| REKLAMA |
 |
W ciągu najbliższych pięciu lat konsumenci i przedsiębiorstwa mają wygenerować dwa razy więcej danych niż wytworzono ich w ciągu ostatniej dekady - przewiduje firma doradcza IDC. Nie są to prognozy na wyrost, o czym świadczą inne statystyki dotyczące zapotrzebowania na moc obliczeniową i energię elektryczną niezbędną do ich przetwarzania. Ma w tym swój spory udział sztuczna inteligencja.
Cyfrowe usługi mają apetyt na energię
Według Irish Examiner, centra danych w Irlandii, jednym z największych rynków przetwarzania danych na świecie, mogą odpowiadać do 2030 roku już za 30% całkowitego zużycia energii elektrycznej w tym kraju. W 2022 roku było to około 19%. W Danii przewiduje się, że zużycie energii elektrycznej w centrach danych wzrośnie w tym czasie do 15% krajowej konsumpcji. W Polsce zapotrzebowanie na energię też systematycznie rośnie. Według analiz PMR, moc polskich centrów danych ma wzrosnąć istotnie, bo ze 120 MW w 2022 roku do 500 MW w 2030 roku. Błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji może te liczby jeszcze skorygować i przyczynić się do zwiększenia energochłonności branży centrodanowej. Warto podkreślić, że zapotrzebowanie na energię ze źródeł odnawialnych rośnie w każdej branży, co będzie wpływać na coraz większą konkurencję o energię z odnawialnych źródeł, której cały czas jest mało.
Nowe podejście do centrów danych
Sztuczna inteligencja, oprócz konsumpcji dużej ilości energii, niesie ze sobą także szereg innych wyzwań dla centrów danych. Z raportu „Data Center Outlook Global 2024”opublikowanego przez specjalizującą się w rynku nieruchomości firmę JLL wynika, że AI generuje zapotrzebowanie na obiekty nowego typu, spełniające określone wymagania technologiczne. O czym mowa? Operatorzy muszą zmienić sposób projektowania i eksploatacji obiektów. Jednym z priorytetów jest efektywność energetyczna centrów danych.
W ostatnich latach w obszarze efektywności energetycznej dokonał się co prawda znaczny postęp, bo wg danych Uptime Institute średni roczny wskaźnik PUE w ujęciu globalnym od 2007 roku zmalał z poziomu 2,5 do 1,58 w 2023 roku. Jednak stopień marnotrawienia energii wciąż jest wysoki, a celem nadrzędnym jest wartość PUE jak najbardziej bliska 1. Projektując lub modernizując swoje obiekty pod projekty AI operatorzy będą musieli poszukiwać nowych rozwiązań optymalizujących wydajność i jednocześnie zachowujących najlepszą możliwą efektywność energetyczną.
Kolejnym obszarem do zredefiniowania są rozwiązania chłodzenia komór serwerowych. W przypadku utrzymywania infrastruktur wykorzystywanych pod rozwiązania AI klasyczne systemy okazują się technologicznie niewystarczające. Pojawia się konieczność zastosowania innowacyjnych rozwiązań, jak chociażby chłodzenia procesorów cieczą (liquid cooling), które zdecydowanie wydajniej odbiera generowane ciepło. Taki system to obieg zamknięty, w ramach którego minimalizowana jest nie tylko energia potrzebna do chłodzenia, ale także utrata wody. Modernizacja obiektów wymagana by mogły stosować tą technologię, funkcjonujących w głównej mierze na mocno nasyconym rynku FLAP-D (Frankfurt, Londyn, Amsterdam, Paryż, Dublin) jest jednak zbyt czasochłonna i kosztowna oraz często niemożliwa z uwagi na architekturę i wyposażenie budynku.
AI szansą dla rynków wschodzących
Źródło: Beyond
Cyfrowe usługi mają apetyt na energię
Według Irish Examiner, centra danych w Irlandii, jednym z największych rynków przetwarzania danych na świecie, mogą odpowiadać do 2030 roku już za 30% całkowitego zużycia energii elektrycznej w tym kraju. W 2022 roku było to około 19%. W Danii przewiduje się, że zużycie energii elektrycznej w centrach danych wzrośnie w tym czasie do 15% krajowej konsumpcji. W Polsce zapotrzebowanie na energię też systematycznie rośnie. Według analiz PMR, moc polskich centrów danych ma wzrosnąć istotnie, bo ze 120 MW w 2022 roku do 500 MW w 2030 roku. Błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji może te liczby jeszcze skorygować i przyczynić się do zwiększenia energochłonności branży centrodanowej. Warto podkreślić, że zapotrzebowanie na energię ze źródeł odnawialnych rośnie w każdej branży, co będzie wpływać na coraz większą konkurencję o energię z odnawialnych źródeł, której cały czas jest mało.
