Jak sztuczna inteligencja zmienia mapy światowego zużycia energii elektrycznej: wnioski z raportu IEA

Sztuczna inteligencja (AI) nie tylko transformuje technologię, ale także znacząco zmienia globalny sektor energetyczny. Według najnowszych danych raport Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI), szczególnie w centrach danych, powoduje znaczny wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną. Jednocześnie AI oferuje sektorowi energetycznemu możliwości zwiększenia efektywności, zrównoważenia i odporności. Oczekuje się, że ta zmiana znacząco zmieni sposób, w jaki wytwarzamy, zużywamy i zarządzamy energią elektryczną.

Rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną w przypadku sztucznej inteligencji

Jednym z najbardziej bezpośrednich wpływów, jakie AI wywiera na globalne zużycie energii elektrycznej, jest rozwój centrów danych. Te obiekty, które zapewniają moc obliczeniową potrzebną do uruchamiania modeli AI, są już głównymi konsumentami energii elektrycznej. W miarę jak technologie AI stają się coraz potężniejsze i bardziej powszechne, zapotrzebowanie na moc obliczeniową — i energię potrzebną do jej obsługi — prawdopodobnie znacznie wzrośnie. Zgodnie z raportPrzewiduje się, że zużycie energii elektrycznej w centrach danych przekroczy 945 TWh do 2030 r., co stanowi ponad dwukrotność poziomów z 2024 r. Wzrost ten jest spowodowany głównie rosnącym popytem na modele AI wymagające obliczeń o wysokiej wydajności, w szczególności te wykorzystujące przyspieszone serwery.

Obecnie centra danych zużywają około 1.5% globalnego zapotrzebowania na energię elektryczną. Przewiduje się jednak, że ich udział w globalnym zapotrzebowaniu na energię elektryczną znacznie wzrośnie w ciągu następnej dekady. Wynika to głównie z uzależnienia sztucznej inteligencji od specjalistycznego sprzętu, takiego jak procesory graficzne (GPU) i akcelerowane serwery. Energochłonność sztucznej inteligencji będzie odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu przyszłego zużycia energii elektrycznej.

Regionalne różnice w wpływie sztucznej inteligencji na energię

Zużycie energii elektrycznej w centrach danych nie jest równomiernie rozłożone na całym świecie. Stany Zjednoczone, Chiny i Europa odpowiadają za największy udział w światowym zapotrzebowaniu na energię elektryczną w centrach danych. Oczekuje się, że w USA centra danych będą przyczyniać się do prawie połowy wzrostu zapotrzebowania na energię elektryczną w kraju do 2030 r. Tymczasem gospodarki wschodzące, takie jak Azja Południowo-Wschodnia i Indie, doświadczają szybkiego rozwoju centrów danych, chociaż wzrost ich zapotrzebowania pozostaje niższy w porównaniu z krajami rozwiniętymi.

Ta koncentracja centrów danych stwarza wyjątkowe wyzwania dla sieci energetycznych, szczególnie w regionach, w których infrastruktura jest już obciążona. Wysokie zapotrzebowanie na energię tych centrów może prowadzić do przeciążenia sieci i opóźnień w podłączaniu się do niej. Na przykład projekty centrów danych w USA borykały się z długimi czasami oczekiwania z powodu ograniczonej przepustowości sieci, co może się pogorszyć bez odpowiedniego planowania.

Strategie mające na celu zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na energię sztucznej inteligencji

Raport IEA sugeruje kilka strategii, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na energię elektryczną ze strony AI, zapewniając jednocześnie niezawodność sieci. Jedną z kluczowych strategii jest dywersyfikacja źródeł energii. Podczas gdy energia odnawialna będzie odgrywać kluczową rolę w zaspokajaniu zwiększonego zapotrzebowania ze strony centrów danych, inne źródła, takie jak gaz ziemny, energia jądrowa i wschodzące technologie, takie jak małe reaktory modułowe (SMR), również się do tego przyczynią.

Oczekuje się, że odnawialne źródła energii będą dostarczać prawie połowę globalnego wzrostu popytu na centra danych do 2035 r. ze względu na ich konkurencyjność ekonomiczną i szybsze harmonogramy rozwoju. Jednak zrównoważenie przerywanego charakteru energii odnawialnej ze stałym popytem ze strony centrów danych będzie wymagało solidnych rozwiązań w zakresie magazynowania energii i elastycznego zarządzania siecią. Ponadto sama sztuczna inteligencja może odegrać rolę w zwiększaniu efektywności energetycznej, pomagając optymalizować działanie elektrowni i usprawniać zarządzanie siecią.

