Кључни проблем инфраструктуре вештачке интелигенције: Ризик од насукане имовине – они који се данас ослањају на застареле структуре, платиће цену сутра

Вештачка интелигенција која прождире енергију: Генијална (и игнорисана) алтернатива џиновским нуклеарним центрима података

Недостатак транспарентности као кључни политички проблем инфраструктуре вештачке интелигенције

Енергетске потребе вештачке интелигенције расту експоненцијално – а са њима и политичка паника. Да би се задовољиле огромне потребе за електричном енергијом планираних дата центара вештачке интелигенције, наводно ново решење је изненада дошло у фокус у Европи и САД: мали модуларни нуклеарни реактори (SMR). Али док политичари и индустријски лобисти славе овог нуклеарног спасиоца као једину опцију, у позадини се назире невиђена економска погрешна процена.

Експлозивни трошкови изградње, деценије дуга времена имплементације и огроман ризик од такозване „насукане имовине“ претварају сан о гигафабрици вештачке интелигенције на нуклеарни погон у коцкање високог ризика. Оно што је посебно експлозивно јесте оно што се систематски изоставља из дебате: децентрализована инфраструктура вештачке интелигенције. Овај чланак испитује скривене истине о трошковима дебате о малим, модерним моторним реакторима (SMR) и показује зашто ризикујемо да поновимо скупе структурне грешке из прошлости са технологијом сутрашњице.

Права провокација ове дебате стога није техничко питање која је инфраструктура боља. Права провокација је политичка: Зашто је дискусија о инфраструктури вештачке интелигенције спремној за будућност готово искључиво усмерена на технологију чији хоризонт реализације лежи изван хоризонта планирања мапа пута вештачке интелигенције, чију историју трошкова карактеришу прекорачења од неколико стотина процената, а чије је субвенционисање углавном прикривено?

У вези са овим:

• Гигафабрике вештачке интелигенције: Скривени трошкови – Како ширење хиперскалера у САД и Кини оптерећује ресурсе

Недостатак транспарентности као кључни политички проблем инфраструктуре вештачке интелигенције: Енергетско питање као стратешка тактика одвраћања пажње

У дебатама о изградњи европских гигафабрика вештачке интелигенције, једно питање доминира јавном дискусијом: Одакле ће доћи сва електрична енергија? Одговор који све више кружи у политичким круговима и индустријским форумима је: мали модуларни нуклеарни реактори, такозвани Мали модуларни реактори (ММР). Овај одговор звучи технолошки напредно, политички је одржив и има предност у придобијању постојећих интересних група - нуклеарне индустрије, државних добављача енергије и институција за нуклеарна истраживања. Међутим, оно што готово у потпуности недостаје у овој дискусији јесте искрена економска процена: Да ли су централизоване гигафабрике вештачке интелигенције, покретане СМР реакторима, заправо економски најразумнији одговор на растућу потражњу за рачунарском снагом? Или ово питање одвлачи пажњу од много фундаменталније структурне алтернативе - децентрализоване инфраструктуре вештачке интелигенције?

Међународна агенција за енергију (IEA) предвиђа да ће се глобална потрошња електричне енергије у дата центрима више него удвостручити до 2030. године, достижући скоро 1.000 терават-сати годишње. Чак и данас, један велики дата центар са вештачком интелигенцијом троши струју колико и град од 50.000 становника, а заиста велики објекти сада раде у гигаватном распону. Само за САД, IEA предвиђа додатне потребе за капацитетом од 60 гигавата до 2029. године само за дата центре и вештачку интелигенцију – што је еквивалентно производњи око 60 нуклеарних електрана. Ове бројке су импресивне, али воде до погрешног начина размишљања: оне непромишљено пројектују данашњу архитектуру централизованих дата центара у будућност, уместо да озбиљно размотре алтернативне моделе инфраструктуре.

Скривена истина о трошковима иза обећања о SMR-у

Дискусију око малих модуларних реактора (ММР) карактерише изузетан степен оптимизма, који, након детаљнијег испитивања, има мало емпиријске основе. Заговорници ММР-а обећавају краће време изградње, ниже трошкове кроз масовну производњу и бржу скалабилност у поређењу са конвенционалним реакторима великих размера. Међутим, стварност слика знатно трезвенију слику.

