Sztuczna inteligencja, centra danych i kryptowaluty. Brzmi jak przepis na globalny kryzys energetyczny? Niezupełnie. Mimo że obawy o rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną wydają się uzasadnione, dane pokazują, że rzeczywistość jest nieco bardziej optymistyczna. Nawet na rodzimym rynku, choć obiektów pod obsługę AI jeszcze nie mamy.

W 2022 roku, według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA)1, centra danych, kryptowaluty i AI zużyły około 460 terawatogodzin (TWh) energii elektrycznej. To sporo – bo odpowiada za niecałe 2% globalnego zużycia energii. Jeśli jednak porównać to z innymi sektorami, okazuje się, że skala tego zapotrzebowania jest stosunkowo niewielka.

Główne źródła zużycia energii przez AI

Proces trenowania modeli AI, zwłaszcza tych opartych na dużych zbiorach danych, jak GPT czy DALL-E, wymaga tysięcy godzin pracy superkomputerów. Na przykład trenowanie jednego dużego modelu może zużyć tyle energii, ile wynosi praca setek gospodarstw domowych przez kilka miesięcy. Każde zapytanie do systemu AI (np. wyszukiwanie w Google, generowanie obrazu czy analiza danych) wymaga mocy obliczeniowej, co także wiąże się z kosztem energetycznym. Choć pojedyncza interakcja może wydawać się mało znacząca, miliony zapytań dziennie sumują się w ogromne zużycie energii. Centra danych, które przechowują ogromne ilości informacji pot...