Widziałem narodziny centrum danych. Tym razem sieć wytrzymała
Jak powstaje centrum danych? Niedawna wizyta w Newport uświadomiła mi skalę i złożoność tego przedsięwzięcia. Tu nie wystarczy wielka hala z miejscem na komputery.
Mglisty poranek w Newport, w południowej Walii. Na terenie Imperial Park, gdzie jeszcze kilka lat temu produkowano grzejniki Quinn, dziś wyrasta coś zupełnie innego - jedno z najnowocześniejszych centrów danych Microsoftu w Europie. Wśród stalowych konstrukcji i labiryntu rur chłodzących tworzy się jedna z największych zagadek współczesnej technologii: jak napędzać rewolucję sztucznej inteligencji, nie doprowadzając jednocześnie do przeciążenia globalnej sieci energetycznej?
Podczas mojej wizyty na budowie w Newport Microsoft pokazał mi nie tylko skalę inwestycji, ale przede wszystkim innowacyjne rozwiązania, które mają umożliwić dalszy rozwój AI bez dewastacji infrastruktury energetycznej. Bo każde zapytanie do ChatGPT czy Copilota - choć kosztuje dziś ułamek centa - wciąż stanowi realne wyzwanie dla operatorów sieci przesyłowych na całym świecie.
Czytaj też:
Paradoks postępu: taniej dla użytkownika, drożej dla planety
Ostatnie dwa lata przyniosły dramatyczny spadek kosztów korzystania z modeli językowych. Gdy w maju 2023 r. debiutował GPT‑4 to przetworzenie miliona tokenów kosztowało 60 dol. za output i 30 dol. za input. Dziś, po wprowadzeniu GPT‑4o i kolejnych optymalizacjach, te same operacje kosztują odpowiednio 10 i 3 dol. To spadek o ponad 80 proc., który uczynił sztuczną inteligencję dostępną dla masowego odbiorcy.
Ale ta rewolucja cenowa ma ukryty koszt. CEO OpenAI, Sam Altman, ujawnił, że pojedyncze zapytanie do ChatGPT zużywa średnio 0,34 watogodziny energii elektrycznej - dziesięciokrotnie więcej niż standardowe wyszukiwanie w Google czy Bing. W skali jednostkowej to niewiele, mniej niż energooszczędna żarówka w ciągu kilku minut. Jednak miliardy zapytań dziennie przekładają się na lawinowy wzrost globalnego zużycia energii.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) szacuje, że w ubiegłym roku centra danych pochłonęły 415 terawatogodzin energii, czyli 1,5 proc. globalnego zużycia. Prognozy na 2030 r. mówią o ponad dwukrotnym wzroście - do 945 TWh, co odpowiada rocznemu zapotrzebowaniu całej Japonii. AI jest głównym motorem tego trendu: dziś odpowiada za 15-24 proc. zużycia energii w centrach danych, a do końca dekady może stanowić nawet połowę.
Spadek cen promptów nie oznacza więc redukcji kosztów energetycznych. Wręcz przeciwnie - demokratyzacja dostępu do AI prowadzi do eksplozji liczby zapytań, a co za tym idzie, do bezprecedensowego wzrostu zapotrzebowania na energię.
Azure w trybie AI‑first: chłodzenie cieczą zamiast huraganu
Podczas prezentacji w Newport Microsoft ujawnił, że każdy region Azure został przeprojektowany w duchu AI‑first. CEO firmy, Satya Nadella, podkreślił: Uruchomiliśmy ponad dwa gigawaty nowej mocy w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Wszystkie nasze regiony wspierają już chłodzenie cieczą.
To fundamentalna zmiana. Tradycyjne centra danych opierały się na chłodzeniu powietrzem, które sprawdzało się przy gęstości mocy rzędu 5-10 kW na rack. Tymczasem procesory graficzne (GPU) używane do trenowania modeli AI generują nawet 20‑krotnie więcej ciepła niż klasyczne serwery CPU. Najnowsze serwery z GPU Nvidii wymagają już 132 kW na rack, a nadchodząca generacja - aż 240 kW.
Przy takich wartościach chłodzenie powietrzem staje się fizycznie niemożliwe. Eksperci Schneider Electric wyliczają, że schłodzenie racka o mocy 50 kW wymagałoby przepływu powietrza rzędu 7850 stóp sześciennych na minutę. Podwojenie tego do 100 kW oznaczałoby konieczność przepuszczenia przez serwer wiatru o sile huraganu.
Dlatego Microsoft - podobnie jak inni hyperscalerzy - przeszedł na systemy chłodzenia cieczą bezpośrednio do chipu. Płyta chłodząca montowana na procesorze odbiera ciepło, a płyn chłodzący krąży transportując je dalej. Choć wciąż potrzebne jest dodatkowe chłodzenie powietrzem (20-30 proc. obciążenia) to ta metoda pozwala osiągnąć gęstości mocy nieosiągalne tradycyjnymi technikami.
