Dylemat sztucznej inteligencji w Niemczech: kiedy linia energetyczna staje się wąskim gardłem cyfrowej przyszłości
Przedpremierowe wydanie Xperta
Wybór głosu 📢
Opublikowano: 30 października 2025 r. / Zaktualizowano: 30 października 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Dylemat sztucznej inteligencji w Niemczech: Kiedy linia energetyczna staje się wąskim gardłem cyfrowej przyszłości – Zdjęcie: Xpert.Digital
Przyszłość bez prądu: Oto powód, dla którego Amazon i spółka zamykają swoje centra danych w Niemczech
Przerwa w dostawie prądu dla gospodarki: Jak przestarzała sieć energetyczna Niemiec wpływa na jej cyfrowe połączenie
Niemcy stoją u progu nowej ery technologicznej, ale ich cyfrowa przyszłość jest zagrożona blackoutem, zanim jeszcze się na dobre rozpoczął. Podczas gdy politycy i przedsiębiorcy zachwalają sztuczną inteligencję jako klucz do konkurencyjności, jej wdrożenie jest utrudnione przez fundamentalną przeszkodę: sieć energetyczną. We Frankfurcie, cyfrowym sercu Europy, kryzys jest już rzeczywistością. Z powodu braku przepustowości sieci, do 2030 roku nie będzie można podłączyć nowych centrów danych AI. Miliardowe inwestycje gigantów technologicznych, takich jak Oracle i Amazon, są wstrzymane, ponieważ czas oczekiwania na podłączenie do sieci sięga nawet 13 lat – wieczność w dynamicznej erze AI.
Ta porażka polityki infrastrukturalnej zbiega się z podwójnym wyzwaniem: wykładniczo rosnącym zapotrzebowaniem na energię nowoczesnych modeli sztucznej inteligencji (AI) oraz najwyższymi na świecie cenami energii elektrycznej w Niemczech. Pojedynczy program szkoleniowy AI może zużyć tyle energii, co małe miasto, co czyni projekty nieopłacalnymi przy niemieckich kosztach energii elektrycznej sięgających 30 centów za kilowatogodzinę. Konsekwencje są już wymierne: Niemcy spadają w światowych rankingach AI, ustępując miejsca Stanom Zjednoczonym, Chinom, a nawet europejskim sąsiadom.
Jednak w obliczu tego kryzysu egzystencjalnego pojawiają się strategiczne rozwiązania. Niemieckie instytucje badawcze pracują nad rewolucyjnymi technologiami energooszczędnymi, takimi jak chipy neuromorficzne, które mogłyby zmniejszyć zużycie energii elektrycznej tysiąckrotnie. Jednocześnie reaktywacja dawnych terenów poprzemysłowych z istniejącymi, wysokowydajnymi połączeniami stwarza szansę na uniknięcie rozbudowy sieci. Niemcy stoją przed kluczowym wyborem: czy uda im się osiągnąć pozycję lidera w dziedzinie efektywności energetycznej i inteligentnego wykorzystania infrastruktury, czy też będą biernie przyglądać się rozpadowi ich cyfrowej suwerenności z powodu braku miedzianych kabli?
Nadaje się do:
Ambicje cyfrowe są blokowane przez kable miedziane – a to może zniszczyć całą gospodarkę.
Republika Federalna Niemiec stoi w obliczu paradoksu o historycznych rozmiarach. Podczas gdy politycy i liderzy biznesu niestrudzenie wychwalają znaczenie sztucznej inteligencji dla przyszłej stabilności kraju, rzeczywistość załamuje się na najbardziej prozaicznej przeszkodzie: sieci energetycznej. Frankfurt, tradycyjnie bijące serce europejskiej infrastruktury cyfrowej, wysyła alarmujący sygnał do reszty kraju. Nie da się zbudować kolejnych centrów danych AI przed 2030 rokiem. Nie z powodu braku inwestorów, nie z powodu braku wiedzy specjalistycznej, ale po prostu z powodu braku wystarczającej ilości energii elektrycznej. Oracle musiało porzucić swój projekt wart dwa miliardy dolarów. Amazon został zmuszony do odłożenia na czas nieokreślony inwestycji wartej siedem miliardów euro. Czas oczekiwania na podłączenie do sieci rozciąga się od ośmiu do trzynastu lat – to wieczność w branży, w której cykle innowacji mierzone są miesiącami.