Rola sztucznej inteligencji w optymalizacji sektora energetycznego

AI jest również potężnym narzędziem do optymalizacji systemów energetycznych. Może zwiększyć produkcję energii, obniżyć koszty operacyjne i poprawić integrację energii odnawialnej z istniejącymi sieciami. Wykorzystując AI do monitorowania w czasie rzeczywistym, konserwacji predykcyjnej i optymalizacji sieci, firmy energetyczne mogą zwiększyć wydajność i zmniejszyć emisje. IEA szacuje, że powszechne przyjęcie AI może zaoszczędzić do 110 miliardów dolarów rocznie w sektorze elektroenergetycznym do 2035 r. Raport IEA podkreśla również kilka kluczowych zastosowań, w jaki sposób AI może poprawić wydajność popytu i podaży w sektorze energetycznym:

• Prognozowanie podaży i popytu: AI zwiększa zdolność przewidywania dostępności energii odnawialnej, co jest niezbędne do integracji zmiennych źródeł z siecią. Na przykład, Google'a oparta na sieciach neuronowych sztuczna inteligencja zwiększyła wartość finansową energii wiatrowej o 20% dzięki dokładnym prognozom 36-godzinnym. Umożliwia to przedsiębiorstwom użyteczności publicznej lepsze zrównoważenie podaży i popytu, zmniejszając zależność od zapasowych paliw kopalnych.
• Konserwacja predykcyjna: Sztuczna inteligencja monitoruje infrastrukturę energetyczną, np. linie energetyczne i turbiny, aby przewidywać usterki, zanim doprowadzą one do przerw w dostawie prądu. E.ON zmniejszyła przerwy w dostawie prądu nawet o 30% dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego w przypadku kabli średniego napięcia, a Enel osiągnęła redukcję o 15% dzięki systemom sztucznej inteligencji opartym na czujnikach.
• Zarządzanie siecią: AI przetwarza dane z czujników i inteligentnych liczników, aby zoptymalizować przepływ mocy, zwłaszcza na poziomie dystrybucji. Zapewnia to stabilne i wydajne działanie sieci, nawet gdy liczba urządzeń podłączonych do sieci nadal rośnie.
• Reagowanie na popyt: AI pozwala na lepsze prognozowanie cen energii elektrycznej i dynamiczne modele cenowe, zachęcając konsumentów do przeniesienia zużycia na godziny poza szczytem. Zmniejsza to obciążenie sieci i obniża koszty zarówno dla przedsiębiorstw użyteczności publicznej, jak i konsumentów.
• Usługi konsumenckie: AI poprawia doświadczenia klientów za pomocą aplikacji i chatbotów, usprawniając rozliczenia i zarządzanie energią. Firmy takie jak Octopus Energy i Oracle Utilities są wiodącymi przykładami tej innowacji.

Ponadto AI może pomóc zmniejszyć zużycie energii poprzez poprawę efektywności energochłonnych procesów, takich jak wytwarzanie i przesyłanie energii. W miarę jak sektor energetyczny staje się coraz bardziej zdigitalizowany, AI będzie odgrywać kluczową rolę w równoważeniu podaży i popytu.

Wyzwania i droga naprzód

Chociaż integracja sztucznej inteligencji (AI) z sektorem energetycznym jest bardzo obiecująca, wciąż istnieją pewne niepewności. Tempo wdrażania sztucznej inteligencji (AI), postęp w wydajności sprzętu AI oraz zdolność sektorów energetycznych do zaspokojenia rosnącego popytu to czynniki, które mogą wpłynąć na przyszłe zużycie energii elektrycznej. Raport Międzynarodowej Agencji Energii (IEA) przedstawia kilka scenariuszy, z których najbardziej optymistyczna prognoza wskazuje na wzrost popytu o ponad 45% w stosunku do obecnych oczekiwań.

Aby zapewnić, że wzrost AI nie przewyższy potencjału sektora energetycznego, kraje będą musiały skupić się na udoskonaleniu infrastruktury sieciowej, promowaniu elastycznych operacji centrów danych i zapewnieniu, że produkcja energii będzie w stanie sprostać zmieniającym się potrzebom AI. Współpraca między sektorami energetycznym i technologicznym, wraz ze strategicznym planowaniem polityki, będzie niezbędna do zarządzania ryzykiem i wykorzystania potencjału AI w sektorze energetycznym.

Bottom Line

AI znacząco zmienia globalny sektor energetyczny. Podczas gdy rosnące zapotrzebowanie na energię w centrach danych stwarza wyzwania, oferuje również sektorowi energetycznemu możliwości ewolucji i poprawy efektywności. Wykorzystując AI do zwiększenia wykorzystania energii i dywersyfikacji źródeł energii, możemy zaspokoić rosnące zapotrzebowanie AI na energię w zrównoważony sposób. Sektor energetyczny musi szybko dostosować się, aby wspierać szybki wzrost AI, jednocześnie wykorzystując AI do ulepszania systemów energetycznych. W ciągu następnej dekady możemy spodziewać się poważnych zmian w sposobie wytwarzania, dystrybucji i zużycia energii elektrycznej, napędzanych przez skrzyżowanie AI i gospodarki cyfrowej.