Hrvatska bi mogla ući u utrku za umjetnu inteligenciju s jednim od najvećih tehnoloških projekata u Europi. Riječ je o inicijativi pod radnim nazivom ‘Projekt Pantheon’, čija bi vrijednost mogla dosegnuti čak 50 milijardi eura.

No iza velikih brojki krije se infrastruktura bez koje umjetna inteligencija danas ne može funkcionirati - AI podatkovni centri.

Što su AI podatkovni centri?

Za razliku od klasičnih podatkovnih centara, koji služe za pohranu i obradu podataka te rad aplikacija, AI podatkovni centri posebno su dizajnirani za rad s umjetnom inteligencijom. Riječ je o objektima opremljenima specifičnom infrastrukturom za obuku i rad AI modela. Iako koriste standardne elemente poput servera i mrežne opreme, ključna razlika je u snažnijem hardveru i optimizaciji za zahtjevne izračune.

U praksi to znači korištenje velikog broja visokoučinkovitih grafičkih procesora (GPU), naprednih sustava pohrane, bržih mreža te složenijih sustava napajanja i hlađenja. Upravo ti zahtjevi čine njihovu izgradnju i održavanje znatno skupljima i složenijima od klasičnih centara.

Eksplozija ulaganja

Potražnja za računalnom snagom potrebnom za umjetnu inteligenciju pokrenula je val ulaganja diljem svijeta.

Procjene analitičara pokazuju da bi globalna ulaganja u AI podatkovne centre do 2030. mogla premašiti 200 milijardi dolara godišnje. Istodobno, analitička kuća McKinsey procjenjuje da će ukupna ulaganja u računalnu infrastrukturu dosegnuti oko 6,7 bilijuna dolara do kraja desetljeća.

Najveći investitori su tehnološki divovi, kompanije kojima su ti kapaciteti ključni za razvoj vlastitih AI rješenja, poput Googlea, Microsofta, Amazona i OpenAI-ja.

Gigantski projekti diljem svijeta

Razmjeri ulaganja najbolje se vide na konkretnim primjerima. Najveći projekt, ‘Stargate’, zajednička je inicijativa OpenAI-ja, Oraclea i SoftBanka. Vrijednost mu doseže do 500 milijardi dolara, a planirani kapacitet do 10 gigavata. Projekt se razvija kao mreža AI centara diljem SAD-a. U sklopu tog projekta Oracle i OpenAI grade i pojedinačni kampus vrijedan najmanje 16 milijardi dolara, snage veće od 1 gigavata i površine oko 250 hektara.

Google planira izgraditi AI podatkovni centar u Indiji vrijedan oko 15 milijardi dolara, kapaciteta do 5 gigavata – višestruko većeg od postojećeg kapaciteta te zemlje. Amazon u Indiani razvija projekt ‘Rainier’, vrijedan oko 11 milijardi dolara, s kapacitetom od oko 2,2 gigavata i do 30 objekata, usmjeren na razvoj vlastitih AI modela i čipova.

Microsoft ide drugim putem i gradi mrežu podatkovnih centara diljem svijeta, uz planirana ulaganja veća od 25 milijardi dolara. Meta, vlasnik Facebooka, također ulaže stotine milijardi dolara u razvoj AI kampusa u SAD-u, u sklopu dugoročnog plana razvoja napredne umjetne inteligencije.

Ovom popisu treba dodati i tisuće manjih AI podatkovnih centara koji se grade diljem svijeta, a koje će koristiti lokalne tvrtke, države i institucije.

Energija kao glavno ograničenje

Uz visoke troškove gradnje, ključni izazov je energija.

Prema podacima Pew Research Centra, podatkovni centri u SAD-u su 2024. potrošili 183 TWh električne energije, što je više od 4 posto ukupne potrošnje. Do 2030. ta bi brojka mogla narasti na 426 TWh. Procjenjuje se i da bi umjetna inteligencija mogla činiti oko 20 posto ukupne potrošnje energije podatkovnih centara.

Koliko je osiguravanje energije složeno pokazuje primjer Microsofta, koji je 2024. potpisao 20-godišnji ugovor za opskrbu električnom energijom iz bivše nuklearne elektrane ‘Three Mile Island’, čije se ponovno pokretanje očekuje 2027. ili 2028. godine, s kapacitetom od 835 MW.

Treba imati na umu da takvi podatkovni centri moraju imati stabilnu opskrbu električnom energijom, ali i rezervne izvore za slučaj da primarni izvor električne energije ne bude dovoljan ili postane nestabilan. To u prijevodu znači da originalna, ugovorena količina električne energije dolazi s 'rezervom'.

Hlađenje i potrošnja vode

Velika potrošnja električne energije znači i veliku količinu topline, pa je hlađenje ključno za rad podatkovnih centara. Zbog gustoće modernog AI hardvera klasično hlađenje zrakom često nije dovoljno, pa se koristi hlađenje vodom.

Veliki podatkovni centri mogu trošiti do 19 milijuna litara vode dnevno. Prema podacima Pew Research Centra, podatkovni centri u SAD-u godišnje potroše oko 64,3 milijarde litara vode.

Potrošnja takvih velikih količina vode u pojedinim područjima svijeta može biti veliki problem. Stoga se brojne tvrtke tijekom gradnje podatkovnih centara okreću alternativnim tehnologijama hlađenja. Od zatvorenog vodenog hlađenja, koje podrazumijeva ponovno cirkuliranje vode i troši onoliko vode koliko je potrebno kad se sustav prvi put puni, preko posebnog dizajna podatkovnog centra koji omogućava lakše hlađenje, ponovnu upotrebu toplinske energije za grijanje kućanstava, grijanje vode i slično.

Unatoč tome, hlađenje pomoću vode i dalje je najčešće korištena metoda.

Posljedice za lokalno stanovništvo i okoliš

Na kraju, treba istaknuti i prostorne i okolišne učinke. AI kampusi često zauzimaju velike površine, što može značiti prenamjenu zemljišta i utjecaj na lokalne ekosustave. Tijekom izgradnje i rada povećavaju se promet i buka, a zbog oslobađanja topline mogući su i lokalni klimatski učinci odnosno stvaranje toplije mikroklime na području AI podatkovnog centra i u njegovoj blizini.

S druge strane, takvi projekti donose i određene koristi, poput ulaganja u infrastrukturu i otvaranja radnih mjesta.