IEA는 글로벌 에너지 부문에서 AI의 기회와 도전을 강조합니다.

IEA (International Energy Agency)는 AI와 Global Energy 간의 역동적 인 상호 작용을 탐구 하여이 기술이 테이블에 가져 오는 기회와 과제를 모두 강조했습니다. AI의 권력에 대한 갈증은 특히 이러한 정교한 모델이 훈련되고 배포되는 거대한 데이터 센터 내에서 눈에 띄게됩니다. IEA에 따르면, 전형적인 AI 중심 데이터 센터는 10 만 가구만큼 많은 전기를 구부리고 있습니다. 그리고 현재 건설중인 가장 큰 데이터 센터는 20 배의 금액을 요구할 것으로 예상됩니다. 무시하기 어려운 엄청난 현실입니다.

데이터 센터에 대한 투자 급증

2022 년 이후 투자가 거의 두 배로 증가하고 2024 년에 반 2 억 달러의 마크를 기록하면서 데이터 센터의 글로벌 식욕이 급증했습니다.이 급증은 증가하는 전기 요구에 대한 눈썹을 높이고 있습니다. 2024 년에 데이터 센터는 전세계 전기의 약 1.5%를 소비하여 총 415 개의 테라 와트 시간 (TWH)을 기록했습니다. 그러나 그 비율이 당신을 속이게하지 마십시오. 지역의 영향은 훨씬 더 두드러집니다. 2017 년 이래로 소비는 매년 약 12% 증가하여 전력 수요의 전반적인 성장을 훨씬 능가했습니다.

미국은이 소비의 45%를 차지한 후 25%, 유럽은 15%로 청구를 주도하고 있습니다. 흥미롭게도, 미국 데이터 센터 용량의 거의 절반은 단지 5 개의 지역 클러스터에 집중되어 있습니다. 앞으로 IEA는 글로벌 데이터 센터 전기 소비가 2030 년까지 두 배 이상 증가하여 약 945 TWH에 도달 할 것으로 예측합니다. 그것을 관점으로 삼으려면, 그것은 일본의 현재 총 전기 소비보다 약간 더 큽니다.

AI는이 성장의 원동력입니다. 미국은 2030 년까지 모든 전기 수요 성장의 거의 절반을 차지할 수있는 데이터 센터가 잠재적으로 증가 할 것으로 예상됩니다. 10 년 말까지 미국 데이터 센터는 알루미늄, 철강, 시멘트 및 화학 물질과 같은 에너지 집약적 제조 산업의 결합 된 사용보다 더 많은 전기를 소비 할 것으로 예상됩니다.

IEA의 "기본 사례"시나리오는 2035 년까지 전 세계 데이터 센터 전기 소비량 약 1,200 개의 전 세계 데이터 센터 전기 소비를 투영합니다. 그러나 "헤드 윈드 사례"에서 700 TWH에서 "리프트 오프 케이스"에서 1,700 TWH에 이르기까지 AI 채택률, 효율성 개선 및 에너지 구조에 따라 예측이 다양합니다.

IEA의 전무 이사 인 Fatih Birol은 에너지 환경에서 AI의 중요성을 강조했습니다. "AI는 오늘날 에너지 세계에서 가장 큰 이야기 중 하나입니다. 그러나 지금까지 정책 입안자와 시장은 광범위한 영향을 완전히 이해하는 도구가 부족했습니다. 미국에서는 전기 수요의 거의 절반을 고려하여 일본의 절반, 그리고 Malays, Malays, 그리고 더 많은 것보다 더 많은 것입니다.

글로벌 AI 에너지 수요 충족

이 AI 붐에 연료를 공급하려면 다양한 에너지 믹스가 필수적입니다. IEA는 재생 에너지와 천연 가스가 최전선에있을 것이라고 제안하지만 소규모 모듈 식 원자로 (SMRS)와 같은 새로운 기술도 역할을 수행한다고 제안합니다. 스토리지 및 그리드 인프라에 의해 강화 된 재생 에너지는 2035 년까지 전 세계 데이터 센터 수요의 절반을 충족시킬 것으로 예상됩니다. 특히 미국에서는 천연 가스가 중요 할 것이며, 기본 경우 2035 년까지 데이터 센터 요구를 충족시키기 위해 175 TWH가 증가 할 것으로 예상됩니다. 원자력은 또한 특히 중국, 일본 및 미국에서 크게 기여할 것이며, 첫 번째 SMR은 2030 년경에 예상됩니다.

