9 kwietnia, podczas wydarzenia zorganizowanego przez SMM Information & Technology Co. , Ltd. (SMM), Shandong Aisi Information Technology Co. , Ltd. , oraz SMM Trading Center Co. , Ltd. , przy współudziale kilku organizacji branżowych i rządowych, w tym Shandong Humon Smelting Co. , Ltd. oraz Zambia Development Agency (ZDA), Wu Jinkai, kierownik zespołu ds. metali w Sinolink Securities Co. , Ltd. , wygłosił prezentację zatytułowaną „Moc obliczeniowa – Energia elektryczna – Miedź: Przewartościowanie „nowego metalu infrastrukturalnego” w erze AI”. 1. Ewolucja roli miedzi: od tradycyjnej infrastruktury do popytu napędzanego sztuczną inteligencją Rola miedzi przechodzi od tradycyjnego metalu infrastrukturalnego, kojarzonego głównie z materiałem wspierającym w nieruchomościach, przemyśle i zastanych sieciach energetycznych, do zmiennej w systemowym wymiarze infrastruktury ery AI. Centra danych obsługujące AI wymagają nie tylko serwerów, ale także przebudowy infrastruktury o wysokiej gęstości obciążenia – takiej jak regały, systemy chłodzenia, rozdział energii, stacje transformatorowe, sieci przesyłu i dystrybucji (T&D) oraz integracja zielonej energii, co czyni miedź kluczowym elementem narracji o inwestycjach infrastrukturalnych. Ten przesunięcie oznacza, że ceny miedzi coraz bardziej zależą od wdrożenia mocy obliczeniowej i nakładów kapitałowych na całym łańcuchu energetycznym, a nie tylko od tradycyjnego odrodzenia się popytu na infrastrukturę. Dotychczasowy konsensus rynkowy nie doceniał popytu na miedź napędzanego AI ze względu na zbyt ostrożne założenia – opierając się wyłącznie na ujawnionych projektach, pomijając rozbudowę istniejących parków centrów danych, oraz wykluczając inwestycje w infrastrukturę downstream. Wraz z rosnącą jasnością dotyczącą wysyłek GPU, modele popytu muszą być obecnie szeroko rewizowane w górę. Nowy konsensus podkreśla nie tylko zwiększenie intensywności miedzi na megawat, ale również przewartościowanie całego przewodnictwa opartego na widocznym wzroście popytu związanego z AI, szczególnie od 2026 roku, kiedy to aplikacje AI, takie jak OpenClaw, potwierdzają poprawność inferencji i faz komercjalizacji. Ponowna ocena podaży, szczególnie w kontekście wysyłek NVIDIA i pakowania TSMC, dodatkowo wspiera wyższe prognozy popytu na miedź. Głównym sporem nie jest już niewielka różnica w intensywności miedzi na megawat (np. 39 versus 45 ton/MW), lecz kwestia tego, czy uczestnicy rynku zaakceptują, że rozbudowa infrastruktury napędzana przez AI będzie miała miejsce na szeroką skalę w zakresie regałów, kampusów i sieci energetycznych. 2. Zastosowanie miedzi w centrach danych AI: od regałów po sieć energetyczną Na podstawie raportu United States Data Center Energy Usage Report za 2024 rok, zużycie energii w centrach danych w USA znacznie wzrosło, z 60 TWh rocznie w latach 2014–2016 do 176 TWh w 2023 (czyli 4, 4% całkowitej energii elektrycznej w USA). Tendencja ta przyspieszyła wraz ze wzrostem udziału serwerów GPU, napędzając roczną stopę wzrostu popytu na energię na poziomie 18% w latach 2018–2023. Szacowany zużycie na lata 2024–2028 mieści się w przedziale od 325 TWh do 580 TWh, co oznacza łączne zapotrzebowanie na energię w centrach danych na poziomie 74–132 GW lub 6, 7%–12% energii elektrycznej w USA