6 Minute
Introducere: boom-ul AI bate la ușă — este România pregătită?
Potențialul inteligenței artificiale (AI) atrage investiții uriașe în centre de date hyperscale și supercomputing. În România s-au lansat deja discuții ambițioase, de la candidaturi pentru giganți de infrastructură la proiecte regionale de securitate tehnologică. Însă experții trag un semnal de alarmă: fără o strategie energetică clară și o infrastructură robustă, transformarea digitală poate deveni o povară majoră pentru rețelele electrice și, în final, pentru cetățeni.
Ce spune mediul tehnic: vulnerabilități energetice și riscuri sociale
Dan Popescu, Director of Engineering la SCOPEfusion, avertizează că România nu este pregătită să gestioneze creșterea cererii energetice pe care o implică centrele de date pentru antrenarea modelelor AI. Argumentele sale se concentrează pe trei puncte cheie:
Lipsa unei infrastructuri energetice moderne
- Rețeaua electrică are sectoare învechite și capacitate limitată de a integra sarcini masive constante.
- România funcționează, în practică, cu doar două reactoare operaționale la centrala nucleară de la Cernavodă, ceea ce reduce marja de manevră în perioadele de vârf.
Politică energetică și strategie insuficientă
- Absența unui plan politic coerent pentru dezvoltarea capacității de producție și distribuție face dificilă atragerea investițiilor hyperscale fără riscul unor importuri energetice scumpe.
- Măsuri precum cele inspirate din Green Deal, implementate neuniform, pot limita opțiunile de dezvoltare dacă nu sunt adaptate intereselor naționale.
Costuri transferate către populație
- Orice supliment de cheltuieli pentru stabilitate energetică — fie sub formă de investiții, fie de importuri — se regăsește în facturi sau taxe plătite de consumatorii finali.
România ca hub IT: mitul versus realitatea
Pe hârtie, România are forță de muncă IT bine pregătită și câteva companii de succes la scară internațională. În practică, țara rămâne predominant un centru de outsourcing, cu un ecosistem încă neintegrat vertical în produse și infrastructură la scară.
- Există 59 de centre de date operaționale, majoritatea de dimensiuni mici și medii, insuficiente pentru antrenarea marilor modele AI.
- Competitivitatea ca hub IT depinde acum de conectivitate, energie stabilă, politici fiscale și capital uman scalabil.
Lecții externe: ce arată Irlanda și Statele Unite?
Experiențele altor țări care au atras centre de date hyperscale arată clar pericolele planificării insuficiente:
- Irlanda: centrele de date consumă peste 20% din electricitatea națională, pondere estimată să crească aproape la o treime. Consumul centrelor de date a crescut mult mai rapid decât producția de energie regenerabilă, iar în zilele fără vânt rețeaua se bazează pe gaz.
- Statele Unite: aproximativ 20% din noile centrale pe gaz în construcție sunt dedicate alimentării centrelor de date, semn că tranziția la surse curate este incompletă.
Aceste cazuri arată un fenomen comun: companiile mari raportează consum 100% verde la nivel consolidat, dar realitatea locală rămâne dependentă de mixul energetic național și de capacitatea rețelei.
Black Sea AI Gigafactory: ambiție europeană sau proiect pe hârtie?
România a intrat în competiția pentru fonduri InvestAI — program european care vizează crearea a 3–5 AI Gigafactories cu investiții totale de circa 20 miliarde de euro. Candidatura românească, denumită Black Sea AI Gigafactory, propune un hub regional de supercomputing dotat cu:
- Până la 1.500 MW capacitate energetică planificată,
- Peste 100.000 de acceleratoare AI (GPU/TPU/etc.),
- Două locații candidate: Cernavodă și Doicești,
- Parteneriate cu instituții academice, Banca Mondială și state din regiune (Republica Moldova, Ucraina, Turcia).
