U svetskim medijima se u prethodnom periodu raspravljalo se o tome zašto operateri prenosnih mreža u SAD, Irskoj i Australiji više ne stižu da priključe data centre na vreme.
Globalna debata o veštačkoj inteligenciji i energetici svodi se uglavnom na dva pojednostavljenja. Jedno je da će AI pojesti planetu. Drugo glasi da nema problema, sagradićemo nove izvore energije, ali problem je kompleksniji od toga.
Srbija je već na mapi
Pre nego što pređemo na globalne brojke, moramo reći da je Srbija u decembru 2020. otvorila Državni data centar u Kragujevcu, sledeće godine instalirala prvi superkompjuter pod nazivom Nacionalna platforma za veštačku inteligenciju (prvi u regionu), a krajem aprila 2026. pustila u rad nove module, drugi superkompjuter i sistem solarnih panela.
Ono što ovaj objekat čini specifičnim nije samo tehnička strana priče. Data centar nosi Tier 4 sertifikat, što je najviši međunarodni standard pouzdanosti i bezbednosti, i nalazi se u krugu od svega desetak objekata sa takvim sertifikatom u Evropi. Kompleks se prostire na oko 14.000 kvadratnih metara, energetski kapacitet je trenutno 14 megavata, a najavljeno je proširenje koje bi tu cifru moglo da poveća i do oko 40 megavata.
Podaci o rastu potrošnje energije
Prema poslednjim podacima Međunarodne agencije za energetiku (IEA, izveštaj Energy and AI, april 2025), data centri su 2024. godine globalno trošili oko 415 teravat-časova električne energije, što je oko 1,5 odsto svetske potrošnje. Projekcija za 2030. je da to udvostruči, na oko 945 TWh, što bi i dalje bilo oko 3 odsto globalne potrošnje. Mnogi će reći, pa to nije ništa.
Ali problem nije globalni prosek. Problem je gde i koliko brzo ta potrošnja udara u mrežu. U 2025. potrošnja data centara je skočila 17 odsto u jednoj godini, a kod AI specijalizovanih centara čak 50 odsto. Tempo nije linearan, i nije ravnomerno raspoređen.
Gde su problemi?
Energetski sistem nije pod pritiskom kad se potrošnja poveća za nekoliko procenata na nacionalnom nivou. Savija se kad se velika opterećenja koncentrišu u jednoj tački, brzo, i zatraže priključak za koji dalekovod još ne postoji.
Konkretno, u Irskoj data centri već troše više od petine ukupne struje, a IEA procenjuje da bi taj udeo do kraja 2026. mogao da pređe trećinu nacionalne potrošnje. U američkoj saveznoj državi Virdžiniji su na oko 26 odsto ukupne potrošnje države. U pojedinim lokalnim mrežama i urbanim zonama njihovi udeli su drastično viši. To su brojke koje teraju regulatore da menjaju pravila u hodu. Pre desetak godina je potrošnja bila oko 6 odsto, kada je Irska već bila središte data centara.
S druge strane je nešto što industrija nerado priznaje. Veliki deo prijavljenih projekata nikada se ne realizuje u punom obimu, što stvara takozvanu fantomsku tražnju i dodatno opterećuje planiranje mreže. Mesto u redu za priključenje zauzimaju projekti koji nikada neće biti izgrađeni, što pravi dodatne probleme pri planiranju.
To je suština nesklada. Data centar se od najave do puštanja u rad pravi za dve do tri godine. Dalekovod, trafostanica ili nova elektrana, pet do petnaest. Energetski sistem ne ume tako brzo da odgovori, a ne ume ni da unapred zna koje od najavljenih projekata treba shvatiti ozbiljno.
