Wyścig AI za 750 bilionów dolarów: Centra danych, które pożerają prąd i zmieniają globalną gospodarkę

Wyścig o zbudowanie fizycznego kręgosłupa dla sztucznej inteligencji generuje liczby, które trudno ogarnąć wyobraźnią. W czerwcu 2026 roku pojawiły się doniesienia, że OpenAI negocjuje dzierżawę planowanego kampusu centrów danych o mocy 10 gigawatów na terenach federalnych w stanie Ohio . Szacunkowy koszt? Co najmniej 500 miliardów dolarów, biorąc pod uwagę obecne ceny chipów, robocizny i energii . Kwota robi wrażenie, zwłaszcza że jest równa całemu budżetowi projektu Stargate – wartego właśnie 500 miliardów dolarów joint venture OpenAI, SoftBanku, Oracle i MGX, którego celem jest pokrycie Stanów Zjednoczonych infrastrukturą AI do 2029 roku .

Choć rozmowy w Ohio nie są jeszcze sfinalizowane, już same warunki pokazują, jak ambicje branży zderzają się z fizyczną rzeczywistością. Proponowana umowa dałaby OpenAI kontrolę nad sprzętem w ramach 20-letniej dzierżawy, a czynsz zacząłby płynąć dopiero po uruchomieniu obiektu . Pierwsza faza o mocy 800 megawatów ma być gotowa do 2028 roku – termin, który już teraz wydaje się napięty, biorąc pod uwagę problemy z sieciami energetycznymi .

Projekt Stargate rośnie w siłę

Negocjacje w Ohio to tylko fragment większej układanki. Projekt Stargate, zainaugurowany w Białym Domu w styczniu 2025 roku, ma na celu wdrożenie w USA mocy obliczeniowych AI rzędu 10 gigawatów w ciągu czterech lat . Pierwsza lokalizacja w Abilene w Teksasie już działa na infrastrukturze Oracle Cloud, korzystając z szaf pełnych najnowszych chipów Nvidia GB200 . Do września 2025 roku konsorcjum ogłosiło pięć kolejnych lokalizacji w Teksasie, Nowym Meksyku, Ohio i nieujawnionym miejscu na Środkowym Zachodzie, co zwiększa łączną rozwijaną moc do około 7 gigawatów .

Rola Nvidii wykracza daleko poza dostawy chipów. Producent jest kluczowym partnerem technologicznym Stargate i prowadzi osobne negocjacje z OpenAI w sprawie wartej 100 miliardów dolarów transakcji łączącej inwestycję kapitałową z zakupem chipów . W przypadku kampusu w Ohio doniesienia wskazują, że Nvidia rozważa użycie własnego bilansu do zapewnienia finansowego wsparcia – to rozwiązanie pogłębia finansową współzależność między twórcami modeli AI a firmami dostarczającymi im sprzęt .

Meta stawia na Indie w duecie z Reliance

Z dala od USA, Meta wykonała swój pierwszy znaczący ruch w infrastrukturze AI w Indiach. 10 czerwca 2026 roku firma ogłosiła partnerstwo z Reliance Industries, aby zbudować swoje pierwsze centrum danych AI w tym kraju . Reliance wybuduje zakład o mocy 168 megawatów w Jamnagar w stanie Gudźarat – gdzie znajduje się również największa na świecie rafineria ropy naftowej – a Meta wydzierżawi tę moc na potrzeby swoich produktów i zadań AI .

Umowa ta wpisuje się w szerszą współpracę obu firm. Przedsiębiorstwa prowadzą już joint venture o nazwie Reliance Enterprise Intelligence Ltd., które koncentruje się na tworzeniu rozwiązań AI opartych na modelach Llama dla indyjskich firm . Projekt w Jamnagar daje Meta dedykowaną moc obliczeniową na jednym z najszybciej rozwijających się rynków, jednocześnie umacniając zwrot Reliance od energetyki i handlu w stronę infrastruktury cyfrowej .

Niezależnie od tego, Reliance Industries, Brookfield Corporation i Digital Realty zobowiązały się przeznaczyć 11 miliardów dolarów na rozwój 1 gigawata mocy obliczeniowej AI w stanie Andhra Pradesh, co podkreśla rosnącą pozycję Indii jako drugiego frontu globalnej rozbudowy AI .

Sieć energetyczna – prawdziwe wąskie gardło

Przy tych wszystkich miliardowych zapowiedziach, kluczowym ograniczeniem dla rozwoju centrów danych AI coraz rzadziej jest kapitał, dostępność chipów czy siła robocza – a coraz częściej zwykła dostępność energii elektrycznej. Analizy naukowe i branżowe wskazują, że to właśnie dostawy prądu stały się głównym ryzykiem dla harmonogramów wdrożeń .