Глобално тржиште нуклеарних електрана стагнира годинама. У 2024. години, само шест нових нуклеарних електрана је пуштено у рад широм света, док су четири декомисиониране – нето повећање од две електране. Разлози су структурни: екстремни инвестициони трошкови, време изградње од 10 до 15 година и финансијски ризици које практично могу да сносе само државне компаније. Главни пример ове експлозије трошкова је Фламанвил 3 у Француској: првобитно процењена на 3,2 до 3,3 милијарде евра 2006. године и планирана за период изградње од пет година, електрана је на крају коштала 23,7 милијарди евра након 17 година изградње.

Чак је и водећи амерички пројекат, нуклеарна електрана Вогтл у Џорџији, првобитно био предвиђен у буџету од 14 до 15,5 милијарди долара, а на крају је коштао 34 милијарде долара – више него двоструко више од првобитне процене. Вестингхаус, једна од водећих светских компанија за нуклеарну технологију, убрзо након тога поднела је захтев за банкрот. Трошкови британске електране Хинкли Поинт Ц порасли су на 32,7 милијарди фунти (приближно 41,3 милијарде долара) – упркос почетном буџету пројекта од 2 милијарде фунти. Правило које сада користе искусни посматрачи индустрије је: помножите почетну процену трошкова нуклеарне индустрије са десет да бисте добили реалну цифру.

За SMR постројења, која до данас немају ниједан комерцијално примењен модуларни систем у западном свету, ситуација са трошковима је још неизвеснија. Анализа Фондације Хајнрих Бел са почетка 2024. године (напомена: година је логички исправљена на 2024. уместо будуће 2026.) закључује да је већина SMR концепата још увек у раним фазама развоја, да немају регулаторно одобрење у ЕУ и да је мало вероватно да ће генерисати значајне количине електричне енергије пре 2050. године. Институт за енергетску економију и финансијску анализу (IEEFA) потврђује ову критичку процену: SMR постројења остају прескупа, преспора за изградњу и превише ризична да би играла значајну улогу у енергетској транзицији у наредних 10 до 15 година. Према IEEE, инвестиције у SMR постројења би преусмериле ресурсе са обновљивих извора енергије без угљеника и исплативијих, који су већ данас доступни.

Често занемарен аспект ове дебате су скривене субвенције. Према прорачунима Форума за еколошку и социјалну тржишну економију, које је наручио Гринпис, историјска подршка нуклеарној енергији у Немачкој износила је најмање 165 милијарди евра државних субвенција између 1950. и 2008. године – плус додатних 92,5 милијарди евра у предвидљивим будућим трошковима. Међутим, немачка влада је у својим извештајима о субвенцијама пријавила само мање од 200 милиона евра – разлика од неколико редова величине, која се може приписати изузетно уској дефиницији субвенција. Овај прорачун не узима у обзир пореске олакшице, државне гаранције, финансирање истраживања, трошкове складишта нуклеарног отпада и – што је најзначајније – де факто неограничену државну одговорност у случају катастрофе. Ако би оператери нуклеарних електрана били обавезни да плаћају стандардно осигурање од тржишне одговорности, нуклеарна енергија би, према овим прорачунима, била скупља до 2,70 евра по киловат-сату – и стога једноставно неконкурентна.

Дефицит транспарентности: Када интереси лобија диктирају одлуке о инфраструктури

Питање зашто се дискусија о снабдевању енергијом за гигафабрике вештачке интелигенције фокусира готово искључиво на нуклеарну енергију – а не истовремено на децентрализоване алтернативе – није техничке, већ политичке природе. Оно указује на структурни недостатак транспарентности у дебати о јавној инфраструктури.

Европска унија је прогласила стварање гигафабрика вештачке интелигенције стратешким приоритетом и покренула инвестициони фонд InvestAI вредан 20 милијарди евра за изградњу до пет таквих постројења. Гигафабрика вештачке интелигенције, како је дефинисана од стране ЕУ, састоји се од 100.000 или више специјализованих чипова, а сваки објекат, укључујући снабдевање енергијом, процењује се на између 3 и 5 милијарди евра. Немачка је издвојила 805 милиона евра почетног финансирања за један такав објекат и активно разговара о томе којим ће компанијама бити додељен уговор – Дојче Телеком, Шварц група, Јонос или баварски конзорцијум. Ова структура финансирања по својој природи ствара огромне перверзне подстицаје: фаворизује централизоване пројекте великих размера јер само они испуњавају прагове за дефиницију ЕУ „гигафабрике“. Мањи, децентрализовани приступи пропадају кроз пукотине ове шеме финансирања, иако би често могли бити атрактивнији са економске перспективе.