Industrijske potrebe kod gradova
Da bi se razumele razmere, korisno je pogledati šta se danas traži u Evropi. U najvećim evropskim data klasterima traženi priključni kapaciteti mere se stotinama megavata, a u pojedinim slučajevima i više od gigavata. London, Dablin, Amsterdam, Pariz, Madrid, Varšava - svaki od ovih čvorova je u poslednje tri godine zatražio kapacitete kakvi su pre samo decenije bili rezervisani za teške industrije.
Pre deset godina, tako koncentrisana opterećenja praktično nisu postojala van industrije. Danas su uobičajena, a sutra će biti veća.
Mit o efikasnosti
Često se kao protivargument navodi da svaki AI upit postaje jeftiniji, što je tačno. Potrošnja po zadatku pada brzinom kakvu energetska istorija retko pamti.
Ali ta efikasnost ne zatvara priču, jer istovremeno raste broj korisnika i tip zadataka koji se traže. Generisanje videa, rezonujući modeli i AI agenti troše stotine, ponekad i hiljade puta više energije po upitu nego obično generisanje teksta. Prosti AI upiti, čak i kad bi zamenili sve današnje pretrage interneta, na globalnom nivou bi bili reda veličine svega nekoliko TWh godišnje. Ali to nije ono što se masovno koristi. Koristi se ono što je skupo.
Kao i u prethodnim industrijskim revolucijama, tehnologija postane efikasnija po jedinici, a ukupna potrošnja poraste jer se koristi mnogo više nego ranije.
AI menja i samu energetiku
Tu stvar prestaje da bude samo ekološka tema i postaje industrijska. Tehnološke kompanije koje grade data centre istovremeno postaju među najvećim korporativnim kupcima čiste energije u svetu. Po IEA podacima, na njih je u 2025. otpalo oko 40 odsto svih korporativnih ugovora o dugoročnoj kupovini obnovljive energije. Najavljene su i ozbiljne investicije u skladištenje energije, u različite tehnologije proizvodnje, i u kombinacije lokalne proizvodnje i potrošnje koje pre pet godina nisu bile finansijski održive.
Kapitalni izdaci samo pet najvećih tehnoloških kompanija prešli su 400 milijardi dolara u 2025. i očekuje se da porastu još 75 odsto u 2026. To je iznos koji je sada veći od globalnih ulaganja u proizvodnju nafte i gasa. AI je istovremeno postao i veliki potrošač i ozbiljan investicioni motor u energetici, što je dinamika koju mnoge zemlje sada pokušavaju da iskoriste.
Izazovi za dalji razvoj
Zbog ovoga nema mnogo koristi od panike, ali nema ni od tehnološkog optimizma naslepo. Postoji nekoliko izazova koji se sada otvaraju zbog brzog razvoja AI.
Prvi je prostorni i ekonomski. Gde se grade data centri, blizu kojih dalekovoda i koje proizvodnje, sa kojim rezervama u sistemu, i ko plaća priključke i mrežna pojačanja koja takav projekat povlači.
Drugi izazov se tiče načina rada, ne samo gradnje. Sve veći broj operatera prenosnih mreža razmatra modele u kojima se data centri ponašaju kao fleksibilno opterećenje, smanjuju potrošnju u vršnim satima u zamenu za bržu izgradnju i niže priključne troškove. To je model koji IEA sada otvoreno preporučuje, i koji menja staru pretpostavku da je data centar uvek nepromenljivo opterećenje na mreži.
Treći je skladištenje energije. Reverzibilne hidroelektrane i baterijski sistemi više nisu samo dopuna proizvodnji, nego operativni mehanizam balansiranja sistema u kome su data centri sve veći faktor. Bez povećanja kapaciteta za skladištenje, prva dva izazova se ne mogu do kraja rešiti.
Iza svakog od ovih izazova stoji odluka koja će uticati na to ko će u sledećoj deceniji moći da gradi, ko da se priključi, i način finansiranja.
Globalna utakmica u veštačkoj inteligenciji se nije samo brzina razvoja čipova niti samo broj obučenih model, nego usklađivanje razvoja infrastrukture koja može da njenu primenu da podrži.