Развитие ИИ требует значительных энергозатрат. К 2030 году разработки искусственного интеллекта в энергетическом секторе станут основным фактором роста потребления электроэнергии. При масштабном внедрении ИИ сможет преобразовать работу энергетической отрасли. Об этих двух сторонах процесса в этой статье.
Развитие ИИ и энергопотребление
-
История развития технологии ИИ началась в середине 20-го века, сопровождаясь периодами оптимизма и пессимизма. Развитие Интернета увеличило доступность и качество данных для ИИ.
-
Прорывы в архитектуре и алгоритмах позволили создавать более крупные и функциональные модели. Прогресс технологии привел к появлению генеративного ИИ.
Статистика и прогноз мировых затрат
-
По данным Международного энергетического агентства (МЭА), к 2030 году обработка данных ИИ в США будет требовать больше электроэнергии, чем производство стали, цемента и химических продуктов вместе взятых.
-
Доля компаний в энергетическом секторе, использующих ИИ, выросла с 29% в 2021 году до 58% в 2024. К 2027 году показатель может достичь более 70%.
-
В PwC посчитали, что ИИ сокращает затраты на сервис оборудования в энергетике на 10–40%.
-
Экономия для мировой энергетики благодаря ИИ, по расчетам McKinsey, может составить 260 - 379 млрд долларов.
Энергоемкость технологии ИИ
Технология разработки искусственного интеллекта энергоемкая. Объёмы энергии для новых разработок будут пропорциональны масштабам их внедрения.
-
Обучение и внедрение моделей ИИ происходит в Центрах обработки данных (ЦОД). ЦОД состоят из серверов, систем хранения данных, сетевого оборудования и сопутствующих компонентов, размещенных в стойках и организованных в ряды.
-
В 2024 году мировые Центры потребляли порядка 1,5% электроэнергии. При этом ИИ является только частью из ряда рабочих нагрузок, выполняемых ЦОД.
-
Размер ЦОД с точки зрения энергопотребления варьируется составляет от 10 до 100 МВт (эквивалентно объему потребления 100 тысяч домохозяйств).
-
В 2025 году с целью формирования более крупных моделей ИИ инвестиции в Центры быстро растут.
-
Согласно прогнозам, к 2030 году потребление электричества для ИИ в Центрах увеличится более чем в 4 раза. В новых ЦОД в периоде 10 лет эта цифра может увеличиться в 20 раз.
-
Центры обработки данных сильно сконцентрированы территориально. В регионах сосредоточения ЦОД доля потребляемой ими электроэнергии непропорционально высока. Это создает серьезные проблемы для локальных сетей.
Развитые рынки, индекс S&P 500
-
Развитые экономики доминируют в цепочке поставок ИИ с высокой долей добавленной стоимости ИКТ в обрабатывающей промышленности и сфере услуг.
-
С ноября 2022-го (запуск ChatGPT) до конца 2024 года 65% роста рыночной капитализации S&P 500 пришлось на компании, разрабатывавшие искусственный интеллект. Это 12 из 16 триллионов долларов. Данный период был отмечен всплеском ожиданий инвесторов, связанных с прогрессом технологии.
-
В 2024 году средняя оценка стартапов сектора ИИ была в 5 раз выше, чем у проектов аналогичного формата.
Развивающиеся рынки
-
Развивающиеся рынки объединяют более двух третей жителей планеты. На них (за исключением Китая) приходится менее 33% мирового производства электроэнергии и 10% мощностей ЦОД.
-
Ряд развивающихся стран сталкивается с ограниченным доступом в Интернет, высокой стоимостью данных и низким уровнем цифровой грамотности. Только порядка 60% населения имеют стабильный доступ к Интернету.
-
Такие ограничения создают серьезные препятствия для применения ИИ в энергетике – от удаленного мониторинга датчиков до углубленной аналитики, где непрерывность процесса обмена данными является необходимыми условиями.
-
Затраты на получение данных в таких странах в среднем в 10 раз больше, чем по миру в среднем.
-
Эксперты отмечают резкий контраст в ряде государств Латинской Америки и Африки. С одной стороны, это масштабные инвестиции в ЦОДы, с другой стороны, повседневные энергетические проблемы.
Влияние ИИ на производство и энергоэффективность
Традиционные источники энергии:
-
Сегодня искусственный интеллект применяется в нефтегазовой отрасли. Например, для повышения ускорения геологоразведочных работ за счёт более глубокого анализа геоструктур. Технология также используется при проектирования новых нефтяных и газовых скважин.
-
ИИ меняет подходы к генерации, распределению и потреблению энергии. С помощью машинного обучения и анализа больших данных он предсказывает спрос, выявляет аномалии и оптимизирует работу систем в реальном времени.
-
ИИ служит также для безопасности энергообъектов и предиктивного обслуживания оборудования.
Возобновляемая энергетика (ВИЭ)
-
ИИ помогает интегрировать возобновляемые источники энергии, оптимизируя электросети, что особенно важно при переходе на нестабильные источники - ветер и солнце.
-
Развитие технологии ведет к прорывам в области низкоуглеродной энергетики. Например, за счёт разработки передовых видов биотоплива или даже пригодного к использованию термоядерного синтеза.
-
ИИ может ускорить инновации в области низкоуглеродной энергетики за счёт разработки новых материалов для солнечных панелей или систем улавливания углерода, новых химических составов аккумуляторов, совершенствования конструкций низкоуглеродных водородных систем.
Вывод
При том, что энергопотребление ИИ возрастает, его применение в энергетике ведет к значительной экономии и росту эффективности. Это играет важную роль в борьбе с климатическим кризисом и переходе на возобновляемые источники энергии. Энергетический сектор, используя возможности искусственного интеллекта, стоит на пороге технологической революции, где важна ответственность для пользы общества и планеты.