PARP: centra danych mogą zużyć 11% prądu w Polsce

Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości w komunikacie z 23 października 2026 r. ogłosiła publikację wrześniowego „Monitoringu cyfryzacji” i przytoczyła prognozę, według której centra danych mogą w 2040 r. odpowiadać za około 11% zużycia energii elektrycznej w Polsce. Raport wiąże rozwój infrastruktury AI z zapotrzebowaniem na prąd, wodę i podzespoły oraz z regulacjami ważnymi dla przedsiębiorców.

Krzysztof Kardaszewicz z PARP mówi w relacji Wiadomości Polska: „Cyfryzacja to dziś znacznie więcej niż wdrażanie nowych narzędzi”. Dla firmy planującej AI oznacza to szerszy rachunek niż cena licencji lub tokena: własna infrastruktura wymaga zasilania i chłodzenia, a przy kolokacji lub chmurze te wydatki wpływają na sposób wyceny usługi. Prognoza sektorowa nie określa jednak przyszłej ceny konkretnej oferty.

Co oznacza polska prognoza zużycia prądu

W pełnym raporcie PARP polski scenariusz odpowiada zużyciu około 29 TWh przez centra danych w 2040 r., natomiast prognoza globalna zakłada wzrost z około 415 TWh w 2024 r. do około 945 TWh w 2030 r. To różne obszary i okresy: światowe tempo rozbudowy nie jest prognozą rachunku za energię polskiego przedsiębiorstwa. Krajowy udział opisuje możliwą skalę całego sektora centrów danych, którego obciążenie obejmuje również zadania inne niż AI.

W praktyce znaczenie ma nie tylko roczna ilość dostępnej energii. Centrum danych potrzebuje przyłącza o odpowiedniej mocy i zasilania wtedy, gdy pracują serwery oraz urządzenia pomocnicze. Kilka dużych obiektów skupionych w jednym regionie może obciążać lokalną sieć inaczej niż taka sama moc rozłożona między wiele miejsc. Dla nowych inwestycji dostępność przyłączenia może więc wpłynąć na termin uruchomienia i koszt obiektu.

Udział centrów danych w krajowym zużyciu zależy zarówno od rozwoju samych obiektów, jak i od popytu na prąd w pozostałej części gospodarki. Dlatego nie można przełożyć sektorowego procentu na równie duży wzrost faktury za chmurę. Można natomiast wskazać mechanizm kosztowy: operator finansuje energię, przyłączenie i utrzymanie infrastruktury, a następnie odzyskuje te wydatki w cenach usług świadczonych firmom.

Woda i wymiana sprzętu powiększają rachunek za AI

Energia elektryczna zasila serwery, lecz część trafia też do systemów chłodzenia i pozostałego wyposażenia obiektu. Woda może być potrzebna przy samym chłodzeniu, a także wcześniej, podczas produkcji prądu i półprzewodników. Sposób chłodzenia oraz lokalna dostępność wody mają więc znaczenie dla kosztu i możliwości rozbudowy centrum danych. Tych warunków nie widać w cenie pojedynczego zapytania do modelu.

Rosnące zapotrzebowanie na procesory i pamięć pociąga za sobą kolejny wydatek: zakup, serwis i późniejszą wymianę urządzeń. Sprzęt wycofany z pracy staje się odpadem elektronicznym, którego zagospodarowanie także kosztuje. Właściciel własnych serwerów ponosi te koszty bezpośrednio. Klient kolokacji płaci za obiekt, zachowując odpowiedzialność za swój sprzęt; klient chmury kupuje usługę, w której dostawca musi uwzględnić odnowienie infrastruktury.

Wycena projektu AI zależy ponadto od tego, co właściwie zawiera podawana stawka. Cena tokena obejmuje określone obliczenie, ale firma może osobno płacić za przechowywanie danych, ich przesyłanie, kopie zapasowe, wymagany poziom dostępności czy wsparcie techniczne. Są to składniki konkretnej umowy, a nie kwoty wynikające z krajowej prognozy energetycznej. Ich udział rośnie lub maleje wraz ze sposobem używania usługi i ilością przetwarzanych danych.

Własny serwer, kolokacja i chmura przenoszą koszty w różne miejsca

Własny serwer oznacza zakup urządzeń oraz zapewnienie miejsca, zasilania, chłodzenia, serwisu i ciągłości pracy. Firma ponosi koszt sprzętu również wtedy, gdy wykorzystuje go tylko przez część dnia. Przy dużym, przewidywalnym obciążeniu może rozłożyć wydatek inwestycyjny na więcej zadań. Przy obciążeniu nieregularnym ponosi natomiast koszt niewykorzystanej mocy. Możliwość rozbudowy zależy dodatkowo od warunków energetycznych konkretnej lokalizacji.

Kolokacja oddziela własność urządzeń od prowadzenia obiektu. Przedsiębiorca nadal kupuje i wymienia serwery, podczas gdy operator zapewnia przestrzeń, zasilanie oraz chłodzenie zgodnie z umową. W takim modelu liczy się sposób naliczania opłaty za moc i to, które usługi eksploatacyjne wchodzą w cenę. Firma zyskuje dostęp do przygotowanego obiektu, ale wzrost kosztu podzespołów nadal bezpośrednio wpływa na jej inwestycję.

Chmura pozwala uruchamiać obliczenia bez wcześniejszego zakupu własnych serwerów. Rozliczenie zależy za to od warunków dostawcy i rzeczywistego użycia: liczby operacji, czasu pracy zasobów, przechowywania oraz przepływu danych. Przy zmiennym popycie daje to możliwość dostosowania zużycia, lecz utrudnia przewidzenie rachunku bez znajomości obciążenia. Koszty energii i chłodzenia pozostają po stronie operatora infrastruktury, choć mogą z czasem wpływać na jego cennik.

Regulacje różnią się zależnie od roli firmy

Wrześniowa edycja obejmuje polską ustawę o systemach sztucznej inteligencji, unijny AI Act, Cyber Resilience Act oraz przepisy o zarządzaniu danymi. Ich znaczenie dla kosztu wdrożenia zależy od działalności firmy, a nie od samego wyboru serwera lub chmury. Podmiot tworzący system AI, firma używająca go we własnych procesach i producent produktu z elementami cyfrowymi mogą mieć inne obowiązki związane z bezpieczeństwem, dokumentacją i nadzorem.

Przy rozwiązaniu AI wykorzystującym dane firmowe koszt operacyjny obejmuje także kontrolę dostępu, zabezpieczenie danych i utrzymanie systemu. Producent oprogramowania lub urządzenia musi osobno uwzględnić wymagania dotyczące cyberbezpieczeństwa produktu i obsługi podatności. Korzystanie z usług chmurowych zmienia podział zadań technicznych z dostawcą, lecz warunki umowy nie zastępują oceny obowiązków związanych z własnym zastosowaniem AI.

Ostatecznie o koszcie projektu decyduje połączenie skali obliczeń z modelem zakupu infrastruktury. Przy własnym serwerze wydatki na energię i odnowienie sprzętu są widoczne w budżecie firmy; przy kolokacji rozdzielają się między sprzęt i opłatę za obiekt; przy chmurze pojawiają się przede wszystkim w stawkach oraz opłatach za dane. Ta różnica będzie szczególnie istotna, gdy zapotrzebowanie na obliczenia wzrośnie szybciej, niż zakładano przy wyborze usługi.

Przeczytaj także: