Czy mamy szansę zostać liderem na „Kontynencie AI”?

Kilka tygodni temu dostałem z Ministerstwa Cyfryzacji do zaopiniowania dokument o wiele mówiącej nazwie „Polityka rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku”. Jeszcze jest za wcześnie, żebym mógł szczegółowo omawiać, co się w nim znajduje (ostatecznie wciąż trwają konsultacje). Ale plany są bardzo ambitne. Nie chcę mówić, że przeszacowane, bo w sprawnym państwie byłyby absolutnie do zrealizowania.

I tu jest pies pogrzebany. Nie żyjemy w sprawnym państwie. A ja powiedziałem „sprawdzam”.

Moim benchmarkiem jest Francja, która jest niekwestionowanym liderem w Europie jeśli chodzi o tworzenie wielkich modeli językowych (LLM). Nie będziemy się porównywać do USA czy Chin, bo to nie ma sensu. Zostańmy na kontynencie i miejmy takie cele, jak inne średniej wielkości państwa w regionie. I zajmijmy się jednym tylko, ale za to kluczowym aspektem – energetyką, bez której możemy co najwyżej pomarzyć o „fabrykach AI”.

Tytułem wprowadzenia – kilka słów o wyzwaniach

Ambicje Polski dość dobrze wpisują się w globalny trend i nie należy się temu dziwić. Mówiąc krótko – kto potrafi w sztuczną inteligencję, ten wygrywa wyścig technologiczny i, co za tym idzie w dzisiejszych czasach, gospodarczy i polityczny. Realizacja tych aspiracji wymaga jednak nie tylko zaawansowanych badań, rozwoju kapitału ludzkiego i znaczących inwestycji technologicznych, ale przede wszystkim zabezpieczenia ogromnych i, co kluczowe, stabilnych zasobów energetycznych. Infrastruktura niezbędna do rozwoju AI, w szczególności centra danych przetwarzające olbrzymie zbiory informacji oraz superkomputery wykorzystywane do trenowania LLM-ów, charakteryzuje się wyjątkowo wysokim zapotrzebowaniem na energię elektryczną. Obecny stan polskiego sektora energetycznego, który (mimo postępującej transformacji) wciąż w znacznym stopniu opiera się na węglu. A to stanowi fundamentalne wyzwanie (by nie powiedzieć – problem) dla zrównoważonego i konkurencyjnego rozwoju AI w kraju. Wyzwanie, o którym, o czym jestem przekonany, nasi rządzący wiedzą, ale o którym wolą nie pamiętać.

Polskie dokumenty strategiczne, jak PEP2040 i KPEiK muszą więc zostać zaktualizowane o tę kwestię. A potem te aktualizacje trzeba wdrożyć w życie, a nie tylko zostawić na papierze, jeśli chcemy, żeby nam się z AI udało. Z jednej strony, konieczność zaspokojenia potrzeb AI może wymusić szybsze inwestycje w nowoczesne, niskoemisyjne źródła energii oraz w inteligentne sieci zdolne do zarządzania nowymi, dużymi obciążeniami. Z drugiej strony, brak strategicznego planowania i integracji tych dwóch obszarów niesie ze sobą poważne ryzyka. Gwałtowny wzrost zapotrzebowania ze strony AI, jeśli nie zostanie zaspokojony przez czyste i stabilne źródła, może paradoksalnie pogłębić uzależnienie od paliw kopalnych, na przykład poprzez konieczność utrzymywania lub budowy nowych mocy węglowych czy gazowych. A to, pomijając już politykę UE i cele klimatyczne, zmusi nas do kupowania tych paliw z Rosji albo USA. Francuski model, gdzie niskoemisyjna energetyka jądrowa jest postrzegana jako atut dla rozwoju AI , dostarcza tu cennych wskazówek.

Długoterminowa konkurencyjność Polski jako miejsca dla rozwoju AI to upieczenie co najmniej dwóch pieczeni przy jednym ogniu. Drugą z pieczeni (a może nawet pierwszą, jeśli nie zbudujemy ostatecznie tych „fabryk AI”) to przyciągnięcie inwestorów. Zachęty inwestycyjne dla globalnych graczy mogą być niewystarczające dla tych inwestorów i operatorów, którzy przywiązują wagę do ESG i dekarbonizacji. A tych nie brakuje. Polska, oferując energię o wysokim śladzie węglowym i potencjalnie wyższych kosztach (związanych z opłatami za emisję CO2 oraz przestarzałą infrastrukturą), może przegrać rywalizację o kluczowe inwestycje AI z krajami, które, jak Francja, promują swoją zdekarbonizowaną i stabilną energetykę jako strategiczny atut.

