Ang pagtaas ng mga pangangailangan sa enerhiya para sa artipisyal na katalinuhan ay isang pagkakataon para sa mga bansa sa rehiyon

- Pagtataya na pagdoble ng paggamit ng enerhiya hanggang 945 terawatt-oras noong 2030... at 1,200 terawatt-oras noong 2035

- Ang paggamit ng kuryente ng mga data center ay inaasahang magiging isang walong bahagi ng kabuuang kaharap sa Estados Unidos

- Sa tulong ng artipisyal na katalinuhan (AI), maaaring mapalaya ang 175 gigawatt ng kakayahan ng transmisyon nang hindi kailangan ng mga bagong linya

Sa isang serye ng mga ulat na "Thought Leadership," tinukoy ng National Wealth Company na ang kwento ng artipisyal na katalinuhan (AI) sa nakaraang mga taon ay nakatuon sa mga software at mga chip: ang mga modelo na kayang sumulat, mag-program, at mag-isip nang lohikal, kasama ang mga processor na pinagsanay dito. Sa yugto na ito, itinuring lamang ang kuryente bilang isang pangsekundaryong elemento sa operasyon na hindi napapansin ng mga tagapag-invest. Ngunit ang mabilis na pagpapalawak ng paggamit ng mga aplikasyon ng AI ay nagbago sa ekwasyon na ito; hindi na lamang ang pangunahing hamon ang kakayahan ng mga chip, kundi ang pagtitiyak ng sapat na suplay ng enerhiya at ang paghahanda ng pisikal na imprastraktura na kailangan para sa malawakang operasyon.

Ipinakita ng ulat na ang mga halagang inilalagay sa investment ay sapat na malaki upang direktang makaimpluwensya sa mga investment portfolio. Ayon sa mga pagtataya ng International Energy Agency (IEA) tungkol sa kapasidad ng mga data center, ang kabuuang cumulative na investment ay humigit-kumulang 3.9 trilyon dolyar hanggang 2030.

Binanggit din ng ulat na ang paggamit ng kuryente ng mga data center ay tinatayang 485 terawatt-oras (TWh) noong 2025, o humigit-kumulang 1.5 porsyento ng kabuuang global na paggamit ng kuryente (ayon sa International Energy Agency). Ngunit mas mahalaga kaysa sa kasalukuyang bahagi ay bilis ng paglago. Inaasahan ng mga pangunahing pagtataya na mas marami sa dalawang beses ang pagdoble ng paggamit hanggang sa humigit-kumulang 945 terawatt-oras bago 2030, na kaunti lamang sa kabuuang kasalukuyang paggamit ng Hapon, at babalik ito sa 1,200 terawatt-oras bago 2035.

Pagkatapos maging marginal na bahagi ng pambansang kaharap ilang taon na lamang ang nakalilipas, ang paggamit ng kuryente ng mga data center ay inaasahang magiging humigit-kumulang isang walong bahagi ng kabuuang kaharap sa kuryente sa Estados Unidos sa mga susunod na taon.

Tinukoy ng ulat na ang kaharap sa kuryente ay nagbabago sa industriya mula sa isang virtual at hindi nakikita na larangan tungo sa isang purong pisikal na industriya. Ang malawakang operasyon ng AI ay nangangailangan ng paggawa ng enerhiya.

Walang iisang pinagmumulan ng fuel ang namumuno sa eksena. Gayundin, naging pangunahing hadlang na ang mga grid ng kuryente sa pagpapalawak, na nakikinabang ang mga ahensya na kayang magbigay ng epektibong solusyon sa mga hamong ito. Ang pagbuo ng mga bagong linya ng transmisyon sa mga advanced na ekonomiya ay nangangailangan ng 4 hanggang 8 taon, kasama ang pagdoble ng mga waiting period para sa mga transformer at cable sa loob ng nakaraang tatlong taon.

Sa tulong ng artipisyal na katalinuhan, maaaring mapalaya ang hanggang 175 gigawatt ng kapasidad ng transmisyon nang hindi kailangan ng pagbuo ng mga bagong linya.

Tinatalakay ng ulat ang laki ng gastusin para sa pagpapondo muli ng mga proyektong ito. Ang tinatayang 3.9 trilyon dolyar sa loob ng susunod na limang taon ay sobrang laki upang maaaring saklawin ng mga budget ng mga kumpanya lamang.

Ang average na kabuuang annual na paglabas ng utang ng pinakamalaking limang tech company (hyperscalers) ay humigit-kumulang 35 bilyon dolyar bawat taon mula 2020 hanggang 2024, bago itong tumalon sa 93 bilyon noong 2025 at humigit-kumulang 132 bilyon sa unang pitong buwan ng 2026, ayon sa datos ng Vanguard.

May mga bagong estruktura ng pagpapondo kasama ang utang; noong Agosto 2026, inilathala ng NVIDIA ang mga partnership sa maraming global na asset manager upang ilunsad ang mga platform na layuning makakuha ng higit sa 500 bilyon sa capital ng mga tagapag-invest, na nagbibigay ng mga dedicated na resource sa pagpapondo sa mga cloud operator at institusyon para sa mga sistema na nakabatay sa teknolohiya ng NVIDIA.

Para sa mga diversified na investment portfolio, ang tunay at pinakamalaking exposure sa sektor na ito ay maaaring matagpuan sa infrastructure, private credit, at physical assets, sa halip na limitado lamang sa mga listed na technology stocks sa mga financial market.

