Hvordan AI tegner om verdens elektrisitetskart: Innsikt fra IEA-rapporten

Kunstig intelligens (KI) forandrer ikke bare teknologi; den endrer også den globale energisektoren betydelig. Ifølge den siste rapporterer Ifølge Det internasjonale energibyrået (IEA) fører den raske veksten av kunstig intelligens, spesielt i datasentre, til en betydelig økning i etterspørselen etter elektrisitet. Samtidig gir kunstig intelligens også muligheter for energisektoren til å bli mer effektiv, bærekraftig og robust. Dette skiftet forventes å forandre måten vi genererer, forbruker og administrerer elektrisitet betydelig.

De økende elektrisitetskravene til AI

En av de mest umiddelbare innvirkningene AI har på det globale strømforbruket er veksten av datasentre. Disse anleggene, som gir den beregningskraften som trengs for å kjøre AI-modeller, er allerede store forbrukere av elektrisitet. Etter hvert som AI-teknologier blir kraftigere og mer utbredt, forventes etterspørselen etter datakraft – og energien som kreves for å støtte den – å øke betydelig. I følge rapporterer, anslås strømforbruket til datasentre å overstige 945 TWh innen 2030, mer enn det dobbelte av nivåene i 2024. Denne økningen er hovedsakelig drevet av den økende etterspørselen etter AI-modeller som krever databehandling med høy ytelse, spesielt de som bruker akselererte servere.

For tiden forbruker datasentre omtrent 1.5 % av den globale elektrisiteten. Imidlertid forventes andelen av den globale etterspørselen etter elektrisitet å øke betydelig i løpet av det neste tiåret. Dette skyldes først og fremst AIs avhengighet av spesialisert maskinvare som GPU-er og akselererte servere. Den energikrevende naturen til AI vil spille en nøkkelrolle i å bestemme fremtidens strømforbruk.

Regionale variasjoner i AIs energipåvirkning

Strømforbruket fra datasentre er ikke jevnt fordelt over hele verden. USA, Kina og Europa står for den største andelen av det globale datasenterets strømbehov. I USA forventes datasentre å bidra til nesten halvparten av landets vekst i etterspørselen etter elektrisitet innen 2030. I mellomtiden opplever fremvoksende økonomier som Sørøst-Asia og India rask utvikling av datasenter, selv om etterspørselsveksten deres fortsatt er lavere sammenlignet med utviklede land.

Denne konsentrasjonen av datasentre utgjør unike utfordringer for strømnettet, spesielt i regioner der infrastrukturen allerede er under belastning. Det høye energibehovet til disse sentrene kan føre til overbelastning av nettet og forsinkelser i forbindelse med nettet. For eksempel har datasenterprosjekter i USA hatt lange ventetider på grunn av begrenset nettkapasitet, et problem som kan forverres uten riktig planlegging.

Strategier for å møte AIs økende energibehov

IEAs rapport foreslår flere strategier for å møte de økende elektrisitetskravene til AI og samtidig sikre nettpålitelighet. En nøkkelstrategi er diversifisering av energikilder. Mens fornybar energi vil spille en sentral rolle i å møte den økte etterspørselen fra datasentre, vil andre kilder som naturgass, kjernekraft og nye teknologier som små modulære reaktorer (SMR) også bidra.

Fornybar energi forventes å dekke nesten halvparten av den globale veksten i datasenteretterspørselen innen 2035, på grunn av deres økonomiske konkurranseevne og raskere utviklingstid. Å balansere den intermitterende naturen til fornybar energi med den konstante etterspørselen fra datasentre vil imidlertid kreve robuste energilagringsløsninger og fleksibel nettstyring. I tillegg kan AI selv spille en rolle i å forbedre energieffektiviteten, bidra til å optimalisere kraftverksdriften og forbedre nettstyringen.