Ten rozwój sytuacji ujawnia fundamentalny błąd w niemieckiej polityce gospodarczej w ciągu ostatniej dekady. Podczas gdy miliardy napływały do programów cyfryzacji i badań nad sztuczną inteligencją, infrastruktura fizyczna, bez której wszelkie ambicje cyfrowe stają się mrzonką, była systematycznie zaniedbywana. Region Ren-Men, który obecnie dysponuje mocą centrów danych wynoszącą około 2730 megawatów i miał ją zwiększyć do ponad 4800 megawatów do 2030 roku, nie jest w stanie osiągnąć takiego wzrostu. Konsekwencje wykraczają daleko poza pojedynczy region. Wpływają one na konkurencyjność całej gospodarki, która stoi na krawędzi pozostawania w tyle w globalnym wyścigu technologicznym.
Energetyczna arytmetyka sztucznej inteligencji
Aby zrozumieć skalę wyzwania, należy wziąć pod uwagę realia energetyczne rozwoju współczesnej sztucznej inteligencji. Pojedynczy cykl treningowy wiodących modeli sztucznej inteligencji zużywa obecnie od 100 do 150 megawatów energii – porównywalnie do zużycia energii elektrycznej przez 80 000 do 100 000 gospodarstw domowych. Liczby te stanowią jednak dopiero punkt wyjścia do wykładniczego wzrostu. Do 2028 roku poszczególne procesy treningowe mogą zużywać od jednego do dwóch gigawatów, a do 2030 roku nawet od czterech do szesnastu gigawatów. Dla porównania: jeden gigawat odpowiada zużyciu energii elektrycznej przez milionowe miasto, a szesnaście gigawatów – zużyciu energii przez kilka milionów gospodarstw domowych.
Szkolenie GPT-3 pochłonęło 1287 megawatogodzin energii elektrycznej. Jego następca, GPT-4, potrzebował już od 51 773 do 62 319 megawatogodzin – od 40 do 48 razy więcej niż jego poprzednik. Ten postęp ilustruje fundamentalną prawdę rozwoju sztucznej inteligencji: każdy skok wydajności wiąże się z wykładniczo rosnącym zapotrzebowaniem na energię. Międzynarodowa Agencja Energetyczna przewiduje, że globalne zużycie energii elektrycznej przez centra danych wzrośnie ponad dwukrotnie, do około 945 terawatogodzin do 2030 roku – więcej niż obecne zużycie energii elektrycznej w Japonii. W Niemczech centra danych mogłyby potrzebować od 78 do 116 terawatogodzin do 2037 roku, co odpowiadałoby dziesięciu procentom całkowitego zużycia energii elektrycznej w tym kraju.
Zużycie energii składa się z dwóch odrębnych faz. Uczenie, w którym modele są budowane w oparciu o ogromne ilości danych, jest fazą bardziej energochłonną. Jednak wnioskowanie, czyli praktyczne zastosowanie wytrenowanych modeli, również jest bardzo kosztowne. Pojedyncze zapytanie ChatGPT zużywa od 0,3 do jednej kilowatogodziny – dziesięciokrotnie więcej energii niż wyszukiwanie w Google. Przy milionach zapytań dziennie, te pojedyncze wartości sumują się do ogromnych sum. Obecnie sztuczna inteligencja i wysokowydajne przetwarzanie danych (HPC) odpowiadają za około 15% mocy centrów danych w Niemczech. Prognozy na rok 2030 mówią o około 40%.