Subskrybuj, aby nie przegapić nowych artykułów!

Trochę liczb – perspektywy globalne i krajowe

Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), zużycie energii przez centra danych na całym świecie, które w 2024 roku szacowano na 460 TWh, a według prognoz możemy się spodziewać wzrostu tego zużycia rzędu od 945 do ponad 1000 TWh do 2030 roku, co odpowiada mniej więcej całkowitemu rocznemu zużyciu energii elektrycznej przez Japonię.

Proces trenowania dużych modeli językowych jest szczególnie energochłonny. Przykładowo, oszacowano, że trenowanie modelu GPT-3 pochłonęło blisko 1300 MWh energii, co jest porównywalne z rocznym zużyciem energii przez około 130 amerykańskich gospodarstw domowych. Analizy wskazują, że moc obliczeniowa niezbędna do trenowania coraz bardziej zaawansowanych modeli AI rośnie wykładniczo, podwajając się mniej więcej co 3-4 miesiące od 2012 roku. Co więcej, nie tylko trenowanie, ale również codzienne interakcje z systemami AI, takimi jak popularne chatboty, mogą zużywać znacznie więcej energii niż standardowe zapytania w wyszukiwarkach internetowych. Skala tego wzrostu jest na tyle znacząca, że IEA ostrzega, iż łączny przyrost zużycia energii przez centra danych, technologie kryptowalutowe i AI w latach 2022-2026 może być równoważny całkowitemu rocznemu zużyciu energii elektrycznej przez kraje takie jak Szwecja czy Niemcy. W Europie przewiduje się, że do 2030 roku zapotrzebowanie na energię ze strony AI może stanowić od 4% do 5% całkowitego zużycia energii elektrycznej, co oznacza wzrost z poziomu 2-3% odnotowanego w 2024 roku.

W Polsce również obserwujemy dynamiczny wzrost zapotrzebowania na energię ze strony sektora centrów danych. Według danych Ministerstwa Cyfryzacji, w listopadzie 2024 roku całkowite zużycie energii przez centra danych w Polsce osiągnęło 1,7 TWh, czyli wzrosło o 23% w ujęciu rocznym. Prognozy rynkowe firmy PMR wskazują na możliwość niemal trzykrotnego wzrostu mocy polskiego rynku centrów danych w latach 2024–2030, ze 173 MW do ponad 500 MW.

Nie zrozumcie mnie źle, nie wszystko w naszym kraju maluje się w czarnych barwach. Polskie Sieci Elektroenergetyczne (PSE), krajowy operator systemu przesyłowego, dostrzegają ten trend i uwzględniły wzrost zapotrzebowania ze strony centrów danych w swoich planach rozwoju infrastruktury, rezerwując 1200 MW mocy na potrzeby rozwoju tych obiektów do 2034 roku. Obserwuje się również wdrażanie specjalizowanych systemów zasilania dedykowanych obciążeniom generowanym przez AI, a moc dedykowana sztucznej inteligencji w polskich centrach danych wzrosła o imponujące 94,3% w sierpniu 2024 roku. Trzeba jednak powiedzieć, że to jest dopiero krok w dobrą stronę i na pewno nie możemy na tym poprzestać, jeśli chcemy myśleć o pozycji lidera.

I tu chyba przechodzimy do sedna:

Ten skokowy wzrost zapotrzebowania na energię przez AI stwarza ogromną presję nie tylko na rozwój nowych mocy wytwórczych, ale również, a może przede wszystkim, na modernizację i rozbudowę sieci przesyłowych oraz dystrybucyjnych. Centra danych dedykowane sztucznej inteligencji charakteryzują się specyficznymi profilami obciążenia – wysoką gęstością mocy oraz potencjalnie dużymi i gwałtownymi fluktuacjami zapotrzebowania, co wymaga od sieci elektroenergetycznej znacznie większej elastyczności, stabilności i zdolności do szybkiego reagowania. Samo zwiększenie ilości dostępnej energii nie rozwiąże problemu, jeśli sieć nie będzie w stanie jej niezawodnie dostarczyć i obsłużyć tych dynamicznych, często nieprzewidywalnych obciążeń.

