Энергопотребление ИИ стимулирует поиск энергоэффективности

Двуликий Янус ИИ: Энергожадность и Решения

Стремительное развитие искусственного интеллекта и бурный рост дата-центров бросают тень на мировую энергетическую инфраструктуру. Резко растущее потребление электроэнергии, увеличение затрат на энергию и возрастающее воздействие на окружающую среду становятся все более острыми проблемами. Хотя ИИ, несомненно, меняет экономику и общество, он также может предложить решение одной из критических задач, стоящих перед энергетическим сектором, - энергоэффективности. В эпоху нестабильных поставок ископаемого топлива, упорной инфляции и сбоев в цепочках поставок, влияющих на проекты возобновляемой энергетики, ИИ может стать ключевым инструментом для достижения столь необходимых улучшений в эффективности, которые вызывают тревожное замедление. Этот технологический прогресс может представлять собой значительный шаг к усилению энергосбережения.

Разработчики дата-центров, сталкиваясь с растущим вниманием к их значительному потреблению энергии и воды, вынуждены искать способы смягчения негативных внешних эффектов. Столкнувшись с растущим местным противодействием (часто называемым синдромом NIMBY – «не в моей деревне») новым объектам дата-центров, особенно в сельских районах, и борясь с растущими ценами на электроэнергию, ИИ может частично искупить свой имидж, став основным катализатором существенного прогресса в области энергоэффективности.

Энергоэффективность отстает от амбициозных целей

Глобальные усилия по удвоению темпов повышения энергоэффективности до 4% в год к 2030 году значительно отстают от графика. Последние данные указывают на тревожное замедление, а не ускорение глобального прогресса в области эффективности. С 2019 года среднегодовой прирост составлял всего около 1,3%, что значительно ниже первоначального ориентира в 2%, необходимого для достижения цели удвоения. Это застой отчасти объясняется ростом спроса на электроэнергию в некоторых регионах, что привело к увеличению зависимости от менее эффективных методов производства энергии. Кроме того, повсеместное распространение кондиционеров, часто без приоритета наиболее энергоэффективных моделей, резко увеличило потребление электроэнергии для охлаждения. Политические рамки также отставали от технологических достижений, оставляя значительный потенциал экономии нереализованным. Хотя повышение энергоэффективности является одной из самых быстрых и экономически эффективных стратегий для укрепления энергетической безопасности, снижения операционных расходов и сокращения выбросов, ее фактическая производительность постоянно не оправдывала ожиданий и международных целей.

Внутренние возможности ИИ по выявлению энергопотерь, особенно в промышленных условиях, широко признаны и превосходят человеческую скорость анализа. Например, компании, работающие в сфере возобновляемых источников энергии, интегрирующие ИИ и технологии цифровых двойников, готовы получить значительные выгоды за счет более эффективных операций. Исследование 2025 года, опубликованное в Energy Reports, предполагает, что синергетическое использование технологии цифровых двойников в системах возобновляемой энергетики в сочетании с ИИ значительно улучшает предиктивное техническое обслуживание. Эта интеграция приводит к сокращению незапланированных простоев до 35%, увеличению производства энергии примерно на 8,5% и снижению затрат на энергию примерно на 26,2%, согласно исследованию французских и марокканских университетов. Однако широкое внедрение ИИ в производство, распределение и передачу энергии сталкивается со значительными препятствиями. К ним относятся значительные затраты на внедрение, постоянная угроза кибербезопасности и сложные проблемы, связанные с интеграцией систем, как отмечают исследователи.

Беспрецедентный всплеск спроса на энергию

Если ИИ действительно сможет ускорить повышение эффективности, он может предложить противовес резкому росту мирового спроса на энергию. Только в прошлом году потребление электроэнергии дата-центрами выросло на 17%. Спрос, в частности, со стороны дата-центров, ориентированных на ИИ, вырос еще более драматично, увеличившись на 50%, согласно данным Международного энергетического агентства (МЭА) за апрель. Эти всплески использования электроэнергии, обусловленные ИИ, значительно превзошли общий рост мирового спроса на электроэнергию в 3%. Этот экспоненциальный рост потребностей в энергии вызвал повсеместную гонку по всей цепочке создания стоимости ИИ за электроэнергию, доступ к сетям, производственные мощности, полупроводниковые чипы и значительные капитальные вложения, отмечает МЭА.

Помимо огромного энергопотребления, ИИ также предъявляет значительные требования к водным ресурсам и земле. Институт воды, окружающей среды и здравоохранения Университета ООН (UNU-INWEH) выступил с резким предупреждением ранее в этом месяце: к 2030 году мировое потребление воды для нужд ИИ может сравниться с потребностями 1,3 миллиарда человек. Прогнозы также показывают, что дата-центры ИИ по всему миру будут потреблять примерно 945 тераватт-часов электроэнергии ежегодно к концу этого десятилетия. Этот объем почти в три раза превышает совокупное годовое потребление электроэнергии Пакистаном, Бангладеш и Нигерией, странами, в которых проживает более 650 миллионов человек, по данным ученых ООН.

«Этот отчет не является обвинением искусственного интеллекта, трансформационной технологии, улучшающей жизнь миллиардов людей во всем мире», - прокомментировал профессор Кавех Мадани, директор UNU-INWEH и ведущий автор исследования. «У нас есть ограниченное время, чтобы обеспечить развитие инфраструктуры нашей технологической революции в рамках экологических границ. Критически важно, чтобы сообщества, поставляющие необходимые минералы для развития ИИ, а также те, кто принимает его инфраструктуру и электронные отходы, также разделяли его преимущества».