Kluczowym czynnikiem w naszym scenariuszu jest moc obliczeniowa: centra danych AI oraz układy scalone niezbędne do trenowania i uruchamiania najnowocześniejszych systemów sztucznej inteligencji. Uważamy, że moc obliczeniowa szybko staje się jednym z najważniejszych zasobów strategicznych na świecie, ponieważ ilość mocy obliczeniowej, jaką kontroluje dany kraj lub kontynent, w coraz większym stopniu decyduje o jego zdolności do tworzenia zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji, wdrażania ich na dużą skalę, czerpania wynikających z tego korzyści gospodarczych oraz utrzymywania przewagi geopolitycznej. Jeśli dany kontynent ma już znaczący udział w globalnej mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji, zagraniczne firmy lub rządy dobrze się zastanowią, zanim ograniczą mu dostęp do modeli sztucznej inteligencji lub powiązanej infrastruktury.
Poniżej szacujemy (i) wzrost globalnej mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji do 2031 r. oraz (ii) względne udziały różnych regionów świata w czasie. Nasze założenia opierają się na publicznie dostępnych informacjach dotyczących historycznych wskaźników wzrostu, wąskich gardeł w łańcuchu dostaw oraz ogłoszonych projektów centrów danych.
Pełną prognozę ilościową można znaleźć tutaj.
1. Globalna moc obliczeniowa AI
Nasze prognozy w znacznym stopniu opierają się na wcześniejszej prognozie mocy obliczeniowej przygotowanej przez AI Futures Project, opublikowanej w kwietniu 2025 r. w ramach scenariusza „AI 2027”. Autorzy szczegółowo opisują swoje założenia tutaj. Co ważne, prognoza dotycząca mocy obliczeniowej nie zakłada innych przewidywań dotyczących przyszłego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.
W 2025 r. projekt AI Futures oszacował, że globalna moc obliczeniowa dla sztucznej inteligencji wzrośnie do 435 GW do 2030 r. Zakładamy, zgodnie z ich przyszłymi pracami, że rzeczywisty wzrost będzie nieco wolniejszy. Wynika to z faktu, że wąskie gardła w łańcuchu dostaw, głównie związane z litografią EUV, prawdopodobnie spowolnią wzrost mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji – kontynuując już obserwowane spowolnienie z historycznego rocznego wzrostu o współczynniku 3,4× do około 2,2× obecnie, a następnie do (przewidywanego) 1,25× do 2031 r. Biorąc pod uwagę to spowolnienie, szacujemy, że globalna podaż mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji osiągnie około 370 GW do 2031 r. – co nadal stanowi ponad dziesięciokrotny wzrost w stosunku do około 30 GW globalnej mocy obliczeniowej centrów danych AI na początku tego roku.
Wartość ta mieści się w górnej granicy tego, co światowe maszyny litograficzne EUV – najbardziej złożone narzędzia niezbędne do produkcji najnowocześniejszych chipów – byłyby fizycznie w stanie wyprodukować do 2031 roku. Opierając się na najnowszych szacunkach Dylana Patela, badacza branży chipowej, zakładamy, że do 2031 r. będzie około 700 maszyn EUV, które teoretycznie będą w stanie zapewnić moc obliczeniową dla sztucznej inteligencji na poziomie 780–870 GW począwszy od 2026 r.
W praktyce rzeczywista wydajność będzie znacznie niższa, ponieważ istnieją wąskie gardła w produkcji chipów inne niż technologia EUV (np. pamięć o dużej przepustowości lub zaawansowane opakowania), a niektóre maszyny EUV są wykorzystywane do produkcji chipów niezwiązanych ze sztuczną inteligencją. Gdyby zaledwie 50% całej mocy produkcyjnej maszyn EUV przeznaczono na produkcję chipów do sztucznej inteligencji, maszyny te mogłyby teoretycznie wygenerować 390–430 GW mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji w latach 2026–2031. Nasze oszacowanie wynoszące 373 GW mieści się w tej konserwatywnej górnej granicy.
