Satelity zdemaskują ukryte fabryki AI. Badacze Epoch ujawniają, gdzie Google i Meta budują potężne centra danych

Wyścig zbrojeń w AI miał być domeną algorytmów i modeli językowych. Organizacja badawcza Epoch udowodniła, że prawdziwa rywalizacja rozgrywa się na zdjęciach satelitarnych i w dokumentach pozwoleń budowlanych. Ich interaktywna mapa "Frontier Data Centers Hub" wykorzystuje biały wywiad do śledzenia infrastruktury obliczeniowej powstającej z dala od kamer i konferencji prasowych. Odkrywa skalę inwestycji, która zaczyna przypominać projekty z czasów zimnej wojny.

Mapa satelitarna Epoch AI ujawnia fizyczny wymiar wyścigu AI, pokazując że infrastruktura staje się równie ważnym aktywem strategicznym co same algorytmy, podczas gdy zapotrzebowanie energetyczne może wzrosnąć dziesięciokrotnie do 2030 roku.

Meta przejmuje Manus za ponad 2 mld dolarów. Singapurski startup z chińskimi korzeniami wzmocni strategię AI Zuckerberga

Firma Epoch AI opublikowała bazę danych lokalizujących największe amerykańskie centra danych specjalizujące się w sztucznej inteligencji. Badacze wykorzystali analizę zdjęć satelitarnych o wysokiej rozdzielczości, pozwolenia na budowę oraz dokumenty regulacyjne, aby oszacować moc obliczeniową, zużycie energii i postępy prac przy trzynastu największych obiektach należących do firm takich jak Microsoft, Meta, Google, xAI czy OpenAI. Metodologia bazuje głównie na identyfikacji infrastruktury chłodzącej, czyli masywnych agregatów i wież chłodniczych, które są niezbędne do odprowadzania ciepła generowanego przez miliony układów GPU. Zespół szacuje, że zidentyfikowane obiekty odpowiadają za około 15 proc. globalnej mocy obliczeniowej AI dostarczonej przez producentów czipów do listopada 2025 roku, co oznacza ekwiwalent około 2,5 mln układów klasy NVIDIA H100.

Reaktory nuklearne z okrętów US Navy mogą zasilać centra danych AI. HGP Intelligent Energy wnioskuje do Departamentu Energii

Dane ujawniają tempo ekspansji, które nie ma precedensu w historii przemysłu technologicznego. W ciągu 2026 roku ma zostać uruchomionych co najmniej pięć centrów danych o mocy przekraczającej 1 GW. Tyle energii wystarcza dla około miliona amerykańskich domów. Projekt xAI "Colossus 2" w Memphis ma osiągnąć pełną operacyjność w zaledwie dwanaście miesięcy od rozpoczęcia budowy, co wcześniej wydawało się technologicznie niemożliwe. Microsoft planuje w swoim centrum "Fairwater" w Wisconsin moc sięgającą od 3 do 3,3 GW do końca 2027 roku, co przełoży się na ekwiwalent około 5 mln układów H100. OpenAI buduje kampus "Stargate" w Abilene w Teksasie, który po ukończeniu ośmiu budynków w połowie 2026 roku dorówna powierzchnią nowojorskiemu Central Parkowi. Meta inwestuje szacunkowo 18 mld dolarów w kompleks "Prometheus" w New Albany w Ohio, który ma pobierać 691 MW.

Sam Altman stwierdził, ze Google mógł zmiażdżyć OpenAI w 2023 roku. OpenAI ogłasza stan najwyższej gotowości

Problem w tym, że mapa Epoch AI to tylko wierzchołek góry lodowej. Wiele projektów jest ukrywanych pod nazwami fasadowymi spółek lub realizowanych w ramach niejawnych umów z dostawcami chmury obliczeniowej. Badacze przyznają wprost "Nawet jeśli mamy idealną analizę centrum danych, wciąż możemy nie wiedzieć, kto z niego korzysta i w jakim zakresie". Szacunki mocy są obarczone niepewnością. Zespół deklaruje 80 proc. pewności, że rzeczywista wartość mieści się w przedziale 66-150 proc. ich przewidywań.

Disney sprzedaje duszę AI. Inwestuje miliard dolarów w OpenAI, a 200 postaci z Marvela, Pixara i Star Wars trafi do Sora

Gwałtowna ekspansja rodzi podstawowe pytania o stabilność infrastruktury energetycznej. Prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną dla centrów danych AI w USA są skrajnie rozbieżne. Od około 50 GW do ponad 108 GW w 2030 roku, co oznaczałoby wzrost nawet 10x względem obecnych 5 GW. Dla porównania, czytelnicy zapewne pamiętają nasze wpisy o problemach z rosnącym zużyciem energii przez centra danych, teraz podobne wyzwania mogą się spotęgować i sparaliżować rozwój AI w największej gospodarce świata. Inicjatywa Epoch AI pokazuje jednak, że era niewidzialnych fabryk algorytmów się kończy. Infrastruktura fizyczna staje się równie krytycznym aktywem strategicznym, co same modele językowe.