Защо енергийният сектор се нуждае от по-интелигентна стратегия при използването на изкуствен интелект?

Изкуственият интелект бързо променя света около нас, тъй като системите ни стават все по-интелигентни, а използването на ресурси и енергия от големите езикови модели става все по-голямо. В енергийния сектор изкуственият интелект представлява нож с две остриета: ИИ може да помогне на сектора да преодолее някои от препятствията, свързани с поддържането на глобалната енергийна сигурност, докато преминаваме към по-чисти алтернативи, но също така може да представлява екзистенциална заплаха за уязвимите енергийни мрежи, ако се използва безразборно.

Изкуственият интелект се нуждае от огромно количество енергия за обучение и захранване на сложните си изчисления. Потреблението на енергия от центровете за данни е на път да се удвои само до 2030 г., тъй като секторът се разраства главоломно, коментира Oilprice.com. В резултат на това много световни лидери започват да виждат в търсенето на енергия от изкуствен интелект непосредствена заплаха за енергийната сигурност и започват да приоритизират регулирането на изкуствения интелект и увеличаването на капацитета за производство на енергия.

„През последните няколко години ИИ се превърна от академично занимание в индустрия, в която са заложени трилиони долари пазарна капитализация и рисков капитал“, според Международната агенция по енергетика. Огромното количество енергия, необходимо за захранването на тази траектория на растеж, означава, че „следователно енергийният сектор е в основата на една от най-важните технологични революции днес“.

Въпреки това не е съвсем ясно колко точно енергия консумира изкуственият интелект - знаем само, че е много. Секторът е изключително непрозрачен, поради което управлението на ИИ в момента е сложна ситуация. Към май 2025 г. цели 84% от глобалния трафик на големи езикови модели се осъществява с помощта на модели на ИИ, работещи с нулево разкриване на информация за околната среда. И това не включва само потреблението на енергия - ИИ оказва голямо въздействие и върху водните източници, тъй като водата се използва в системите за охлаждане на центровете за данни, както и в термоелектрическите централи.

Но докато политиките, регулациите и мерките за прозрачност остават неясни, световните лидери в индустрията вече усилено интегрират машинното обучение в широк кръг от сектори. В енергийния сектор то се използва за автоматизиране на системите за ядрени централи, а в сектора на възобновяемите енергийни източници - за по-точно прогнозиране на търсенето и предлагането на енергия, което ще помогне за стабилизиране на мрежите, тъй като променливите възобновяеми енергийни източници като вятърната и слънчевата енергия стават все по-разпространени в световните енергийни миксове. Също така се подобрява съхранението на енергия чрез подобрени стратегии за проектиране, безопасност и управление на батериите и дори футуристични иновации за даване на нов живот на изтощени батерии. ИИ се използва дори за повишаване на рентабилността на въгледобива в Китай.

Ясно е, че световната индустрия се надпреварва да открива как ИИ може да направи бизнеса им по-ефективен, за да не остане по-назад. Но ще е необходим по-методичен и структуриран подход - да не говорим за по-ясни политики и разпоредби - за да се гарантира, че технологията се използва ефективно и отговорно.

"Не е необичайно бизнес единиците да изпреварват кривата, като пилотират или инициират самостоятелно доказване на концепции, за да бъдат в крак с напредъка на ИИ, се посочва в неотдавнашен доклад на Forbes. „Но когато става въпрос за технологии и трансформация, прибързаното, изолирано вземане на решения рядко води до желаните бизнес резултати и често е контрапродуктивно.“

Вместо това, по-голямата прозрачност и стандартизация ще бъдат от решаващо значение, за да се гарантира, че лидерите в индустрията не губят пари и ресурси, преследвайки едни и същи пътища, или излагайки енергийните ни системи на кибератаки. Интелигентните технологии трябва да работят ръка за ръка с ИТ, за да се уверят, че иновациите в областта на изкуствения интелект се основават на добро управление на данните и киберсигурност. „Инвестициите, необходими за изграждане на тази ИТ основа и в крайна сметка за мащабиране на [оперативните технологии] и анализите, които се намират върху нея, вероятно ще надхвърлят бизнес звената и функционалните силози - и поради това компаниите може да се нуждаят от структуриран начин да мислят за тях“, се казва още в доклада на Forbes.

От гледна точка на производството на енергия публичният сектор е изправен пред подобни предизвикателства. Министерството на енергетиката на САЩ призна, че ИИ би могъл да бъде безценен в управлението на интелигентни мрежи, способни да се справят с увеличените потоци от променливи енергии като вятърната и слънчевата, но внася значителни рискове, ако се прилага „наивно“.