Firma testuje też mikrofluidykę - technologię, która według badań działa nawet trzy razy skuteczniej niż standardowe zimne płyty. W laboratoriach Microsoftu udało się obniżyć maksymalny wzrost temperatury krzemu w GPU o 65 proc., co przekłada się na lepszą efektywność energetyczną i niższe koszty operacyjne.
Dynamic Line Ratings: więcej mocy bez nowych kabli
Jednym z najbardziej intrygujących rozwiązań pokazanych w Newport była technologia Dynamic Line Ratings (DLR), rozwijana przez firmę LineVision. National Grid określa ją jako kluczowy komponent zwiększania przepustowości systemu przesyłowego. W praktyce oznacza to możliwość przesyłania większej ilości energii przez istniejące linie bez budowy nowej infrastruktury.
Dotychczas operatorzy stosowali statyczne wartości graniczne, zakładające najgorsze możliwe warunki pogodowe. Tymczasem rzeczywista przepustowość zależy od wielu czynników: temperatury otoczenia, prędkości i kierunku wiatru, nasłonecznienia czy temperatury przewodów. DLR wykorzystuje sensory i zaawansowane modelowanie CFD, aby w czasie rzeczywistym obliczać faktyczną przepustowość linii i dynamicznie dostosowywać rating.
Efekty widać. National Grid wdrożył system LineVision na ponad 10 najbardziej obciążonych obwodach, oszczędzając konsumentom dziesiątki milionów funtów. Kolejny etap obejmie 115 obwodów. Dane pokazują, że w sprzyjających warunkach pogodowych przepustowość linii może wzrosnąć nawet trzykrotnie względem statycznych wartości.
Dla centrów danych takich jak Newport oznacza to szybsze podłączenie do sieci bez wieloletnich i kosztownych inwestycji. To szczególnie istotne w kontekście danych National Grid, według których kolejka projektów centrów danych oczekujących na przyłączenie w Wielkiej Brytanii przekroczyła 60 GW - więcej niż szczytowe zapotrzebowanie całego kraju (47 GW).
VEIR, czyli superprzewodnictwo w służbie sztucznej inteligencji
Podczas gdy Dynamic Line Ratings pozwala wycisnąć więcej z istniejącej infrastruktury to firma VEIR - wspierana przez Microsoft - proponuje futurystycznie brzmiące rozwiązanie: superprzewodzące kable energetyczne.
Tradycyjne kable miedziane mają swoją ciemną stronę - straty rezystancyjne. Szacuje się, że 5-10 proc. energii zamienia się w ciepło podczas transmisji wewnątrz centrów danych. To oznacza dodatkowe koszty chłodzenia: na każdy megawat obciążenia IT trzeba doliczyć kolejne 0,5 MW zużywane przez systemy chłodzące. Superprzewodniki VEIR, pracujące w temperaturze ciekłego azotu (77K), praktycznie eliminują opór elektryczny, redukując straty o ponad 90 proc.
Rewolucja tkwi jednak nie tylko w efektywności, ale i w rozmiarach. Kabel VEIR o prądzie 4 kA ma przekrój zaledwie 69 cm² i waży 12 kg na metr. Dla porównania, tradycyjny miedziany busbar o tej samej wydajności ma przekrój 894 cm² i waży aż 114 kg/m. To redukcja przekroju o 87 proc. i masy o 89 proc.
Takie parametry otwierają nowe możliwości. Superprzewodniki VEIR pozwalają dostarczać wysoką moc przy niższych napięciach, co oznacza mniej transformacji i mniejsze podstacje. Umożliwiają też zwiększenie dostępnej mocy w istniejących przestrzeniach - bez kosztownej rozbudowy.
National Grid Partners promuje tę technologię jako rozwiązanie dla trzech kluczowych zastosowań: dostarczania energii wewnątrz budynków, dystrybucji na zewnątrz oraz przyłączeń do sieci. W każdym z tych przypadków superprzewodniki VEIR oznaczają mniejsze wieże przesyłowe, węższe korytarze i szybsze, prostsze połączenia.
Emerald AI to inteligentna orkiestracja obciążeń
Najbardziej futurystycznym rozwiązaniem zaprezentowanym w Newport była platforma Emerald AI - oprogramowanie, które dynamicznie zarządza obciążeniami AI w centrach danych, reagując na sygnały z sieci energetycznej. To efekt partnerstwa z Nvidią.
