Sztuczna inteligencja przyspiesza wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną, wywołując nową falę inwestycji w sieci elektroenergetyczne

• Prawie 80% przedsiębiorstw energetycznych spodziewa się bardziej ekstremalnych i niestabilnych wzorców zapotrzebowania na energię
• Około jedna piąta zgłoszeń dotyczących zapotrzebowania na moc dla centrów danych może nigdy nie zostać zrealizowana, co zniekształca prognozy
• Jednocześnie 60% firm energetycznych oczekuje, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w poprawie efektywności sieci elektroenergetycznych i zwiększaniu efektywności operacyjnej, jednak niewiele organizacji wdrożyło zaawansowane rozwiązania oparte na AI.

Paryż, 25 czerwca 2026 r. – Dynamiczny rozwój centrów danych napędzanych przez sztuczną inteligencję nie tylko zwiększa zapotrzebowanie na energię elektryczną, ale również znacząco utrudnia jego prognozowanie, stawiając przed sektorem energetycznym nowe wyzwania w zakresie planowania i rozbudowy infrastruktury. Z najnowszego raportu Capgemini Research Institute AI meets the grid: shaping the data center power play wynika, że zdecydowana większość menedżerów sektora elektroenergetycznego spodziewa się bardziej gwałtownych i mniej przewidywalnych skoków zapotrzebowania na energię, a ponad trzy czwarte przyznaje, że ma trudności z dokładnym prognozowaniem przyszłych potrzeb energetycznych.Badanie objęło ponad 600 menedżerów wyższego szczebla z firm energetycznych osiągających roczne przychody przekraczające 500 mln dolarów. Wskazuje ono, że wraz z rozwojem obciążeń AI systemy energetyczne wchodzą w nową fazę funkcjonowania, charakteryzującą się znacznie większą nieprzewidywalnością. Raport podkreśla, że choć prognozowanie staje się coraz trudniejsze, sama sztuczna inteligencja może stanowić część rozwiązania problemu, przynosząc istotne korzyści w zakresie efektywności i zarządzania operacyjnego.

Nowa era niestabilnego i trudnego do przewidzenia popytu na energię

Większym wyzwaniem niż sam wzrost zapotrzebowania staje się dziś jego niepewność. Przedsiębiorstwa energetyczne coraz częściej planują inwestycje pod kątem popytu, który ostatecznie może się nie pojawić. Raport wskazuje na rosnącą rozbieżność pomiędzy prognozowanym a rzeczywistym zapotrzebowaniem. Aż 67% przedstawicieli sektora energetycznego wskazuje na zjawisko tzw. „widmowych” (phantom) zgłoszeń zapotrzebowania ze strony centrów danych. Szacuje się, że około 19% takich zgłoszeń nigdy nie zostaje zrealizowanych, co zaburza prognozy i zwiększa ryzyko zarówno nadmiernych, jak i niewystarczających inwestycji.

Niepewność prognostyczna stwarza poważny dylemat dotyczący alokacji kapitału. Firmy energetyczne muszą decydować nie tylko o skali inwestycji w nowe moce, ale także o tym, gdzie i kiedy modernizować sieci, aby sprostać przyszłemu popytowi bez ryzyka powstawania niewykorzystanych aktywów. Podobne wyzwania stoją przed operatorami największych centrów danych (hyperscalerami), którzy muszą podejmować strategiczne decyzje infrastrukturalne w warunkach niepewnych prognoz popytu, ograniczonej dostępności energii i nieprzewidywalnych terminów przyłączeń do sieci.

Ponad 77% przedsiębiorstw energetycznych deklaruje trudności z dokładnym prognozowaniem przyszłego zapotrzebowania, ponieważ modele zużycia energii związane z AI stają się coraz mniej stabilne i trudniejsze do przewidzenia. W rezultacie zmienność popytu postrzegana jest jako jedno z najważniejszych wyzwań dla systemów energetycznych, wymagające nowych metod planowania oraz zarządzania.

Dodatkowo 68% respondentów przewiduje niedobory energii, ponieważ zapotrzebowanie generowane przez centra danych rośnie szybciej, niż możliwe jest zwiększanie podaży.

Problem pogłębia koncentracja geograficzna centrów danych, która wywiera znaczną presję na lokalne sieci elektroenergetyczne. Ponad połowa menedżerów energetycznych uznaje skupienie dużych obciążeń w jednym miejscu za istotną przeszkodę dla niezawodności dostaw energii, a klastry wysokoenergochłonnych obiektów prowadzą do lokalnych wąskich gardeł wpływających na stabilność systemu i planowanie inwestycji.

