większe obciążenie na starzejącą się sieć elektryczną kraju, co prowadzi do spadku jakości energii, zwiększonego ryzyka przerw w dostawach prądu i nowych wyzwań dla infrastruktury mieszkaniowej. Wraz z przyspieszeniem wdrażania sztucznej inteligencji, potrzeba inteligentniejszej, bardziej odpornej sieci stała się pilna. W tym artykule zbadano skalę wpływu, podatności, jakie ona ujawnia, oraz kroki, jakie muszą podjąć przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, organy regulacyjne i dostawcy technologii, aby zapewnić, że sieć będzie w stanie nadążyć za rewolucją w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Kiedy OpenAI uruchomiło ChatGPT 30 listopada 2022 r. , zapoczątkowało to globalny wyścig sztucznej inteligencji (AI). Zdolność chatbota do generowania odpowiedzi podobnych do ludzkich i radzenia sobie ze złożonymi zadaniami oznaczała duży skok w dziedzinie AI. Zmusiło to konkurentów, takich jak Google, Meta i Anthropic, do przyspieszenia własnych dużych modeli językowych (LLM).
Ale boom AI wywiera znaczną presję na infrastrukturę fizyczną. AI napędza wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną, ponieważ firmy budują nowe centra danych, aby obsługiwać coraz bardziej intensywne obciążenia obliczeniowe.
W tym artykule skupiono się na Stanach Zjednoczonych, analizując prognozowany wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych opartych na sztucznej inteligencji, jego wpływ na sieć energetyczną oraz powody, dla których przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i organy regulacyjne muszą pilnie zmodernizować sieć, aby nadążyć za tą transformacją.
Jak sztuczna inteligencja zmienia popyt na energię elektryczną w USA
AI szybko stała się jedną z najważniejszych innowacji XXI wieku. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) duże modele językowe, takie jak ChatGPT, osiągnęły 40-procentowy wskaźnik adopcji w Stanach Zjednoczonych w ciągu dwóch lat. Tempo to przewyższa wczesny wzrost zarówno Internetu, jak i komputerów osobistych (wykres 1).
Wykres 1: Przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji wyprzedza poprzednie technologie w miejscu pracy
W ciągu dwóch lat od wprowadzenia na rynek technologia generatywnej sztucznej inteligencji osiągnęła 40-procentową adopcję w Stanach Zjednoczonych
To szybkie wchłanianie wiąże się ze znacznym kosztem energii. Szkolenie i uruchamianie tych modeli wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, zwiększając presję na centra danych i zwiększając zużycie energii elektrycznej do rekordowych poziomów. Głównym czynnikiem stojącym za tym trendem jest przejście z tradycyjnych serwerów opartych na procesorach CPU na systemy zasilane przez GPU. GPU, choć mniej energooszczędne niż wyspecjalizowane układy scalone, dominują obecnie w obciążeniach AI ze względu na ich siłę w przetwarzaniu równoległym.
Szacuje się, że jedno zapytanie ChatGPT zużywa prawie 10 razy więcej energii elektrycznej niż typowe wyszukiwanie w Google. Jest to mniej więcej równoważne działaniu żarówki LED o niskiej mocy przez godzinę (wykres 2).
Wykres 2: System oparty na sztucznej inteligencji wymaga więcej energii niż standardowa wyszukiwarka Google
Wraz z rozwojem infrastruktury GPU, zużycie energii w centrach danych w Stanach Zjednoczonych gwałtownie wzrosło. Wzrosło z 176 terawatogodzin w 2018 r., czyli około 1,9 procent krajowego zużycia energii elektrycznej, do ponad 4,4 procent w 2023 r. Projekty Departamentu Energii, które się tym dzielą, mogą znacznie wzrosnąć, osiągając nawet 12 procent w nadchodzących latach (wykres 3).
Wykres 3: Zużycie energii elektrycznej w amerykańskich centrach danych rośnie wraz ze wzrostem AI
Do 2028 roku zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych może osiągnąć nawet 12 procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w USA
Dla porównania, prognozowany wzrost zużycia energii elektrycznej w amerykańskich centrach danych w latach 2023–2028 przekroczy całkowite zużycie energii elektrycznej w Wielkiej Brytanii w 2023 r., które obsługiwało około 28 milionów gospodarstw domowych .
W miarę jak popyt na energię elektryczną rośnie, stabilność sieci energetycznej w USA staje się coraz ważniejsza dla przedsiębiorstw użyteczności publicznej, organów regulacyjnych i branży centrów danych.