Avantaje propuse:
- Suveranitate tehnologică pentru Europa Centrală și de Est;
- Infrastructură pentru cercetare HPC, securitate cibernetică și dezvoltare industrială AI;
- Posibil impact economic prin atragerea a 4–5 miliarde USD în investiții directe.
Provocări majore:
- Necesarul energetic masiv trebuie asigurat fără a destabiliza rețeaua;
- Necesitatea unui cadru legislativ și de reglementare clar pentru energie, subcontractare și securitate;
- Gestionarea implicării publice și a costurilor sociale.
Caracteristici tehnice esențiale ale unui AI Gigafactory
Pentru a fi viabil, un centru de acest tip trebuie să îndeplinească o serie de criterii tehnice și operaționale:
- Alimentare electrică rezervată și redundanță (nivel N+1 sau 2N) pentru continuitate;
- PUE (Power Usage Effectiveness) optimizat prin sisteme moderne de răcire și eficiență energetică;
- Conectivitate de bandă largă și multiple rute de backhaul pentru latență scăzută;
- Sisteme avansate de management termic (liquid cooling pentru acceleratoare) și management al datelor;
- Platforme de securitate cibernetică integrate și centre de operațiuni 24/7.
Comparativ: centre de date tradiționale vs. hyperscale AI
- Scalabilitate: hyperscale necesită creștere rapidă a capacității compute și stocare, pe când centrele tradiționale cresc gradual;
- Consum energetic: modelele AI la scară mare solicitate energie constantă și predictibilă, spre deosebire de workload-urile fluctuante ale centrelor de hosting;
- Răcire și infrastructură: acceleratoarele AI generează densități mari de putere pe rack, impunând soluții de răcire mai sofisticate (ex. cooling immersion sau liquid cooling).
Utilizări și scenarii de aplicare ale unei gigafabrici AI
- Antrenarea de modele mari de limbaj (LLM) și modele de viziune computerizată;
- Servicii de cloud AI pentru companii, guverne și institute academice;
- Simulări științifice și cercetare HPC (climat, bioinformatică, energie);
- Platforme regionale pentru servicii critice de securitate cibernetică și răspuns la incidente.
Avantaje pentru piață și economie
- Creștere economică prin atragerea investițiilor și crearea de locuri de muncă tehnice specializate;
- Consolidarea poziției României în regiune ca hub de supercomputing;
- Stimularea startup-urilor AI și a ecosistemului academic pentru aplicare industrială.
Riscuri și costuri
- Facturi mai mari pentru populație, dacă deficitul energetic este acoperit prin importuri sau taxe suplimentare;
- Posibil greenwashing dacă companiile declară consum 100% verde fără dovezi privind sursa locală de energie;
- Dependență geopolitică dacă energia provine din importuri sau proiecte externe nesustenabile.
Ce trebuie făcut: recomandări pentru autorități și industrie
- Elaborarea unei strategii naționale de energie dedicată infrastructurii digitale, cu scenarii pe termen mediu și lung;
- Investiții în capacitate de producție — extinderea nuclearului, parcuri eoliene și sisteme de stocare (bateriile și hidrogenul) pentru a asigura disponibilitate constantă;
- Cadrul de reglementare pentru certificate verzi și transparență a mixului energetic la nivel local;
- Parteneriate public-private pentru finanțarea infrastructurii electrice locale și pentru programe de formare specializată.
Concluzie: între ambiție și realitate
Black Sea AI Gigafactory și alte inițiative similare pot transforma România într-un actor regional în domeniul AI și supercomputing. Totuși, fără măsuri concrete în domeniul energiei, planurile riscă să rămână proiecte de hârtie sau să impună costuri sociale semnificative. România are resurse umane și potențial tehnologic, dar succesul depinde de sincronizarea politicilor energetice, a investițiilor în rețea și a reglementării clare. Fără aceste elemente, boom-ul AI ar putea genera mai multă presiune decât beneficii pentru cetățeni și economie.
Sursa: adevarul
Comentarii