Nadaje się do:
Podstawowy problem kosztów w Niemczech
Energochłonna arytmetyka sztucznej inteligencji kłóci się z rzeczywistością gospodarczą Niemiec, która podważa wszelką konkurencyjność. Podczas gdy centra danych w Azji potrafią obliczyć koszty energii elektrycznej na poziomie około pięciu centów za kilowatogodzinę, operatorzy w Niemczech płacą od 25 do 30 centów. W porównaniu międzynarodowym plasuje to Niemcy na piątym miejscu wśród najdroższych krajów świata pod względem energii elektrycznej. Przewyższają je jedynie Bermudy, Dania, Irlandia i Belgia. Dla dużych odbiorców komercyjnych cena wynosi około 27 centów za kilowatogodzinę – ponad dwukrotnie więcej niż w USA czy Chinach.
Ta różnica w kosztach sprawia, że niemieckie projekty AI są zasadniczo nieekonomiczne. Centrum danych wymagające czterech gigawatów do szkolenia AI przez kilka tygodni generowałoby w Niemczech koszty energii elektrycznej rzędu kilkuset milionów euro – wielokrotnie wyższe niż w konkurencyjnych lokalizacjach. Operatorzy stoją przed prostym rachunkiem: przy identycznej infrastrukturze technologicznej i porównywalnej wydajności, cena energii elektrycznej decyduje o rentowności lub stracie. Żadna ekonomicznie racjonalna firma nie zainwestowałaby miliardów w lokalizację, w której koszty operacyjne są strukturalnie zaporowe w takich warunkach.
Arabia Saudyjska oferuje klientom komercyjnym energię elektryczną za niecałe siedem centów amerykańskich za kilowatogodzinę. Zjednoczone Emiraty Arabskie pobierają jedenaście centów, a nawet Oman, z ceną 22 centów, pozostaje poniżej poziomu niemieckiego. Te różnice cen nie odzwierciedlają tymczasowych wahań rynkowych, lecz raczej strukturalne różnice w polityce energetycznej. Niemcy zdecydowały się na ambitną transformację energetyczną, której koszty są w dużej mierze przerzucane na konsumentów poprzez opłaty sieciowe i rządowe podatki od cen energii elektrycznej. To, co wydaje się spójne z perspektywy polityki klimatycznej, okazuje się bumerangiem w polityce przemysłowej. W rezultacie: Oracle przenosi swoje wielomiliardowe centrum danych do krajów o niezawodnych i niedrogich dostawach energii elektrycznej. Amazon wstrzymuje inwestycje w Niemczech. Inne firmy hiperskalerowe pójdą w jego ślady.
Cichy spadek globalnej konkurencji w dziedzinie sztucznej inteligencji
Konsekwencje tej złożonej sytuacji w polityce energetycznej już teraz przejawiają się w mierzalnych zmianach globalnej pozycji konkurencyjnej. Niemcy, niegdyś pewnie pozycjonowane jako centrum sztucznej inteligencji (AI), spadły na 14. miejsce w Indeksie Dojrzałości AI. W raporcie Global Skills Report, porównującym umiejętności w zakresie AI na arenie międzynarodowej, Republika Federalna Niemiec spadła z trzeciego na dziewiąte miejsce. Dziesięć krajów europejskich, w tym Dania, Szwajcaria, Holandia i Finlandia, wyprzedziło Niemcy pod względem gotowości na AI. W dziedzinie technologii i analizy danych Niemcy spadły o cztery miejsca w porównaniu z rokiem poprzednim.
Liczby te nie dokumentują przypadkowego spadku, lecz systematyczną utratę znaczenia. Chociaż w Niemczech w sektorze technologicznym jest ponad 387 000 nieobsadzonych stanowisk, głównym problemem nie jest brak wykwalifikowanych pracowników, lecz brak infrastruktury umożliwiającej produktywne wykorzystanie tej wiedzy. Badania nad sztuczną inteligencją bez dostępu do zasobów obliczeniowych o wysokiej wydajności (HPC) degenerują się do poziomu akademickiego. Start-upy opracowujące innowacyjne algorytmy migrują tam, gdzie mogą je szkolić i skalować. Ugruntowane firmy przenoszą swoje działy sztucznej inteligencji do regionów z niezawodnymi dostawami energii.
