Sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w zawrotnym tempie — ale wraz z postępem technologicznym rośnie również jej zapotrzebowanie na energię. Według najnowszego raportu NTT Data opublikowanego w październiku 2025 roku, do końca dekady systemy AI będą zużywać więcej energii elektrycznej niż całe Niemcy. To alarmująca prognoza, która zwraca uwagę na poważne wyzwanie stojące przed sektorem technologicznym: jak rozwijać sztuczną inteligencję w sposób zrównoważony?

Globalne zużycie energii przez AI rośnie wykładniczo

Raport NTT Data wskazuje, że obecne centra danych obsługujące modele AI zużywają już około 4% światowego zapotrzebowania na energię elektryczną. W ciągu pięciu lat liczba ta może wzrosnąć do ponad 10%. Dla porównania — całkowite zużycie energii przez Niemcy w 2024 roku wyniosło 484 TWh. Tymczasem prognozy dla infrastruktury AI przewidują, że do 2030 roku może ona pochłaniać nawet 500 TWh rocznie.

To gigantyczny wzrost, który wynika nie tylko z rosnącej liczby centrów danych, ale także z rosnącej złożoności modeli uczenia maszynowego. Trening dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-5 czy Gemini Ultra, wymaga setek tysięcy jednostek GPU i tygodni ciągłej pracy serwerów. Według danych Bloomberg, pojedyncze szkolenie modelu o wielkości 1 biliona parametrów może pochłonąć tyle energii, co całe miasto liczące 100 tysięcy mieszkańców przez miesiąc.

AI – rewolucja, która kosztuje planetę

W raporcie NTT Data podkreślono, że zrównoważony rozwój AI staje się kluczowym wyzwaniem naszych czasów. Szacuje się, że do 2030 roku same procesy inferencji (czyli codziennego działania gotowych modeli w aplikacjach) będą generować większe zużycie energii niż trening modeli. Oznacza to, że ekspansja chatbotów, systemów rekomendacji, analiz predykcyjnych i autonomicznych pojazdów może znacząco zwiększyć globalny ślad węglowy.

Profesor Elena Morales z Uniwersytetu Stanforda komentuje w rozmowie z The Verge:
„AI już teraz zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy, ale jej rozwój nie może odbywać się kosztem klimatu. Jeśli nie znajdziemy sposobu na uczynienie centrów danych bardziej efektywnymi energetycznie, czeka nas poważny kryzys infrastrukturalny.”

Giganci technologiczni pod presją

Firmy takie jak Google, Microsoft i OpenAI już podejmują kroki w kierunku ograniczenia zużycia energii. Google Cloud w 2025 roku uruchomił program „AI Carbon Neutral 2030”, zakładający pełne zasilanie centrów danych odnawialnymi źródłami energii do końca dekady. Microsoft z kolei testuje systemy chłodzenia cieczą o zamkniętym obiegu, które pozwalają obniżyć zużycie energii nawet o 20% w porównaniu z tradycyjnym chłodzeniem powietrznym.

Jednak mimo tych działań, zapotrzebowanie rośnie szybciej, niż technologie efektywności energetycznej nadążają. W samym tylko 2025 roku, według danych Reuters, powstało ponad 150 nowych centrów danych dedykowanych sztucznej inteligencji – większość z nich w Stanach Zjednoczonych i Azji Południowo-Wschodniej. Każdy taki obiekt zużywa średnio 100 MW energii elektrycznej, co odpowiada zapotrzebowaniu małego miasta.

NTT Data: konieczność regulacji i współpracy

Autorzy raportu NTT Data podkreślają, że problem wymaga globalnej współpracy. Proponują powołanie międzynarodowej koalicji firm technologicznych i rządów, której celem będzie stworzenie jednolitych standardów efektywności energetycznej dla infrastruktury AI. W raporcie pojawił się także postulat wprowadzenia „zielonych certyfikatów AI”, które będą przyznawane modelom i systemom o niskim śladzie energetycznym.

Jak mówi Kenji Takahashi, wiceprezes ds. innowacji w NTT Data:
„Musimy myśleć o przyszłości AI nie tylko w kontekście mocy obliczeniowej, ale także odpowiedzialności ekologicznej. Nie ma sensu tworzyć inteligentnych systemów, jeśli w efekcie doprowadzimy do przeciążenia sieci energetycznych.”