Problem jest oczywisty: centra danych AI generują bezprecedensowy wzrost zapotrzebowania na energię, a sztywne profile obciążeń przeciążają sieci, opóźniają przyłączenia i podnoszą koszty. Rozwiązaniem jest uczynienie z centrów danych elastycznych aktywów - zdolnych do dynamicznego dostosowywania zużycia energii bez utraty jakości usług.
Emerald AI integruje się z platformą Nvidia AI Enterprise i NVIDIA Mission Control. Systemy GridLink i Conductor koordynują planowanie obciążeń i zarządzanie energią, pozwalając centrom danych redukować zapotrzebowanie w chwilach krytycznych, jednocześnie utrzymując akceptowalną jakość zadań treningowych i inferencyjnych.
W maju Emerald AI przeprowadził pierwszy udany proof‑of‑concept w Arizonie. Podczas przeciążenia sieci oprogramowanie zmniejszyło zużycie energii przez klaster 256 GPU Nvidii o 25 proc. przez trzy godziny - bez pogorszenia jakości obliczeń.
Jeśli ten model zostanie wdrożony szerzej to może odblokować nawet 100 GW przepustowości w istniejącym systemie elektrycznym Stanów Zjednoczonych - równowartość 20 proc. całkowitego rocznego zużycia energii w kraju. Elastyczne fabryki AI mogłyby szybciej łączyć się z sieciami, przyspieszając rozwój infrastruktury i innowacji, a jednocześnie wspierając stabilność i przystępność cenową energii.
National Grid pod presją
Skala wyzwań stojących przed brytyjską siecią energetyczną jest trudna do wyobrażenia. National Grid ujawniło, że w ciągu najbliższych pięciu lat Wielka Brytania musi zbudować pięciokrotnie więcej infrastruktury przesyłowej niż powstało w ciągu ostatnich trzech dekad. Firma inwestuje około 30 mld funtów - niemal dwa razy więcej niż w poprzednim pięcioleciu. 85 proc. tej kwoty to inwestycje zielone, zgodne z taksonomią UE.
Kolejka projektów centrów danych w Wielkiej Brytanii przekroczyła 60 GW - więcej niż całe szczytowe zapotrzebowanie kraju (47 GW). Choć część projektów ma charakter spekulacyjny to rząd traktuje AI jako priorytet strategiczny, uruchamiając AI Energy Council i AI Growth Zones.
Podobne napięcia widać w Stanach Zjednoczonych. National Grid Partners śledzi setki megawatów nowych przyłączeń w Nowym Jorku i Massachusetts. NY stawia na produkcję chipów, a MA wprowadziło ulgi podatkowe dla centrów danych.
SSE i transformacja Imperial Park
W 2022 r. firma SSE przejęła działającą podstację główną i stała się operatorem prywatnej sieci zasilającej park biznesowy Imperial Park w Newport. To właśnie ta sieć zapewni początkowe zasilanie dla nowego centrum danych. Trwa modernizacja punktu zasilania, obejmująca zaawansowane transformatory supergridowe. Przepustowość wzrośnie z 150 MVA do 450 MVA - trzykrotnie. SSE rozbudowuje lokalną infrastrukturę, aby zasilić pełne operacje Microsoftu.
Aby przyspieszyć proces firma opracowała rozwiązanie Day 1 we współpracy z Microsoftem i rządem Walii. Dzięki temu już w marcu centrum danych zostanie częściowo podłączone do istniejącej infrastruktury, co pozwoli rozpocząć testy i uruchomienie pierwszych hal.
SSE podkreśla, że dostarcza kręgosłup energetyczny dla rozwoju AI w Wielkiej Brytanii – odnawialne źródła, sieci i niskoemisyjną elastyczność. Do 2027 r. firma zainwestuje 17,5 mld funtów. W Irlandii SSE odpowiada już za 85 proc. energii zużywanej przez centra danych i współpracuje z największymi firmami technologicznymi.
Power Purchase Agreements: odnawialna energia w praktyce
Równolegle Microsoft zabezpiecza dostawy czystej energii poprzez Power Purchase Agreements (PPA). Jednym z przykładów jest projekt Larks Green Solar PV w South Gloucestershire - farma słoneczna o mocy 49,9 MWac, uruchomiona w kwietniu 2023 r. To pierwszy projekt w Wielkiej Brytanii, który zasilał energią bezpośrednio sieć przesyłową.
Umowa PPA z Cero Generation, podpisana w 2021 r, zapewniła projektowi stabilne przychody i umożliwiła finansowanie przez Rabobank. Dzięki temu farma mogła powstać.
Długoterminowe PPA - zwykle na 10-25 lat - gwarantują deweloperom stabilne przepływy finansowe, a kupującym pozwalają wspierać rozwój czystej energii i redukować emisje.
