Souhrn
‘Fantómová’ datacentra, tedy plánované zařízení, která ještě nejsou v provozu, výrazně zkreslují předpovědi poptávky po elektřině v USA. Podle analýzy z Nikkei Asia tyto nereálné projekty přeceňují spotřebu až o desítky procent, což komplikuje rozhodování energetických firem a regulátorů. Problém souvisí především s boomem AI, kde giganti jako Microsoft, Google a Amazon oznamují ambiciózní expanze datacenter.
Klíčové body
- Plánovaná datacentra tvoří až 40 % predikované poptávky po elektřině do roku 2030, ale mnohá zůstávají na papíře kvůli regulačním a dodavatelským problémům.
- Spotřeba energie datacentrami pro trénink AI modelů, jako jsou velké jazykové modely (LLM), roste exponenciálně; jedno takové zařízení může spotřebovávat ekvivalent energie pro 100 000 domácností.
- Předpovědi od EIA (Energy Information Administration) byly upraveny dolů o 15–20 %, což odhaluje nesrovnalosti mezi ohlášenými projekty a realitou.
- Dopady zahrnují předčasné investice do přenosových sítí a riziko blackoutů, pokud se poptávka nenaplní.
- USA čelí výzvám s dodávkami GPU a chlazení, což brzdí realizaci projektů.
Podrobnosti
Problém ‘fantomových’ datacenter pramení z rychlého růstu AI infrastruktury. Firmy jako Microsoft, který investuje miliardy do Azure cloud a OpenAI partnerství, nebo Google s jeho AI modely Gemini, oznamují desítky nových datacenter v USA. Tyto projekty jsou okamžitě zahrnuty do forecastů poptávky po elektřině od agentur jako EIA nebo NERC (North American Electric Reliability Corporation). Například v Texasu a Virginii, kde se datacentra soustředí, předpokládaly modely přidání 10–20 GW nové kapacity do roku 2028, což odpovídá 15 % současné celostátní spotřeby.
Ve skutečnosti je ale realizace pomalá. Mnoho projektů ztroskotá na nedostatku vysokovýkonných GPU od Nvidia, regulačních schváleních od místních úřadů kvůli obavám z vodního a energetického zatížení, nebo problémech s chlazením – AI trénink vyžaduje systémy liquid cooling, které spotřebovávají další energii. Podle odhadů z Nikkei Asia je až 30–50 % ohlášených datacenter ‘fantomových’, tedy v plánovací fázi bez stavebního povolení. To vede k nadhodnocení: například předpověď pro rok 2030 byla z 160 GW snížena na 130 GW.
Energetické firmy tak investují do rozšíření sítí předčasně, což zvyšuje tarify pro spotřebitele. V kontrastu stojí skutečná spotřeba: současná datacentra spotřebují kolem 4 % americké elektřiny, ale bez AI boomu by růst byl jen 1–2 % ročně. Kritici poukazují, že firmy oznamují projekty pro získání investorů a daňových úlev, aniž by měly pevné plány. Pro průmysl to znamená nutnost lepších dat o realizaci projektů, možná prostřednictvím povinného reportingu.
Proč je to důležité
Toto zkreslení má širší dopady na technologický ekosystém. AI závisí na škálovatelných datacentrech pro trénink modelů jako GPT nebo Llama, ale bez přesných forecastů hrozí nedostatek energie, což by zpomalilo pokrok v AI. Regulátoři musí zavést lepší validaci plánů, aby se zabránilo přehřátí sítí – podobně jako v Evropě, kde Irsko a Nizozemsko už omezují nová datacentra. Pro uživatele to znamená vyšší ceny elektřiny a riziko výpadků; dlouhodobě to nutí hledat efektivnější AI hardware, jako edge computing nebo specializované čipy, které snižují spotřebu. V kontextu globálního AI závodu USA nemohou dovolit chyby v infrastruktuře, jinak ztratí náskok.
Zdroj: 📰 Biztoc.com
| 