A jak obecnie wygląda sektor energetyczny w Polsce?

Analiza obecnej kondycji polskiego sektora energetycznego jest kluczowa dla oceny jego zdolności do wsparcia ambicji Polski jako lidera AI. Dotyczy to struktury wytwarzania energii, emisyjności, stanu infrastruktury sieciowej oraz ram polityczno-strategicznych.

Miks energetyczny i produkcja energii

Polska energetyka opiera się oczywiście na węglu, ale obserwuje się stopniową transformację. W kwietniu 2025 roku osiągnęliśmy kamień milowy, ponieważ udział węgla spadł poniżej 50% (49,4%), jednak w całym 2024 roku węgiel odpowiadał za 56,7% produkcji energii. W 2015 roku było to 87%, co pokazuje skalę zmiany i wyzwań, jakie przed nami stoją

Znaczenie OZE systematycznie rośnie. W kwietniu 2025 roku OZE dostarczyły 34,2% energii, a w całym 2024 roku 29-30%. Głównymi motorami wzrostu są fotowoltaika (ponad 22 GW mocy w kwietniu 2025) i energetyka wiatrowa (10,8 GW). Rola gazu ziemnego jako paliwa przejściowego również (niestety) rośnie. Produkcja energii z gazu wzrosła o 44,2% (kwiecień 2025 r/r), a to nie tylko podnosi koszty produkcji energii, ale także uzależnia nas od importu gazu z USA i Rosji. Całkowita moc zainstalowana w KSE na koniec 2024 roku wynosiła 72,2 GW (40,3 GW konwencjonalne, 31,8 GW OZE). Pomimo postępów, polski sektor energetyczny charakteryzuje się jedną z najwyższych emisyjności w UE (690-724 gCO2/kWh), znacznie wyższą niż we Francji (39-55 gCO2/kWh). Emisyjność francuskiej energetyki wynosi więc od 5 do 7% w porównaniu do Polski.

Infrastruktura sieciowa

Stan polskiej sieci przesyłowej i dystrybucyjnej jest poważnym wyzwaniem dla transformacji energetycznej i rozwoju sektorów energochłonnych, takich jak AI, co utrudnia Polsce zostanie liderem AI. Sieć musi sprostać rosnącemu udziałowi niestabilnych OZE i przyłączaniu nowych, dużych odbiorców.

System elektroenergetyczny w Polsce boryka się z problemami bilansowania. W drugiej połowie 2024 roku niezbilansowanie przekraczało 1000 MW w 20% okresów rozliczeniowych. Regularnie występują nadpodaż energii z PV i niedobory mocy w szczytach zapotrzebowania, co zagraża stabilności sieci. Ograniczenia przyłączeniowe i curtailment OZE są kolejnym problemem. W latach 2015-2021 wydano blisko 6000 odmów przyłączenia (ok. 30 GW potencjału). Prognozuje się, że w 2030 roku ograniczenia generacji z OZE mogą dotyczyć 11%, a w 2040 roku nawet 40%. Nie jest to, moim zdaniem, pożądany kierunek.

PSE planuje inwestycje modernizacyjne i rozwojowe (PRSP na lata 2025-2034 o wartości ponad 64 mld zł), obejmujące budowę nowych linii 400 kV i stacji elektroenergetycznych. Ma to umożliwić przyłączenie mocy z MFW, PV i lądowych farm wiatrowych. Eksperci wskazują na potrzebę proaktywnego planowania rozwoju sieci, wyprzedzającego potrzeby rynku, co jest kluczowe dla ambicji budowy „fabryk AI”. Wdrażanie inteligentnych sieci (smart grid) postępuje, ale Polska pozostaje w tyle za liderami europejskimi (ok. 40% wdrożenia inteligentnych liczników wobec 90-94% we Francji), co ogranicza nasz potencjał w tym zakresie.

Polityka energetyczna i strategie rozwoju

Kluczowymi dokumentami polskiej polityki energetycznej są PEP2040 (z 2021 r.) i KPEiK. PEP2040 zakładał m.in. max. 56% udziału węgla do 2030 r. (co już się udało osiągnąć), min. 23% OZE w zużyciu finalnym (32% w produkcji) do 2030 r. i uruchomienie pierwszej elektrowni jądrowej w 2033 r.