2. Udziały względne w scenariuszu domyślnym
Zakładamy, że obecny udział Europy w globalnej mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji wynosi około 5%, co stanowi spadek w stosunku do 6–7%, które analitycy podawali wcześniej na początku 2025 r. W scenariuszu domyślnym szacujemy, że udział Europy na krótko wzrośnie do 8% w 2028 r., po czym ponownie spadnie do poziomu nieco powyżej 5% w 2031 r. Szacunki te opierają się na analizie oddolnej dotyczącej rozbudowy mocy obliczeniowych w Europie w ciągu najbliższych 5 lat, opartej na publicznie dostępnych informacjach o istniejących i zapowiadanych centrach danych AI. Nasza baza danych publicznie znanych lub zapowiedzianych centrów danych AI (≥10 MW) w Europie wskazuje, że europejska moc obliczeniowa prawdopodobnie osiągnie około 2 GW do końca 2026 r. i prawie 21 GW do 2031 r.1
Wprawdzie obecnie europejskie zasoby obliczeniowe dla sztucznej inteligencji koncentrują się głównie w krajach skandynawskich, jednak nasze dane wskazują na zmianę sytuacji do 2031 r., kiedy to trzema największymi właścicielami tych zasobów będą Francja (37%), Norwegia (9%) i Niemcy (9%). Do największych klastrów AI do 2031 r. należą projekty o skali GW we Francji i Portugalii oraz obiekty o mocy powyżej 500 MW w Holandii, Rumunii, Norwegii, Niemczech, Włoszech i Wielkiej Brytanii. Nasze domyślne szacunki zakładają, że projekty ogłoszone zarówno przez podmioty prywatne, jak i publiczne zostaną w większości zrealizowane oraz że europejska polityka w zakresie mocy obliczeniowej zachowa obecny poziom ambicji.
Zakładamy, że domyślnie udział pozostałych części świata (z wyłączeniem USA, Chin i Europy) w mocy obliczeniowej przekroczy udział Europy i osiągnie około 11% pod koniec dekady. Ogłoszenia dotyczące projektów o skali GW w kilku krajach – Zjednoczonych Emiratach Arabskich (5 GW), Arabii Saudyjskiej (1,5 GW, 1 GW, 1 GW), Indiach (3 GW, 1 GW, 1 GW), Korei Południowej (3 GW, 1 GW), Kanadzie (2,4 GW, 1.2 GW) oraz Brazylii (1,5 GW, 1 GW) – same w sobie stanowią łącznie prawie 24 GW, co przewyższa prognozowany udział Europy wynoszący 21 GW do 2031 r. Nawet jeśli projekty o mocy wielu GW wiążą się z wyższym ryzykiem realizacji niż w Stanach Zjednoczonych czy Europie, udział reszty świata nadal będzie najprawdopodobniej większy niż w Europie, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że w krajach takich jak Australia, Malezja czy Japonia planowane jest również kilka centrów danych o mocy rzędu kilkuset MW.
Według bazy danych właścicieli chipów firmy Epoch AI obecny udział Chin w mocy obliczeniowej AI wynosi około 11% (mierzonej w GW)2. Zgodnie z nadchodzącymi badaniami w ramach projektu AI Futures zakładamy, że do 2031 roku udział Chin wzrośnie do około 15%.
Jeśli Chiny posiadają około 15% światowej mocy obliczeniowej, Europa około 5%, a reszta świata (z wyjątkiem USA) około 11%, to w scenariuszu domyślnym dla Stanów Zjednoczonych pozostaje nieco mniej niż 70%.
3. Udziały względne według epilogu
W epilogu tej opowieści sugerujemy możliwą alternatywną przyszłość, w której Europa z powodzeniem zmienia kurs w zakresie sztucznej inteligencji, m.in. poprzez realizację znacznie ambitniejszej polityki w zakresie mocy obliczeniowej. W takim świecie zakładamy, że Europa dążyłaby do osiągnięcia 15% udziału w globalnej mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji do 2031 r., potrajając swój obecny 5-procentowy udział. W perspektywie średnioterminowej pozwoliłoby to Europie osiągnąć udział w mocy obliczeniowej w przybliżeniu proporcjonalny do jej udziału w globalnym PKB (obecnie około 25%).
Z uwagi na to, że budowa dużych centrów danych AI wymaga wieloletniego okresu realizacji nawet w scenariuszach optymistycznych, większość tej dodatkowej mocy obliczeniowej zostałaby uruchomiona w latach 2030–2031 – przy założeniu, że Europa zdecydowałaby się w 2026 r. na zwiększenie udziału mocy obliczeniowej na swoim terytorium. Budowa wystarczającej liczby centrów danych byłaby wspólnym wysiłkiem Europy, wykorzystującym odpowiednie lokalizacje i przyłącza do sieci energetycznej wszędzie tam, gdzie są one dostępne, choć moc obliczeniowa prawdopodobnie skoncentrowałaby się w regionach o stabilnych źródłach energii niewykorzystujących paliw kopalnych: w krajach skandynawskich (energia wodna), we Francji (energia jądrowa) lub na Półwyspie Iberyjskim (energia słoneczna). Kraje posiadające wycofane z eksploatacji tereny przemysłowe, takie jak Niemcy czy Polska, również odegrają istotną rolę, ponieważ niektóre z tych lokalizacji dysponują istniejącymi przyłączami do sieci energetycznej o mocy rzędu GW, które można by zaadaptować na potrzeby dużych centrów danych AI.
Przeniesienie większej części mocy obliczeniowej AI do Europy prawdopodobnie nie wpłynie na całkowitą światową moc obliczeniową: w świetle gwałtownie rosnącego popytu łańcuch dostaw mocy obliczeniowej dla AI już teraz produkuje chipy na granicy maksymalnych możliwości, niezależnie od tego, dokąd są one następnie wysyłane. Główna różnica w stosunku do scenariusza domyślnego dotyczy zatem udziału Europy w porównaniu z innymi regionami świata3.
Zakładamy, że ambitna europejska strategia w zakresie mocy obliczeniowej spowodowałaby przede wszystkim zmniejszenie udziału Stanów Zjednoczonych (o około 9 pp), ponieważ Europa zwiększyłaby atrakcyjność inwestowania dla amerykańskich firm zajmujących się sztuczną inteligencją oraz wykorzystałaby swoją pozycję w łańcuchu dostaw do pozyskania większej ilości chipów wyprodukowanych w USA na potrzeby suwerennych projektów obliczeniowych w Europie. Udział Chin również prawdopodobnie uległby zmniejszeniu, ponieważ większa część amerykańskiego eksportu chipów trafiłaby do Europy, a nie do Chin. Efekt ten byłby jednak znacznie mniejszy (około 1,5 pp), ponieważ Chiny aktywnie oddzielają swoją infrastrukturę obliczeniową od Zachodu. I wreszcie – pozostałe kraje świata (z wyjątkiem USA i Chin) również odnotowałyby nieznaczny spadek udziału, ponieważ eksport chipów, który w innym przypadku trafiłby do krajów takich jak Zjednoczone Emiraty Arabskie czy Arabia Saudyjska, przypadłby zamiast tego Europie.
- Warto zwrócić uwagę na dwa ograniczenia naszej bazy danych: z jednej strony może ona zawyżać europejską moc obliczeniową w zakresie sztucznej inteligencji, ponieważ same zapowiedziane centra danych wiążą się z ryzykiem realizacji i mogą nie zostać faktycznie zbudowane. Z drugiej strony może ona zaniżać europejską moc obliczeniową przeznaczoną na sztuczną inteligencję, ponieważ niektóre plany dotyczące centrów danych mogą nie być jeszcze upublicznione. Być może pominęliśmy również niektóre istniejące lub planowane centra danych, ponieważ nie istnieje jeszcze kompletna i publicznie dostępna lista europejskich centrów danych przeznaczonych na sztuczną inteligencję. Ogólne hiperskalowe i kolokacyjne centra danych, które nie są konkretnie oznaczone jako centra danych AI i w związku z tym nie są uwzględnione w naszej bazie danych, również mogą dysponować pewną mocą obliczeniową przeznaczoną dla AI, choć spodziewamy się, że udział ten będzie stosunkowo niewielki. Mimo tych ograniczeń uważamy, że nasza baza danych zapewnia najbardziej kompleksowy i aktualny publiczny przegląd obecnej i przyszłej mocy obliczeniowej AI w Europie: (1) czerpaliśmy informacje z szerokiej gamy źródeł w trakcie kilku iteracji (np. komunikaty prasowe firm, publikacje branżowe, gazety krajowe i lokalne, istniejące zbiory danych, takie jak baza danych klastrów GPU firmy Epoch AI); (2) powyższe odchylenia wskazują na różne kierunki i częściowo się wzajemnie równoważą; (3) nasze wyniki są zasadniczo zgodne z nieformalnymi szacunkami innych ekspertów i wcześniej zaobserwowanymi trendami. ↩
- Należy zauważyć, że mierzenie mocy obliczeniowej w GW zamiast w ekwiwalentach H100 zawyża udział Chin w mocy obliczeniowej, ponieważ chiński sprzęt jest mniej energooszczędny niż jego amerykańskie odpowiedniki. Na przykład mierzony w ekwiwalentach H100 obecny udział Chin w globalnej mocy obliczeniowej wynosi zaledwie około 5% w porównaniu z 11,5% w przypadku pomiaru w GW. Nadal używamy GW jako jednostki miary – z dwóch powodów. Po pierwsze, jest to wskaźnik istotniejszy dla decydentów, którzy muszą rozważać rozbudowę mocy obliczeniowej dla sztucznej inteligencji w szerszym kontekście polityki energetycznej i planowania sieci energetycznej. Po drugie, interesuje nas przede wszystkim to, jak zmieniają się względne udziały Stanów Zjednoczonych i Europy w obu scenariuszach. W tym przypadku GW doskonale sprawdza się jako wskaźnik, ponieważ Stany Zjednoczone i Europa opierają się na tym samym, równie energooszczędnym sprzęcie. ↩
- Ambitna europejska polityka w zakresie mocy obliczeniowej mogłaby również przyspieszyć uruchamianie centrów danych, gdyby europejskie lokalizacje oferowały krótszy „czas do uruchomienia” niż w innych regionach zachodnich – choć dokładna skala, a nawet kierunek tego efektu, pozostają niejasne. (Na przykład niektóre firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogłyby preferować budowę centrów danych w Europie, nawet gdyby czas uruchomienia był nieco dłuższy, np. z powodów politycznych). ↩