Skala problemu jest porażająca:

• Zużycie energii elektrycznej w USA osiągnęło rekordowy poziom 4195 terawatogodzin w 2025 roku, a popyt nadal rośnie .
• Centra danych mogą stanowić od 9% do 12% całkowitego zapotrzebowania na energię elektryczną w USA do 2030 roku, w porównaniu z około 4% w 2024 roku .
• Zgodnie z prognozą DNV, do 2030 roku Ameryka Północna ma konsumować połowę globalnego zapotrzebowania na energię elektryczną związaną z AI i centrami danych .

Największe pojedyncze kampusy centrów danych potrzebują dziś ponad gigawata ciągłej mocy – to wystarczająco dużo, by zasilić około 850 000 gospodarstw domowych . Tradycyjne sieci energetyczne nie były projektowane z myślą o tak skoncentrowanym, całodobowym obciążeniu przemysłowym. W regionach o największym zagęszczeniu klastrów AI operatorzy już teraz doświadczają zniekształceń harmonicznych, ostrzeżeń o przeciążeniu i incydentów grożących awarią sieci .

Konsekwencje finansowe już się materializują. W IV kwartale 2025 roku deweloperzy centrów danych w USA dodali do swoich planów tylko 25 gigawatów nowych mocy – o połowę mniej niż w poprzednim kwartale – ponieważ przedsiębiorstwa energetyczne nie nadążają z budową nowych mocy wytwórczych i przesyłowych . W sieci PJM Interconnection, która obsługuje 65 milionów mieszkańców od Środkowego Atlantyku po Południe, analitycy przewidują deficyt mocy wytwórczej rzędu 49 GW do 2028 roku . Światowe Forum Ekonomiczne określiło dostęp do sieci mianem „strategicznego wąskiego gardła” dla transformacji AI .

Co to oznacza dla wydatków na AI i rynków akcji

Połączenie gigantycznych zapowiedzi inwestycyjnych z rosnącymi ograniczeniami sieciowymi tworzy dwubiegunową narrację dla inwestorów.

Scenariusz optymistyczny wciąż jest widoczny w surowych liczbach. Sam projekt Stargate celuje w 500 miliardów dolarów inwestycji. SoftBank przeznaczył dodatkowe 3 miliardy dolarów tylko na modernizację fabryki w Ohio, która będzie produkować sprzęt dla centrów danych OpenAI . W Indiach kolejne miliardy płyną na moce obliczeniowe AI poprzez partnerstwo Meta-Reliance i konsorcjum w Andhra Pradesh.

Scenariusz ryzyka koncentruje się na wykonaniu. Jeśli operatorzy sieci nie będą w stanie podłączać nowych kampusów w tempie obiecywanym przez deweloperów, ogłaszane wydatki kapitałowe staną się trudniejsze do zrealizowania . Nie chodzi o to, czy AI potrzebuje więcej mocy obliczeniowej – popyt jest ewidentny – ale o to, czy fizyczna infrastruktura może zostać dostarczona w tempie, które rynki akcji już wyceniły.

To napięcie zmienia sposób myślenia o ekspozycji sektorowej:

• Producenci chipów korzystają z długoterminowego trendu popytowego, jaki implikuje rozbudowa hiperskalowalnych centrów danych. Jednak realny wpływ na przychody poszczególnych firm zależy od tego, czy projekty faktycznie osiągną status operacyjny, a nie tylko zostaną ogłoszone .
• Przedsiębiorstwa energetyczne i producenci prądu stają się coraz bardziej centralnym elementem tezy inwestycyjnej dotyczącej AI, ponieważ to właśnie dostęp do sieci, a nie dostępność chipów, jest wyłaniającym się ograniczeniem . Firmy z istniejącą infrastrukturą przesyłową, mocami wytwórczymi lub specjalistyczną wiedzą o przyłączaniu w regionach o wysokim popycie mogą zyskać relatywną przewagę.
• Gracze infrastrukturalni związani z siecią – firmy zajmujące się sprzętem przesyłowym, instalacjami elektrycznymi i przyłączami – prawdopodobnie przyciągną większą uwagę, ponieważ wąskie gardło przesuwa się ze sprzętu obliczeniowego na dostawy energii .
• Rynek indyjski zyskuje na widoczności jako drugorzędne centrum danych. Rola Reliance obejmuje zarówno umowę z Metą, jak i konsorcjum w Andhra Pradesh, co pozycjonuje ten konglomerat jako bezpośredni zakład na indyjską infrastrukturę AI .

Kluczowe ryzyko do monitorowania: Jeśli opóźnienia w przyłączaniu do sieci rozprzestrzenią się i harmonogramy wielu lokalizacji Stargate lub innych dużych projektów zaczną się przesuwać, rynek może zacząć dyskontować kolejną rundę zapowiedzi wydatków na AI, dopóki system dostaw energii nie udowodni, że jest w stanie przyjąć to obciążenie .