Porównanie z USA ilustruje skalę tej rozbieżności. Tamtejsze centra danych AI rosną o setki megawatów rocznie. Goldman Sachs prognozuje wzrost z 55 gigawatów na początku 2025 roku do 84 gigawatów do 2027 roku i 122 gigawatów do 2030 roku. Na pięciu największych rynkach europejskich łącznie moc wzrosła o niecałe 400 megawatów do 2024 roku. Niemcy mają prognozować wzrost zużycia energii w centrach danych z 20 do 38 terawatogodzin do 2037 roku – wzrost ten wydaje się wątpliwy, biorąc pod uwagę wąskie gardła sieciowe. Różnica między ambitnymi celami wzrostu a realiami infrastrukturalnymi pogłębia się.
Rewolucja efektywności jako strategiczne wyjście
W obliczu tych egzystencjalnych wyzwań, Niemcy mogłyby dokonać zmiany paradygmatu: od wyścigu o wielkość do pozycji lidera w dziedzinie efektywności. Republika Federalna Niemiec dysponuje infrastrukturą naukową zdolną do rozwijania energooszczędnych technologii sztucznej inteligencji, które staną się nowym sukcesem eksportowym. Kilka instytucji badawczych pracuje nad rozwiązaniami, które mogłyby radykalnie zmniejszyć zużycie energii przez sztuczną inteligencję. Badania te mogłyby przekształcić konieczność w cnotę i uczynić Niemcy pionierem w dziedzinie energooszczędnej sztucznej inteligencji.
Instytut Hasso Plattnera, kierowany przez profesora Ralfa Herbricha, opracowuje algorytmy o niskiej precyzji, które mają pozwolić na oszczędność energii rzędu 89 procent. Jednocześnie instytut współpracuje z Massachusetts Institute of Technology nad neuromorficznymi chipami opartymi na dwuwymiarowych materiałach magnetycznych, które mogłyby działać 100 razy bardziej energooszczędnie niż konwencjonalne procesory. Politechnika Berlińska, we współpracy z MIT, stworzyła chipy optyczne z systemami laserowymi VCSEL. Wstępne eksperymenty wykazały, że chipy te są 100 razy bardziej energooszczędne i oferują 20 razy większą moc obliczeniową na jednostkę powierzchni niż najlepsze elektroniczne procesory cyfrowe. Zwiększenie częstotliwości taktowania lasera może potencjalnie zwiększyć te wartości aż stukrotnie.
W kwietniu 2025 roku Politechnika Drezdeńska uruchomiła neuromorficzny superkomputer SpiNNcloud. System, oparty na chipie SpiNNaker2, składa się z 35 000 chipów i ponad pięciu milionów rdzeni procesora. Zainspirowany zasadami biologii, takimi jak plastyczność i dynamiczna rekonfigurowalność, system automatycznie dostosowuje się do złożonych, zmiennych środowisk. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym z opóźnieniami poniżej milisekundy otwiera nowe możliwości zastosowań w takich obszarach jak inteligentne miasta i autonomiczna jazda. Zużycie energii jest znacznie niższe niż w przypadku systemów konwencjonalnych – architektury neuromorficzne mogą zmniejszyć zapotrzebowanie na energię nawet tysiąckrotnie.
Instytut Fraunhofera im. Heinricha Hertza, we współpracy z Niemiecką Agencją Energetyczną (dena), wykazał oszczędność energii rzędu 31–65% w praktycznych zastosowaniach sztucznej inteligencji. Dzięki uczeniu federacyjnemu, w którym modele są trenowane w sposób zdecentralizowany, a przesyłane są jedynie aktualizacje modeli, uzyskano 65-procentową oszczędność energii w procesie transmisji. Zoptymalizowana architektura sprzętowa FPGA pozwoliła na dalszą redukcję zużycia energii o 31%. Politechnika Monachijska opracowała probabilistyczną metodę treningu, która trenuje sieci neuronowe 100 razy szybciej z porównywalną dokładnością. Zamiast iteracyjnego określania parametrów, podejście to opiera się na obliczeniach prawdopodobieństwa i koncentruje się na punktach krytycznych w danych treningowych.
Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech
Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital
Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł
Więcej na ten temat tutaj:
Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:
- Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
- Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
- Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
- Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych
Tereny poprzemysłowe zamiast megacentrów danych – nowa strategia lokalizacyjna
Uczenie federacyjne jako zdecentralizowana alternatywa
Ten wzrost wydajności otwiera strategiczną ścieżkę, która może przekształcić strukturalną słabość Niemiec w potencjalną siłę. Zamiast budować gigantyczne centra danych, które zużywają setki megawatów skoncentrowanej mocy, zdecentralizowane architektury oparte na uczeniu federacyjnym mogłyby rozłożyć obciążenie obliczeniowe. Dzięki takiemu podejściu dane pozostają lokalne na urządzeniach końcowych lub w mniejszych, regionalnych centrach danych, a jedynie wytrenowane parametry modelu są agregowane centralnie. To nie tylko zmniejsza zużycie energii potrzebnej do transmisji danych i centralnej mocy obliczeniowej, ale także rozwiązuje problemy związane z ochroną danych.
Instytut Fraunhofera wykazał, że kompresja transmisji w uczeniu federacyjnym wymaga o 45% mniej energii, pomimo dodatkowej kompresji i dekompresji. Przy 10 000 uczestników w 50 rundach komunikacyjnych, model ResNet18 pozwolił zaoszczędzić 37 kilowatogodzin. Ekstrapolacja do modelu o rozmiarze GPT-3, który jest 15 000 razy większy, skutkowałaby oszczędnością około 555 megawatogodzin. Te liczby ilustrują potencjał zdecentralizowanych architektur. Zamiast koncentrować całe obciążenie obliczeniowe w kilku megacentrach danych, systemy rozproszone mogłyby efektywniej wykorzystać istniejącą infrastrukturę sieciową.
Niemcy szczycą się dobrze rozwiniętą infrastrukturą cyfrową z licznymi średnimi i mniejszymi centrami danych. Ta zdecentralizowana struktura, często postrzegana jako wada w porównaniu z dostawcami chmury o dużej skali, może stać się zaletą w kontekście energooszczędnej sztucznej inteligencji. Regionalne centra danych o mocy przyłączeniowej od pięciu do dwudziestu megawatów każde mogłyby funkcjonować jako węzły w federacyjnym systemie uczenia się. Co więcej, ciepło odpadowe z tych mniejszych jednostek można łatwiej wprowadzić do istniejących sieci ciepłowniczych, co dodatkowo zwiększa efektywność energetyczną. Frankfurt opracował już koncepcję odpowiednich i wyłączonych obszarów, która lokalizowałaby nowe centra danych, gdzie ciepło odpadowe mogłoby być efektywnie wykorzystane. Zgodnie z tą zasadą zaplanowano dwadzieścia jeden centrów danych.
Nadaje się do:
Zmarnowana szansa na tereny poprzemysłowe
Innym strategicznym podejściem do rozwiązania kryzysu infrastrukturalnego jest reaktywacja terenów poprzemysłowych. W Niemczech istnieje wiele byłych terenów przemysłowych, których infrastruktura nadawałaby się do budowy centrów danych. Tereny te często oferują już połączenia sieciowe o dużej przepustowości, zaprojektowane z myślą o rozbudowanej infrastrukturze ładowania lub zastosowaniach energochłonnych. To, co pierwotnie było przeznaczone dla przemysłu motoryzacyjnego lub ciężkiego, mogłoby zasilać centra danych bez konieczności wieloletniej rozbudowy sieci.
W 2024 roku 38% nowych projektów logistycznych było już realizowanych na terenach poprzemysłowych – o sześć punktów procentowych więcej niż w roku poprzednim. Prologis zbudował obiekt logistyczny o powierzchni 57 000 metrów kwadratowych na terenie poprzemysłowym w Bottrop. Mercedes-Benz buduje swoje największe centrum logistyczne o powierzchni 130 000 metrów kwadratowych na terenie dawnej fabryki płyt wiórowych. Te przykłady dowodzą, że rewitalizacja terenów poprzemysłowych jest technicznie i ekonomicznie wykonalna. Według analizy Logivest, w 2024 roku około 5,5 miliona metrów kwadratowych terenów poprzemysłowych będzie dostępnych pod nowe projekty budowlane.
