KI generuje skok napięcia w centrum danych. Ale sieć nie jest jeszcze gotowa
Gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji, napędzany przez duże modele językowe, takie jak ChatGPT, powoduje bezprecedensowy wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych w Stanach Zjednoczonych. To rosnące zapotrzebowanie na energię stanowi coraz większe obciążenie dla starzejącej się sieci energetycznej kraju, co prowadzi do pogorszenia jakości dostaw energii, zwiększonego ryzyka awarii oraz nowych wyzwań dla infrastruktury budynków mieszkalnych. Wraz z przyspieszeniem wdrażania sztucznej inteligencji pilnie potrzebna stała się inteligentniejsza i bardziej odporna sieć energetyczna. W niniejszym artykule przeanalizowano skalę skutków, związane z tym luki w zabezpieczeniach oraz działania, które muszą podjąć przedsiębiorstwa energetyczne, organy regulacyjne i dostawcy technologii, aby zapewnić, że sieć będzie w stanie nadążyć za rewolucją w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Kiedy firma OpenAI uruchomiła ChatGPT 30 listopada 2022 r., wywołało to globalny wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Zdolność tego chatbota do generowania odpowiedzi przypominających ludzkie oraz wykonywania złożonych zadań stanowiła ogromny krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji. Skłoniło to konkurentów, takich jak Google, Meta i Anthropic, do przyspieszenia prac nad własnymi dużymi modelami językowymi (LLM).
Rozwój sztucznej inteligencji wywiera jednak znaczną presję na infrastrukturę fizyczną. Sztuczna inteligencja powoduje wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną, ponieważ przedsiębiorstwa budują nowe centra danych, aby sprostać coraz większym obciążeniom obliczeniowym.
Artykuł ten skupia się na Stanach Zjednoczonych i analizuje prognozowany wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w centrach danych opartych na sztucznej inteligencji, jego wpływ na sieć energetyczną oraz powody, dla których przedsiębiorstwa energetyczne i organy regulacyjne muszą pilnie zmodernizować sieć, aby nadążyć za tą transformacją.
Jak sztuczna inteligencja zmienia popyt na energię elektryczną w Stanach Zjednoczonych
KI szybko stała się jedną z najważniejszych innowacji XXI wieku. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) duże modele językowe, takie jak ChatGPT, osiągnęły w Stanach Zjednoczonych 40-procentowy wskaźnik akceptacji w ciągu zaledwie dwóch lat. Tempo to przewyższa początkowy wzrost zarówno Internetu, jak i komputerów osobistych (rys. 1).
Wykres 1: Wprowadzenie generatywnej sztucznej inteligencji przewyższa wcześniejsze technologie stosowane w miejscu pracy
W ciągu dwóch lat od wprowadzenia na rynek generatywna sztuczna inteligencja osiągnęła w Stanach Zjednoczonych poziom akceptacji wynoszący 40 procent
Takie szybkie przetwarzanie wiąże się ze znacznymi kosztami energetycznymi. Szkolenie i eksploatacja tych modeli wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co zwiększa obciążenie centrów danych i powoduje wzrost zużycia energii do rekordowych poziomów. Ważnym czynnikiem stojącym za tym trendem jest przejście od tradycyjnych serwerów opartych na procesorach CPU do systemów opartych na procesorach graficznych (GPU). Chociaż procesory graficzne są mniej energooszczędne niż specjalistyczne układy scalone, to obecnie dominują w obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją ze względu na swoją moc w zakresie przetwarzania równoległego.
Według szacunków pojedyncze zapytanie w ChatGPT zużywa prawie dziesięciokrotnie więcej energii elektrycznej niż typowe wyszukiwanie w Google. Odpowiada to mniej więcej godzinnej pracy żarówki LED o niskiej mocy (wykres 2).
Wykres 2: System oparty na sztucznej inteligencji zużywa więcej energii niż standardowe wyszukiwanie w Google
Liczba watogodzin energii elektrycznej na zapytanie
Wraz z rozbudową infrastruktury GPU zużycie energii przez centra danych w Stanach Zjednoczonych znacznie wzrosło. Wzrosło ono z 176 terawatogodzin w 2018 roku, co stanowiło około 1,9 procent krajowego zużycia energii elektrycznej, do ponad 4,4 procent w 2023 roku. Ministerstwo Energii zakłada, że udział ten może znacznie wzrosnąć i w nadchodzących latach osiągnąć nawet 12 procent (rysunek 3).
Wykres 3: Zużycie energii przez centra danych w Stanach Zjednoczonych rośnie wraz z rozwojem sztucznej inteligencji
Zapotrzebowanie centrów danych na energię elektryczną może do 2028 roku stanowić nawet 12 procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych
Aby lepiej zrozumieć skalę tego wzrostu: prognozowany wzrost zużycia energii elektrycznej przez centra danych w Stanach Zjednoczonych w latach 2023–2028 przewyższy całkowite zużycie energii elektrycznej w Wielkiej Brytanii w 2023 roku, czyli zużycie odpowiadające około 28 milionom gospodarstw domowych.
Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na energię elektryczną stabilność amerykańskiej sieci energetycznej staje się kluczową kwestią dla przedsiębiorstw energetycznych, organów nadzorczych oraz branży centrów danych.
Sieć pod presją
Większość Amerykanów korzysta ze swoich urządzeń, nie zastanawiając się zbytnio nad tym, jak działa zasilanie elektryczne. W niektórych częściach kraju dostawy energii elektrycznej stają się jednak coraz mniej niezawodne.
Rozbudowa centrów danych opartych na sztucznej inteligencji nie tylko zwiększa zapotrzebowanie na energię elektryczną, ale także zakłóca przepływ prądu w lokalnych sieciach. Na obszarach, gdzie występują gęste skupiska energochłonnych serwerów, coraz częściej dochodzi do wahań napięcia.
Według analizy przeprowadzonej przez agencję Bloomberg dane z czujników zainstalowanych w ponad 700 000 gospodarstw domowych wskazują na wyraźną tendencję do pogorszenia jakości energii elektrycznej w pobliżu szybko rozwijających się ośrodków sztucznej inteligencji. Największe zakłócenia odnotowano w promieniu 20 mil od głównych skupisk centrów danych (wykres 4).
Wykres 4: Centra obliczeniowe oparte na sztucznej inteligencji wiążą się z pogorszeniem jakości zasilania
Dane z czujników wskazują na poważne zakłócenia w działaniu w promieniu 20 mil od szybko rozwijającej się infrastruktury sztucznej inteligencji w Stanach Zjednoczonych
Analiza danych z czujników przeprowadzona przez agencję Bloomberg wykazała, że w przeciętnym okręgu w Stanach Zjednoczonych około 1,7% czujników rejestrowało co najmniej jeden miesięczny odczyt przekraczający próg 8% dla szumów harmonicznych. W hrabstwie Loudoun, gdzie znajduje się większość centrów danych w północnej Wirginii, odsetek ten był ponad czterokrotnie wyższy.
W sąsiednim hrabstwie Prince William, gdzie niedawno znacznie zwiększono moce obliczeniowe centrów danych, około 6 procent spośród 1100 czujników zainstalowanych w budynkach mieszkalnych wykazało nadmierne zniekształcenia harmoniczne. Prawie wszystkie te odczyty pochodziły z domów położonych w promieniu 11 kilometrów od głównych lokalizacji centrów danych. Dwadzieścia cztery czujniki zarejestrowały wartości dwucyfrowe, a niektóre osiągnęły nawet 12,9 procent.
Wykres 6: Jakość energii elektrycznej pozostaje stabilna nawet w znacznej odległości od centrów przetwarzania danych opartych na sztucznej inteligencji
Hrabstwo York w stanie Wirginia charakteryzuje się przez cały czas niskim poziomem zniekształceń harmonicznych, znacznie poniżej progu 3%, mimo że w pobliżu nie działa żadne centrum danych.
Oprócz obaw dotyczących jakości energii elektrycznej centra danych stanowią również rosnące zagrożenie dla stabilności sieci. Standardowym zabezpieczeniem stosowanym w branży centrów danych jest odłączenie od sieci energetycznej i przełączenie na generatory własne w przypadku przekroczenia dopuszczalnych wartości progowych napięcia lub częstotliwości. Chroni to wrażliwe urządzenia przed uszkodzeniami. Jednak gdy wiele instalacji zostanie wyłączonych jednocześnie, prowadzi to do nagłego spadku zapotrzebowania, w wyniku czego do systemu trafia nadmiar energii elektrycznej. Ta nierównowaga może destabilizować sieć i zwiększać ryzyko awarii.
Wraz z przyspieszeniem rozwoju centrów danych rośnie również pilna potrzeba zapewnienia, by sieć energetyczna była w stanie dostosować się do tych zmian. Operatorzy sieci energetycznych zaczynają ogłaszać alarmy. Wiele regionów stoi dziś przed podwójnym wyzwaniem: muszą zaspokoić historyczny wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną, a jednocześnie zapewnić stabilność infrastruktury dostarczającej tę energię.
Modernizacja sieci
Aby sprostać wyzwaniom związanym z rosnącym zapotrzebowaniem centrów danych na energię elektryczną oraz malejącą niezawodnością sieci, potrzebna jest inteligentniejsza i bardziej odporna sieć energetyczna, która będzie w stanie zintegrować większą ilość energii ze źródeł odnawialnych. Musi ona być w stanie radzić sobie z gwałtownymi zmianami obciążenia, wykrywać obciążenia w czasie rzeczywistym i reagować na nie, zanim zakłócenia zdążą się rozprzestrzenić.
