W obszernej analizie Bloomberg wykazuje, że w miejscach gdzie trwają intensywne inwestycje w centra danych ceny energii elektrycznej wzrosły w ostatnich pięciu latach nawet o 267 proc.
Zapłacimy rachunek z technologiczną rewolucję?
„To coraz bardziej dramatyczny efekt domina boomu AI, gdy energochłonne centra danych windują koszty energii do rekordowych poziomów w dużej części USA, zmuszając zwykłe gospodarstwa domowe do płacenia za gospodarkę cyfrową” - napisali analitycy. Istnieje więc spore ryzyko, że rewolucja sztucznej inteligencji będzie podnosić ceny prądu, co uderzy w budżety gospodarstw domowych, szczególnie tych najbiedniejszych, oraz w firmy.
Problem ten dotyczy też Polski. Wprawdzie nie jesteśmy motorem postępu technologicznego, ale my również uczestniczymy w globalnym boomie na centra danych. Wedle danych PMR do 2030 r. moc zainstalowana we wszystkich krajowych centrach danych ma wzrosnąć niemal trzykrotnie: z obecnych 173 MW do ponad 500 MW. To będzie mocno podnosić popyt na energię.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna prognozuje, że światowe zużycie energii w samych centrach danych zwiększy się do 2030 r. o ok. 150 proc., do 945 TWh. A w 2035 r. może to być nawet 1200 TWh, co stanowiłoby już 4,5 proc. całkowitego zużycia energii. Krótko mówiąc: boom na AI już wywołuje boom na energię, a to zjawisko będzie zyskiwać na sile.
Realne ceny energii mogą nawet spaść
Czy w związku z tym wszystkim musimy po prostu pogodzić się z windującymi cenami prądu? Niekoniecznie. Grupa naukowców z amerykańskiego Narodowego Laboratorium im. Lawrence’a w Berkeley wraz z firmą konsultingową Battle odkryła, że większe zapotrzebowanie na energię w rzeczywistości może prowadzić do spadku jej ceny. W latach 2019-24 realne ceny energii (czyli po uwzględnieniu inflacji) spadały w tych stanach, gdzie zapotrzebowanie na nią wzrosło.
Najlepszym przykładem jest Dakota Północna: popyt na energię zwiększył się o prawie 40 proc. (a jedną z przyczyn jest budowa centrów danych), ale realne ceny energii spadły o 2,8 centa za kWh. W Nowym Meksyku zapotrzebowanie wzrosło o 22 proc., a ceny spadły o niemal 2 centy. W Wirginii, czyli w ważnym ośrodku centrów danych, popyt zwiększył się o 14,5 proc., a koszty energii zmalały o 1 cent.
Te dane są sprzeczne z intuicją. Teoretycznie zwiększenie popytu powinno podnieść ceny, ale nic takiego się nie stało. Co więcej – ceny spadły. Jak to wyjaśnić?
Rozproszone koszty modernizacji
Kluczem jest efekt kosztów stałych. Zwiększony popyt obniżył ceny, ponieważ pozwolił rozproszyć wysokie koszty stałe (takie jak utrzymanie i modernizacja sieci, będące głównym składnikiem taryfy) na większą liczbę sprzedanych kilowatogodzin. Obniża to koszt jednostkowy. Piekarz sprzedający 100 bułek dziennie będzie mieć co do zasady niższe koszty jednostkowe niż ten sprzedający 10 bułek, ponieważ ten sam wysoki koszt stały (np. wynajem pieca za 1000 zł) zostaje rozbity na znacznie większą liczbę sprzedanych produktów. W systemie energetycznym działa to podobnie: większa sprzedaż energii pozwala pokryć stałe koszty sieci niższym narzutem na pojedynczą kilowatogodzinę.
Autorzy badania wskazują, że aby popyt wynikający z wielkich inwestycji w centra danych nie podnosił cen prądu (lub je obniżał), muszą być one budowane w takich miejscach, gdzie można wykorzystywać istniejącą infrastrukturę, zamiast budować nową (bo to podnosi koszty stałe). Jak to osiągnąć? Najważniejsza jest lokalizacja: budowanie centrów w miejscach, gdzie sieć ma nadwyżki mocy i nie jest przeciążona.
Przykład: w Wirginii, gdzie sieć jest na granicy wydolności, budowa każdego nowego centrum danych będzie podnosić ceny energii. Ale już budowanie centrum tam, gdzie jest albo będzie nadmiar energii, ma większy sens ekonomiczny – czyli np. blisko farm wiatrowych, które są w stanie produkować prąd także w nocy i dzięki temu mają nadwyżki.
W Polsce powinniśmy o tym głęboko pomyśleć, bo my – w odróżnieniu od USA – jesteśmy na samym początku inwestycji w AI.