Takie lokalizacje oferują kluczowe korzyści dla centrów danych. Połączenia sieciowe są często projektowane na moc kilku megawatów. Dostępne są źródła wody do systemów chłodzenia. Istnieją drogi dojazdowe i połączenia transportowe. Procesy uzyskiwania pozwoleń mogłyby zostać przyspieszone, ponieważ nie jest wymagane nowe wyznaczenie gruntów komercyjnych. Chociaż koszty rekultywacji zanieczyszczonych terenów są znaczne, inwestycja mogłaby się zwrócić, biorąc pod uwagę alternatywę – lata oczekiwania na podłączenie do sieci na terenach niezabudowanych. Rząd federalny powinien stworzyć zachęty dla inwestycji typu brownfield i pokryć część kosztów rekultywacji, gdy teren zostanie wykorzystany pod infrastrukturę przyszłości, taką jak centra danych.
Polityczny wymiar porażki
Kryzys energetyczny nękający niemieckie centra danych ujawnia fundamentalną porażkę planowania strategicznego. Rosnące zapotrzebowanie na energię w infrastrukturze cyfrowej było przewidywalne od lat. Już w 2020 roku centra danych w Niemczech zużywały około 16 miliardów kilowatogodzin energii elektrycznej, a prognozy wskazują, że do 2025 roku liczba ta wzrośnie do 22 miliardów kilowatogodzin. Te wydarzenia nie były nieoczekiwane. Niemniej jednak nie doszło do skoordynowanej rozbudowy sieci ani proaktywnego zapewnienia przepustowości w regionach istotnych dla sztucznej inteligencji. W rezultacie inwestorzy dysponują miliardami euro, ale brakuje im linii energetycznych.
Federalna Agencja Sieciowa (Federal Network Agency) niedawno znacząco zrewidowała swoje szacunki dotyczące przyszłego zużycia energii przez centra danych. Przewiduje się, że do 2037 roku zużycie energii elektrycznej osiągnie od 78 do 116 terawatogodzin, co odpowiadałoby nawet dziesięciu procentom całkowitego zużycia energii elektrycznej w Niemczech. Te dane ilustrują skalę problemu. Niemcy muszą ponad trzykrotnie zwiększyć dostawy energii elektrycznej dla centrów danych w ciągu najbliższych dwunastu lat, jednocześnie przyspieszając transformację energetyczną, wycofując z eksploatacji elektrownie opalane paliwami kopalnymi i podłączając do sieci miliony pojazdów elektrycznych i pomp ciepła. Bez radykalnego przyspieszenia rozbudowy sieci i znacznego wzrostu mocy wytwórczych, to pozornie niemożliwe zadanie nie zostanie zrealizowane.
Tymczasem debata polityczna pozostaje pogrążona w rytuałach. Każda ceremonia wmurowania kamienia węgielnego pod nowe farmy wiatrowe, każda rekordowa instalacja fotowoltaiczna jest celebrowana. Ale kluczowe pytanie jest ignorowane: jak energia elektryczna trafia tam, gdzie jest potrzebna? Planowanie sieci w Niemczech opiera się na kryteriach opracowanych dla gospodarki przemysłowej XX wieku. W tych modelach planowania nie uwzględniono gwałtownego wzrostu liczby przestrzennie skoncentrowanych odbiorców dużej mocy, takich jak centra danych. Regionalni operatorzy sieci są przytłoczeni, gdy wnioski o moc przyłączeniową kilkuset megawatów nagle lądują na ich biurkach. Procesy zatwierdzania trwają latami, a budowa linii energetycznych jeszcze dłużej. Zanim centrum danych zostanie podłączone do sieci, zainstalowane tam technologie często są już przestarzałe.
Wyścig o infrastrukturę AI
Podczas gdy Niemcy wahają się, reszta świata masowo inwestuje w infrastrukturę AI. Stany Zjednoczone ogłosiły Stargate, wielomiliardowy program rozbudowy centrów danych. Chiny systematycznie umacniają swoją pozycję supermocarstwa w dziedzinie AI. Nawet mniejsze gospodarki, takie jak Zjednoczone Emiraty Arabskie i Arabia Saudyjska, aktywnie pozycjonują się jako lokalizacje centrów danych. Arabia Saudyjska korzysta nie tylko z niskich cen energii elektrycznej, ale także z otoczenia regulacyjnego, które od 2024 roku ułatwia świadczenie usług w centrach danych i promuje partnerstwa z innymi dostawcami usług.