Dokumenty te można jednak uznać za nieaktualne. Prace nad aktualizacją PEP2040 i KPEiK są opóźnione. Projekt aktualizacji KPEiK przedstawia ambitniejsze cele: 56% OZE w produkcji energii do 2030 r. i redukcję udziału węgla do 22%. Strategicznym elementem transformacji jest rozwój energetyki jądrowej (pierwsza elektrownia do 2033 r., docelowo 6-9 GW do 2043 r.). PRSP PSE uwzględnia przyłączenie EJ i SMR. Coraz większe znaczenie zyskują magazyny energii i wodór (polska strategia wodorowa z 2021 r.). W październiku 2024 r. pojemność magazynów w centrach danych osiągnęła 145 MWh (wzrost r/r).

Polska rozwija również strategię AI („Polityka rozwoju SI w Polsce od 2020 r.”). Rząd deklaruje wsparcie, np. projekt AI Factory w Poznaniu. Globalni gracze technologiczni inwestują w infrastrukturę chmurową i AI w Polsce. Istnieje jednak rozbieżność między nieaktualnymi strategiami energetycznymi a dynamicznym rozwojem OZE i potrzebami AI. Ten „paraliż strategiczny” stwarza niepewność dla inwestorów, co utrudnia długoterminowe planowanie kluczowe dla zasilenia transformacji cyfrowej i naszych ambicji. Problemy ze stabilnością sieci i ograniczenia przyłączeniowe OZE stanowią barierę dla „zielonej AI” w Polsce. Nieskuteczne rozwiązanie tych problemów może wymusić utrzymanie produkcji z konwencjonalnych źródeł, podważając cele klimatyczne i odstraszając globalne firmy tworzące modele LLM i produkujące systemy na nich oparte. Koszty bilansowania niestabilnej sieci będą przenoszone na odbiorców, w tym centra danych AI, negatywnie wpływając na ich konkurencyjność.

Francuski model rozwoju powinien być lekcją dla Polski

Musimy sobie rozszerzyć informacje o francuskim miksie energetycznym

W 2024 roku energia jądrowa odpowiadała za większość produkcji energii elektrycznej – różne źródła podają wartości od 67% całkowitej generacji do 77,7% (dla globalnej działalności EDF Group) lub nawet 86,6% (dla działalności EDF na terenie Francji). Jak już sobie to powiedzieliśmy, przekłada się to na bardzo małą emisyjność. W 2024 roku aż 94% energii produkowanej przez EDF było zdekarbonizowane , a w skali całego kraju 95% generacji energii elektrycznej pochodziło ze źródeł wolnych od emisji CO2.

Francja konsekwentnie rozwija również odnawialne źródła energii. W 2024 roku OZE (wliczając w to znaczący udział hydroenergetyki) stanowiły od 12,4% (EDF we Francji) do 16,6% (EDF Group globalnie) miksu energetycznego , a niektóre dane wskazują na udział OZE (łącznie z hydroenergią) na poziomie 28% w całkowitej produkcji energii elektrycznej. Strategicznym celem Francji jest osiągnięcie 40% udziału OZE w produkcji energii elektrycznej do 2030 roku oraz 33% udziału OZE w końcowym zużyciu energii brutto do 2030 roku. Dynamicznie rośnie zwłaszcza moc zainstalowana w fotowoltaice, która we wrześniu 2024 roku osiągnęła poziom 23,7 GW.  

Całkowita moc zainstalowana we francuskim systemie elektroenergetycznym wynosiła około 135 GW w 2020 roku (w Polsce w tym okresie było to 49 GW). Na koniec 2024 roku moc zainstalowana w energetyce jądrowej szacowana była na około 61,4 GW, w hydroenergetyce na 25,7 GW, w energetyce wiatrowej (lądowej i morskiej) na 24,3 GW, a w fotowoltaice również na 24,3 GW. W połowie 2024 roku całkowita moc zainstalowana w systemie sięgała 149,3 GW.  