그러나 단순히 세대를 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다. IEA는 특히 그리드 투자에서 인프라 업그레이드에 대한 긴급한 필요성을 강조합니다. 기존 그리드는 이미 긴장을 받고 있으며, 이는 복잡한 연결 큐로 인해 전 세계적으로 계획된 데이터 센터 프로젝트의 약 20%를 지연시킬 수 있으며 변압기와 같은 중요한 구성 요소의 경우 긴 리드 타임이 지연 될 수 있습니다.

에너지 시스템을 최적화 할 수있는 AI의 잠재력

AI는 거대한 에너지 식욕을 넘어서 에너지 부문 자체에 혁명을 일으킬 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. IEA는 여러 응용 프로그램을 설명합니다.

• 에너지 공급 : 얼리 어답터 인 석유 및 가스 산업은 AI를 활용하여 메탄 배출 감소를 포함하여 탐사, 생산, 유지 보수 및 안전을 최적화합니다. AI는 또한 중요한 미네랄 탐사를 향상시킬 수 있습니다.
• 전기 부문 : AI는 가변 재생 에너지 예측을 개선하여 축소를 줄일 수 있습니다. 그리드 밸런싱, 결함 감지 (정전 기간 감소)를 향상시키고, 새로운 라인을 구축하지 않고도 175 GW를 똑똑하게 관리하여 상당한 전송 용량을 잠금 해제 할 수 있습니다.
• 최종 용도 : 산업에서 프로세스 최적화를위한 광범위한 AI 채택은 오늘날 멕시코의 총 에너지 소비와 동등한 에너지 절약을 생성 할 수 있습니다. 트래픽 관리 및 경로 최적화와 같은 운송 응용 프로그램은 1 억 2 천만 대의 자동차에 해당하는 에너지를 절약 할 수 있지만 자율 주행 차량의 리바운드 효과는 모니터링이 필요합니다. 구축 최적화 잠재력은 중요하지만 디지털화가 느려지면서 방해가됩니다.
• 혁신 : AI는 고급 배터리 화학, 합성 연료 촉매 및 탄소 캡처 재료와 같은 새로운 에너지 기술의 발견과 테스트를 극적으로 가속화 할 수 있습니다. 그러나 에너지 부문은 현재 생체 의학과 같은 분야에 비해 혁신을 위해 AI를 낮추고 있습니다.

협업은 과제를 탐색하는 데 핵심입니다

잠재력에도 불구하고 중요한 장벽은 AI의 에너지 부문에 대한 전체 통합을 방해합니다. 여기에는 데이터 액세스 및 품질 문제, 부적절한 디지털 인프라 및 기술 (AI 인재 집중이 에너지 부문에서는 낮음), 규제 장애물 및 보안 문제가 포함됩니다. 사이버 보안은 양날의 칼입니다. AI는 방어 기능을 향상 시키지만 공격자에게 정교한 도구를 갖추고 있습니다. 유틸리티의 사이버 공격은 지난 4 년 동안 3 배가되었습니다.

공급망 보안은 특히 공급이 농축 된 갈륨 (고급 칩에 사용)과 같은 중요한 광물에 관한 또 다른 중요한 관심사입니다. IEA는 기술 부문, 에너지 산업 및 정책 입안자 간의 더 깊은 대화와 협력이 가장 중요하다고 결론지었습니다. 그리드 통합 문제를 해결하려면 더 똑똑한 데이터 센터를 사용하고 운영 유연성을 탐색하며 허가를 간소화해야합니다.

AI는 최적화를 통해 상당한 배출량 감소의 기회를 제공하지만 이러한 이익은 보장되지 않으며 반동 효과로 상쇄 될 수 있습니다. Birol 박사는“AI는 잠재적으로 엄청나게 강력한 도구이지만 우리의 사회, 정부 및 회사 - 우리가 그것을 사용하는 방법”이라고 말했다.

"IEA는 에너지 부문이 AI의 미래를 형성하고 AI가 에너지의 미래를 형성함에 따라 정책 입안자 및 기타 이해 관계자가 앞으로의 경로를 탐색 할 수 있도록 대화를위한 데이터, 분석 및 포럼을 계속 제공 할 것입니다."