Oracle, który pierwotnie planował zainwestować dwa miliardy dolarów we Frankfurcie, obecnie wykorzystuje ogniwa paliwowe firmy Bloom Energy do zasilania swoich centrów danych AI poza siecią. Ogniwa paliwowe można zainstalować w zaledwie 90 dni – ułamek czasu potrzebnego na uzyskanie zgody na przyłączenie do sieci w Niemczech. To wydarzenie ilustruje fundamentalną zmianę: firmy o dużej mocy obliczeniowej omijają istniejącą infrastrukturę sieci, budując własne elektrownie. Microsoft eksperymentuje z małymi, modułowymi reaktorami do bezpośredniego zasilania centrów danych. Amazon inwestuje w elektrownie słoneczne, które zasilają wyłącznie jego infrastrukturę chmurową.
Niemcy pozostają w tyle w tym rozwoju. Bariery regulacyjne dla zdecentralizowanego wytwarzania energii są wysokie, a procesy zatwierdzania długotrwałe. Jednocześnie brakuje woli politycznej, aby zaklasyfikować centra danych jako infrastrukturę krytyczną i odpowiednio je priorytetyzować. Chociaż ustawa o efektywności energetycznej z 2023 roku zobowiązuje centra danych do wykorzystywania wyłącznie energii elektrycznej ze źródeł odnawialnych i przekazywania ciepła odpadowego do sieci ciepłowniczych od 2027 roku, przepisy te są mało pomocne, jeśli podstawowe zaopatrzenie w energię elektryczną nie jest zagwarantowane. Absurdem jest definiowanie standardów zrównoważonego rozwoju, podczas gdy inwestycje warte miliardy euro nie przynoszą rezultatów z powodu braku połączenia z siecią.
Nadaje się do:
Trzy kluczowe pytania
Sytuacja sprowadza się do trzech fundamentalnych pytań, które zadecydują o cyfrowej przyszłości Niemiec. Po pierwsze: czy tereny poprzemysłowe mogą być zbawcą Niemiec w dziedzinie sztucznej inteligencji, czy po prostu jesteśmy zbyt wolni? Teoretyczna dostępność 5,5 miliona metrów kwadratowych terenów poprzemysłowych to jedno. Praktyczna realizacja to drugie. Każdy z tych projektów wymaga kompleksowej oceny oddziaływania na środowisko, planów remediacji i procedur uzyskiwania pozwoleń. Nawet jeśli wszystkie zaangażowane strony będą działać z najwyższym priorytetem, od pierwszego kontaktu do uruchomienia centrum danych mija kilka lat. W tym czasie konkurenci z innych krajów budują dziesięć nowych obiektów. Pytanie nie brzmi, czy Niemcy teoretycznie mają takie możliwości, ale czy są w stanie zgromadzić odpowiednie środki administracyjne i planistyczne, aby faktycznie je zrealizować.
Po drugie: czy radykalne skupienie się na wydajności wystarczy, aby zrekompensować niedobory energetyczne? Przedstawione wyniki badań nad energooszczędną sztuczną inteligencją są imponujące. Oszczędność energii na poziomie 89% dzięki algorytmom o niskiej precyzji, 100-krotnie wydajniejsze układy neuromorficzne, 100-krotnie szybsze uczenie za pomocą metod probabilistycznych – te innowacje rzeczywiście mogą oznaczać zmianę paradygmatu. Jednak od fazy laboratoryjnej do masowej produkcji jeszcze daleka droga. Układy laserowe VCSEL istnieją w fazie prototypowej; ich skalowanie przemysłowe zajmie lata. Procesory neuromorficzne, takie jak SpiNNaker2, imponująco demonstrują swoje możliwości, ale wciąż nie są gotowe do komercyjnych zastosowań w sztucznej inteligencji. Nawet gdyby Niemcy stały się światowym liderem w dziedzinie energooszczędnej technologii sztucznej inteligencji, mogłoby upłynąć od pięciu do dziesięciu lat, zanim technologie te będą gotowe do wprowadzenia na rynek i dostępne w odpowiednich ilościach.