Mimo to znaczna część amerykańskiego systemu, zwłaszcza na poziomie dystrybucji, nadal opiera się na przestarzałej infrastrukturze. Podczas gdy inwestycje w energię odnawialną gwałtownie wzrosły, wydatki na rozbudowę sieci pozostają w tyle. W raporcie z 2023 r. zatytułowanym „Sieci energetyczne i bezpieczna transformacja energetyczna”Międzynarodowa Agencja Energetyczna stwierdza, że ponad 90 procent przerw w dostawach energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych wynika z problemów w sieci dystrybucyjnej.
Amerykańskie przedsiębiorstwa energetyczne zaczęły inwestować w sieć energetyczną z nową determinacją. Wśród zapowiedzi na rok 2025 znalazły się:
Firma Ameren z Missouri przedłożyła Komisji ds. Usług Publicznych stanu Missouri pięcioletni plan inwestycyjny o wartości 12,4 mld dolarów, mający na celu modernizację infrastruktury oraz poprawę niezawodności i elastyczności sieci.
Systemy dystrybucyjne, które dostarczają energię elektryczną bezpośrednio do odbiorców końcowych, były w ciągu ostatnich dwóch dekad głównym powodem wydatków inwestycyjnych przedsiębiorstw energetycznych. W latach 2003–2023 inwestycje w infrastrukturę dystrybucyjną wzrosły o 31,4 mld dolarów, co stanowi wzrost o 160 procent. Ponad jedna piąta tego wzrostu miała miejsce w ciągu zaledwie 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 przestarzałego sprzętu (rysunek 7).
Wykres 7: Roczne nakłady kapitałowe w Stanach Zjednoczonych według sektorów
Do akcji wkraczają również firmy technologiczne. Przedsiębiorstwa takie jak Corinex, oferujące rozwiązania usprawniające sieć energetyczną, współpracują z dostawcami energii w celu cyfryzacji sieci dystrybucyjnej niskiego napięcia przy użyciu technologii szerokopasmowej transmisji danych przez linie energetyczne. Systemy te dostarczają dane w czasie rzeczywistym dotyczące napięcia, harmonicznych i przepływów energii, co pomaga operatorom wcześnie wykrywać obciążenia i skuteczniej na nie reagować. Nasze narzędzia zwiększają przejrzystość i elastyczność na poziomie lokalnym oraz pomagają przedsiębiorstwom energetycznym radzić sobie z szerszymi skutkami dużych obciążeń występujących na wyższych poziomach sieci, takich jak centra danych.
Modernizacja infrastruktury to jednak tylko część rozwiązania. Projektanci sieci i organy regulacyjne analizują obecnie nowe standardy połączeń dla dużych odbiorców, kładąc nacisk na identyfikację lokalizacji, koordynację działań w przypadku awarii oraz lepszą komunikację między centrami danych a dostawcami energii.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja nie jest już jedynie przełomem technologicznym. Jej rozwój stawia przed amerykańską siecią energetyczną realne i coraz większe wyzwania. Centra danych, które niegdyś postrzegano wyłącznie jako obiekty służące do przetwarzania informacji, są dziś znaczącymi odbiorcami energii elektrycznej, którzy na nowo kształtują sposób wytwarzania, dystrybucji i zarządzania energią elektryczną.
Przedsiębiorstwa energetyczne, organy regulacyjne i dostawcy technologii zaczynają reagować, ale tempo wdrażania sztucznej inteligencji rośnie szybciej niż zdolność sieci do dostosowania się. Bez skoordynowanego planowania i długoterminowych inwestycji obciążenie systemów energetycznych będzie się tylko nasilać.
Przyszłość sztucznej inteligencji zależy od niezawodności systemów, które ją obsługują. Budowa tej przyszłości wymaga sieci, która będzie równie zaawansowana i elastyczna jak technologia, która prawdopodobnie będzie ją zasilać.
O autorze
Colin Tang pełni funkcję starszego specjalisty ds. inwestycji w firmie Corinex, gdzie wykorzystuje swoje bogate doświadczenie w branży finansowej do kształtowania strategii inwestycyjnej i poprawy wyników portfela firmy. Dzięki udokumentowanym osiągnięciom w zakresie identyfikowania i wykorzystywania możliwości inwestycyjnych Colin odgrywa kluczową rolę we wspieraniu realizacji celów finansowych i rozwoju firmy Corinex.
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać dostęp do danych i analiz wymienionych w naszym artykule, lub dowiedz się, w jaki sposób rozwiązania Corinex umożliwiają cyfryzację sieci i eliminują ograniczenia sieciowe.
Nie traćcie przewagi w grze o energię! Zapiszcie się do naszego newslettera CorinExt, a najnowsze trendy dotyczące widoczności sieci i elastyczności, aktualne wytyczne, porady ekspertów oraz informacje o warsztatach będą trafiać prosto do Waszej skrzynki odbiorczej.
Zapisz się do newslettera Corinext, aby otrzymywać najnowsze informacje na temat widoczności sieci, elastyczności, wiedzy eksperckiej, warsztatów oraz przyszłości modernizacji sieci.