Francja szybko modernizuje sieci i wspiera sektory wysokiego zapotrzebowania

Francja jest jednym z europejskich liderów we wdrażaniu zaawansowanych technologii sieciowych. Program Linky (który my też u siebie pomału wdrażamy), zrealizowany przez głównego operatora systemu dystrybucyjnego Enedis (część grupy EDF), doprowadził do instalacji 35,7 miliona inteligentnych liczników energii elektrycznej w latach 2015-2021. Te urządzenia umożliwiają nie tylko zdalny odczyt zużycia energii i jego monitorowanie w czasie rzeczywistym przez odbiorców, ale także oferują funkcje sterowania urządzeniami końcowymi, takimi jak ładowarki pojazdów elektrycznych czy elektryczne podgrzewacze wody. Znacząco zwiększa to elastyczność systemu elektroenergetycznego i ułatwia zarządzanie popytem.  

Francuzi aktywnie wykorzystują też swoje atuty energetyczne do przyciągania inwestycji w energochłonną infrastrukturę AI, taką jak centra danych (czego my niestety nie możemy wciąż zaproponować). Kraj promuje dostępność zdekarbonizowanej, obfitej i stabilnej energii elektrycznej, systematycznie rozbudowywaną sieć wysokiego napięcia, dostępność odpowiednich terenów pod inwestycje oraz uproszczone procedury administracyjne. Stabilność francuskiej sieci elektroenergetycznej, oparta w dużej mierze na przewidyzalnej generacji z elektrowni jądrowych, jest postrzegana jako kluczowy czynnik dla operatorów centrów danych, dla których niezawodność zasilania jest priorytetem. Centra danych we Francji zużywały rocznie około 8,5 TWh energii elektrycznej, co stanowiło około 2% całkowitego krajowego zużycia.  

Strategie rządowe i inwestycje w AI

Od 2017 roku Francja realizuje (podkreślam, bo nie tylko ją stworzyli, ale rzeczywiście realizują) narodową strategię rozwoju sztucznej inteligencji, dążąc do ugruntowania swojej pozycji jako globalnego lidera w tej dziedzinie. W ramach tej strategii ogłoszono plany inwestycyjne o wartości przekraczającej 109 miliardów EUR, które mają zostać przeznaczone na rozwój projektów infrastrukturalnych wspierających AI. Inwestycje te pochodzą zarówno ze środków publicznych, jak i od prywatnych inwestorów, takich jak Brookfield czy Iliad.  

Francja aktywnie uczestniczy również w unijnych inicjatywach mających na celu wzmocnienie europejskiego potencjału w AI. Przykładem jest program InvestAI, w ramach którego Unia Europejska planuje zmobilizować 200 miliardów EUR na inwestycje w sztuczną inteligencję, w tym 20 miliardów EUR na stworzenie europejskich „gigafabryk AI” – wyspecjalizowanych centrów obliczeniowych przeznaczonych do trenowania najbardziej złożonych modeli AI. Francja wspiera również projekty takie jak OpenEuroLLM, mające na celu rozwój europejskich, wielojęzycznych modeli językowych.  My też chcielibyśmy mieć takie modele i takie fabryki, o czym pisałem wcześniej, ale… No cóż.

Francuska polityka energetyczna, określona w takich dokumentach jak Wieloletni Program Energetyczny (PPE) oraz Narodowa Strategia Niskoemisyjna (SNBC) , jest ściśle powiązana z celami transformacji cyfrowej. Rząd francuski konsekwentnie podkreśla znaczenie stabilnych i konkurencyjnych cen energii oraz wysokiej niezawodności sieci dla przyciągania i rozwoju sektora AI. W planach jest dalszy rozwój energetyki jądrowej, w tym budowa sześciu nowych reaktorów, oraz kontynuacja inwestycji w odnawialne źródła energii. Dodatkowo, Francja prowadzi aktywną politykę „Green IT”, która ma na celu redukcję śladu węglowego dynamicznie rozwijającego się sektora cyfrowego.  

Cała powyższa analiza miała pokazać, że długoterminowa i stabilna polityka energetyczna, oparta w dużej mierze na niskoemisyjnych źródłach (głównie energetyce jądrowej), w połączeniu z proaktywnymi inwestycjami w modernizację sieci (czego przykładem jest sukces programu Linky), tworzy naprawdę solidny fundament dla rozwoju energochłonnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Nie jest to jedynie kwestia ilości dostępnej mocy, ale przede wszystkim jej jakości, rozumianej jako stabilność dostaw, niskoemisyjność oraz przewidywalność cen. Polska, z jej historycznym uzależnieniem od węgla i obecnymi wyzwaniami związanymi z modernizacją sieci, znajduje się w zupełnie innym punkcie startowym, co czyni naszą drogę do statusu „potęgi AI” znacznie bardziej złożoną.  

