Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Drax, Teesside i rachunek za prąd, który stoi za planami AI w Wielkiej Brytanii

Właściciel elektrowni Drax podpisał 3 listopada umowę wartą 20 mld funtów na budowę infrastruktury AI na terenie najbrudniejszej elektrowni w Wielkiej Brytanii. Docelowo ma tam powstać ponad 1 gigawat mocy, a pierwsze moce obliczeniowe ruszą w pierwszym kwartale 2028 roku.

AI i modeleAnalizaAnna KaczmarekOpublikowano: 3 listopada 20267 min czytaniaŹródła 6
Drax, Teesside i rachunek za prąd, który stoi za planami AI w Wielkiej Brytanii

3 listopada spółka z indeksu FTSE 250, do której należy elektrownia Drax w North Yorkshire, ogłosiła umowę z inwestorem infrastrukturalnym Brookfield i platformą infrastruktury AI Radiant, pisze Guardian. Wartość kontraktu to 20 mld funtów. Plan zakłada centrum danych na terenie zakładu, który gazeta nazywa najbrudniejszą elektrownią w kraju. Docelowa moc przekroczy 1 gigawat. Pierwszy etap, do 100 MW mocy obliczeniowej, ma działać od pierwszego kwartału 2028 roku.

To historia o prądzie ubrana w płaszcz centrum danych. Guardian podaje, że Drax zacznie od udostępnienia gruntu i przyłączy do krajowej sieci, które już istnieją na terenie zakładu. Bezpośrednie zasilanie obiektu firma chce uruchomić na początku lat trzydziestych. Prezes Will Gardiner powiedział, że projekt pomoże „zabezpieczyć przyszłość zakładu i ochronić setki miejsc pracy”, a przy tym „wesprze reindustrializację północy i wzmocni suwerenne zdolności AI”. Arytmetyka stojąca za tym entuzjazmem nie jest skomplikowana. Drax spala pelety z biomasy drzewnej i wytwarza niemal 5% prądu w kraju, podają analitycy cytowani przez Guardiana. To czyni go największym pojedynczym emitentem dwutlenku węgla. Emisji nie wlicza się rządowi Wielkiej Brytanii, bo Drax twierdzi, że równoważną ilość węgla pochłaniają rosnące drzewa. Ministrowie obiecali „znacznie bardziej ograniczoną rolę” zakładu po 2027 roku, gdy dostęp do subwencji spadnie o połowę, do 2031 roku.

Centrum danych jest więc zabezpieczeniem, nie tylko rozbudową.

Pytanie regulacyjne brzmi, co się stanie, jeśli bezpośrednie zasilanie nie przejdzie zgód przed 2031 rokiem, gdy wejdzie cięcie subwencji. Wartość rynkowa spółki wzrosła na London Stock Exchange o niemal 9%, do niemal 3 mld funtów, podał Guardian. Analitycy akcji przyjęli to dobrze.

Teesside i kolejka do sieci, która decyduje, kto buduje

Ogłoszenie Draksa przyszło dwa dni po tym, jak National Grid ruszył z drugą, większą sprawą energetyczną. 1 listopada Guardian podał, że spółka zgodziła się kupić 29,5 hektara (73 akry) gruntu w Dorman Point na terenie Teesworks, lokalnego partnerstwa publiczno-prywatnego. Ma tam powstać największa stacja transformatorowa w Wielkiej Brytanii. Transakcję pierwszy opisał Sky News, podaje Guardian. Wcześniej, w zeszłym roku, pojawiły się doniesienia, że rząd wybrał Teesworks na nowe centrum danych AI, z wnioskami planistycznymi dla projektu o powierzchni niemal 500 000 m kw.

Moc to liczba, która idzie na pierwszy plan. Ben Houchen, burmistrz połączonej władzy Tees Valley, powiedział Sky News, że do 3,2 GW na terenie oznacza, że region może konkurować o projekty. „Każdy, kto próbował zbudować centrum danych w tym kraju, wie, że największym problemem jest szybkie doprowadzenie wystarczającej mocy do działki”, powiedział. Dodał, że gdy Wielka Brytania stała w kolejce, USA, Zatoka i część Europy „zgarniały inwestycje”.