Недостатак транспарентности је такође очигледан у селективном представљању података о трошковима. Када политичари и представници индустрије говоре о SMR реакторима, они наводе оптимистичне процене произвођача. Када критичари указују на прекорачења трошкова у прошлости, она се одбацују као изоловани инциденти или проблеми својствени претходној технологији. Па ипак, не постоји ниједан поуздан емпиријски доказ да ће SMR реактори бити економичнији у комерцијалним размерама од великих реакторских пројеката који служе као негативни примери – не само зато што ниједан комерцијално релевантан SMR пројекат још није пуштен у рад према западним стандардима.

У вези са овим:

• Истраживање Станфорда: Да ли је локална вештачка интелигенција изненада економски супериорна? Крај догме о облаку и гигабитних дата центара?

Занемарена алтернатива: Зашто децентрализована вештачка интелигенција инфраструктура може бити економски супериорнији одговор

Питање које се изненађујуће ретко поставља у целој дебати о гигафабрикама вештачке интелигенције и њиховом снабдевању енергијом јесте: Зашто су нам уопште потребне гигафабрике? А ако су нам потребне – зашто морају нужно бити централизоване?

Локална и децентрализована инфраструктура вештачке интелигенције тренутно пролази кроз тиху, али фундаменталну економску репроцену. Истраживања Фраунхоферових института показују да системи засновани на рубу мреже могу уштедети до 35 процената трошкова електричне енергије у поређењу са конвенционалном обрадом у облаку, јер захтевају мањи пропусни опсег и капацитет хлађења. Фабрика са 1.000 IoT сензора који шаљу мерења сваке секунде би дневно преносила 86 милиона тачака података у облак без рачунарства на рубу мреже; са локалним филтрирањем података (филтрирање на рубу мреже), овај број се смањује на приближно 8 милиона – уштеда од 90 процената у трошковима пропусног опсега и складиштења у облаку. Ове бројке су економски значајне, али се ретко помињу у дискусијама о јавној инфраструктури.

Децентрализовани центри података на рубу мреже такође нуде локални рекуператор топлоте, који се може користити за грејање стамбених простора, пословних зграда или индустријских објеката. Ова синергија значајно побољшава укупни биланс трошкова када се отпадна топлота сматра економски исплативим нуспроизводом. Централизоване гигафабрике производе исту отпадну топлоту, али на локацији где нема довољне потражње за њеном употребом.

Важно је напоменути да коалициони споразум немачке савезне владе експлицитно има за циљ подршку децентрализованим инфраструктурама као што је edge computing на дистрибуираним локацијама. Међутим, истовремено се у Немачку доводи најмање једна европска гигафабрика вештачке интелигенције – приступ који структурно противречи принципу децентрализоване интелигенције. Ова недоследност одражава колико драстично политички престиж и економска рационалност могу да се разликују када су у питању инфраструктурне одлуке.

Модел вештачке интелигенције инфраструктуре која се састоји од неколико огромних, централизованих објеката реплицира застарелу парадигму централизованог снабдевања енергијом путем великих електрана – и то у време када сама енергетска индустрија тек почиње да интернализује предности децентрализованих производних структура. Била би историјска грешка понављати институционалне грешке енергетске индустрије у области дигитализације инфраструктуре.

У вези са овим:

• Шта је боље: Децентрализована, федеративна, антифрагилна вештачка интелигенција инфраструктура или вештачка интелигенција гигафабрика или хиперскалирани вештачки дата центар?

Џевонов парадокс и обмањујућа логика ефикасности

Уобичајени контрааргумент против релевантности дилеме децентрализације SMR-а јесте да хардвер вештачке интелигенције постаје све ефикаснији и да ће се стога потрошња енергије стабилизовати. Овај аргумент није потпуно погрешан – али није ни потпуно тачан, и игнорише такозвани Џевонсов парадокс.

