Centra danych odpowiadają za 2 proc. globalnego zużycia energii, a wkrótce ten udział może się podwoić. Operatorzy szukają sposobów na oszczędności

Sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe zużywają ogromne ilości energii. Wdrażanie ich w firmach na coraz większą skalę powoduje dynamiczny wzrost zapotrzebowania na usługi centrów danych, a co za tym idzie – również na ilość energii, jakiej potrzebują one do obsługi klientów. Tym bardziej że centra danych także wykorzystują te innowacyjne technologie do usprawnienia funkcjonowania. Duży wzrost zużycia energii powoduje, że centra danych szukają sposobów na jego optymalizację, co ma się przyczynić do zmniejszenia śladu węglowego. Jednym ze sposobów jest wykorzystywanie ciepła wytwarzanego pracą serwerów do celów grzewczych.

– Zużycie energii elektrycznej przez centra danych może być bardzo zróżnicowane. Małe centra zużywają mniej energii, a duże potrzebują większych ilości energii. Są takie, które zużywają od 500 kW do wielu megawatów na godzinę, ale i takie osiągające wartości dwu- czy nawet trzycyfrowe w megawatach. Nowe technologie, takie jak powszechnie znana sztuczna inteligencja, dodatkowo przyczyniają się do większego zużycia energii – mówi w wywiadzie dla agencji Newseria Innowacje Igor Grdic, country manager w regionie Europy Środkowo-Wschodniej w Vertiv.

Z danych przytaczanych przez Vertiv wynika, że największe centra danych zużywają tyle energii, co 80 tys. gospodarstw domowych.

– Dane z Międzynarodowej Agencji Energii wskazują, że w roku 2022 centra danych odpowiadały za 2 proc. całości energii zużywanej na świecie. Warto wspomnieć, że wśród tych centrów danych uwzględniono te służące do wydobywania kryptowalut. Obecnie zużycie wynosi około 480 TWh, a według prognoz w roku 2026 przekroczy ono 800 TWh, co oznacza podwojenie globalnego zużycia energii elektrycznej do 4 proc. – przewiduje Igor Grdic.

Głównymi czynnikami napędzającymi zużycie energii w centrach danych są rozwój sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe. Algorytmy SI potrzebują ogromnej mocy obliczeniowej, co przekłada się również na większy popyt na energię. Eksperci McKinseya prognozują, że do 2030 roku obciążenie energetyczne związane z użyciem SI w centrach danych wzrośnie dwukrotnie. To z kolei oznacza coraz większy ślad węglowy takich placówek.

– Cyfryzacja jest nieunikniona, a jej szczególnie dynamiczny rozwój mogliśmy obserwować podczas pandemii COVID-19. To przyczynia się do generowania większej ilości danych, które trzeba przetwarzać i przechowywać, co zwiększa zapotrzebowanie na centra danych, które zużywają dużo energii. Odpowiedzią na to są zdecydowanie odnawialne źródła energii, które są w stanie wesprzeć krajowe sieci energetyczne. Wiadomo również, że elektrownie jądrowe mogą pomóc spełnić to zapotrzebowanie, choć nie w takiej skali jak kiedyś, gdy działały duże elektrownie jądrowe – wymienia ekspert Vertiv.

Jednym ze sposobów zmniejszenia śladu węglowego produkowanego przez centra danych jest wdrożenie systemów zasilania hybrydowego. Wykorzystują one różne źródła energii, zarówno odnawialne, jak i nieodnawialne, a za ich pomocą placówki te mogą zaspokoić swoje zapotrzebowanie energetyczne przy równoczesnym zmniejszeniu emisji szkodliwych substancji do atmosfery.

Operatorzy centrów danych sami także wykorzystują algorytmy SI do usprawnienia funkcjonowania. To z kolei przekłada się na większe zużycie energii, a za tym idzie wzrost ciepła w tych obiektach. Aby możliwe było poprawne funkcjonowanie serwerów, konieczne jest zapewnienie odpowiedniej temperatury. Do tego ponownie stosowana jest więc energia, ale operatorzy szukają także innych możliwości chłodzenia.

– Niektóre centra danych zużywają wodę, w zależności od stosowanych rozwiązań chłodzących. Mogą to być rozwiązania oparte na czynniku chłodniczym z układem bezpośredniego odparowywania (DX) czy na chłodzeniu wodnym. Głównym źródłem energii wykorzystywanym w centrach danych jest jednak elektryczność – wskazuje Igor Grdic.

Chłodzenie cieczą to system wykorzystujący zamkniętą pętlę wodną, który jest w stanie magazynować ogrzane powietrze i wykorzystywać je do zapewniania ciepła np. w pobliskich gospodarstwach, domach czy biurach. Aby wdrożenie tego typu mechanizmów było możliwe, konieczne jest zastosowanie narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji. Zautomatyzowanie procesu chłodzenia oraz zintegrowanie go z SI może pośrednio ułatwić także zaoszczędzenie energii. Algorytmy monitorują temperaturę oraz obciążenia serwerów i na podstawie tych danych są w stanie samodzielnie określić, ile mocy potrzeba do schłodzenia systemu.

– Celem na skalę globalną jest wykorzystanie tej energii cieplnej. Można tego dokonać na kilka sposobów – jednym z najczęściej stosowanych, również w Europie, jest zaopatrywanie stacji cieplnych, które mogą zapewniać mieszkańcom ogrzewanie przy bardzo niskich lub zerowych kosztach. Jest to obecnie jedna z najczęstszych metod ponownego wykorzystania energii cieplnej oparta na pompach ciepła i tym podobnych. Najnowsze przepisy dotyczące centrów danych wskazują, że w przyszłości powinny one ponownie wykorzystywać określoną część generowanej energii cieplnej, co z pewnością przyniesie korzyści dla lokalnych społeczności – wskazuje ekspert.

Dyrektywa 2012/27/UE zakłada zmniejszenie emisji CO₂ o 11,7 proc. do 2030 roku, dzięki wykorzystywaniu ciepła odpadowego. W dokumencie znajduje się również zapis dotyczący centrów danych. Zgodnie z nim, jeżeli infrastruktura informatyczna operatora zużywa ponad 500 kW mocy, fakt ten, wraz z informacją o emisji gazów cieplarnianych, jaką generuje placówka, należy raportować bezpośrednio do KE.

Do wdrażania oszczędności zużycia energii służą także własne źródła zasilania, coraz częściej wykorzystywane w centrach danych, które stosują zasilacze awaryjne UPS, systemy magazynowania energii w akumulatorach (BESS) czy ogniwa paliwowe. Przykładowo za pomocą zasilaczy awaryjnych UPS wyposażonych w zaawansowane funkcje możliwe jest eksportowanie nadmiaru zgromadzonej energii z powrotem do sieci energetycznej. Z kolei BESS umożliwia sprawne zarządzanie pobieraną energią, którą można dostarczać do centrum danych w przypadku niedostępności źródeł odnawialnych. Dzięki temu obsługiwane przez system podmioty wciąż mogą mieć dostęp do zasilania, którego generowanie skutkuje znacznie mniejszą emisją gazów cieplarnianych. Metoda ta jest w stanie zwiększyć sprawność centrum danych nawet o 50 proc.