Francuskie podejście, czyli silne zaangażowanie państwa w strategiczne sektory gospodarki, takie jak energetyka i sztuczna inteligencja, przy jednoczesnym aktywnym przyciąganiu inwestycji prywatnych, może być trudne do bezpośredniego skopiowania w naszych warunkach. Mamy zupełnie inne uwarunkowania historyczne, inną strukturę rynku energii oraz różnimy się w dostępnych zasobach. Jednak z francuskiego modelu płyną istotne lekcje dotyczące fundamentalnego znaczenia długoterminowej wizji strategicznej, oraz potrzeby tworzenia stabilnego i przewidywalnego środowiska regulacyjnego dla inwestorów. Francja udowadnia, że aspiracje do bycia „potęgą AI” wymagają posiadania statusu „potęgi energetycznej” – lub przynajmniej prowadzenia bardzo inteligentnej i perspektywicznej strategii energetycznej. Co więcej, Francja aktywnie promuje koncepcję „suwerenności AI”, która jest nierozerwalnie związana z zapewnieniem bezpieczeństwa energetycznego i niezależności w tym kluczowym obszarze.  

Kluczowe modernizacje dla Polski

Aby Polska realnie aspirowała do roli europejskiego lidera AI, niezbędne są głębokie modernizacje w sektorze energetycznym, obejmujące produkcję, przesył, dystrybucję i inteligentne zarządzanie systemem.

Bezemisyjne źródła energii

Fundamentalne jest przyspieszenie transformacji miksu energetycznego w kierunku źródeł bezemisyjnych i niskoemisyjnych, zdolnych zaspokoić rosnące zapotrzebowanie sektora AI.

• Przyspieszenie inwestycji w OZE: Wykorzystanie potencjału wiatru (szczególnie na Bałtyku – potencjał 18 GW) i słońca (ponad 22 GW zainstalowane, cel 29 GW do 2030 r. wg KPEiK) wymaga usunięcia barier administracyjnych, usprawnienia pozwoleń i stabilnych ram inwestycyjnych.
• Realizacja programu energetyki jądrowej: Budowa pierwszej elektrowni jądrowej do 2033 r. i kolejnych bloków jest kluczowa dla stabilnej, bezemisyjnej energii bazowej, niezbędnej dla sektora AI.
• Rola gazu i rozwój technologii wodorowych: Gaz może stabilizować system w okresie transformacji, ale nie jest to paliwo docelowe, a jedynie przejściowe. Należy aktywnie wdrażać krajową strategię wodorową, stawiając na zielony wodór, który może zasilać turbiny gazowe, przemysł, transport i magazynować energię, wspierając stabilność sieci.

Modernizacja i rozbudowa sieci przesyłowej i dystrybucyjnej

Ambitne plany rozwoju mocy wytwórczych nie powiodą się bez gruntownej modernizacji sieci, zdolnej do efektywnego przesyłu i dystrybucji energii.

• Inwestycje w nowe linie i stacje: Plan Rozwoju Sieci Przesyłowej PSE (ponad 64 mld zł na lata 2025-2034, budowa 4700 km nowych linii 400 kV) musi być konsekwentnie realizowany, a potencjalnie przyspieszony i elastycznie dostosowywany do potrzeb OZE i dużych odbiorców, takich jak centra danych AI.
• Wzmocnienie zdolności przyłączeniowych: Należy zredukować „wąskie gardła” sieci poprzez usprawnienie procedur przyłączeniowych i promowanie rozwiązań takich jak cable pooling. PSE planuje udostępnienie 1200 MW dla centrów danych do 2034 r., ale realne potrzeby AI mogą być większe.

Inteligentne sieci, magazynowanie energii i elastyczność systemu

Nowoczesny system elektroenergetyczny, wspierający rozwój AI, musi być inteligentny, elastyczny i wyposażony w zdolności magazynowania energii.