AIs rolle i optimalisering av energisektoren

AI er også et kraftig verktøy for å optimalisere energisystemer. Det kan øke energiproduksjonen, redusere driftskostnadene og forbedre integreringen av fornybar energi i eksisterende nett. Ved å bruke AI for sanntidsovervåking, prediktivt vedlikehold og nettoptimalisering, kan energiselskaper øke effektiviteten og redusere utslipp. IEA anslår at utbredt bruk av kunstig intelligens kan spare opptil 110 milliarder dollar årlig i elektrisitetssektoren innen 2035. IEA-rapporten fremhever også flere nøkkelanvendelser for hvordan AI kan forbedre effektiviteten av etterspørsel og tilbud i energisektoren:

• Prognose for tilbud og etterspørsel: AI forbedrer muligheten til å forutsi tilgjengeligheten av fornybar energi, noe som er avgjørende for å integrere variable kilder i nettet. For eksempel Googles nevrale nettverksbasert AI har økt den økonomiske verdien av vindkraft med 20 % gjennom nøyaktige 36-timers prognoser. Dette gjør det mulig for verktøy å balansere tilbud og etterspørsel bedre, noe som reduserer avhengigheten av backup av fossilt brensel.
• Forutsigende vedlikehold: AI overvåker energiinfrastruktur, som kraftledninger og turbiner, for å forutsi feil før de fører til strømbrudd. E.ON reduserte strømbrudd med opptil 30 % ved bruk av maskinlæring for mellomspenningskabler, og Enel oppnådde en reduksjon på 15 % med sensorbaserte AI-systemer.
• Nettadministrasjon: AI behandler data fra sensorer og smarte målere for å optimalisere strømflyten, spesielt på distribusjonsnivå. Dette sikrer stabil og effektiv nettdrift, selv om antallet netttilkoblede enheter fortsetter å vokse.
• Krev svar: AI gir mulighet for bedre prognoser for strømpriser og dynamiske prismodeller, og oppmuntrer forbrukere til å skifte bruk til lavbelastningstider. Dette reduserer nettbelastningen og reduserer kostnadene for både verktøy og forbrukere.
• Forbrukertjenester: AI forbedrer kundeopplevelsen gjennom apper og chatbots, og forbedrer fakturering og energistyring. Selskaper som Octopus Energy og Oracle Utilities er ledende eksempler på denne innovasjonen.

I tillegg kan AI bidra til å redusere energiforbruket ved å forbedre effektiviteten til energikrevende prosesser, for eksempel kraftproduksjon og overføring. Etter hvert som energisektoren blir mer digitalisert, vil AI spille en avgjørende rolle i å balansere tilbud og etterspørsel.

Utfordringene og veien videre

Selv om integreringen av AI i energisektoren er lovende, er det fortsatt usikkerhet. Hastigheten i bruken av AI, fremskritt innen effektivitet av AI-maskinvare og energisektorenes evne til å møte økende etterspørsel er alle faktorer som kan påvirke fremtidig strømforbruk. IEAs rapport skisserer flere scenarier, der den mest optimistiske prognosen indikerer en etterspørselsøkning på over 45 % utover dagens forventninger.

For å sikre at AIs vekst ikke overgår energisektorens kapasitet, må landene fokusere på å forbedre nettinfrastrukturen, fremme fleksibel datasenterdrift og sikre at energiproduksjonen kan møte AIs utviklende behov. Samarbeid mellom energi- og teknologisektorene, sammen med strategisk politisk planlegging, vil være avgjørende for å håndtere risiko og utnytte AIs potensial i energisektoren.

Bunnlinjen

AI endrer den globale elektrisitetssektoren betydelig. Mens den økende etterspørselen etter energi i datasentre skaper utfordringer, gir den også energisektoren muligheter til å utvikle seg og forbedre effektiviteten. Ved å bruke AI for å øke energibruken og diversifisere energikilder, kan vi møte det økende kraftbehovet til AI på en bærekraftig måte. Energisektoren må raskt tilpasse seg for å støtte AIs raske vekst samtidig som AI brukes til å forbedre energisystemer. I løpet av det neste tiåret kan vi forvente store endringer i hvordan elektrisitet genereres, distribueres og forbrukes, drevet av skjæringspunktet mellom AI og den digitale økonomien.