Po trzecie: czy za pięć lat będziemy po prostu obserwować, jak inni zdominują rynek? To pytanie jest najgłębsze. Ponieważ najbardziej prawdopodobną prognozą obecnych wydarzeń jest właśnie ten scenariusz. Podczas gdy Niemcy zmagają się z procesami zatwierdzania, debatują nad standardami zrównoważonego rozwoju i czekają na rozbudowę sieci, globalna dynamika władzy ulega fundamentalnej zmianie. Główne modele językowe przyszłości będą trenowane w amerykańskich, chińskich lub bliskowschodnich centrach danych. Aplikacje sztucznej inteligencji, które przenikają biznes i społeczeństwo, będą rozwijane przez firmy z dostępem do nieograniczonej mocy obliczeniowej. Niemieckie firmy zostaną zdegradowane do roli konsumentów tych technologii, zamiast samodzielnie je kształtować. Suwerenność technologiczna przywoływana w przemówieniach politycznych okazuje się iluzją.
Cienka granica między ambicją a rzeczywistością
Niemcy stoją na rozdrożu. Jedna z dróg prowadzi do przyszłości jako europejskiego centrum doskonałości w dziedzinie energooszczędnej sztucznej inteligencji. Kraju, który przekształca konieczność w cnotę i zdobywa pozycję światowego lidera w dziedzinie zrównoważonych technologii sztucznej inteligencji. Ta wizja nie jest nierealna. Istnieją podstawy naukowe, instytucje badawcze osiągają imponujące wyniki, a przemysł dysponuje specjalistyczną wiedzą w zakresie inżynierii mechanicznej i technologii półprzewodników. Dzięki ukierunkowanemu finansowaniu, przyspieszonym procesom zatwierdzania projektów typu brownfield, znacznej rozbudowie infrastruktury sieciowej i jasno określonym priorytetom strategicznym, ta droga jest możliwa do realizacji.
W drugą stronę prowadzi do utraty znaczenia. Kraj, który obserwuje migrację inwestycji, odpływ najwybitniejszych umysłów i tworzenie wartości cyfrowej gdzie indziej. Kraj, który w 2035 roku odkryje, że cała jego infrastruktura sztucznej inteligencji znajduje się w obcych rękach, że każda krytyczna aplikacja uzyskuje dostęp do serwerów w USA lub Chinach, a jego gospodarka jest tak samo uzależniona od zagranicznych dostawców usług w chmurze, jak wcześniej od rosyjskiego gazu. Ten scenariusz nie jest dystopią, lecz logiczną konsekwencją obecnych wydarzeń, jeśli nie zostaną podjęte radykalne środki zaradcze.
Decyzja zapadnie w ciągu najbliższych 24 do 36 miesięcy. Potem zostanie ustalony kurs. Rozwój sztucznej inteligencji (AI) podąża krzywymi wykładniczymi, które nie dają czasu na nadrabianie zaległości. Raz pozostając w tyle, nie można nadrobić zaległości. Efekty sieciowe w branży AI są zbyt silne, a przewaga pionierów zbyt wyraźna. Albo Niemcy zdołają stworzyć niezbędną infrastrukturę teraz, napędzając jednocześnie rewolucję w zakresie efektywności, albo zaakceptują swój upadek na technologiczne peryferie. W tej rywalizacji nie ma miejsca na kompromisy. Historia bezlitośnie osądzi pokolenie decydentów, którzy niedocenili znaczenia linii energetycznych dla suwerenności cyfrowej. Pytanie nie brzmi już, czy Niemcy muszą coś zrobić. Pytanie brzmi, czy wciąż mają siłę, wolę i tempo, aby zrobić to, co konieczne, zanim będzie definitywnie za późno.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital
Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.
Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.
Najważniejsze korzyści w skrócie:
⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.
🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.
💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.
🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.
📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.
Więcej na ten temat tutaj:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