do 2028, przy rocznym wzroście od 13% do 27%. Te prognozy zakładają utrzymującą się wysoką aktywność AI i kontynuację wysokich tempa wzrostu GPU; najwyższa prognoza jest uważana za bardziej wiarygodną. Obecne regały (np. NVIDIA NVL72 z 72 GPU) zużywają około 15 razy więcej energii niż podstawowe regały AI z 8 GPU, głównie ze względu na zapotrzebowanie na chłodzenie, co podkreśla znaczący wzrost zużycia energii. W związku z uaktualnieniami GPU i zwiększeniem mocy regałów, szacuje się, że zużycie energii elektrycznej osiągnie co najmniej 800 TWh do 2028 roku. Zużycie energii elektrycznej znacząco wpływa na popyt na miedź: według prognoz, do 2028 roku zużycie energii w centrach danych w USA wzrośnie o 404–624 mld kWh, co stanowi od 10% do 15, 6% przyrostu energii, a zapotrzebowanie na miedź i aluminium związane z sieciami energetycznymi może wzrosnąć odpowiednio o 2, 1 mln ton i 3, 71 mln ton w porównaniu do 2025 roku. Wzrost popytu na miedź koncentruje się na przewodach, kablach i transformatorach, podczas gdy aluminium głównie wspiera przewody, kable i stacje transformatorowe. Zużycie miedzi w centrach danych AI podąża za trójwarstwową ścieżką: systemy wewnątrzregalowe i bliskie regałów (serwery i sieci), infrastruktura na miejscu, ale poza regałami (rozprowadzenie energii i chłodzenie), oraz stacje transformatorowe poza lokalem, T&D i integracja sieciowa. Wbrew powszechnym błędnym przekonaniom, które utożsamiają użycie miedzi w centrach danych z materiałami serwerowymi, większość miedzi znajduje się w infrastrukturze zasilania i chłodzenia na miejscu. Często cytowana wartość 39 ton/MW intensywności miedzi odnosi się do pełnego bezpośredniego zużycia miedzi w ramach hyperskalowych centrów treningowych AI, obejmując łańcuchy energetyczne i systemy chłodzenia; chińskie projekty mogą osiągać nawet 47 ton/MW z powodu wyższej redundancji. Podział ten wygląda następująco: około 61% miedzi w łańcuchach energetycznych, 22% w chłodzeniu i 17% w serwerach i sieciach. Wzrost gęstości mocy oznacza, że popyt na miedź w łańcuchach energetycznych rośnie proporcjonalnie do wzrostu infrastruktury obliczeniowej, co czyni wskaźnik „tony/MW” bardziej wartościowym niż „tony/regał”.

Dla szafy NVIDIA NVL72 o mocy 120 kW, inwestycje na nowo powstającym terenie zużywają około 7, 8 tony miedzi na szafę; scenariusze rozbudowy, w których korzysta się z istniejącej infrastruktury, obniżają zużycie do około 6 ton; scenariusze uzupełniające redukują je jeszcze bardziej, do około 4, 25 tony. Udoskonalony model zapotrzebowania śledzi powiązanie popytu od liczby GPU do liczby szafek, mocy, zużycia energii i tym samym zużycia miedzi. Założenia bazowe obejmują 7 milionów GPU od NVIDIA i 5, 5 miliona od Google w 2026 roku, rosnące o 50% rocznie do 2030 roku, z konfiguracją szafek zawierającą 72 GPU/120 kW (NVIDIA) i 64 GPU (Google), z zużyciem 6 ton miedzi na szafę dla rozbudowy. Ten model pozwala na powtarzalne, dynamiczne oszacowanie popytu na miedź bezpośrednio powiązanego z wdrażaniem GPU. NVIDIA sama, przy 7 milionach GPU w 2026 roku, odpowiada około 97 000 szafom, 11, 7 GW obciążenia IT i 14 GW obciążenia obiektów, co w tym roku utrzymuje ok. 580 000 ton miedzi popytu, który może wzrosnąć do prawie 3 milionów ton do 2030 roku przy 50% rocznym wzroście. Podobnie Google, z 5, 5 miliona GPU, generuje ok. 460 000 ton popytu na miedź w 2026 roku, rosnąc do 2, 3 miliona ton do 2030 roku. Razem, do 2030 roku, te dwie firmy mogą wygenerować średnio około 5, 27 miliona ton rocznego popytu na miedź, w zakresie od 4, 64 do 5, 94 miliona ton. Ten popyt wykazuje stromą tendencję wzrostową po trzecim roku, kwestionując poglądy opierające się na starszych, niższych szacunkach i podkreślając systemowy wpływ AI na rynki miedzi. 