Goldman Sachs ostrzega: zapotrzebowanie na energię przez AI jest równoważne „stworzeniu nowej Japonii”, a największymi wąskimi gardłami są turbiny, transformatory i opór polityczny

Zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych napędzane przez AI rośnie z szybkością większą niż oczekiwano, a kluczowy problem strony podażowej ewoluuje z „czy wystarczy prądu” do „czy zdążymy z budową na czas”.

Najnowsze badanie Goldman Sachs ostrzega, że od początku 2024 r. do końca 2030 r. zużycie dodatkowej energii przez AI będzie odpowiadało całkowitemu zużyciu energii w Japonii, piątym największym konsumentem energii na świecie. Braki turbin, transformatorów, linii przesyłowych oraz wykwalifikowanych pracowników, wraz z oporem politycznym na poziomie lokalnym, stają się prawdziwymi wąskimi gardłami realizacji podaży.

Goldman Sachs podniósł prognozę tempa wzrostu zapotrzebowania na energię w USA do 3,5% rocznej skumulowanej stopy wzrostu (CAGR) z 3,2%, a prognoza zużycia energii przez amerykańskie centra danych na 2030 rok wzrosła z 83 GW do 108 GW. Światowy wzrost zapotrzebowania na energię przez centra danych między 2025 r. a 2030 r. przewidywany jest teraz na 170%, w porównaniu do wcześniejszej prognozy 117%. Jednocześnie prognozy nakładów inwestycyjnych największych dostawców usług chmurowych również wzrosły: na 2027 rok z 1,2 biliona dolarów do 1,7 biliona dolarów, na 2029 rok z 1,5 do 2,1 biliona dolarów.

Goldman Sachs podkreśla, że w scenariuszu bazowym nie przewiduje się masowych blackoutów w całych USA, ale regionalne napięcia energetyczne, wzrost cen prądu i negatywne nastroje społeczne będą miały głęboki wpływ na rzeczywiste tempo realizacji inwestycji. Obszar PJM jest obecnie w stanie krytycznym, a ERCOT spodziewa się presji w okolicach 2028 roku wraz ze wzrostem obciążenia. Otrzymanie poparcia społecznego i politycznego w dużym stopniu zadecyduje, czy prognozowane moce zostaną faktycznie zbudowane.

Wzrost zapotrzebowania: poprawa efektywności zniwelowana przez skalę zastosowań

Analityk Goldman Sachs Brian Singer wskazuje, że poprawa efektywności chipów i modeli jest faktyczna, ale nie prowadzi do zmniejszenia ogólnych wydatków na obliczenia. Tańsza moc obliczeniowa rozszerza ekonomikę zastosowań, a większa liczba generowanych tokenów, szerszy zakres obciążeń pracy agentów AI oraz rosnące budżety gigantów chmurowych neutralizują i przewyższają korzyści z efektywności.

Wskaźnik pustostanów na głównych rynkach centrów danych w USA spadł gwałtownie z 2–7% do 1–2%, a Goldman Sachs przewiduje, że do 2030 r. wzrośnie do około 3%. To zaostrzenie relacji popytu i podaży dodatkowo uzasadnia podwyższoną prognozę zapotrzebowania.

Singer obrazuje ten trend prostym porównaniem: „Licząc od początku 2024 r., przez kolejne siedem lat dekady, dodatkowe zużycie energii przez AI dorówna całej Japonii – piątemu co do wielkości konsumentowi energii świata. To ma ogromne znaczenie”.

Droga zaopatrzenia: gaz ziemny na początku, energia odnawialna w następnej kolejności, energia jądrowa na końcu

Goldman Sachs nakreśla etapową ścieżkę zaopatrzenia centrów danych w prąd: najpierw proste turbiny gazowe i odnawialne źródła energii z magazynowaniem, w średnim terminie przejście na złożone turbiny gazowe, a na dłuższą metę nadzieje pokładane są w energii jądrowej, z częściowym ponownym uruchomieniem istniejących elektrowni atomowych jako rozwiązaniem przejściowym. Przewidywana struktura zużycia energii przez centra danych w 2030 roku: gaz ziemny ok. 60%, energia odnawialna (z magazynowaniem) ok. 40%.

