Kluczowe ustalenia
- Centra danych zużyły na świecie ok. 415 TWh energii elektrycznej w 2024 r., co odpowiadało ok. 1,5% globalnego zużycia energii elektrycznej (dane Międzynarodowej Agencji Energetycznej, IEA).
- Samą sztuczną inteligencję — trening modeli i obsługę zapytań — szacuje się orientacyjnie na 20–100 TWh rocznie w latach 2024–2025, czyli ok. 0,1–0,3% światowego zużycia energii elektrycznej.
- AI nie jest osobną kategorią doliczaną do centrów danych — jest ich podzbiorem. Serwery AI (akceleratory GPU) pracują fizycznie w tych samych obiektach, więc energia AI mieści się już w 415 TWh centrów danych.
- AI stanowi dziś ok. kilkunastu do 25% zużycia energii przez centra danych i jest głównym motorem prognozowanego wzrostu.
- W USA centra danych zużyły ok. 176 TWh w 2023 r. — ok. 4,4% krajowego zużycia (raport Lawrence Berkeley National Laboratory).
- Dla porównania: kopanie kryptowalut pochłania ok. 100–150 TWh rocznie (ok. 0,3–0,5% globalnie) i jest traktowane jako kategoria odrębna od AI.
Kontekst i tło
Pytanie „ile prądu zużywa AI w porównaniu z centrami danych i internetem” ma jedną pułapkę, która myli większość dyskusji: to nie są trzy rozłączne kategorie, które można po prostu dodać do siebie. Sztuczna inteligencja działa na serwerach, a te serwery stoją w centrach danych. Kiedy więc słyszymy „AI zużywa X, a centra danych Y”, w rzeczywistości X jest już zawarte w Y. Branża opisuje to jednoznacznie: akceleratory GPU trenujące i obsługujące modele to fizycznie część infrastruktury centrów danych, a nie równoległy do niej pobór.
Punktem odniesienia dla wszystkich tych liczb jest całkowite światowe zużycie energii elektrycznej, liczone w dziesiątkach tysięcy terawatogodzin rocznie. To dlatego udział centrów danych — mimo medialnego szumu — wciąż mieści się w okolicach 1,5% globalnego bilansu, a sama AI w ułamku procenta. Skala robi się widoczna dopiero lokalnie i w tempie wzrostu, a nie w globalnym udziale tu i teraz.
Źródło: energy.ec.europa.eu
Warto też oddzielić od siebie trzy różne rzeczy, które w potocznym języku zlewają się w „prąd na internet”: centra danych (serwerownie), sieci telekomunikacyjne (transmisja danych) oraz — osobno — kopanie kryptowalut. IEA rozlicza kryptowaluty jako oddzielną pozycję, nie mieszając ich z AI ani z tradycyjnymi centrami danych.
Szczegółowa analiza
Skala globalna. Według raportu IEA „Energy and AI” (kwiecień 2025) centra danych na całym świecie zużyły w 2024 r. około 415 TWh energii elektrycznej, co odpowiadało mniej więcej 1,5% globalnego zużycia prądu. To liczba, która obejmuje wszystko, co dzieje się w serwerowniach — chmurę, streaming, usługi firmowe i właśnie AI. Sama sztuczna inteligencja, rozumiana jako trening modeli plus inferencja (obsługa zapytań użytkowników), to w tym torcie orientacyjnie 20–100 TWh rocznie, czyli zaledwie 0,1–0,3% światowego zużycia. Innymi słowy: cała globalna AI zużywa dziś rząd wielkości mniej prądu, niż wynosi całkowite zapotrzebowanie centrów danych, których jest częścią.
Co ciekawe, to nie trening jest największym pożeraczem energii. Wbrew intuicji obsługa codziennych zapytań użytkowników, czyli inferencja, odpowiada za ok. 60–80% całkowitego zużycia energii przez AI w skali roku — więcej niż jednorazowo kosztowny trening modeli. To pochodna skali: model trenuje się raz, ale potem odpowiada na miliardy zapytań dziennie.
Ile to jest w praktyce? Pojedyncze zapytanie do modelu typu ChatGPT zużywa szacunkowo około 2,9 Wh energii — mniej więcej dziesięć razy więcej niż pojedyncze wyszukiwanie w Google (ok. 0,3 Wh). Pojedynczo to niewiele — tyle, co świecenie żarówki LED przez kilka minut. Problem robi się z mnożenia tej wartości przez miliardy zapytań.
Źródło: euronews.com
Perspektywa krajowa — USA. Tam obraz jest wyraźniejszy niż w skali globalnej. Raport Lawrence Berkeley National Laboratory z grudnia 2024 r. wyliczył, że amerykańskie centra danych zużyły w 2023 r. około 176 TWh energii elektrycznej — to już ok. 4,4% krajowego zużycia, czyli prawie trzykrotnie większy udział niż średnia światowa. Berkeley Lab prognozuje dalszy skok do ok. 325–580 TWh do 2028 r., co oznaczałoby 6,7–12% całego zużycia prądu w USA. Rozpiętość widełek pokazuje, jak duża jest niepewność co do tempa rozbudowy.
📄 Pełny tekst raportu Berkeley Lab (PDF, źródło: eta-publications.lbl.gov)
Dlaczego wszyscy mówią o wzroście. Bank inwestycyjny Goldman Sachs prognozuje wzrost zapotrzebowania centrów danych na moc o ok. 160% do 2030 r., napędzany głównie przez AI. IEA idzie w podobnym kierunku: spodziewa się ponad podwojenia globalnego zużycia energii przez centra danych — do ok. 945 TWh do 2030 r. w scenariuszu bazowym. To właśnie ta dynamika, a nie dzisiejszy udział, jest realnym tematem — AI odpowiada dziś za kilkanaście do 25% poboru centrów danych, ale to ona ciągnie krzywą w górę.
Efekt lokalny. Globalne 1,5% brzmi niegroźnie, dopóki centra danych nie skupią się na małym obszarze. W Irlandii, gdzie big techy ulokowały europejskie serwerownie, centra danych odpowiadają już za ponad 20% krajowego zużycia energii elektrycznej — poziom, który wywołał napięcia w sieci i debatę o przyłączach nowych obiektów. To pokazuje, że problem AI i centrów danych jest przede wszystkim problemem lokalnej koncentracji, a nie globalnego bilansu.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja zużywa dziś ułamek procenta światowej energii elektrycznej — orientacyjnie 0,1–0,3%. Wszystkie centra danych razem (w których AI się mieści) to ok. 1,5% globalnego zużycia, czyli ok. 415 TWh w 2024 roku. Kluczowe, by nie liczyć AI podwójnie: to część zużycia centrów danych, a nie osobna kategoria doliczana do nich. Dla porównania kopanie kryptowalut pochłania ok. 0,3–0,5% światowego prądu. Prawdziwym tematem nie jest dzisiejszy udział, lecz tempo: AI napędza najszybszy wzrost zapotrzebowania — w USA centra danych to już ok. 4,4% zużycia, a lokalnie, jak w Irlandii, ponad 20%.
