IEA подчеркивает возможности и проблемы ИИ в глобальном энергетическом секторе

Международное энергетическое агентство (IEA) углубилось в динамическое взаимодействие между ИИ и глобальной энергией, подчеркнув как возможности, так и проблемы, которые приносит эта технология. Жажда ИИ за власть ощутима, особенно в обширных центрах обработки данных, где эти сложные модели обучаются и развернуты. Согласно IEA, типичный AI-центр обработки обработки данных как 100 000 домохозяйств. И приготовьте себя - ожидается, что крупнейшие центры обработки данных, которые в настоящее время строится, потребуют в 20 раз больше. Это ошеломляющая реальность, которую трудно игнорировать.

Растущие инвестиции в центры обработки данных

Глобальный аппетит к центрам обработки данных взлетел, при этом инвестиции почти удвоились с 2022 года и достигнуты отметки в полпути долларов в 2024 году. Этот всплеск повышает брови по поводу эскалационных потребностей в электроэнергии. В 2024 году центры обработки данных потребляли около 1,5% глобального электроэнергии, на общую сумму около 415 тераватт-часов (TWH). Но не позволяйте этому проценту обмануть вас - их местное воздействие гораздо более выражено. С 2017 года потребление растет примерно на 12% в год, что значительно превышает общий рост спроса на электроэнергию.

Соединенные Штаты возглавляют обвинение, составляя 45% этого потребления, за которым следуют Китай в 25% и Европу на 15%. Интересно, что почти половина пропускной способности центра обработки данных США сосредоточена только в пяти региональных кластерах. Заглядывая в будущее, к 2030 году международное потребление электроэнергии в центре обработки данных о глобальном центре обработки данных, достигнув приблизительно 945 TWH. Чтобы представить это в перспективе, это немного больше, чем текущее общее потребление электроэнергии в Японии.

ИИ является движущей силой этого роста. Ожидается, что США увидят наиболее значительное увеличение, поскольку к 2030 году центры обработки обработки данных потенциально будут составлять почти половину всего роста спроса на электроэнергию. К концу десятилетия центры обработки обработки данных США будут потреблять больше электроэнергии, чем комбинированное использование его энергоемких производственных отраслей, таких как алюминий, сталь, цемент и химические вещества.

Сценарий «Базовый корпус» МЭА проецирует около 1200 ТВтч глобального потребления электроэнергии в центре обработки данных к 2035 году. Однако в «случае с отводом» существует широкий спектр неопределенности, при этом прогнозы варьируются от 700 ТВт в «Случай» до 1700 ТВт.

Fatih Birol, the IEA's Executive Director, emphasized the significance of AI in the energy landscape: "AI is one of the biggest stories in the energy world today – but until now, policymakers and markets lacked the tools to fully understand the wide-ranging impacts. In the United States, data centers are on course to account for almost half of the growth in electricity demand; in Japan, more than half; and in Malaysia, as much as one-fifth."

Удовлетворение глобального спроса на энергию ИИ

Чтобы подпитывать этот бум ИИ, разнообразная энергетическая смесь имеет важное значение. IEA предполагает, что возобновляемые источники энергии и природные газы будут на переднем крае, но появляющиеся технологии, такие как небольшие модульные ядерные реакторы (SMRS) и передовые геотермальные системы, также играют роль. Ожидается, что возобновляемые источники энергии, подкрепленные инфраструктурой хранения и сетки, будут соответствовать половине роста спроса в центре обработки данных в глобальном масштабе к 2035 году. Природный газ будет иметь решающее значение, особенно в США, с ожидаемым увеличением 175 ТВтч для удовлетворения потребностей центра обработки данных к 2035 году в базовом случае. Ядерная энергетика также будет значительно внести вклад, особенно в Китае, Японии и США, причем первые SMR ожидают около 2030 года.

Однако простого увеличения поколения недостаточно. IEA не подчеркивает неотложную потребность в модернизации инфраструктуры, особенно в инвестициях в сети. Существующие сетки уже находятся под напряжением, что может задержать около 20% запланированных проектов центров обработки данных по всему миру из -за сложных очередей подключения и длительного времени заказа для критических компонентов, таких как трансформаторы.

Потенциал ИИ для оптимизации энергетических систем

Помимо его ненасытного энергетического аппетита, ИИ обладает огромным потенциалом для революционизации самого энергетического сектора. В IEA изложены несколько приложений:

• Энергетическое снабжение: нефтегазовая отрасль, ранний усыновитель, использует ИИ для оптимизации разведки, производства, технического обслуживания и безопасности, включая сокращение выбросов метана. ИИ также может улучшить критическое исследование минералов.
• Электрический сектор: ИИ может улучшить прогнозирование переменных возобновляемых источников энергии, уменьшая сокращение. Он увеличивает балансировку сетки, обнаружение неисправностей (сокращение продолжительности отключения на 30-50%) и может разблокировать значительную пропускную способность с помощью более умного управления-позиционно 175 ГВт без строительства новых линий.
• Конечное использование: В промышленности широко распространенное принятие ИИ для оптимизации процессов может привести к экономии энергии, эквивалентного общему потреблению энергии Мексики сегодня. Транспортные приложения, такие как управление движением и оптимизация маршрутов, могут сэкономить энергию, эквивалентную 120 миллионам автомобилей, хотя последствия отскока от автономных транспортных средств нуждаются в мониторинге. Потенциал оптимизации здания значитель, но затруднен более медленной цифровизацией.
• Инновации: ИИ может значительно ускорить обнаружение и тестирование новых энергетических технологий, таких как усовершенствованные химические батареи, катализаторы для синтетического топлива и материалы для захвата углерода. Тем не менее, энергетический сектор в настоящее время недооценивает ИИ для инноваций по сравнению с такими областями, как биомедицина.

Сотрудничество является ключом к навигации по проблемам

Несмотря на потенциал, значительные барьеры препятствуют полной интеграции AI в энергетический сектор. К ним относятся проблемы с доступом к данным и качеству, неадекватная цифровая инфраструктура и навыки (концентрация талантов ИИ ниже в энергетических секторах), нормативные препятствия и проблемы безопасности. Кибербезопасность-это обоюдоострый меч: в то время как ИИ расширяет возможности защиты, он также предоставляет злоумышленникам сложными инструментами. Кибератаки на коммунальных услугах утроились за последние четыре года.

Безопасность цепочки поставок является еще одной критической проблемой, особенно в отношении критических минералов, таких как галлия (используется в усовершенствованных чипах), где поставки высоко концентрируются. МЭА приходит к выводу, что более глубокий диалог и сотрудничество между технологическим сектором, энергетической промышленностью и политиками имеют первостепенное значение. Решение задач интеграции сетки требует более умного размещения центров обработки данных, изучения гибкости эксплуатации и оптимизации разрешений.

В то время как ИИ предоставляет возможности для существенного сокращения выбросов за счет оптимизации, эти прибыли не гарантируются и могут быть компенсированы последствиями отскока. «ИИ - это инструмент, потенциально невероятно мощный, но это зависит от нас - наши общества, правительства и компании - как мы его используем», - сказал доктор Бирол.

«IEA будет продолжать предоставлять данные, анализ и форумы для диалога, чтобы помочь политикам и другим заинтересованным сторонам ориентироваться в пути, поскольку энергетический сектор формирует будущее ИИ, а ИИ формирует будущее энергии».