• Wdrożenie technologii smart grid: Niezbędne jest przyspieszenie instalacji inteligentnych liczników (obecnie w Polsce jest to około 40%, liderzy są już blisko 100%) i budowa zaawansowanych systemów zarządzania siecią, kluczowych dla efektywnego zarządzania OZE i optymalizacji pracy sieci.
• Rozwój systemów magazynowania energii: Inwestycje w bateryjne systemy magazynowania (BESS), elektrownie szczytowo-pompowe i technologie wodorowe są niezbędne do bilansowania systemu z wysokim udziałem OZE. Magazyny energii zwiększają stabilność i niezawodność systemu.
• Mechanizmy odpowiedzi popytowej (DSR): Należy rozwijać zachęty dla odbiorców energii, w tym centrów danych AI, do elastycznego zarządzania poborem mocy, co przyczyni się do bilansowania systemu i integracji OZE.

Modernizacja polskiego sektora energetycznego na potrzeby rozwoju AI to ogromne wyzwanie, wykraczające poza budowę nowych mocy. To głęboka transformacja w kierunku większej elastyczności, inteligencji i niższej emisyjności. Skala inwestycji w sieć (ponad 64 mld zł do 2034 r.) to ilustruje. Sukces zależy od skoordynowania tych inwestycji z rozwojem źródeł wytwórczych i technologiami wspierającymi stabilność systemu. Przykład Francji pokazuje, że Polska musi nadrobić zaległości, aby sprostać potrzebom przyszłości i stać się liderem AI. Sukces tej transformacji zależy od przyciągnięcia inwestycji prywatnych poprzez stabilne ramy regulacyjne. Obecna niepewność strategiczna jest tego zasadniczą przeszkodą. Rozwój długoterminowych umów PPA może stymulować inwestycje, ale wymaga stabilnego otoczenia prawno-regulacyjnego.

Polska vs. Francja – analiza porównawcza

Francja umiejętnie wykorzystuje swoją przewagę w sektorze energetycznym jako narzędzie geopolityczne i gospodarcze, aktywnie przyciągając inwestycje w dziedzinie sztucznej inteligencji i pozycjonując się jako europejski „AI powerhouse”. Jej oferta opiera się na zapewnieniu dostępu do czystej, stabilnej i relatywnie taniej energii. Polska, jeśli nie przyspieszy tempa transformacji energetycznej i modernizacji sieci, ryzykuje nie tylko utratę konkurencyjności w wyścigu o inwestycje AI, ale także pogłębienie zależności od importu zaawansowanych technologii i potencjalnie energii, lub konieczność ponoszenia znacznie wyższych kosztów adaptacji systemu energetycznego w przyszłości. Opóźnienia w transformacji mogą oznaczać wyższe koszty energii dla polskiego sektora AI, wynikające np. z opłat za emisję CO2, konieczności importu energii lub budowy kosztownych rozwiązań stabilizujących „ostatniej chwili”.

Tabela 1: Porównanie miksu energetycznego i kluczowych wskaźników – Polska vs. Francja (dane za ostatni dostępny rok, głównie 2024)

Wskaźnik	Polska	Francja
Całkowita moc zainstalowana (GW)	72,2 (koniec 2024)	ok. 153,3 (koniec 2024, suma mocy zainstalowanej poszczególnych źródeł)
Produkcja energii elektrycznej (TWh, ostatni pełny rok)	ok. 160 (2022)	536,5 (2024)
Udział węgla w generacji (%)	56,7 (2024)	0,04-0,05 (2024)
Udział gazu w generacji (%)	ok. 15 (IV 2025, szacunkowo na podst. produkcji)	0,5-4,9 (2024)
Udział energetyki jądrowej w generacji (%)	0	67 (2024)
Udział OZE w generacji (%)	29 (2024) , 34,2 (IV 2025)	28 (w tym hydro 14%) (2024)
Emisje CO2 z sektora elektroenergetycznego (g/kWh)	ok. 690-724	ok. 21,3 (2024) (EDF: 6 g/kWh )
Stopień wdrożenia inteligentnych liczników (%)	ok. 40 (2023/2024)	90-94 (ukończony program Linky)

Źródło: Opracowanie własne na podstawie wskazanych materiałów (patrz: źródła).