„AI zmienia systemy elektroenergetyczne w znacznie szerszym zakresie niż tylko poprzez wzrost zapotrzebowania na energię. Ujawnia strukturalne ograniczenia związane z przepustowością sieci, planowaniem i dostępnością mocy, a jednocześnie sprawia, że popyt staje się bardziej dynamiczny i trudniejszy do przewidzenia” – powiedziała Claire Gauthier, Global Head of Energy & Utilities w Capgemini. „Kluczowym wyzwaniem nie jest już wyłącznie ilość potrzebnej energii, lecz możliwość jej niezawodnego dostarczenia we właściwym miejscu i czasie. Firmy energetyczne mają do odegrania strategiczną rolę jako koordynatorzy całego systemu, wykorzystując analitykę wspieraną przez AI do równoważenia zasobów sieciowych i zasobów klientów, przyspieszania udostępniania mocy oraz wspierania kolejnej fazy rozwoju centrów danych”.

Podwójna rola AI: źródło wzrostu popytu i narzędzie zwiększające efektywność sieci

Według raportu zużycie energii związane z trenowaniem i wnioskowaniem modeli AI wzrośnie w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat z obecnych 25% do 60% całkowitego zużycia energii przez centra danych, stopniowo wypierając inne rodzaje obciążeń IT.

Jednocześnie przedstawiciele sektora energetycznego postrzegają AI jako ważne narzędzie wspierające planowanie i niezawodność sieci. Około 60% respondentów oczekuje, że zaawansowana analityka AI pozwoli osiągnąć ponad 10-procentową poprawę w takich obszarach jak ograniczenie liczby awarii, wzrost produktywności operacyjnej, zapobieganie przerwom w dostawach energii, szybsze przywracanie zasilania po awariach.

Korzyści są widoczne, ale poziom wdrożenia AI pozostaje niski

Pomimo potencjalnych korzyści wykorzystanie AI w energetyce nadal jest ograniczone. Jedynie 45% organizacji deklaruje stosowanie sztucznej inteligencji do optymalizacji pracy sieci, a tylko 16% wdrożyło bardziej zaawansowane rozwiązania oparte na AI, pozwalające na optymalizację przepływu energii, zwiększanie odporności systemu oraz poprawę jego działania w czasie rzeczywistym.

Raport wskazuje również, że czas potrzebny na budowę infrastruktury energetycznej stanowi jedno z głównych ograniczeń utrudniających obsługę szybko rosnącego popytu generowanego przez centra danych AI. Dlatego konieczne staje się przyspieszenie modernizacji sieci poprzez wykorzystanie zarówno sztucznej inteligencji, jak i technologii klimatycznych, aby zapewnić niezawodne, przystępne cenowo i zrównoważone dostawy energii.

Własne źródła energii jako element transformacji w kierunku zdecentralizowanych systemów energetycznych

W odpowiedzi na ograniczenia sieci i opóźnienia przyłączeniowe centra danych coraz częściej odchodzą od modelu wykorzystującego własne źródła energii wyłącznie jako zasilanie awaryjne. Coraz większą rolę odgrywają rozwiązania typu behind-the-meter[1] (BTM) oraz źródła energii zlokalizowane bezpośrednio przy obiekcie. 29% respondentów już korzysta z własnych źródeł energii na miejscu. 39% planuje wdrożyć rozwiązania BTM w ciągu najbliższego roku lub dwóch lat. Ponad 70% uważa, że w ciągu pięciu lat rozwiązania te znacząco ograniczą zależność od sieci elektroenergetycznej.

Większość czyli 86% respondentów uznaje możliwość funkcjonowania niezależnie od sieci za przewagę konkurencyjną. Taka transformacja zmienia dotychczasowe relacje pomiędzy przedsiębiorstwami energetycznymi a dużymi odbiorcami energii, tworząc zarówno nowe możliwości, jak i wyzwania związane z koordynacją systemu.

Zbalansowany miks energetyczny kluczowy dla zrównoważonego rozwoju centrów danych

Raport wskazuje, że zróżnicowany miks energetyczny staje się niezbędny dla zapewnienia niezawodności i odporności systemów energetycznych. Jednocześnie 78% przedstawicieli sektora energetycznego, 73% przedstawicieli sektora centrów danych uważa, że same odnawialne źródła energii nie są jeszcze w stanie zapewnić ciągłego zasilania na skalę wymaganą przez duże centra danych i obciążenia AI.

