Producenci transformatorów i systemów chłodzenia zgarniają zyski z boomu na AI

Nvidia i inni producenci chipów od miesięcy zgarniają nagłówki dzięki boomowi na sztuczną inteligencję, ale coraz wyraźniej widać, że fala zamówień sięga znacznie głębiej w łańcuch dostaw. Producenci transformatorów, systemów zasilających i chłodzenia dla centrów danych notują wzrosty zamówień liczone w dziesiątkach procent, a w niektórych przypadkach kilkukrotne.

Wąskie gardło poza chipami

Od ponad roku narracja wokół boomu inwestycyjnego w sztuczną inteligencję koncentrowała się na producentach półprzewodników - Nvidii, AMD czy TSMC. Tymczasem, jak wynika z analizy Reutersa przytoczonej przez wnp.pl, realnym ograniczeniem tempa budowy centrów danych przestają być same chipy, a stają się urządzenia energetyczne: transformatory, generatory i systemy chłodzenia.

Operatorzy hiperskalowych centrów danych chcieliby uruchamiać nowe obiekty w ciągu pół roku od decyzji inwestycyjnej. W praktyce na to nie pozwala infrastruktura energetyczna, której budowa i dostawa trwa znacznie dłużej niż montaż serwerowni.

Poza środowiskiem branżowym ludzie rozmawiają o chipach dla sztucznej inteligencji, ale w samym kręgu branżowym ludzie z pewnością pytają o czas realizacji zamówień na generatory i transformatory - Wing Kin Cheung, dyrektor generalny BodaData

Rekordowe portfele zamówień

Najlepiej widać to na wynikach dostawców transformatorów. Południowokoreański HD Hyundai Electric zgłosił na koniec czerwca 2026 roku portfel zamówień wart 8,5 miliarda dolarów, o 23 procent wyższy niż rok wcześniej. Firma zabezpieczyła już znaczną część mocy produkcyjnych na urządzenia energetyczne na kolejne trzy lata.

Obecnie mamy portfel zamówień obejmujący ponad trzy lata, a znaczna część mocy produkcyjnych dla głównych urządzeń energetycznych jest zabezpieczona na kolejne trzy lata - HD Hyundai Electric

Firma prowadzi też rozmowy z kluczowymi klientami o dostawach planowanych nawet do 2030 roku, co pokazuje, że operatorzy centrów danych próbują zabezpieczać sprzęt energetyczny z wieloletnim wyprzedzeniem, zamiast składać zamówienia doraźnie.

Chiński producent notuje jeszcze większy skok

Podobną dynamikę widać u chińskiego producenta transformatorów Hainan Jinpan Smart Technology. Spółka poinformowała, że nowe zamówienia związane z centrami danych wzrosły w pierwszej połowie 2026 roku ponad czterokrotnie rok do roku, a jej portfel zamówień potroił się. Popyt napędzają zarówno krajowi, jak i zagraniczni operatorzy centrów danych rozbudowujący moce pod obciążenia związane ze sztuczną inteligencją.

Rynki geograficzne, na których presja jest najsilniejsza, obejmują Amerykę Północną, część Europy - w tym Finlandię, Niemcy i Wielką Brytanię - oraz Bliski Wschód, gdzie równolegle trwają duże inwestycje w nowe centra danych wspierane przez lokalne rządy i fundusze.

Skala inwestycji w centra danych

Skala problemu wynika wprost z tempa inwestycji. Według szacunków McKinsey przywołanych w artykule, globalne nakłady na centra danych mają sięgnąć niemal 7 bilionów dolarów do 2030 roku. To zapotrzebowanie na energię elektryczną, które sieci przesyłowe i dystrybucyjne na wielu rynkach nie są w stanie obsłużyć w dotychczasowym tempie.

Opóźnienia w podłączeniu nowych obiektów do sieci energetycznej sięgają obecnie do 24 miesięcy na rynkach wschodzących i ponad 8 lat na rynkach rozwiniętych, gdzie procedury regulacyjne i modernizacja infrastruktury przesyłowej trwają znacznie dłużej. To sprawia, że dostęp do transformatorów, generatorów i systemów chłodzenia staje się realnym czynnikiem decydującym o tym, kto zdąży uruchomić centrum danych przed konkurencją.

Co to oznacza dla rynku

Dla inwestorów śledzących spółki związane z boomem na AI sygnał jest jasny: ekspozycja na ten trend nie ogranicza się już do producentów chipów i chmur obliczeniowych. Firmy z sektora energetyki przemysłowej i chłodzenia - wcześniej traktowane jako stabilny, ale mało spektakularny biznes - stają się beneficjentami tej samej fali popytu, często z bardziej ograniczoną konkurencją niż w produkcji półprzewodników.

Dla operatorów centrów danych oznacza to z kolei konieczność planowania zakupów sprzętu energetycznego z wielomiesięcznym, a czasem wieloletnim wyprzedzeniem, co wydłuża i tak już napięte harmonogramy budowy nowych obiektów obliczeniowych na potrzeby modeli sztucznej inteligencji.