Tabela 2: Cele Polityki Energetycznej Polski (projekt KPEiK/PEP2040) i Francji (PPE/SNBC) do 2030/2040

Wskaźnik	Polska (stan na 2024/2025)	Francja (stan na 2024/2025)
Dokument strategiczny	KPEiK (projekt aktualizacji 2024/2025) , PEP2040 (wersja z 2021)	PPE (Programmation Pluriannuelle de l’Énergie), SNBC (Stratégie Nationale Bas-Carbone)
Cel udziału OZE w generacji/konsumpcji finalnej energii do 2030 (%)	56% OZE w generacji energii elektrycznej (projekt KPEiK)	40% OZE w produkcji energii elektrycznej ; 33% OZE w końcowym zużyciu energii brutto
Cel redukcji emisji GHG do 2030 (%) (względem 1990)	50,4% (projekt KPEiK) ; (PEP2040: 30% )	40% ; (cel neutralności klimatycznej do 2050 )
Plany dotyczące mocy jądrowej (GW, horyzont czasowy)	Pierwszy blok (1-1,5 GW) do 2033 r., docelowo 6-9 GW	Budowa 6 nowych reaktorów EPR2, utrzymanie i modernizacja istniejącej floty
Kluczowe cele modernizacji sieci	Budowa 4700 km nowych linii 400 kV do 2034 r. ; rozwój inteligentnych sieci i magazynowania	Ukończony program Linky (35,7 mln liczników) ; dalsza cyfryzacja sieci, integracja OZE, rozwój połączeń międzysystemowych

Źródło: Opracowanie własne na podstawie wskazanych materiałów (patrz: źródła).

Tabela 3: Przegląd inwestycji w infrastrukturę energetyczną i AI – Polska i Francja

Kategoria inwestycji	Polska	Francja
Kluczowe publiczne programy inwestycyjne w energetykę	Plan Rozwoju Sieci Przesyłowej PSE (>64 mld zł do 2034) ; środki z KPO; Fundusze Europejskie.	Plan France 2030 (znaczące środki na dekarbonizację i energetykę) ; inwestycje operatora RTE (np. 1,88 mld EUR w 2023).
Kluczowe publiczne programy inwestycyjne w AI	Narodowa Strategia AI; AI Factory w Poznaniu (współfinansowanie UE i krajowe, łącznie kilkaset mln PLN).	Narodowa Strategia AI (od 2017); inicjatywa CurrentAI (początkowo $400 mln) ; wsparcie dla „gigafabryk AI” w ramach InvestAI UE.
Znaczące inwestycje prywatne w centra danych/AI	Microsoft ($700 mln – $1 mld na infrastrukturę chmurową i AI) ; Google ($2 mld na centrum danych).	Ogłoszone inwestycje >€109 mld w infrastrukturę AI (m.in. Brookfield €20 mld, Iliad €3 mld, MGX/ZEA €30-50 mld na centra danych).
Główne obszary modernizacji sieci wspierane inwestycjami	Budowa nowych linii 400 kV; planowana linia HVDC; rozwój magazynów energii; wdrażanie inteligentnych liczników (stopniowo).	Ukończony masowy rollout inteligentnych liczników Linky; rozwój smart grids, AMI, cyfryzacja i automatyzacja sieci; integracja OZE i EV.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie wskazanych materiałów (patrz: źródła).

Konkludując

Ambicja Polski, by stać się liderem AI w Europie, stoi przed realną szansą, ale jednocześnie wiąże się z fundamentalną koniecznością głębokiej modernizacji sektora energetycznego. Bez zdecydowanych i skoordynowanych działań w obszarze transformacji energetycznej, rozwoju sieci i magazynowania energii, Polska stoi przed równie realną szansą utraty konkurencyjności w wyścigu o inwestycje w sztuczną inteligencję. Francuski model pokazuje, że stabilne i niskoemisyjne zaplecze energetyczne jest kluczowym atutem w przyciąganiu i rozwoju energochłonnego sektora AI.

Polska, wykorzystując swój potencjał w OZE i planując rozwój energetyki jądrowej, ma szansę zbudować solidny fundament energetyczny dla przyszłości. Kluczowe będzie jednak szybkie i efektywne wdrażanie ambitnych planów modernizacyjnych, eliminacja barier regulacyjnych i stworzenie stabilnego środowiska inwestycyjnego. Tylko w ten sposób Polska może w pełni wykorzystać swój potencjał, przyciągnąć globalnych liderów AI i umocnić swoją pozycję jako wiodący gracz na europejskiej mapie sztucznej inteligencji. Inwestycje w „zieloną energię” dla „zielonej AI” to nie tylko wymóg zrównoważonego rozwoju, ale strategiczna konieczność.

Subskrybuj, aby nie przegapić nowych artykułów!