Ipinapahiwatig ng ulat na ang transisyon na ito ay direktang nakakaapekto sa mga investor sa rehiyon. Ayon sa International Energy Agency (IEA), higit kalahati ng kuryenteng ginagamit ng mga data center ay hihigit pa sa Estados Unidos, habang hinahanap ng mga operator ang kuryente, lupa, at mas malaking kontrol sa mga computational resources.

Dito lumalabas ang mga bansa sa Gulf bilang mga pinakamalaking benepisyaryo ng global na transisyon na ito. Ang Saudi Arabian na kompanyang HUMAIN ay layong mag-develop ng capacity para sa mga AI data center na umabot sa 1.9 gigawatts (GW) bago 2030, at 6.6 GW bago 2034. Sa kabilang banda, inilathala ng UAE ang pagkakatatag ng isang complex sa Abu Dhabi na may capacity ng 5 GW, na isa sa pinakamalaking proyekto ng AI data center labas ng Estados Unidos. Ang Qatar naman ay nag-alok ng malalaking investment para palawakin ang kanyang kakayahan sa large-scale na data centers. Mayroon ding ilang competitive advantages ang rehiyon, kabilang ang relatibong mababang halaga ng kuryente, ang pag-unlad ng telecommunications infrastructure, at ang strategic na geographic location na nagbibigay ng access sa malawak na bahagi ng global population. Para sa mga regional na investor, ang mga pagbabago na ito ay isang extraordinaryong opportunity upang makabenta sa isa sa mga pinakamahalagang structural na global trend, na nabubuo at lumalago sa kanilang direct na paligid.

Binababala ng ulat na ang growth path ay hindi walang mga hamon, na nangangailangan ng maingat na pagsusuri sa mga kasamang risks.

Ang unang risk ay nasa antas ng demand mismo. Ang mga forecast ng kuryenteng consumption na konektado sa AI ay nakabatay sa mga assumption tungkol sa rate ng adoption ng technology, ang kakayahan nito na lumikha ng revenue, at ang antas ng operational efficiency. Maaaring magbago ang mga ito sa paglipas ng oras, lalo na kung ang mabilis na pag-unlad sa chip design at AI models ay magbawas ng energy consumption nang mas mabilis kaysa inaasahan.

Ang pangalawang risk ay tungkol sa efficiency ng execution. Ang mga hamon na may kinalaman sa pagkonekta ng mga proyekto sa power grid, ang mahabang lead time sa pag-supply ng mga pangunahing equipment, at ang kakulangan sa specialized skills at workforce, ay maaaring magdulot ng pagkaantala sa maraming proyekto. Ayon sa mga estimate ng IEA, isang substantial na bahagi ng mga planned na capacity para sa data centers ay nasa risk ng pagkaantala dahil sa mga salik na ito.

Ang ikatlong risk ay nasa financial na aspeto. Ang supporting infrastructure para sa AI ay nangangailangan ng malalaking capital investment, na nagpapagawa sa mga future returns na napakasensitive sa anumang pag-iiba sa mga fundamental assumptions. Mayroon ding isang social at regulatory dimension na hindi bababa sa kahalagahan, sapagkat ang mabilis na pagtaas ng demand para sa kuryente, kung hindi maayos na ma-manage, ay maaaring magdulot ng pagtaas ng energy costs para sa mga pamilya at negosyo, na maaaring mag-require ng mas maraming regulatory intervention at oversight.

Bagama't mahalaga ang mga risks, hindi nila binabago ang general na growth trend ng sektor. Sa halip, pinapatunayan nito ang kailangan na ituring ito bilang isang long-term investment opportunity sa larangan ng infrastructure.

1 - Ang pangunahing obstacle para sa AI ay lumilipat mula sa chips at software patungo sa kuryente at physical infrastructure, na nagpapalit ng sektor mula sa isang virtual industry tungo sa isang energy at physical assets story.

2 - Inaasahang lumipad-doble ang global demand para sa kuryente ng mga data center, mula sa humigit-kumulang 485 terawatt-hours (TWh) noong 2025 tungo sa humigit-kumulang 945 TWh noong 2030, habang ang Estados Unidos ay inaasahang gumagamit ng 9% hanggang 17% ng kanyang national energy consumption bago 2030, kumpara sa kasalukuyang 4-5%.

3 – Ang pagtugon sa kahit na ito ay nakadepende sa renewable energy, natural gas, at nuclear energy sa hinaharap, na nagpapaalab ng mga utility company, kagamitan ng enerhiya, at imprastraktura ng grid bilang mga sektor ng paglago pagkatapos ng ilang dekada ng paghinto.

4 – Ang laki ng mga investment na kailangan hanggang 2030 ay mas malaki kaysa sa kakayahan ng mga balance sheet ng mga technology company na mag-isa, na nagbubukas ng daan para sa mga investor sa imprastraktura, private credit, at tangible assets, sa halip na limitado lamang sa mga listed technology stocks.

5 – Lumalabas ang rehiyon ng Gulf bilang isang pangunahing sentro habang lumilipat ang capacity palabas ng Estados Unidos, na nagbibigay sa mga regional na investor ng mga oportunidad para sa exposure sa isang global na trend na malapit sa kanilang tahanan.

6 – Ang mga risk ay tunay: ang malawak na uncertainty sa laki ng demand para sa artificial intelligence, ang mga hadlang sa grid at kagamitan, at ang mataas na capital intensity, lahat ay nagpapahiwatig ng paggamit ng isang mahabang-hangganan at diversified na approach, sa halip na direct at concentrated na bets.