Siatka pod obciążeniem
Większość Amerykanów uruchamia swoje urządzenia, nie zwracając uwagi na prąd, który za nimi stoi. Ale w niektórych częściach kraju to zasilanie staje się mniej niezawodne.
Wraz z rozwojem centrów danych AI nie tylko zwiększają one zapotrzebowanie na energię elektryczną, ale także zakłócają przepływ energii przez lokalne sieci. Na obszarach o gęstych skupiskach energochłonnych serwerów wahania napięcia stają się coraz częstsze.
Według analizy Bloomberga dane z czujników z ponad 700 000 domów pokazują wyraźny wzorzec spadku jakości zasilania w pobliżu szybko rozwijających się centrów AI. Najpoważniejsze zniekształcenia odnotowano w odległości 20 mil od głównych klastrów centrów danych (wykres 4).
Wykres 4: Centra danych AI są powiązane ze spadkiem jakości zasilania
Dane z czujników ujawniają poważne zniekształcenia zasilania w promieniu 20 mil od szybko rozwijającej się infrastruktury AI w USA
Analiza danych z czujników przeprowadzona przez Bloomberga wykazała, że w przeciętnym hrabstwie USA około 1,7 procent czujników odnotowało co najmniej jeden miesięczny odczyt powyżej 8-procentowego progu złych harmonicznych. W hrabstwie Loudoun, gdzie znajduje się większość centrów danych w Północnej Wirginii, liczba ta była ponad czterokrotnie wyższa.
W sąsiednim hrabstwie Prince William, gdzie niedawno dodano znaczną nową pojemność centrum danych, około 6 procent z 1100 czujników mieszkalnych wykazało nadmierne zniekształcenia harmoniczne. Prawie wszystkie te odczyty pochodziły z domów położonych w odległości siedmiu mil od głównych centrów danych. Dwa tuziny czujników odnotowały poziomy dwucyfrowe, przy czym niektóre osiągnęły poziom nawet 12,9 procent.
Wykres 6: Jakość zasilania pozostaje stabilna w dalszej odległości od centrów danych AI
W hrabstwie York w stanie Wirginia zniekształcenia harmoniczne utrzymują się na niskim poziomie, znacznie poniżej progu 3%, przy braku aktywności pobliskiego centrum danych.
Oprócz obaw o jakość zasilania, centra danych stwarzają również rosnące ryzyko dla stabilności sieci. Standardową funkcją bezpieczeństwa w branży centrów danych jest odłączanie się od sieci i przełączanie na generatory lokalne, gdy poziomy napięcia lub częstotliwości spadną poza dozwolone progi. Chroni to wrażliwy sprzęt przed uszkodzeniem. Jednak gdy wiele obiektów odłącza się jednocześnie, powoduje to nagły spadek zapotrzebowania, uwalniając do systemu nadmiar energii elektrycznej. Ta nierównowaga może zdestabilizować sieć i zwiększyć ryzyko przerw w dostawie prądu.
Wraz z przyspieszeniem rozwoju centrów danych, pilna staje się potrzeba zapewnienia, że sieć będzie w stanie się dostosować. Zakłady użyteczności publicznej zaczynają podnosić alarm. Wiele regionów stoi teraz przed podwójnym wyzwaniem: zaspokojeniem historycznego wzrostu zapotrzebowania na energię elektryczną przy jednoczesnej stabilizacji infrastruktury, która ją dostarcza.
Modernizacja sieci
Sprostanie wyzwaniu rosnącego zapotrzebowania na energię elektryczną z centrów danych i spadającej niezawodności sieci wymaga inteligentniejszej i bardziej odpornej sieci elektrycznej, która może zintegrować więcej energii odnawialnej. Musi być w stanie poradzić sobie z szybkimi zmianami obciążenia, wykrywać obciążenia w czasie rzeczywistym i reagować, zanim rozprzestrzenią się zakłócenia.
Jednak znaczna część systemu USA, szczególnie na poziomie dystrybucji, nadal działa na starzejącej się infrastrukturze. Podczas gdy inwestycje w energię odnawialną gwałtownie wzrosły, wydatki na modernizację sieci pozostały w tyle. W raporcie z 2023 r. zatytułowanym Electricity Grids and Secure Energy Transitions (Sieci elektryczne i bezpieczne transformacje energetyczne ) Międzynarodowa Agencja Energetyczna stwierdziła, że ponad 90 procent przerw w dostawie prądu w Stanach Zjednoczonych ma swoje źródło w sieci dystrybucyjnej.