W związku z tym obie grupy intensywnie inwestują w magazyny energii (BESS – Battery Energy Storage Systems), które mają pomóc niwelować różnice między produkcją a zapotrzebowaniem. Respondenci są również zgodni, że długoterminowe rozwiązania, takie jak małe modułowe reaktory jądrowe (SMR), wymagają jeszcze czasu na wdrożenie. W efekcie ponad dwie trzecie badanych (68%) postrzega gaz ziemny jako rozwiązanie przejściowe do momentu szerszego wdrożenia odnawialnych źródeł energii i technologii magazynowania, co jednocześnie rodzi napięcia związane zcelami dekarbonizacyjnymi.

„Dla dostawców energii oraz operatorów centrów danych kluczowym wyzwaniem nie jest już jedynie zwiększanie mocy, ale realizacja tego celu w warunkach niepewności, presji czasu oraz rosnącej złożoności systemów” – podsumowuje Claire Gauthier.„Sukces będzie zależał od zdolności do skoordynowania inwestycji infrastrukturalnych, strategii pozyskiwania energii oraz operacji wspieranych przez AI, tak aby zarządzać zarówno skalą, jak i zmiennością popytu, przy jednoczesnym zachowaniu niezawodności, efektywności kosztowej i zrównoważonego rozwoju.”

Metodologia raportu

Capgemini Research Institute przeprowadził badanie wśród 612 menedżerów wyższego szczebla w sektorze energetycznym (na poziomie dyrektora i wyżej) z organizacji osiągających roczne przychody powyżej 500 mln USD i współpracujących z centrami danych, 175 menedżerów wyższego szczebla z firm posiadających lub zarządzających centrami danych, osiągających przychody powyżej 250 mln USD. Respondenci pochodzili z 21 krajów Ameryki Północnej, Europy, regionu Azji i Pacyfiku oraz Ameryki Łacińskiej. Badanie zostało przeprowadzone w styczniu 2026 roku.

O Capgemini

Capgemini jest globalnym partnerem transformacji biznesowej i technologicznej, wspieranym przez sztuczną inteligencję i dostarczającym realną wartość biznesową firmom na całym świecie. Pomaga swoim klientom nie tylko wyobrażać sobie lepszą przyszłość – sprawia, że staje się ona rzeczywistością dzięki połączeniu mocy AI, technologii i potencjału, który drzemie w ludziach. Jako odpowiedzialna oraz różnorodna organizacja z niemal 60-letnią historią, zatrudnia powyżej 420 000 ekspertów i ekspertek w ponad 50 krajach. Capgemini dostarcza kompleksowe usługi i rozwiązania: od strategii, przez projektowanie i inżynierię, aż po operacje biznesowe, bazując na głębokiej wiedzy branżowej oraz imponującej sieci partnerów. W 2025 roku Grupa Capgemini osiągnęła globalne przychody na poziomie 22,5 miliarda euro.

Make it real | www.capgemini.com/pl-pl/

O Capgemini Research Institute

Capgemini Research Institute to wewnętrzny think tank koncentrujący się na zagadnieniach związanych z cyfryzacją, innowacjami i technologią, w tym ich wpływem na banki, firmy zarządzające majątkiem, instytucje płatnicze oraz ubezpieczycieli. Instytut co roku publikuje flagową serię raportów Financial Services World Reports, opartą na badaniach Voice of the Customer, wywiadach z kadrą zarządzającą (CxO) oraz współpracy z firmami technologicznymi i środowiskiem akademickim. Celem jest identyfikowanie nowych trendów oraz analiza, w jaki sposób AI, chmura, dane i cyfryzacja napędzają transformacyjne wyniki biznesowe. W oparciu o globalne dane szeregów czasowych nasi eksperci branżowi dostarczają praktycznych wniosków, analiz trendów oraz innowacyjnych rozwiązań, wspierających instytucje finansowe w radzeniu sobie z dynamicznymi wyzwaniami szybko zmieniającej się gospodarki globalnej.

Odwiedź nas na stronie: https://www.capgemini.com/pl-pl/insights/research-institute/

---

[1] BTM (Behind-the-Meter) – rozwiązania obejmujące lokalne źródła wytwarzania energii, magazyny energii oraz systemy zarządzania energią, które dostarczają energię bezpośrednio do obiektu odbiorcy, z pominięciem publicznej sieci elektroenergetycznej.