Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji generuje bezprecedensowe zapotrzebowanie na moc obliczeniową, co bezpośrednio przekłada się na obciążenie infrastruktury energetycznej. Według najnowszego raportu Capgemini, aż 77% liderów sektora energetycznego (czyli blisko 4 na 5 badanych) obawia się, że zapotrzebowanie ze strony centrów danych będzie rosło w tempie uniemożliwiającym jego pełne zaspokojenie przez tradycyjne sieci przesyłowe.

Strategie energetycznej autarkii

W odpowiedzi na ryzyko ograniczeń w dostawach energii, operatorzy obiektów typu data center zmieniają model zaopatrzenia w moc. Obecnie 29% podmiotów już częściowo wykorzystuje energię wytwarzaną bezpośrednio przy obiekcie lub na jego terenie, z pominięciem publicznej infrastruktury sieciowej. Tendencja ta ma ulec znacznemu wzmocnieniu w najbliższym czasie.

Dane wskazują na optymizm w obszarze decentralizacji zasilania – 71% badanych oczekuje, że wdrożenie lokalnych źródeł produkcji energii pozwoli na istotne zmniejszenie zależności od zewnętrznych dostawców w perspektywie najbliższych pięciu lat. Rozwiązania te mają nie tylko zapewnić bezpieczeństwo operacyjne, ale również wesprzeć realizację celów zrównoważonego rozwoju.

Sztuczna inteligencja w służbie stabilności sieci

AI, będąca głównym motorem wzrostu zapotrzebowania na energię, staje się jednocześnie narzędziem służącym do optymalizacji jej zużycia. Firmy coraz chętniej integrują inteligentne systemy z infrastrukturą krytyczną, aby minimalizować ryzyka operacyjne.

• 60% organizacji już korzystających z technologii AI wykorzystuje ją do precyzyjnego prognozowania obciążenia sieci energetycznej.

• 60% liderów sektora energetycznego prognozuje, że wdrożenie algorytmów AI przyczyni się do redukcji awarii i przestojów o ponad 10%.

Kontekst rynkowy i prognozy

Problem dostępności mocy przyłączeniowej staje się jednym z głównych hamulców rozwoju nowych inwestycji data center w Europie i Polsce. Inwestowanie we własne źródła wytwórcze, takie jak instalacje fotowoltaiczne, magazyny energii czy jednostki kogeneracyjne, staje się standardem w procesie planowania nowoczesnych parków technologicznych.

Harmonogram wdrożeń wskazuje na intensyfikację prac nad systemami klasy predictive maintenance w ciągu nadchodzącej dekady. Optymalizacja techniczna ma być kluczem do zachowania ciągłości biznesowej w warunkach rosnącej presji na zasoby energetyczne.