Amerykańskie przedsiębiorstwa użyteczności publicznej zaczęły inwestować w sieć z nowym poczuciem pilności. Wśród ogłoszeń na 2025 r.:
Systemy dystrybucyjne, które dostarczają energię bezpośrednio do użytkowników końcowych, były głównym motorem nakładów inwestycyjnych przedsiębiorstw użyteczności publicznej w ciągu ostatnich dwóch dekad. Od 2003 do 2023 r. inwestycje w infrastrukturę dystrybucyjną wzrosły o 31,4 mld USD, co stanowi wzrost o 160 procent. Ponad jedna piąta tego wzrostu nastąpiła w ciągu jednego roku. W latach 2022–2023 wydatki wzrosły o 6,5 mld USD do łącznej kwoty 50,9 mld USD, co wynikało głównie z wymiany i modernizacji starzejącego się sprzętu (wykres 7).
Wykres 7: Roczne dopłaty kapitału do USA według sektorów
Firmy technologiczne również wkraczają do akcji. Firmy takie jak Corinex, które oferują technologie zwiększające wydajność sieci, współpracują z przedsiębiorstwami użyteczności publicznej w celu digitalizacji sieci dystrybucyjnej niskiego napięcia przy użyciu technologii szerokopasmowej przez linię energetyczną. Systemy te dostarczają danych w czasie rzeczywistym na temat napięcia, harmonicznych i przepływów energii , pomagając operatorom wykrywać obciążenia na wczesnym etapie i reagować skuteczniej. Poprzez zwiększanie widoczności i elastyczności na poziomie lokalnym nasze narzędzia pomagają przedsiębiorstwom użyteczności publicznej w zarządzaniu szerszym wpływem dużych obciążeń w górę rzeki, takich jak centra danych.
Ale modernizacja infrastruktury to tylko część rozwiązania. Planiści i regulatorzy sieci badają nowe standardy połączeń dla dużych obciążeń, ze szczególnym uwzględnieniem lokalizacji, koordynacji podczas awarii i lepszej komunikacji między centrami danych a zakładami użyteczności publicznej.
Wnioski
AI nie jest już tylko przełomem technologicznym. Jej rozwój stawia prawdziwe, rosnące wymagania amerykańskiej sieci elektroenergetycznej. Centra danych, kiedyś postrzegane po prostu jako obiekty do przetwarzania informacji, są teraz dużymi konsumentami energii, którzy zmieniają sposób wytwarzania, dystrybucji i zarządzania energią elektryczną.
Przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, organy regulacyjne i dostawcy technologii zaczynają reagować, ale tempo wdrażania AI przyspiesza szybciej niż zdolność sieci do adaptacji. Bez skoordynowanego planowania i stałych inwestycji obciążenie systemów energetycznych będzie się tylko pogłębiać.
Przyszłość AI zależy od niezawodności systemów, które ją obsługują. Budowanie tej przyszłości będzie wymagało sieci tak zaawansowanej i adaptacyjnej, jak technologia, którą ma napędzać.
O autorze
Colin Tang jest starszym specjalistą ds. inwestycji w Corinex, gdzie wykorzystuje swoje bogate doświadczenie w finansach, aby kierować strategią inwestycyjną firmy i wynikami portfela. Dzięki udokumentowanemu doświadczeniu w identyfikowaniu i wykorzystywaniu możliwości inwestycyjnych, Colin odgrywa kluczową rolę we wspieraniu celów finansowych i rozwoju Corinex.
Skontaktuj się z nami, aby poprosić o dostęp do danych i analiz wspomnianych w naszym artykule lub dowiedzieć się, w jaki sposób rozwiązania Corinex umożliwiają cyfryzację sieci i eliminują jej ograniczenia.
Bądź na czele w grze energetycznej! Subskrybuj nasz biuletyn CoriNEXT i otrzymuj najnowsze trendy dotyczące widoczności i elastyczności sieci, aktualizacje polityki, porady ekspertów i możliwości warsztatów - prosto na swoją skrzynkę odbiorczą.
Bądź na czele w grze energetycznej! Subskrybuj nasz biuletyn CoriNEXT i otrzymuj najnowsze trendy dotyczące widoczności i elastyczności sieci, aktualizacje polityki, porady ekspertów oraz nadchodzące wydarzenia i warsztaty - prosto na swoją skrzynkę odbiorczą.
