12 artykułów
Restart elektrowni znanej z awarii, nowe bloki i dekadowe umowy na prąd: giganci technologiczni kupują energię atomową, by karmić modele. Kto ponosi koszty?
Irlandzka sieć ostrzegała, że centra danych mogą pochłonąć jedną trzecią krajowego prądu. Stolica europejskiego techu wprowadziła ograniczenia — inne miasta patrzą.
Rozwój modeli AI wymaga ogromnych centrów danych, które zużywają prąd i wodę. Skala tego zużycia rodzi pytania o zrównoważony rozwój.
Centra danych dla AI pochłaniają 60 kW na szafę rack i dziesiątki gigawatów mocy. Do lipca 2026 lokalne społeczności w USA zablokowały ich budowę o wartości 130 miliardów dolarów. Równowaga między infrastrukturą AI a prawem społeczności do wody i prądu staje się jednym z głównych konfliktów technologicznych dekady.
Trening i uruchamianie modeli AI kosztuje coraz więcej energii. Szacunki wskazują, że roczne emisje CO₂ z treningu modeli na Hugging Face wzrosły prawie stuokrotnie w pięć lat.
Centra danych napędzające sztuczną inteligencję zużywają rocznie setki terawatogodzin. IEA podaje, że w 2025 roku wzrost wyniósł 17 proc., a same centra AI aż 50 proc.
Wpływ rozwoju sztucznej inteligencji na zużycie energii i zasobów wodnych.
Zużycie energii przez data center i AI rośnie szybciej niż kiedykolwiek. IEA podaje concrete liczby na 2025 rok i prognozy na 2030.
Trenowanie nowoczesnych modeli językowych pochłania tyle energii, ile zużywa małe państwo. Serwery chłodzą wody pitnej, a ślad węglowy sztucznej inteligencji staje się jednym z największych problemów klimatycznych branży technologicznej.
Sztuczna inteligencja pożera prąd w skali, jakiej lokalne sieci przesyłowe nie były projektowane. W 2026 roku regiony z dużą koncentracją centrów danych zmagają się z przeciążeniami transformatorów, opóźnionymi inwestycjami i rosnącym oporem społecznym.
Trenowanie i eksploatacja dużych modeli AI zuwa ogromne ilości energii i wody. Badania pokazują, że wygenerowanie jednego obrazu zużywa tyle prądu, co naładowanie smartfona, a centra danych odpowiadają za rosnący udział w globalnych emisjach CO₂.
Trening i uruchamianie modeli językowych to ogromny koszt energetyczny. Nowe badania pokazują, że modeli rozumiejące zużywają aż 17 razy więcej energii niż modeli instruktażowych.