Генерални директор Мајкрософта, Сатја Надела, изјавио је у Берлину још 2024. године да се перформансе система вештачке интелигенције удвостручују сваких шест месеци. Тренутни подаци указују на то да се могућности система вештачке интелигенције чак удвостручују сваких седам месеци – знатно брже од класичног Муровог закона, који предвиђа удвостручавање сваке две године. Кинески стартап за вештачку интелигенцију, DeepSeek, импресивно је показао крајем 2024. и почетком 2025. године да се упоредиви резултати могу постићи са делићем ресурса који су раније били потребни: DeepSeek V3 је обучен за два месеца користећи само 2.048 NVIDIA H800 графичких процесора, што је Мети било потребно 30,8 милиона сати рада на графичком процесору за упоредиви модел.

Међутим, аргумент да повећање технолошке ефикасности може ублажити укупну потражњу за енергијом је нетачан из структурног разлога. Како системи вештачке интелигенције постају јефтинији и ефикаснији, они ће се такође интензивније користити – а потражња расте брже од повећања ефикасности. МЕА потврђује да, иако потрошња енергије повезана са вештачком интелигенцијом расте спорије од проширења капацитета, потрошња електричне енергије у центрима података ће се више него удвостручити на 945 TWh глобално до 2030. године. Само у Немачкој, потражња за енергијом у центрима података порасла је на 21,3 милијарде киловат-сати у 2025. години, у односу на 20 милијарди kWh у 2024. и 12 милијарди kWh у 2015. години. Повећање ефикасности и раст потражње су у сталној конкуренцији, при чему потражња историјски увек преовладава.

Штавише, постоји важна нијанса у вези са DeepSeek примером: упркос ефикасном обучавању, модел троши до 87 процената више енергије током рада (инференција) него упоредив мета-модел са 70 милијарди параметара. Сложеност архитектура које омогућавају ефикасније обучавање може повећати потрошњу енергије током рада. Ефикасност у једном делу система, стога, не мора нужно да се преведе на ефикасност у целокупном систему – спознаја коју планери централизоване инфраструктуре редовно превиђају када планирају капацитет.

Наша глобална стручност у индустрији и економији у развоју пословања, продаји и маркетингу - Слика: Xpert.Digital

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Складиштење батерија као прекретница? Револуција натријум-јона и њене импликације

Један од најубедљивијих аргумената за поновну процену централизоване стратегије SMR лежи у брзом развоју технологија складиштења енергије – посебно натријум-јонске технологије, познате као соне батерије. Овај развој није спекулативан већ емпиријски проверљив и има директне импликације на економску одрживост децентрализованих вештачких инфраструктура.

Натријум-јонске батерије се већ приближавају паритету цена са литијум-јонском технологијом. Према подацима IDTechEx-а, просечна цена натријум-јонске ћелије тренутно је око 87 долара по kWh. Очекује се да ће трошкови производње на нивоу ћелија пасти на око 40 долара по kWh – вероватан сценарио уз даље скалирање. За стационарно складиштење, трендови цена су још импресивнији: BloombergNEF је забележио пад цена стационарних пакета за складиштење на 70 долара по kWh у 2025. години – пад од 45 процената у односу на претходну годину, што га чини највећим падом цена у било ком сегменту батерија.

Дугорочне пројекције су посебно интересантне за стратешко планирање инфраструктуре. До 2050. године, натријум-јонске батерије би могле достићи трошкове складиштења енергије од 11 до 14 евра по мегават-сату, под претпоставком брзих стопа учења – што их чини јефтинијим од литијум-јонске технологије, за коју се очекује да ће коштати између 16 и 22 евра по MWh. Ове бројке фундаментално мењају целокупни прорачун економске исплативости децентрализованих, соларно напајаних дата центара. Децентрализовани дата центар који складишти обновљиву соларну енергију током дана и користи је ноћу или током периода ниске производње ветра и сунца може се економски управљати са овим трошковима складиштења на начин који није био ни приближно реалан пре пет година.

Натријум-јонске батерије такође нуде структурне предности које су кључне за широко скалабилну инфраструктуру: натријум је доступан у неограниченим количинама и домаћа је сировина у Европи, чиме се елиминише стратешка зависност од увоза. Рециклажа је знатно лакша него код литијумских батерија, јер ћелије не садрже бакар или кобалт. Дубина пражњења је до 100 процената без оштећења батерије. Штавише, технолошка инфраструктура за натријум-јонске батерије већ постоји у Немачкој, посебно у Тирингији и Саксонији.