Matt Pearce, szef działu gruntów w National Grid, powiedział, że umowa „odzwierciedla konstruktywną pracę wszystkich zaangażowanych, aby umożliwić tę kluczową infrastrukturę”. Zaznaczył, że spółka chce jak najszybciej posuwać projekt. Guardian zauważył, że Balfour Beatty ma według doniesień dostarczyć stację, a w przedsięwzięcie zaangażowany jest też Steel River Power. Żadna z tych informacji nie odpowiada na trudniejsze pytanie: czy prąd dotrze, zanim skończy się cierpliwość społeczeństwa.

Oba ogłoszenia pojawiły się w ciągu tygodnia od publikacji przez rząd projektu krajowej deklaracji polityki dotyczącej centrów danych. Dokument nazywa je „tak fundamentalnymi dla naszej gospodarki jak koleje i sieci elektroenergetyczne, od których od dawna zależymy”. Ten sam tekst mówi, że ministrowie muszą „przejąć kontrolę nad rozwojem centrów danych w tym kraju”, aby społeczności przyjmujące zyskały korzyści. To zaskakujące zdanie w tym samym dwutygodniu, w którym elektrownia na biomasę z kwestionowanym bilansem emisji jest przepisywana na infrastrukturę AI.

Modele tanieją, budynki nie

Istnieje wersja tej historii, w której prognoza popytu słabnie. 3 listopada Register opisał dokument Gartnera „Open-Weight Models Will Run 90% of Enterprise Agentic Workflow Steps”. Wynika z niego, że większość pracy agentów w ogóle nie będzie szła na modelach frontier. Mark Petty i Raymond Paquet z Gartnera napisali, że „dziewięć na dziesięć kroków przepływu pracy agenta jest rutynowych, a modele open-weight radzą sobie z nimi równie dobrze za jedną czwartą ceny najtańszego modelu zamkniętego”.

Autorzy stawiają najlepszy scenariusz na jedną dwudziestą kosztu uruchomienia modelu frontier na każdym kroku. Przyznają, że „obecne modele otwarte mogą być bardziej rozwlekłe i częściej powtarzać próby, więc oszczędność na zadanie względem modelu frontier jest bliższa pięciu lub sześciu razy”. Ich założenie planistyczne: do 2030 roku 90% kroków operacyjnych przepływów pracy agentów w firmach będzie wykonywanych na modelach open-weight.

Zestaw to z tygodniem Google’a. Tom’s Hardware podał 3 listopada, że Gemini 4 Carbon, wydany tydzień wcześniej, zdobywa 59 punktów w Intelligence Index V5 Artificial Analysis. To o jeden punkt więcej niż Claude Opus 5.5 i o dwa więcej niż GPT-6 Astra OpenAI, przy 7,76 dolara za zadanie w tym teście. Model prowadzi też w benchmarku halucynacji i przywołań AA-Omniscience v1.1 tej firmy, choć najlepszy wynik w skali od -100 do +100 wyniósł 54. Google daje obrońcom cyberbezpieczeństwa pierwszy dostęp w ramach programu Fairwind, zanim model trafi do szerszej sprzedaży.

Tańsze i lepsze modele na zadanie to dokładnie argument za budową mniejszej liczby centrów danych, a przynajmniej o innym kształcie. Kontrargument: całkowity popyt może rosnąć, nawet gdy koszt jednostkowy spada. Drugi: wąskim gardłem jest przyłączenie do sieci, nie GPU. Ani Drax, ani National Grid nie publikują prognozy, jakie modele będą hostowane na terenie.

Rachunek środowiskowy to nie tylko węgiel

Woda nie pasuje do tej historii. Żaden z podstawowych dokumentów o Draksie ani Teesside nie podaje projektu chłodzenia ani ilości pobieranej wody. W materiale Guardiana woda nie pojawia się wcale. Szersza debata jest głośna, w ostatnich 72 godzinach pojawiały się nagłówki o chłodzeniu, niedoborze wody i lokalnych moratoriach. To jednak kontekst, nie liczby, które można przypisać tym dwóm projektom.

