Dynamika rozwoju sztucznej inteligencji może się okazać jednym ze słabych punktówplanów transformacji. - Jeśli AI stanie się bardziej efektywna i dostępna, jej wykorzystywanie wystrzeli w górę, stanie się towarem, którym wręcz nie sposób będzie się nasycić- oznajmił Satya Nadella, prezes Microsoftu.

Amerykańska GE Vernova, niemiecki Siemens Energy, francuska grupa Schneider Electric, japońskie Mitsubishi Heavy Industries, a także Cameco, kanadyjski producent paliwa jądrowego i współwłaściciel Westing- house – to niektóre z dużych koncernów związanych z branżą energetyczną, których notowania giełdowe zanotowały kilkunastoprocentowe spadki po pojawieniu się na rynku chińskiego modelu AI DeepSeek.

Te turbulencje to rezultat doniesień wskazujących, że wytrenowanie DeepSeeku było możliwe z wykorzystaniem znacznie mniejszych mocy obliczeniowych niż w przypadku konkurencyjnych modeli amerykańskich. Według informacji „Nature” chiński produkt potrzebował jednej dziesiątej zasobów obliczeniowych wykorzystanych przez model Llama, opracowany przez Metę Marka Zuckerberga. To przekłada się prawdopodobnie na znacznie mniejsze zużycie energii elektrycznej związane z przetwarzaniem danych.

Sztuczna inteligencja też działa na prąd

Ucierpiały przede wszystkim spółki bezpośrednio zaangażowane w projekty związane z AI. Energochłonny charakter tej technologii czyni ją jednak od miesięcy łakomym kąskiem dla energetyki i jej otoczenia. Jej rozwój ciągnie za sobą wysyp zamówień nowych źródeł wytwórczych, sieci i złożonych urządzeń oraz wieloletnich kontraktów na dostawy prądu.

Część dotkniętych spadkami kursów koncernów notowała w poprzednich dniach znaczne wzrosty wartości giełdowej. To skutek ubiegłotygodniowych zapowiedzi Donalda Trumpa dotyczących setek miliardów inwestycji w ramach Stargate, lansowanego jako „zdecydowanie największy projekt związany z infrastrukturą AI w historii”.

Dlaczego rynek tak gwałtownie zareagował akurat na DeepSeek

Choć ostatnie dni przyniosły większości dotkniętych spadkami firm korekty notowań, część analityków uważa, że konsekwencje zmian na rynku sztucznej inteligencji mogą się okazać trwałe, bo prognozy lawinowego wzrostu potrzeb energetycznych są jednym z głównych motorów inwestycji w tym sektorze. Zdaniem cytowanego przez „Financial Times” Thomasa Steinera z Międzynarodowej Agencji Energii gwałtowna reakcja na premierę chińskiego modelu AI wskazuje, że rynek nie dysponuje dziś wiedzą i narzędziami pozwalającymi wiarygodnie oszacować perspektywy rozwoju tej technologii i związane z nią potrzeby. Arvind Ravikumar, specjalista ds. modelowania systemów energetycznych z Uniwersytetu Teksańskiego w Austin, ocenia: – To dobry moment na bilans niewykorzystanych możliwości w zakresie wydajności obliczeniowej AI, zanim obudzimy się z rozgrzebanymi budowami elektrowni gazowych z perspektywą pracy na kolejne 30 lat.

Znaki zapytania w historii o zapotrzebowaniu na energię

Technologie AI to tylko jedno z wielu źródeł wątpliwości bezpośrednio przekładających się na plany transformacji energetycznej. Szybki wzrost prądochłonności gospodarek, zakładany w większości strategii, jest uwarunkowany po części sukcesem technologii, które znajdują się obecnie na wczesnym etapie rozwoju, np. zielonego wodoru czy wychwytu i składowania dwutlenku węgla (CCS). Znaki zapytania w sprawie ścieżki zapotrzebowania na elektryczność pojawiają się także w kontekście wysokich kosztów dekarbonizacji w wielu gałęziach przemysłu czy występowania symptomów wyhamowania dynamiki sprzedaży pojazdów elektrycznych czy pomp ciepła.

Ale tańsza i mniej energochłonna AI – jeśli obietnice wiązane z DeepSeekiem się potwierdzą – może oznaczać także przyspieszenie rozwoju i upowszechnienia tej technologii, a w konsekwencji – kolejną korektę prognoz zapotrzebowania na energię, tym razem w górę. Na taki scenariusz liczy m.in. prezes Microsoftu Satya Nadella. „Jeśli AI stanie się bardziej efektywna i dostępna, jej wykorzystywanie wystrzeli w górę, stanie się towarem, którym wręcz nie sposób będzie się nasycić” – przekonuje na portalu LinkedIn. ©℗