3. Dowody z danych wysokich częstotliwości potwierdzają trend W Chinach luty 2026 roku przyniósł 10% spadek rocznego popytu na miedź i zmniejszenie produkcji anodowej, wraz ze słabnącym eksportem produktów wyrobów miedzianych, szczególnie przewodów i kabli. Na skalę globalną na początku 2026 roku popyt spadł nieznacznie, lecz krajowe dane wykazały znaczny spadek, który częściowo zrównoważył zagraniczny popyt. W USA w październiku 2025 roku odnotowano 12% spadek rocznego popytu na miedź, ale skumulowany wzrost o 22% w ciągu dziesięciu miesięcy, co odzwierciedla znaczący nowy popyt netto (~412 000 ton), głównie z sektora energetycznego (~200 000 ton rzeczywistego popytu plus zmiany zapasów). Produkty związane z energią (przewody, kable, transformatory) stanowiły 128% przyrostowego importu, podczas gdy import sektora motoryzacyjnego spadł. Dane celne sugerują, że popyt na miedź w amerykańskiej sieci energetycznej wzrósł o co najmniej 400 000 ton, wspierany przez rosnącą krajową produkcję zastępującą import po taryfach na początku 2026 roku. Siedem dużych amerykańskich firm technologicznych – Microsoft, Google, OpenAI, Amazon, Meta, xAI i Oracle – podpisało dokument w Białym Domu zobowiązujący się do samodzielnego dostarczania infrastruktury energetycznej. To zobowiązanie rozwiewa obawy dotyczące zdolności i woli dostawców energii do rozbudowy niezbędnej infrastruktury sieciowej, co otwiera drogę do przyspieszenia rozwoju sieci energetycznych wspierających centra danych AI. Systemy zasilania kampusów obejmują wysokiego napięcia transmisji, średniego napięcia rozdział w kampusie oraz niskiego napięcia systemy dostarczania do pomieszczeń serwerowych; wszystkie zwiększą zapotrzebowanie na przewody i kable miedziane. W Europie we wrześniu 2025 roku po stronie popytu odnotowano spadek o 4% rocznie, ale import wyrobów wytrawianych gwałtownie wzrósł (~63% rok do roku w dziesięciu miesiącach, 48% w październiku), głównie z powodu wzrostu przewodów i kabli. Szacunki dotyczące nowego europejskiego popytu na sieci energetyczne sięgają od 160 000 do 180 000 ton w tym roku. 4. Ryzyka • Popyt na AI nie spełni oczekiwań. • Aluminium zacznie zastępować miedź szybciej niż zakładano. Podsumowując, infrastruktura obliczeniowa napędzana sztuczną inteligencją znacząco zwiększa popyt na miedź poza tradycyjnymi ramami, a wzrost zużycia energii w centrach danych napędza znaczny wzrost użycia miedzi w serwerach, rozdystrybuowanej energii, chłodzeniu i integracji sieciowej. Trend ten potwierdzają prognozy zużycia energii, udoskonalone wskaźniki intensywności miedzi, modele powiązane z wdrożeniem GPU i potwierdzające dane przepływów fizycznych w kluczowych regionach. Uczestnicy rynku powinni odpowiednio przewartościować miedź, mając na uwadze ryzyko wahań popytu i substytucji materiałów.