Microsoft ogłosił kontrakty na 34 GW energii bezemisyjnej w 24 krajach - osiemnastokrotny wzrost od 2020 r. W ubiegłym roku firma podpisała umowy na 19 GW aktywów odnawialnych w 16 krajach. W samej Wielkiej Brytanii portfolio Microsoftu obejmuje ponad 1 GW projektów wiatrowych i słonecznych, z czego ponad 100 MW już działa.
Cele zrównoważonego rozwoju Microsoftu, czyli pragmatyzm w cieniu rosnących emisji
Microsoft od lat deklaruje: do 2030 r. stać się firmą carbon negative, a do 2050 r. usunąć z atmosfery cały węgiel wyemitowany od momentu założenia w 1975 r. - zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio poprzez zużycie energii elektrycznej.
Droga do tego celu okazuje się jednak wyboista. Raport Microsoft Environmental Sustainability 2025 ujawnia, że całkowite emisje gazów cieplarnianych wzrosły o 23,4 proc. względem 2020 r. Powód? Energochłonność inwestycji w sztuczną inteligencję i cloud computing. Największym problemem pozostają emisje Scope 3 - odpowiadające za ponad 97 proc. śladu węglowego firmy - które w ciągu ostatnich pięciu lat wzrosły o 26 proc.
Źródła tych emisji są dobrze znane: produkcja i użytkowanie sprzętu Microsoftu, materiały budowlane wykorzystywane w nowych projektach oraz usługi dostawców zewnętrznych. Jednocześnie firma może pochwalić się 30‑procentową redukcją emisji Scope 1 i 2 względem poziomu bazowego z 2020 r., co pokazuje, że część działań przynosi wymierne efekty.
Mimo trudności Microsoft podkreśla, że pozostaje pragmatycznie optymistyczny. Wskazuje na nowe technologie zrównoważonego rozwoju, innowacje w AI oraz rozwiązania rynkowe. Wprowadził też klauzulę do Kodeksu Postępowania Dostawców, nakazującą przejście na 100 proc. energię bezemisyjną dla wszystkich towarów i usług dostarczanych do firmy do 2030 r. To krok, który może znacząco ograniczyć emisje Scope 3.
W zakresie usuwania dwutlenku węgla Microsoft zabezpieczył kontrakty na 22 mln ton w roku fiskalnym 2024 - więcej niż w poprzednich czterech latach łącznie. Obejmują one zarówno rozwiązania oparte na naturze, jak i technologie inżynieryjne: bioenergię z wychwytywaniem i składowaniem CO₂ (BECCS), bezpośrednie wychwytywanie powietrza (DAC) oraz projekty reforestacji.
Balansowanie innowacji z odpowiedzialnością
Historia wizyty w Newport to opowieść o skali, innowacji i kompromisach. Microsoft - podobnie jak inni giganci technologiczni - stoi przed bezprecedensowym wyzwaniem: jak kontynuować rewolucję AI, nie przytłaczając globalnej infrastruktury energetycznej i nie podważając celów klimatycznych?
Rozwiązania zaprezentowane w Newport - Dynamic Line Ratings, superprzewodzące kable VEIR, chłodzenie cieczą czy orkiestracja obciążeń Emerald AI - pokazują, że branża traktuje problem poważnie. Każda z tych technologii oferuje konkretne korzyści: większą efektywność energetyczną, redukcję strat i lepsze wykorzystanie istniejącej infrastruktury.
Jednak fundamentalne napięcie pozostaje. Choć cena promptów GPT‑4 spadła o 93 proc. w ciągu dwóch lat to całkowite zapotrzebowanie energetyczne AI będzie wyłącznie rosło. Globalne zużycie energii przez centra danych ma się podwoić do 2030 r., a sztuczna inteligencja będzie głównym motorem tego wzrostu.
Kluczem będzie nie tylko rozwój bardziej wydajnych technologii, ale też mądre zarządzanie wzrostem: lokalizowanie centrów danych w regionach z nadmiarem odnawialnej energii, wykorzystywanie elastyczności obciążeń do stabilizacji sieci, inwestowanie w przesył i dystrybucję oraz zabezpieczanie dostaw czystej energii poprzez PPA i inne mechanizmy.
Ostateczny sukces zależy od współpracy - technologicznych gigantów, operatorów sieci, regulatorów i rządów. Wizyta w Newport pokazuje, że narzędzia są już dostępne. Pytanie brzmi: czy uda się wdrożyć je wystarczająco szybko i na odpowiednią skalę, aby nadążyć za tempem rozwoju AI?
Każdy prompt do ChatGPT to nie tylko zapytanie do modelu językowego. To także niewielkie, lecz realne obciążenie dla sieci energetycznej, które w skali globalnej staje się jednym z największych wyzwań infrastrukturalnych XXI wieku. Newport udowadnia, że odpowiedzi istnieją. Teraz trzeba je przełożyć na działanie - i to w skali całego świata.
