Zapewnienie odpowiednich mocy obliczeniowych i niezbędnej energii to kolejny motor napędzający wydatki. Wspomniane OpenAI część pozyskanych miliardów dolarów skieruje właśnie nie tylko na zakup chipów od Nvidii i pozyskiwanie najlepszych specjalistów z branży, ale również na wynajem centrów danych. Wiele firm decyduje się jednak na budowę własnej kosztownej infrastruktury. O tym, jak wielkie moce są niezbędne, niech świadczy fakt, iż Sam Altman, współtwórca OpenAI, niedawno przekonywał producentów chipów, w tym TSMC i Samsunga, do budowy nowych fabryk, które stanowiłyby zaplecze dla potrzeb jego projektów AI. O finansowaniu planów, które mogą pochłonąć setki miliardów dolarów, rozmawiał z arabskimi szejkami, jak również finansistami w Japonii.
Czy Europa stanie się skansenem cyfrowym?
Zarówno przedstawiciele branży technologicznej, jak i raport Maria Draghiego wskazują, że Unia Europejska jest zapóźniona w kwestii rozwoju nowoczesnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Problemem są choćby restrykcyjne przepisy o danych osobowych.
Wydatki na potrzebną energię do zasilania centrów danych to wyzwanie. Deficyt mocy sprawia, że już teraz zakłada się wydłużenie żywotności elektrowni węglowych. Morgan Stanley szacuje, że – jeśli ten trend się utrzyma – globalne emisje gazów cieplarnianych do 2030 r. mogą być trzykrotnie wyższe niż w scenariuszu zakładającym brak projektów genAI. Ale na tym nie koniec – o skali wyzwań świadczy fakt, iż kilku największych operatorów centrów danych na świecie ogłosiło inwestycje w energetykę jądrową, aby zrównoważyć rosnące zapotrzebowanie ze strony AI. Firmy nie stawiają już mocy obliczeniowej ponad wydajność. Po latach stałego wzrostu zobowiązań do redukcji zużycia energii i tworzenia wydajnych możliwości obliczeniowych badania Aberdeen Group wykazały w ub.r. po raz pierwszy niewielki spadek tych wskaźników. A na odwrócenie tego trendu nie ma co liczyć. Wystarczy spojrzeć na plany gigantów. Microsoft zawarł umowę z Constellation Energy, właścicielem wygaszonej w 2019 r. elektrowni atomowej Three Mile Island, na uruchomienie do 2027 r. reaktora. Projekt, który kosztować ma 1,6 mld dol., zakłada, że elektrownia dostarczy ok. 840 MW. Nieco mniej mocy z takiego samego źródła wygenerować chce Alphabet (spółka-matka Google’a) – w kooperacji z firmą Kairos Power uruchomi w latach 2030–2035 kilka małych reaktorów atomowych. Tzw. SMR-y zapewnią do 500 MW. Kolejne moce z atomu zagwarantować chce sobie Amazon, który zainwestował 0,5 mld dol. w X-Energy (spółka ma rozwijać sieć SMR-ów o mocy ok. 80 MW każdy). Pierwsze efekty tej kooperacji mają być widoczne już za cztery lata. Eksperci przekonują, iż te wszystkie inwestycje, przy obecnym boomie AI, są niezbędne. Wystarczy wspomnieć choćby o budowie jednego z największych europejskich centrów danych AI w brytyjskim Blyth. Inwestycja, za którą stoi fundusz Blackstone, ma kosztować 10 mld funtów i zapewnić ponad 4 tys. miejsc pracy. Z kolei Microsoft wyda 4,3 mld euro na rozwój infrastruktury AI i wzrost wydajności chmury obliczeniowej we Włoszech. Ponadto Oracle wpompuje ponad 6,5 mld dol. w AI i otwarcie „publicznego regionu chmury” w Malezji, zaś Google na podobny cel w tym kraju oraz w Tajlandii przeznaczy przeszło 3 mld dol. A to tylko jedne z niewielu takich przedsięwzięć na świecie. W ich konsekwencji, jak wylicza Goldman Sachs, do 2030 r. zużycie energii w centrach danych napędzających m.in. boty AI skoczy – względem obecnego – o imponujące 160 proc.
Wyceniany w 2023 r. na 185 mld dol. rynek AI do 2027 r. ma już osiągnąć wartość nawet 990 mld dol. Tak prognozują eksperci firmy Bain & Co.
Te całościowe nakłady na badania i rozwój, licencjonowanie, utrzymanie infrastruktury czy serwisowanie centrów danych i produkcję niezbędnych urządzeń robią wrażenie. Analitycy ostrzegają jednak, iż państwa, które nie zainwestują w sztuczną inteligencję, mogą zostać w tyle w technologicznym wyścigu, a konsekwencje będą odczuwalne na wielu poziomach: od przemysłu po rynek pracy. – Nakłady finansowe na AI osiągają skalę porównywalną jedynie z największymi wydatkami publicznymi, co odzwierciedla strategiczne znaczenie tej technologii – przyznaje Paweł Rutkowski z Forterro. – AI staje się katalizatorem rozwoju dla całego rynku technologicznego, a jej rozwój tworzy popyt w wielu branżach – od centrów danych i dostawców energii, przez producentów sprzętu, po firmy zajmujące się szkoleniami i konsultingiem – wylicza.
Choć to globalny wyścig, ważna jest tzw. suwerenność danych. – Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji i wynikające z tego rozwoju zapotrzebowanie na energię konieczną do przetwarzania danych w takiej skali zwiększa zapotrzebowanie na centra danych. Aby Europa mogła uczestniczyć i konkurować w rozwoju technologii AI, niezbędne jest zapewnienie odpowiedniego zaplecza infrastrukturalnego – w tym energetycznego – komentuje Wojciech Stramski, prezes Beyond.pl. – Konieczne są inwestycje w infrastrukturę energetyczną i centra danych, przygotowane do obsłużenia infrastruktury IT o wymaganiach wysokiej gęstości mocy, które jednocześnie będą przetwarzać dane według norm prawnych UE – kontynuuje. I zastrzega, że obiekty te powinny być zintegrowane z ogólnym ekosystemem energetyczno-ciepłowniczym, aby równolegle minimalizować ślad węglowy wynikający ze wzrostu zapotrzebowania energetycznego.
– To pozwoli budować konkurencyjne, globalne rozwiązania i jednocześnie zachować kontrolę nad przetwarzaniem i przechowywaniem informacji oraz zagwarantuje Europie miejsce w gospodarczym wyścigu technologicznym – zapewnia.
Prezes Beyond.pl podkreśla, że firmy i instytucje poszukujące suwerenności technologicznej powinny świadomie współpracować z lokalnymi operatorami data center oraz dostawcami chmury korzystającymi z ich infrastruktury. – Zawsze warto pytać dostawcę, gdzie fizycznie są przechowywane firmowe dane – radzi Wojciech Stramski.
W 2022 r. wartość rynku AI w Europie wyniosła ok. 22 mld dol. Wedle prognoz do 2027 r. ma ona wzrosnąć już do 50 mld dol. Potencjał dla rozwoju tego sektora, choć mniejszy niż w przypadku Stanów Zjednoczonych czy Chin, jest więc ogromny.
– Europa, zamiast konkurować z USA i Chinami pod względem wielkości inwestycji, skupia się na optymalizacji procesów przemysłowych i redukcji kosztów, gdzie technologia odgrywa kluczową rolę – wskazuje Paweł Rutkowski.
Prognozy dotyczące automatyzacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przewidują, że w ciągu kolejnych czterech lat obniży ona koszty operacyjne o 15 proc.
