Sztuczna inteligencja, która napędza obecnie rozwój gospodarczy, generuje ogromne zapotrzebowanie na energię elektryczną. Rozwój zaawansowanych algorytmów, uczenie maszynowe oraz trening dużych modeli językowych wymaga utrzymania rozbudowanych centrów danych, w których serwery pracują nieprzerwanie, przetwarzając i przesyłając dane. Dla takich operacji kluczowe jest zapewnienie stabilnego i niskoemisyjnego źródła energii. Tradycyjne źródła, oparte na paliwach kopalnych, często wiążą się z wysoką emisją dwutlenku węgla – przeciętnie na poziomie 400–900 g CO₂ na kWh, co w skali globalnej przekłada się na ogromne ładunki emisji przy rosnącej konsumpcji energii przez centra danych. Natomiast energetyka jądrowa, z emisjami rzędu poniżej 20 g CO₂ na kWh, oferuje unikalną możliwość dostarczenia energii w sposób stabilny i przy minimalnym wpływie na środowisko.
Według dostępnych szacunków, przesłanie 1 GB danych w tradycyjnym systemie energetycznym może generować emisję rzędu 0,06 kg CO₂. Przy zastosowaniu energii jądrowej, dzięki znacznie niższym emisjom, wartość ta spada do około 0,01 kg CO₂ – co czyni energetykę jądrową idealnym kandydatem dla sektora, który wymaga zarówno dużej mocy, jak i niskoemisyjnego źródła energii.
W praktyce, trening dużych modeli AI, takich jak te wykorzystywane do przetwarzania języka naturalnego czy analizy obrazów, może zużywać setki, a nawet tysiące MWh energii. Przykładowo, według niektórych badań, trening jednego dużego modelu językowego może zużyć energię odpowiadającą rocznej konsumpcji energii przez kilkadziesiąt gospodarstw domowych – przy tradycyjnym miksie energetycznym może to wiązać się z emisją setek ton CO₂. Wykorzystanie energii jądrowej w takim kontekście pozwala obniżyć ślad węglowy nawet o kilka rzędów wielkości, co jest kluczowe w obliczu globalnych wyzwań klimatycznych.
W tym kontekście warto zwrócić uwagę na intensyfikację współpracy między spółkami technologicznymi a sektorem energetyki jądrowej. Międzynarodowe firmy z branży IT, specjalizujące się w rozwiązaniach typu digital twin, analizie big data oraz systemach predykcyjnych, coraz częściej nawiązują partnerstwa z przedsiębiorstwami jądrowymi. Przykładowo, partnerstwa takie umożliwiają tworzenie wirtualnych modeli elektrowni jądrowych, które pozwalają na symulację procesów operacyjnych, predykcyjne utrzymanie ruchu oraz optymalizację zużycia paliwa. Dzięki temu operatorzy reaktorów mogą z wyprzedzeniem identyfikować potencjalne awarie i dostosowywać parametry pracy w czasie rzeczywistym, co podnosi poziom bezpieczeństwa i efektywności produkcji energii.
Szczególne miejsce w tej transformacji zajmują małe, modułowe reaktory SMR (Small Modular Reactors). SMRy charakteryzują się nie tylko niższymi kosztami budowy i szybszym czasem wdrożenia, ale także idealnie nadają się do zasilania rozproszonych centrów danych, dzięki swojej elastyczności i skalowalności. Połączenie SMRów z systemami opartymi na sztucznej inteligencji umożliwia tworzenie zdecentralizowanych jednostek energetycznych, które mogą być integrowane z sieciami smart grid. Takie rozwiązania gwarantują stabilność dostaw energii nawet przy bardzo dużym zapotrzebowaniu, jakie generuje rozwój AI.
Dane pokazują, że globalna konsumpcja energii przez centra danych i systemy AI stale rośnie. Raporty branżowe wskazują, że sektor ICT odpowiada już za około 4–5% globalnych emisji CO₂, a rozwój AI przyczynia się do dalszego wzrostu tych wartości. Przykładowo, intensywne operacje treningowe dużych modeli mogą zużywać energię na poziomie kilkuset MWh, co przy tradycyjnym miksie energetycznym przekłada się na znaczące emisje. Właśnie tutaj energetyka jądrowa, dzięki swojej niezawodności, niskiej emisji i zdolności do dostarczenia dużych ilości energii, staje się kołem zamachowym nowego renesansu w rozwoju energetyki.
Podsumowując, rozwój sztucznej inteligencji stawia przed nami wyzwanie ogromnych zużyć energii elektrycznej, której stabilność i niskoemisyjny charakter są niezbędne dla dalszych innowacji. Tradycyjne źródła energii, o wysokiej emisyjności, nie są w stanie sprostać tym wymaganiom, podczas gdy energetyka jądrowa – dzięki bardzo niskim emisjom CO₂ oraz zdolności do zapewnienia dużej mocy – może stać się fundamentem zrównoważonego rozwoju sektora AI. Współpraca między spółkami technologicznymi a przedsiębiorstwami jądrowymi, a także wdrażanie rozwiązań typu SMR, otwiera nowe perspektywy dla tworzenia inteligentnych, stabilnych i ekologicznych systemów zasilania, które będą napędzać rozwój AI i całej gospodarki przyszłości.