Важно је бити искрен у вези са ограничењима: Натријум-јонске батерије имају мању густину енергије од литијум-јонских батерија, што повећава њихову тежину и запремину. Њихова просечна ефикасност, од око 79 процената, знатно је нижа од ефикасности литијум-јонских батерија са 96 процената. Међутим, за стационарне примене складиштења великих размера где тежина и запремина нису примарна ограничења, нижа густина енергије није пресудан недостатак. Када је у питању складиштење на нивоу мреже за дистрибуиране центре података, предност ефикасности литијум-јонских батерија је мање релевантна од укупне анализе трошкова и користи током њиховог животног циклуса.

Уз натријум-јонску технологију, и чврсте батерије доживљавају експоненцијални раст. Глобално тржиште чврстих батерија расте просечном годишњом стопом до 36,4 процента. Оптимистични сценарији предвиђају трошкове од 80 до 120 долара по kWh за чврсте ћелије до 2027. године – а у наредној деценији се очекују даља значајна смањења трошкова кроз скалирање.

У вези са овим:

• Редиспечирање 2.0 и складиштење батерија великих размера: Проклетство или Segen за електроенергетску мрежу? Амбивалентна улога џиновских система за складиштење батерија

Ризик насукане имовине: Када будућност стигне раније него што је планирано

Можда најубедљивији економски аргумент против непромишљене одлуке о изградњи гигафабрика вештачке интелигенције покретаних малим модуларним моторима (SMR) јесте ризик од такозване насукане имовине. Овај термин се односи на инвестиције које толико губе вредност због спољних утицаја као што су технолошке промене, измењени тржишни услови или регулаторни захтеви да више не могу да генеришу повраћај.

Историја технологије је пуна примера инфраструктурних одлука које су сматране исправним у време планирања, али су се испоставиле као скупе погрешне расподеле само неколико година након пуштања у рад. У енергетском сектору, бројне термоелектране на угаљ изграђене или проширене 2010-их већ су изгубиле значајну вредност или су прерано затворене – упркос пројектованом преосталом оперативном веку од 30 до 40 година. Међународна агенција за обновљиву енергију (IRENA) процењује да би ризик од насукане имовине могао достићи и до 20 билиона долара у сценарију „пословање као и обично“.

Овај ризик је посебно изражен за инфраструктуру вештачке интелигенције јер је темпо технолошког развоја изузетно брз. Мали реактор са магнетном резонанцом (SMR) који је данас пуштен у рад има реалне изгледе за пуштање у рад најраније од 2035. до 2040. године – чак и под оптимистичним претпоставкама у вези са дозволама, временом изградње и ланцима снабдевања. Према тренутним налазима, перформансе система вештачке интелигенције удвостручују се сваких шест до седам месеци. У року од 10 до 15 година колико је потребно за изградњу SMR-а, могућности система вештачке интелигенције ће се побољшати за фактор од 20.000 до 300.000 – величина при којој поуздане прогнозе специфичних захтева за инфраструктуром једноставно више нису могуће.

Проблем није само хардверска несигурност. Читава архитектура вештачке интелигенције пролази кроз трансформацију. Као што је DeepSeek импресивно показао, паметне оптимизације алгоритама могу смањити захтеве за хардвером десетоструко – без икаквог губитка квалитета. Нове архитектуре чипова које превазилазе фон Нојманову архитектуру и превазилазе такозвани „меморијски зид“ су у развоју. Рачунари засновани на фотонима, неуроморфни чипови и квантни рачунари – све ове технологије, када достигну комерцијалну зрелост, имају потенцијал да драматично смање потрошњу енергије по израчунавању. Будућност ових технологија биће одлучена тачно за 10 до 15 година колико је потребно да SMR постане доступан онлајн.

Свако ко данас улаже у гигафабрике вештачке интелигенције покретане малим модуларним моторима (SMR) обавезује се на један извор енергије током 40 до 60 година – типичан радни век нуклеарне електране. И то чине у нади да ће индустрија вештачке интелигенције одржавати сталну потражњу за управо оном врстом централизоване, енергетски интензивне инфраструктуре коју ови реактори треба да напајају током овог периода. Из данашње перспективе, ово је опклада која делује изузетно ризично.

Уско грло знања: Потцењени структурни проблем нуклеарне енергије

Још један кључни аргумент против стратегије SMR, којој се посвећује премало пажње у јавној дебати, јесте акутни недостатак квалификованих радника у нуклеарној индустрији. Током протекле три деценије, које су карактерисали мораторијуми, одлуке о постепеном укидању и недостатак нових грађевинских пројеката, нуклеарна индустрија је претрпела значајне губитке институционалног знања.