Z uwagi na długi czas oczekiwania na przyłączenie do sieci (2–7 lat), generacja gazowa za licznikiem (behind-the-meter, BTM) staje się ważnym sposobem „przeskoczenia kolejki”. Goldman Sachs podwyższył prognozę mocy BTM na 2030 r. do około 30 GW (faktyczna produkcja prądu powyżej 20 GW), co stanowi ok. 20% całkowitego zapotrzebowania centrów danych. Firma postrzega BTM jako rozwiązanie tymczasowe, ponieważ duzi klienci w dłuższym okresie wolą podłączenie do sieci dla niższych kosztów i większej niezawodności.

W układzie regionalnym znaczenie nabiera MISO (Operator Niezależnego Systemu Środkowego Zachodu) – kontrolowane przedsiębiorstwa użyteczności publicznej mogą oferować kompleksowe usługi w zakresie wytwarzania, przesyłu, dystrybucji i relacji regulacyjnych, a ceny energii są ustalane przez organy stanowe, co pomaga ograniczyć politycznie wrażliwy wzrost kosztów prądu.

Cztery „T” i siedem „P”: wąskie gardła przesunęły się z megawatów na łańcuch dostaw i politykę

Analityk Goldman Sachs Allison Nathan podsumowała obecny kluczowy problem jako cztery „T”: turbiny (turbines), transformatory (transformers), przesył (transmission) i techniczni pracownicy (tradespeople). Jeden z głównych producentów turbin poinformował, że spodziewa się sprzedaży połowy mocy produkcyjnych na 2031 rok przed końcem tego roku – cykle dostaw sprzętu silnie wpływają na wybór źródeł energii. Po dekadzie stagnacji obciążeń w USA, niedobór elektryków i wysoko wykwalifikowanych spawaczy prądu staje się coraz większy, a długi czas szkolenia uniemożliwia szybkie rozwiązanie.

Singer przedstawił też siedmiopunktową ramę „P”, obejmującą powszechność AI (pervasiveness), wydajność chipów i modeli (productivity), cenę energii (price of power), politykę (policy), komponenty (parts), ludzi (people) oraz środowisko fizyczne (physical environment). Szczególnie ważne są zagrożenia środowiskowe: ponad połowa centrów danych powstaje w rejonach dużego ryzyka fizycznego – wysokich temperatur, wilgotności i suszy. Problemy z kompromisem między wodą a prądem przy chłodzeniu są najbardziej widoczne w zachodnim Teksasie – zdobycie wody jest trudniejsze i droższe niż pozyskanie dodatkowej energii.

Opór polityczny może okazać się decydującym ograniczeniem: już ponad 300 lokalnych zakazów

Analityk Goldman Sachs George Lee określił rozbudowę sieci jako „najważniejsze pojedyncze zagadnienie” w sektorze amerykańskich usług publicznych i wskazał, że już obowiązuje ponad 300 lokalnych i regionalnych moratoriów, podczas gdy na poziomie stanowym istnieją tylko pojedyncze zakazy. Ostrzega, że bez skutecznej i skoordynowanej komunikacji publicznej w sektorze AI i energetycznym, czynniki polityczne staną się twardym ograniczeniem.

Sprzeciw społeczności skupia się wokół pięciu obaw: ryzyka blackoutów, wzrostu cen prądu, zużycia wody, hałasu oraz emisji ciepła. W ocenie Goldman Sachs projekty będą migrować do obszarów przyjaznych regulacyjnie, co może dodatkowo zwiększać koncentrację geograficzną. Rywalizacja między miastami o bazę podatkową, miejsca pracy na budowie i inwestycje infrastrukturalne daje jednak przestrzeń dla realizacji części projektów.

Na poziomie bilansu przedsiębiorstw użyteczności publicznej, według Goldman Sachs kontrolowane firmy w najbliższych pięciu latach zwiększą nakłady inwestycyjne o ok. 60% względem poprzednich pięciu lat, a finasowanie wzrośnie o 30–50% poprzez emisje akcji; dźwignia finansowa pozostaje około 100 punktów bazowych poniżej progu obniżki ratingu.