Modelările care au stat la baza scenariilor oficiale de evoluție a sectorului energetic românesc nu au luat în calcul centrele de date ca potențial mare consumator de energie. Potrivit Agenției Internaționale pentru Energie (↗IEA), consumul total de energie electrică în centre de date în 2024 a fost de circa 410 TWh, din care 85% a fost concentrat în Statele Unite (45%), China (25%) și Europa (15%). Serverele destinate inteligenței artificiale (IA) au reprezentat în 2024 15%5 din totalul energiei consumate în centre de date, dar ponderea IA va crește substanțial în următorii ani. În scenariul de bază al IEA, consumul global în centrele de date va ajunge până la 945 TWh, adică aproximativ egal cu consumul anual de energie electrică al Japoniei. Dezvoltarea fulminantă a centrelor de date pentru inteligență artificială (CDIA) a pornit de la recepția publică extrem de pozitivă a ChatGPT, lansat în noiembrie 2022 de către OpenAI, și de la așteptăriler create privind transformarea revoluționară a economiei. De atunci, domeniul IA este principalul magnet investițional pe piețele financiare globale, cu mii de miliarde de dolari atrase în dezvoltarea de CDIA. Acestea se bazează în principal pe unități de procesare grafică (GPU), produse de compania americană Nvidia, în prezent cea mai mare companie a lumii, din punct de vedere al ↗capitalizării.
Paradigma dominată de dezvoltare a IA este cea a marilor modele de limbaj (LLM), care a consfințit un model de dezvoltare de tip scaling up, de concentrare crescândă de puterii de calcul, memorie și viteză de transfer a datelor în centre de date tot mai mari. Astfel, de la centrele de date cu capacități de ordinul MW s-a ajuns în prezent la CDIA de peste 1 GW – puteri electrice echivalente cu consumul unor orașe de sute de mii de locuitori6.
Întrucât imperativul de scalare depășește capacitatea sistemului energetic american de a susține dezvoltarea de CDIA la ritmul dictat de concurență, alte jurisdicții convenabile devin atractive pentru investiții în CDIA. Acestea trebuie să fie aliniate geopolitic cu SUA, să dețină sisteme energetice capabile să susțină astfel de „monștri” energetici, să aibă timpi competitivi de acordare a permiselor și autorizațiilor și să dispună de suficiente resurse umane și financiare.
5 – În prezent, este dificilă o estimare precisă, în lipsa raportărilor exacte cu privire la tipul de sarcini (workloads) derulate în fiecare centru de date. Dacă activitatea de training a modelelor mari de limbaj (LLM) are loc în centre de date dedicate, unele sarcini de inferență (adică de efectuare a unor predicții sau decizii pe baza unor date noi) sunt rulate pe servere convenționale.
6 – De exemplu, consorțiul Stargate, ce include companiile OpenAI și Oracle, construiește în Texas un CDIA de 1,2 GW, cu circa 400.000 GPU Nvidia, la un cost de aproximativ 40 mld. USD. Meta construiește un CDIA de 2 GW în Lousiana, xAI construiește un cluster de CDIA în Tennessee totalizând 1,2 GW iar Amazon dezvoltă un CDIA de 2.2 GW în Indiana, în colaborare cu Anthropic.
Totuși, trendul actual poate continua ani de zile, alimentat de fear of missing out din partea investitorilor, atrași de promisiunea irezistibilă a beneficiilor acestei tehnologii revoluționare.
Pe de altă parte, abordarea de scaling up se poate confrunta cu tendințe de scaling out, prin care capacitatea de calcul pentru IA este distribuită orizontal, în centre de date multiple și chiar pe dispozitivele utilizatorilor finali. La fel, eficiența algoritmică în designul modelelor IA poate reduce nevoia de scalare. Într-un astfel de scenariu, uriașele CDIA construite în prezent se pot transforma relativ repede în stranded assets.
În ceea ce privește emisiile de dioxid de carbon, este clar că actualul ritm de dezvoltare al CDIA și nevoia lor de energie disponibilă în mod constant și sigur favorizează consumul sporit de combustibili fosili – mai ales gaz natural – în producția de energie electrică. Aceasta se traduce într-o creștere a emisiilor de carbon, cel puțin pe termen mediu, pe care marile companii de tehnologie (care, în fapt, dețin sau închiriază puterea de calcul a acestor CDIA) încearcă să o contracareze prin PPA-uri de termen lung cu producători de energie regenerabilă. Adesea, nevoia de a asigura stabilitatea și cantitățile necesare de energie face ca PPA-urile să fie însoțite de contracte pentru stocare, energie hidro sau nucleară.
Giganții tehnologici Microsoft, Google, Amazon, Meta sau Nvidia și-au asumat funcționarea pe bază de energie fără emisii, de regulă până în 2030. Semnificativ este și angajamentul lor de a folosi mai multă energie nucleară. Centralele nucleare noi sunt scumpe și au durate lungi de construcție. Nu întâmplător, ↗scrisoarea de intenție remisă în luna iunie Comisiei Europene de către Autoritatea pentru Digitalizarea României pentru găzduirea ↗Black Sea AI Gigafactory, ca parte a inițiativei europene ↗ EuroHPC Joint Undertaking, vizează construirea în România a unei AI Gigafactory cu peste 100.000 GPU în locațiile Cernavodă (faza I) și Doicești (faza II). Cumulat, conform Ministerul Economiei, cele două DCIA ar avea până la 1.500 MW, alimentate în principal de energie nucleară de centrala nucleară de la Cernavodă, respectiv de la unitatea SMR ce urmează a fi construită la Doicești.
Trecând peste faptul că cele două cifre menționate (100.000 GPU și 1,5 GW) par nerealiste, întrucât ar implica investiții de zeci de miliarde de euro în centrele de date propriu-zise, dar și în dezvoltări de rețea, proiectul se înscrie în logica unei posibilei finanțări de centrale nucleare pe baza unor contracte de termen lung cu CDIA. Acesta ar fi un pas însemnat către deblocarea impasului financiar al industriei nucleare europene, care nu se bucură de acces la fondurile europene pentru investiții în centrale noi.