Infrastruktura energetyczna nie nadąża za AI. McKinsey ostrzega przed brakiem mocy

Gigawatty na porządku dziennym

Technology Trends Outlook 2026 od McKinsey & Company zawiera nieoczekiwaną konkluzję: zamiast algorytmów, limitem dla AI będzie energia. Stany Zjednoczone zużywają dziś 30 GW mocy na infrastrukturę AI. Do 2030 roku liczba ta wzrośnie do 90 GW. To równowartość całkowitego zapotrzebowania Kalifornii. W tej samej dekadzie centra danych przejdą z 3 procent zużycia energii na 14 procent. Wzrost pięciokrotny w osiem lat.

Kolejki do przyłączenia

Sieci energetyczne nie będą gotowe. Na całym świecie 2,5 tysiące gigawatów projektów energetycznych oczekuje na przyłączenie do infrastruktury. Transformatory, które powinny to umożliwić, są niedostępne przez dwa lata. W 2025 roku kapitał napłynął do energetyki w kwocie 200 miliardów dolarów. Do 2030 roku budowa samych centrów danych będzie wymagać 7 bilionów dolarów.

AI przyspiesza, ale wyniki finansowe wciąż zawodziły

Ekspansja AI przyspiesza. 89 procent firm już korzysta z AI, ale tylko 37 procent widzi pozytywny wpływ na wyniki finansowe. 93 procent firm przekroczyło budżety AI. W firmach wykorzystujących agentowe narzędzia programistyczne sytuacja była skrajnie różna: 25 procent osiągnęło rzeczywiste przyspieszenie, ale w 30 procentach produktywność spadła.

Dlaczego to ważne dla biznesu

Energia staje się strategicznym zasobem dla biznesu. Dostęp do mocy, półprzewodników i infrastruktury dyktować będzie konkurencyjność firm. Organizacje, które inwestują w AI, muszą liczyć się z tym, że koszty energii będą rosnąć szybciej niż przychody. W takim scenariuszu jedynie duże korporacje z dostępem do energii odnawialnej utrzymają przewagę.

Źródła

McKinsey & Company — Technology Trends Outlook 2026. Computerworld.pl — AI wychodzi poza ekrany. Unsplash — İsmail Enes Ayhan