Conectările flexibile, mutarea sarcinilor de calcul și producția locală de energie ar putea reduce perioada de așteptare de la 5–10 ani la 2–4 ani.
Centrele de date necesare dezvoltării inteligenței artificiale ar putea fi conectate la electricitate cu câțiva ani mai devreme dacă operatorii acceptă acces flexibil la rețea și investesc în baterii sau capacități proprii de producție. Potrivit unui raport publicat de Boston Consulting Group, această abordare poate transforma marile centre de date dintr-o sursă de presiune asupra sistemului energetic într-un activ care contribuie la utilizarea mai eficientă a rețelei.
Energia devine una dintre principalele limite ale expansiunii AI, alături de accesul la cipuri, fibră optică, apă și sisteme de răcire. Agenția Internațională pentru Energie estimează că electricitatea consumată la nivel global de centrele de date ar putea ajunge la aproximativ 945 TWh în 2030, mai mult decât dublu față de nivelul din 2024. În Europa, consumul sectorului este proiectat să crească cu peste 70% în același interval.
BCG introduce conceptul de centru de date „grid-positive”, adică o instalație care necesită investiții suplimentare limitate în rețea și producție, dar contribuie la repartizarea costurilor fixe ale sistemului asupra unui volum mai mare de consum. Modelul are patru componente: alegerea amplasamentului în funcție de disponibilitatea energiei, conectarea flexibilă, adaptarea sarcinilor de calcul și instalarea unor resurse energetice în spatele contorului.
În loc să solicite permanent întreaga capacitate contractată, operatorul poate accepta o conexiune „non-firm”, prin care consumul este redus temporar în perioadele de congestie. În scenariile analizate de BCG pentru nord-vestul Europei, această soluție ar putea coborî timpul necesar alimentării unui proiect de la 5–10 ani sau chiar mai mult la aproximativ 2–4 ani, deoarece sunt evitate unele lucrări majore de consolidare a rețelei.
Beneficiul vine însă cu un risc operațional. Fără baterii, producție locală sau posibilitatea de a muta activitatea între intervale și centre de date, o conexiune flexibilă ar putea lăsa neacoperite până la 8% din sarcinile anuale de calcul într-un scenariu sever. BCG estimează că fiecare procent de capacitate de calcul neutilizată poate reduce profitul cu aproximativ 1,5–2%, deoarece costurile fixe ale infrastructurii rămân în mare parte neschimbate.
Nu toate operațiunile AI au însă aceleași cerințe. Antrenarea modelelor și procesarea în loturi pot fi mutate mai ușor către orele cu energie disponibilă, în timp ce aplicațiile interactive și inferența în timp real trebuie să rămână aproape de utilizatori și să funcționeze fără întreruperi. În condițiile tehnice actuale, flexibilizarea consumului poate elimina doar aproximativ 20–60% din deficitul provocat de restricțiile rețelei, ceea ce face necesară combinarea sa cu baterii, surse regenerabile sau producție fermă locală.
Argumentul economic este legat în primul rând de viteza lansării, nu de reducerea facturii la electricitate. BCG estimează că intrarea mai rapidă în exploatare poate genera o valoare actualizată de până la 8 milioane de dolari pentru fiecare MW instalat. Într-un scenariu ilustrativ pentru un centru AI de 150 MW, operaționalizarea cu un an mai devreme ar putea aduce profituri suplimentare actualizate de aproximativ 402 milioane de dolari, iar trei ani câștigați ar ridica valoarea la circa 1,28 miliarde de dolari. Estimările depind însă de veniturile viitoare din capacitatea de calcul și de ipotezele utilizate de model.
Și sistemul energetic ar putea obține beneficii. Pentru un centru de date de 1 GW proiectat în acest mod, BCG estimează o valoare actualizată de ordinul a 1–2 miliarde de dolari din utilizarea mai intensă a rețelei și alte 500 de milioane până la un miliard de dolari din evitarea unor investiții în capacități de vârf și infrastructură suplimentară. Cifrele sunt estimări orientative pentru piețele din nord-vestul Europei, nu rezultate care pot fi transferate automat în orice țară.
Modelul are și o limită importantă. Un centru complet separat de rețeaua electrică și alimentat prin resurse proprii poate suporta costuri anuale de energie cu 70–230% mai mari, în funcție de modul în care sunt amortizate investițiile. În plus, utilizarea turbinelor pe gaz pentru continuitatea alimentării poate transfera presiunea de la rețeaua electrică asupra infrastructurii de gaze și poate complica obiectivele de decarbonizare.
La nivel european, presiunea va crește. Comisia Europeană urmărește triplarea capacității centrelor de date până în 2035 și pregătește un sistem comun de evaluare a performanței energetice. Operatorii sunt deja obligați să raporteze indicatori privind consumul de energie și apă pentru instalațiile relevante, iar viitoarele standarde ar putea influența autorizarea, finanțarea și achiziția serviciilor cloud.
Pentru România, discuția are o miză concretă. Țara a fost selectată pentru dezvoltarea RO AI Factory, proiect care prevede instalarea la București a unui supercomputer optimizat pentru inteligență artificială. Separat, autoritățile au inițiat o etapă preliminară de consultare pentru Black Sea AI Gigafactory, al cărei concept inițial ia în calcul aproximativ 20.000 de procesoare grafice sau acceleratoare AI echivalente. Acest al doilea proiect se află încă într-o fază neangajantă de structurare și nu reprezintă, deocamdată, o investiție aprobată definitiv.
Aplicat României, modelul BCG ar presupune identificarea din timp a siturilor industriale cu acces la rețea și fibră, apropierea capacității de calcul de noile proiecte energetice și introducerea unor contracte flexibile de racordare. Producătorii de energie, dezvoltatorii de baterii, operatorii de rețea, proprietarii de platforme industriale și furnizorii de infrastructură digitală ar putea beneficia. Pentru consumatori, avantajul apare însă numai dacă noile proiecte evită să transfere costurile racordării și consolidării rețelei către restul utilizatorilor. Aceasta este și principala condiție pentru ca dezvoltarea infrastructurii AI să devină un avantaj economic, nu doar o nouă sursă de consum.
Surse: Boston Consulting Group, International Energy Agency, Comisia Europeană, EuroHPC JU, Autoritatea pentru Digitalizarea României