Nowe technologie na horyzoncie: kwanty, chłodzenie i algorytmy

Jednym z kluczowych kierunków badań są tzw. AI chips nowej generacji – procesory zaprojektowane specjalnie do obliczeń neuronowych. Firmy takie jak Cerebras Systems i Graphcore rozwijają architektury oparte na wysokiej efektywności energetycznej, które mogą zmniejszyć zużycie energii nawet o 70% w porównaniu z tradycyjnymi GPU.

Drugim rozwiązaniem są systemy chłodzenia oparte na cieczach dielektrycznych i zanurzeniowych. Dzięki nim serwery mogą działać w wyższej temperaturze, bez konieczności marnowania energii na wentylację. Innowacyjne systemy tego typu wdraża już NTT Data w swoich centrach danych w Osace i Singapurze.

Trzecim obszarem są badania nad algorytmiczną efektywnością. Naukowcy z MIT opracowali w 2025 roku metodę tzw. „sparsification learning”, która pozwala redukować liczbę aktywnych neuronów w modelu bez utraty jakości predykcji. Dzięki temu modele AI mogą zużywać nawet o połowę mniej energii przy tych samych wynikach.

Europa chce regulować zużycie energii przez AI

W odpowiedzi na rosnące obawy, Komisja Europejska zapowiedziała przygotowanie projektu ustawy, która zobowiąże dostawców modeli AI do raportowania śladu energetycznego. Każdy nowy model uczenia maszynowego miałby posiadać tzw. „etykietę efektywności energetycznej AI”, podobną do tej znanej z urządzeń AGD.

Projekt ma wejść w życie w 2026 roku i obejmie zarówno duże firmy, jak i startupy. Choć część ekspertów krytykuje regulację jako zbyt restrykcyjną, wielu uważa, że bez nadzoru sektor może wymknąć się spod kontroli. Dodatkowo, Unia Europejska planuje finansowanie badań nad zielonymi technologiami obliczeniowymi w ramach programu Horizon GreenAI.

Jak wygląda sytuacja w Polsce?

W Polsce również zaczyna się mówić o energochłonności AI. Według danych NASK, krajowe centra danych zużywają już 2,3% energii elektrycznej produkowanej w kraju, a udział AI w tym bilansie stale rośnie. Eksperci z Politechniki Warszawskiej zwracają uwagę, że potrzebne są inwestycje w odnawialne źródła energii i infrastrukturę sieciową, która sprosta rosnącym wymaganiom.

Na szczęście pojawiają się też pozytywne inicjatywy – w 2025 roku uruchomiono projekt „Green Data Polska”, którego celem jest budowa pierwszego neutralnego klimatycznie centrum danych AI w okolicach Poznania. Projekt realizowany jest we współpracy z firmami z sektora energetyki odnawialnej.

AI kontra klimat – dylemat przyszłości

Rosnące zużycie energii przez sztuczną inteligencję stawia przed nami fundamentalne pytanie: czy postęp technologiczny może współistnieć z ekologią? Eksperci są zgodni – tak, ale tylko pod warunkiem, że firmy i rządy będą działać wspólnie. Wymaga to inwestycji w badania, przejrzystości raportowania i innowacji w dziedzinie zielonych technologii.

Jak podsumowuje raport NTT Data:
„Sztuczna inteligencja może być sprzymierzeńcem klimatu – jeśli stanie się jego świadomym użytkownikiem.”

Podsumowanie i komentarz redakcji TechGiga.pl

Wyniki raportu NTT Data to poważne ostrzeżenie dla całego sektora technologicznego. Wraz z rozwojem modeli AI o gigantycznych rozmiarach, zużycie energii staje się jednym z najważniejszych czynników ograniczających innowacje. Firmy, które jako pierwsze znajdą sposób na radykalne zwiększenie efektywności energetycznej, zyskają nie tylko przewagę konkurencyjną, ale też reputację liderów odpowiedzialnej technologii.

Redakcja TechGiga.pl uważa, że najbliższe lata będą kluczowe dla tego, jak świat poradzi sobie z wyzwaniem „zielonej sztucznej inteligencji”. Od odpowiedzialności i decyzji dzisiejszych gigantów technologicznych zależy, czy AI stanie się błogosławieństwem, czy ciężarem dla naszej planety.