ИИ меняет глобальные карты электропотребления: ключевые выводы из отчёта МЭА

Рост электропотребления из-за ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) значительно влияет на мировую энергетику, вызывая резкий рост потребления электроэнергии, прежде всего из-за стремительного расширения дата-центров. Эти центры, обеспечивающие вычислительную мощность для ИИ, уже занимают значительную долю энергопотребления. По данным Международного энергетического агентства (МЭА), к 2030 году потребление электроэнергии дата-центрами превысит 945 ТВт·ч, что более чем вдвое превышает уровень 2024 года. Такой рост обусловлен растущей потребностью в высокопроизводительном оборудовании, таком как GPU и ускоренные серверы, необходимых для сложных ИИ-моделей.

Региональные особенности влияния на энергетику

Потребление электроэнергии дата-центрами сосредоточено преимущественно в США, Китае и Европе. В США дата-центры могут обеспечить почти половину роста спроса на электроэнергию к 2030 году. В то же время в регионах с быстро развивающейся инфраструктурой, таких как Юго-Восточная Азия и Индия, наблюдается активное строительство дата-центров, но их рост энергопотребления пока ниже. Такая концентрация создает нагрузку на существующие электросети, вызывая перегрузки и задержки, что уже заметно в США.

Стратегии удовлетворения растущего спроса

Отчёт МЭА предлагает ряд стратегий для балансировки увеличивающегося спроса на электроэнергию от ИИ с надежностью сетей. Важным направлением является диверсификация источников энергии. Возобновляемые источники к 2035 году обеспечат почти половину прироста потребления электроэнергии дата-центрами. Также будут использоваться природный газ, атомная энергия и новые технологии, например малые модульные реакторы (SMR). Для компенсации переменной природы ВИЭ необходимы развитые системы хранения энергии и гибкое управление сетями. Кроме того, сам ИИ поможет повысить эффективность, оптимизируя работу электростанций и управление сетями.

Роль ИИ в оптимизации энергетики

ИИ улучшает производство энергии и управление сетями через мониторинг в реальном времени, предиктивное обслуживание и прогнозирование спроса. Это снижает операционные расходы и выбросы. Например, нейросеть Google повысила экономическую эффективность ветровой энергии на 20% благодаря точным 36-часовым прогнозам. Компании E.ON и Enel сократили число отключений на 15-30% с помощью ИИ для предиктивного обслуживания. ИИ также улучшает реакцию на спрос, прогнозируя цены на электроэнергию и стимулируя потребителей к использованию в непиковое время, что снижает нагрузку на сеть. Потребительские сервисы на базе ИИ улучшают биллинг и управление энергопотреблением.

Проблемы и перспективы

Несмотря на потенциал ИИ, остаются неопределенности касательно скорости внедрения, повышения энергоэффективности оборудования и способности энергетики удовлетворить растущий спрос. МЭА рассматривает сценарии, в которых спрос может вырасти более чем на 45% сверх текущих прогнозов. Чтобы справиться с этим, необходимо модернизировать электросети, развивать гибкие модели работы дата-центров и усиливать сотрудничество между энергетическим и технологическим секторами. Стратегическое планирование и политика будут ключевыми для использования преимуществ ИИ и минимизации рисков.

ИИ кардинально меняет способы генерации, распределения и потребления электроэнергии. Его двойственная роль — как крупного потребителя и инструмента оптимизации — создает уникальные вызовы и возможности. В ближайшее десятилетие сектор электроэнергетики претерпит значительные изменения под влиянием ИИ и цифровой экономики.