Zapis potwierdza natomiast ryzyko polityczne. Guardian podał, że w październiku firmy AI powiedziały ministrom, że mają 12 miesięcy na zażegnanie publicznego sprzeciwu wobec centrów danych, bo inaczej grożą protesty jak w USA. Gazeta pisała, że grupy kampanijne protestowały przeciw planowanym inwestycjom od Auchtertool na północ od Edynburga po Brick Lane we wschodnim Londynie. Za projektem na Teesside stoi burmistrz, który chce tempa, a system planistyczny musi być widziany jako konsultujący.

Jest też cichszy wątek techniczny. Praca złożona do arXiv 29 października przez Wendi Li i współautorów proponuje agentowe modelowanie świata do skalowania w czasie testu bez replikowania środowiska. Raportuje średnio 40,07% poprawy względem jednokrotnej symulacji bazowej w tau-bench, AppWorld i OfficeBench. To badania, nie zamówienie. Kierunek jest jednak ten sam, o którym pisze Gartner: agenci planujący na podstawie zapytań tylko do odczytu zamiast równoległych piaskownic, z mniejszą liczbą drogich uruchomień i większą tanich.

Osobno praca z arXiv z 29 października autorstwa Zhifei Hu, Alexandry I. Cristei, Adela Bibiego i Jialina Yu przyjrzała się 3000 prognoz z dziesięciu zamrożonych modeli otwartych ocenianych przez ludzi. Wykazała, że 86,1% było semantycznie wiarygodnych, ale wiarygodność nie przekładała się na bezpieczne decyzje autoryzacyjne. Wniosek wykracza poza agentów webowych. Prognoza, która wygląda dobrze, to nie to samo co prognoza, na której można zbudować obiekt o mocy 1 GW.

Na co patrzeć przed 2028 rokiem

Liczy się 2028 rok, gdy przy Draksie ma działać do 100 MW. Liczy się okno subwencji od 2027 do 2031 roku, gdy wsparcie dla Draksa spadnie o połowę. I liczy się to, co ostateczna deklaracja rządu powie o tym, kto płaci za wzmocnienie sieci, bo żadne z ogłoszeń nie podaje tu liczby.

Na razie pieniądze ruszają się szybciej niż elektrony. Drax ma grunt, przyłączenie do sieci i partnera z bilansem Brookfielda. Teesside ma 73 akry, plan stacji transformatorowej i burmistrza, który czekał w kolejce. Żadna ze stron nie opublikowała danych o wodzie, projektu chłodzenia ani umowy na dostawy, która przetrwa 2031 rok. O te dokumenty trzeba pytać.

Komentarze 0

Źródła

6
  1. 01UK's most polluting power plant could power country's largest AI datacentreEN
  2. 02National Grid to site biggest substation in UK near planned Teesside datacentreEN
  3. 03Open models can do 90% of agentic work at a twentieth of the cost of a frontier LLM: GartnerEN
  4. 04Google reveals new Gemini 4 Carbon AI model, narrowly beating Claude Opus 5.5EN
  5. 05Agentic World Modeling for Agent Test-time Scaling without Environment ReplicaEN
  6. 06Beyond Plausible Prediction: Safety Sufficiency in Web World ModelsEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Anna Kaczmarek

Anna Kaczmarek

AI, modele i technologie

Anna Kaczmarek pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, repozytoriach i danych źródłowych, a nie na komunikatach prasowych. Przy testach modeli sprawdza karty techniczne, parametry wejściowe i liczy wyniki na tych samych zbiorach, zamiast powtarzać liczby od producentów. Czeka na premiery API i aktualizacje wag, rozmawia z inżynierami oraz porównuje wersje modeli pod kątem kosztów i opóźnień. Prywatnie self-hostuje usługi i konfiguruje sieci domowe, więc do redakcji wnosi praktykę z własnego serwera. Nie publikuje zapowiedzi ani parametrów, których nie może odtworzyć na własnym środowisku.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.