Nowe podejście do centrów danych
Sztuczna inteligencja, oprócz konsumpcji dużej ilości energii, niesie ze sobą także szereg innych wyzwań dla centrów danych. Z raportu „Data Center Outlook Global 2024”opublikowanego przez specjalizującą się w rynku nieruchomości firmę JLL wynika, że AI generuje zapotrzebowanie na obiekty nowego typu, spełniające określone wymagania technologiczne. O czym mowa? Operatorzy muszą zmienić sposób projektowania i eksploatacji obiektów. Jednym z priorytetów jest efektywność energetyczna centrów danych.
Firmy, które rozwijają swoje projekty oparte na sztucznej inteligencji muszą mieć świadomość, że uczenie algorytmów trwa oraz wymaga bardzo dużej mocy obliczeniowej i energii. Dlatego ogromne znaczenie ma pochodzenie energii – czy pochodzi ona z odnawialnych źródeł, czy z paliw kopalnych. Kolejne wskaźniki to efektywność energetyczna centrum danych, czyli PUE oraz wykorzystanie wody, który określa wskaźnik WUE (Water Usage Effectivieness). PUE określa stosunek całkowitej mocy pobieranej przez data center, przez moc zużywaną wyłącznie przez urządzenia. Im jest niższy, czyli bliższy 1, tym lepiej. Pod warunkiem, że centra danych odpowiedzialnie podchodzą do wykorzystywania wody w celu chłodzenia infrastruktury. Istotne jest, aby jej zużycie nie przekraczało określonych norm, które określone są tzw. WUEmax i było po prostu możliwie niskie. Ma to znaczenie w kontekście środowiskowym, ale także kosztowym – mówi Piotr Kowalski, Head of Innovation w Beyond.pl, dostawcy usług data center, chmury i Managed Services oraz właściciela centrów danych.
W ostatnich latach w obszarze efektywności energetycznej dokonał się co prawda znaczny postęp, bo wg danych Uptime Institute średni roczny wskaźnik PUE w ujęciu globalnym od 2007 roku zmalał z poziomu 2,5 do 1,58 w 2023 roku. Jednak stopień marnotrawienia energii wciąż jest wysoki, a celem nadrzędnym jest wartość PUE jak najbardziej bliska 1. Projektując lub modernizując swoje obiekty pod projekty AI operatorzy będą musieli poszukiwać nowych rozwiązań optymalizujących wydajność i jednocześnie zachowujących najlepszą możliwą efektywność energetyczną.
Kolejnym obszarem do zredefiniowania są rozwiązania chłodzenia komór serwerowych. W przypadku utrzymywania infrastruktur wykorzystywanych pod rozwiązania AI klasyczne systemy okazują się technologicznie niewystarczające. Pojawia się konieczność zastosowania innowacyjnych rozwiązań, jak chociażby chłodzenia procesorów cieczą (liquid cooling), które zdecydowanie wydajniej odbiera generowane ciepło. Taki system to obieg zamknięty, w ramach którego minimalizowana jest nie tylko energia potrzebna do chłodzenia, ale także utrata wody. Modernizacja obiektów wymagana by mogły stosować tą technologię, funkcjonujących w głównej mierze na mocno nasyconym rynku FLAP-D (Frankfurt, Londyn, Amsterdam, Paryż, Dublin) jest jednak zbyt czasochłonna i kosztowna oraz często niemożliwa z uwagi na architekturę i wyposażenie budynku.
AI szansą dla rynków wschodzących
Przestarzałe obiekty centrodanowe, problemy z dostępem do mocy elektrycznej i legislacja, będą wpływały na kolokowanie infrastruktur AI w rynkach, które mogą zapewnić dostęp do wysokiej mocy o zielonych parametrach. Nasz kraj posiada świetnych inżynierów, nowoczesne i bezpieczne obiekty, które charakteryzują się m.in. korzystnym PUE, oraz odpowiednie zasoby i co ważniejsze lejek projektów energii odnawialnej. Beyond.pl już teraz jest gotowy do utrzymywania infrastruktur IT w sposób odpowiedzialny zgodnych z wymaganiami technologicznymi AI i uczenia maszynowego. Jesteśmy elastyczni w doborze rozwiązań chłodzenia cieszą, aranżacji komór serwerowych czy nawet rozbudowy kampusu w Poznaniu. Co więcej, jesteśmy w stanie zabezpieczyć koszt zielonej energii elektrycznej na bazie długoterminowych umów typu PPA – podkreśla Wojciech Stramski, CEO Beyond.pl.
Źródło: Beyond
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