Тржиште нуклеарних електрана данас се ослања на веома мали број компанија – углавном у државном власништву – које су уопште способне да граде и извозе нуклеарне електране. Глобална мрежа добављача, инжењера и сертификованих стручњака за реализацију нуклеарних пројеката је минимална. То значи да чак и уз повољну политичку одлуку у корист СМР-а, уско грло није лиценцирање или капитал, већ расположива стручност. Ако САД, Канада, Велика Британија, Француска и разне земље ЕУ желе да истовремено покрену СМР програме, све ће се такмичити за исти ограничени број стручњака за нуклеарно инжењерство.

Ово је у оштрој супротности са ситуацијом у сектору обновљивих извора енергије и технологија складиштења. Глобална соларна индустрија је доживела експоненцијални раст током последње деценије, број квалификованих стручњака у сектору обновљивих извора енергије стално расте, а ланци снабдевања соларним модулима, инверторима и технологијама складиштења су добро развијени и међународно диверзификовани. Децентрализована инфраструктура вештачке интелигенције може искористити ову постојећу базу знања, ланаца снабдевања и регулаторног искуства. С друге стране, индустрија малих моторних реактора (SMR) још увек треба да изгради такву основу – под огромним притиском времена и трошкова.

Национални економски рачуни: Директно поређење

Систематско поређење различитих фактора даје следећу економску ситуацију:

Поређење показује да гигафабрика са вештачком интелигенцијом заснована на SMR-у не би снабдевала електричном енергијом најраније до 2035–2040. године (оптимистично), док би децентрализована инфраструктура вештачке интелигенције са соларном енергијом и складиштењем била доступна одмах до 2027. године. Што се тиче интензитета капитала, опција SMR-а захтева веома висока почетна улагања од око 3–5 милијарди евра по гигафабрици плус SMR, док децентрализовано решење омогућава модуларно скалирање и значајно ниже појединачне износе улагања. Ризик трошкова је изузетно висок за SMR (историјска прекорачења од 100–600%), док је за соларну енергију + складиштење низак, јер трошкови технологије континуирано опадају. Ризик од насукавања технологије је веома висок за SMR због обавезе од 40–60 година, док децентрализована инфраструктура има низак ризик од насукавања јер је модуларно проширива и прилагодљива. Знање је уско грло за SMR са мало глобалних добављача, док децентрализовано решење има широк и растући базен квалификованих стручњака. Скривене субвенције (одговорност, одлагање, истраживање) су високе за SMR и ниске за соларну енергију + складиштење. Трошкови складиштења енергије нису релевантни за SMR, јер је намењен за базно напајање; за децентрализоване системе, пројектује се да ће трошкови достићи приближно 70 УСД/kWh (стационарно стање, силазни тренд) у 2025. години и 11–14 ЕУР/MWh у 2050. години. Потрошња воде је висока за SMR због система хлађења, док је ниска или непостојећа за соларну енергију + складиштење. Регулаторна несигурност је веома висока за SMR и умерена за децентрализовану опцију. Флексибилност у одговору на промене потражње је готово у потпуности одсутна код SMR, док децентрализовано решење нуди високу флексибилност. Коначно, еколошки ризици су високи за SMR (нуклеарна безбедност, дугорочни отпад) и ниски за соларну енергију + складиштење. Генерално, опција SMR се лошије показује у скоро сваком критеријуму – са јединим изузетком поузданог, од временских услова независног напајања базним оптерећењем. Међутим, овај аргумент постаје мање важан како напредне технологије складиштења, као што је складиштење натријум-јона великих размера са дужим циклусима пуњења/пражњења, омогућавају чување великих количина енергије данима и недељама, чиме се у великој мери поништава аргумент базног оптерећења.

Слепа тачка логике планирања: Зашто доносиоци одлука систематски касне

Постоји структурни разлог зашто доносиоци одлука у владама и великим индустријским компанијама више пута доносе инфраструктурне одлуке које, ретроспективно гледано, изгледају као лоше инвестиције: институционални циклуси планирања су фундаментално некомпатибилни са темпом технолошких промена.

