ხელოვნური ინტელექტის გაფართოების მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი ჩიპების დეფიციტიდან ელექტროენერგიის ხელმისაწვდომობაზე გადადის. მონაცემთა ცენტრების სწრაფმა ზრდამ ენერგოსისტემებზე ისეთი მოთხოვნა შექმნა, რომლის დაკმაყოფილებას არსებული ინფრასტრუქტურა ყოველთვის ვერ ახერხებს.
Galt & Taggart-ის ანგარიშში აღნიშნულია, რომ Microsoft-ს ღრუბლოვანი მომსახურების შეკვეთების დიდი პორტფელი აქვს, თუმცა მათი ნაწილის შესრულებას ელექტროენერგიის არასაკმარისი მიწოდების გამო ვერ ახერხებს. ეს ნიშნავს, რომ AI კომპანიების პრობლემა მხოლოდ უახლესი პროცესორების შეძენა აღარ არის — მათ შესაბამისი სიმძლავრის ენერგომომარაგებაც სჭირდებათ.
ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სწავლება და ყოველდღიური ფუნქციონირება დიდი რაოდენობით ელექტროენერგიას მოითხოვს. მონაცემთა ცენტრებს ენერგია სჭირდებათ როგორც სერვერების მუშაობისთვის, ისე გაგრილების სისტემებისთვის. ახალი ობიექტების მშენებლობას ხშირად ელექტროგადამცემი ქსელების გაფართოებაც უნდა ახლდეს.
ამ ტენდენციის შედეგად ენერგეტიკული კომპანიები, ელექტროგადამცემი ქსელების ოპერატორები, ბირთვული ენერგიის პროექტები და ენერგიის შენახვის ტექნოლოგიები AI ბუმის არაპირდაპირ ბენეფიციარებად ყალიბდებიან. მოთხოვნა შეიძლება გაიზარდოს როგორც განახლებად ენერგიაზე, ისე გაზზე, ბირთვულ ენერგიასა და სტაბილური საბაზო გენერაციის სხვა წყაროებზე.
ელექტროენერგიის დეფიციტი შესაძლოა მონაცემთა ცენტრების გეოგრაფიულ განაწილებაზეც აისახოს. კომპანიებისთვის უფრო მიმზიდველი გახდება რეგიონები, სადაც ენერგია შედარებით იაფი, სტაბილური და დიდი მოცულობით ხელმისაწვდომია. შესაბამისად, AI ინფრასტრუქტურისთვის კონკურენცია ტექნოლოგიური ჰაბების ფარგლებს გასცდება და ენერგეტიკული რესურსების მქონე ქვეყნებსა და რეგიონებსაც მოიცავს.
საბოლოოდ, ხელოვნური ინტელექტის მომდევნო ეტაპს მხოლოდ ჩიპების წარმოების სიჩქარე აღარ განსაზღვრავს. მისი ზრდა სულ უფრო მეტად იქნება დამოკიდებული იმაზე, რამდენად სწრაფად შეძლებენ ქვეყნები და კომპანიები ელექტროსადგურების, ქსელებისა და ენერგიის შენახვის ინფრასტრუქტურის განვითარებას