Владини програми, парламентарне резолуције, програми финансирања и јавни тендери функционишу у циклусима од четири до десет година. Инфраструктурни пројекат попут релејне станице јавног превоза (SMR) одлучује се у политичком и технолошком окружењу које ће се фундаментално променити неколико пута пре пуштања у рад. Институционална инерција коју стварају бирократске процедуре, лобирање утицајних индустријских група и психолошка фиксација на одлуке донете у датом тренутку значи да стварне потребе и опције у време изградње више нису у складу са претпоставкама направљеним у време планирања.

Технолошки развој последњих неколико векова јасно показује ово убрзање: Индустријској револуцији је било потребно око 100 година да покаже своје главне економске ефекте. Електрификацији је било потребно приближно 50 година. Интернет је трансформисао глобалну економију за око 20 година. Вештачка интелигенција и повезани развој хардвера мењају фундаменталне оквирне услове у циклусима краћим од десет година – и са све већим убрзањем. Логика која је била прикладна за инфраструктурне одлуке у 20. веку структурно је неприкладна за 21. век.

Ово је посебно значајно за неповратне инвестиције великих размера са дугим периодима амортизације. Соларно поље може се подићи у року од неколико месеци и релативно лако модификовати или демонтирати ако се потребе промене. Центар података заснован на модуларној архитектури може се скалирати и модернизовати. Нуклеарна електрана, једном изграђена, представља углавном круту структуру 40 до 60 година, чији трошкови декомисије достижу милијарде. Стратешка вредност флексибилности и опционалности – способност реаговања на променљиве околности – систематски се потцењује у традиционалним инвестиционим прорачунима.

Нијансирани закључак: То није ситуација или/или, већ питање одређивања приоритета

Било би превише поједностављено тврдити да су SMR-ови у суштини безвредни или да децентрализована инфраструктура може да задовољи сваку потребу. Стварност је нијансиранија.

Постоје специфични случајеви употребе за које ће централизована рачунарска снага – барем за обуку великих модела вештачке интелигенције – и даље бити потребна у кратком року. И постоје легитимни аргументи за нуклеарну енергију као део диверзификованог енергетског микса са ниском емисијом угљеника – посебно у земљама које немају довољно обновљивих ресурса. Француска, која одржава постојећу инфраструктуру нуклеарних електрана која је амортизована деценијама, налази се у фундаментално другачијем положају од земље која данас жели да гради мали моторни реактор од нуле.

Прави проблем није сама идеја малих реактора. Проблем лежи у комбинацији три фактора: прво, неслагање између тога када би мали молови за моторну енергију (SMR) могли да испоручују енергију и када је инфраструктури вештачке интелигенције та енергија потребна; друго, недостатак транспарентности у погледу стварних укупних трошкова, укључујући скривене субвенције и ризике од насукавања; и треће, стратешко слепило за чињеницу да технолошки развој – како у хардверу вештачке интелигенције, тако и у складиштењу енергије – може фундаментално променити основне претпоставке ових инвестиционих одлука у временском року краћем од типичног периода изградње.

Економски одговоран одговор на енергетско питање ере вештачке интелигенције није избор између SMR-а и обновљивих извора енергије, између централизованог и децентрализованог. Он лежи у пројектовању инфраструктурних одлука које максимизирају опционалност и минимизирају ризик од насукавања. То значи модуларно, реверзибилно, технолошки неутрално и транспарентно. А то значи и да се трошкови не пребацују на пореске обвезнике будућих генерација док се профит данас приватизује – образац који је, нажалост, превише систематски карактерисао историју нуклеарне енергије у Европи.

Права провокација ове дебате стога није техничко питање о томе која је инфраструктура боља. Права провокација је политичка: Зашто је дискусија о инфраструктури вештачке интелигенције спремној за будућност готово искључиво усмерена на технологију чији хоризонт реализације лежи изван хоризонта планирања мапа пута вештачке интелигенције, чију историју трошкова карактеришу прекорачења од неколико стотина процената, а чије је субвенционисање углавном замагљено? Одговор на ово питање није технолошке, већ политичко-економске природе – и управо зато остаје тако тврдоглаво прећутано у јавној дебати.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је : [email protected]

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital је B2B индустријски центар вођен подацима, којим руководи Konrad Wolfenstein . Компанија делује као екстерно, квази-интерно решење за индустријске партнере, попуњавајући оперативне празнине у маркетингу, садржају и продаји – без потребе за додатним ресурсима на страни клијента.

Више информација овде:

• Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем