Современный мир стремительно меняется под влиянием цифровых технологий, среди которых искусственный интеллект (ИИ) занимает одно из центральных мест. Его развитие сопровождается увеличением объемов вычислительных задач, что напрямую приводит к значительному росту потребности в электроэнергии. Глобальная компания Hitachi Energy, являющаяся одним из лидеров в области энерготехнологий, акцентирует внимание на том, что такой скачок в энергопотреблении искусственного интеллекта создает серьёзные риски для стабильности электроснабжения по всему миру. Исполнительный директор Hitachi Energy Андреас Ширенбек в интервью Financial Times выразил обеспокоенность по поводу резких колебаний в использовании электроэнергии, которые характерны для дата-центров, занимающихся обучением ИИ. По его словам, нагрузка на электросети в таких центрах может увеличиваться в десятки раз за считанные секунды, что принципиально отличается от стабильного потребления традиционных офисных дата-центров.
Эта непредсказуемость создает дополнительные сложности для операторов энергосетей, поскольку традиционные методы управления нагрузкой оказываются недостаточно эффективными. Аналитики Международного энергетического агентства (МЭА) прогнозируют, что к 2030 году энергопотребление центров обработки данных удвоится и достигнет 945 тераватт-часов, превысив в отдельных странах объемы энергопотребления таких крупных экономик, как Япония. Это объясняется не только растущим числом дата-центров, но и увеличением интенсивности работы существующих объектов в связи с запуском сложных алгоритмов ИИ и обработкой больших данных. Несмотря на высокую перспективность технологий ИИ, их воздействие на энергетический сектор становится всё более серьезной проблемой. В некоторых странах, например, в Ирландии и Нидерландах, уже введены ограничения на строительство новых дата-центров из-за опасений, что они создадут избыточную нагрузку на электрические сети и повысят риски перебоев в электроснабжении.
Эти меры свидетельствуют о необходимости более строгого контроля за развитием ИИ-инфраструктуры с учетом ее энергетических особенностей. Отдельное внимание уделяется необходимости регулирования пиковых нагрузок, которые создаются при запуске учебных программ ИИ. Согласно словам Андреаса Ширенбека, введение правил, при которых крупные потребители электроэнергии обязаны заранее уведомлять энергетические компании о запуске энергозатратных процессов, поможет минимизировать риски и повысить устойчивость сетей. Аналогичный подход уже применяется в других отраслях и показывает свою эффективность. Кроме того, российские и мировые энергетические аналитики отмечают глобальный дефицит оборудования, в частности трансформаторов, которые критично важны для распределения электрической энергии.
Hitachi Energy подтверждает, что устранение дефицита может занять до трех лет. Это создает дополнительные вызовы для отрасли, учитывая быстро растущий спрос на мощные дата-центры для ИИ. Исследования, поддержанные Министерством энергетики США и проведенные Lawrence Berkeley National Laboratory, подтверждают тенденцию к резкому увеличению энергозатратности дата-центров. За период с 2014 по 2023 годы энергетические затраты выросли с 58 до 176 тераватт-часов, а прогнозируемый рост к 2028 году может привести к удвоению или даже утроению этих показателей. Важно отметить, что такой экспоненциальный рост потребления электроэнергии вызывает не только технические, но и экологические вопросы, связанные с устойчивым развитием и сокращением углеродного следа.
Несмотря на существующие вызовы, эксперты подчеркивают, что существует потенциал для использования энергозатратных процессов ИИ в качестве средства стабилизации энергосистем. Консультационная компания Rystad Energy отмечает, что технические компании могут снижать риски, устанавливая максимальные лимиты потребления и синхронизируя обучение моделей ИИ с периодами высокого производства возобновляемой энергии, например, солнечной или ветровой. Такой подход позволит не только снизить нагрузку на традиционные источники электроэнергии, но и повысить эффективность использования зеленых технологий. Таким образом, рост энергопотребления, связанный с развитием искусственного интеллекта, представляет собой серьезный вызов для глобальной энергетической инфраструктуры. Для решения этой проблемы необходимы комплексные меры, включающие государственное регулирование, инновационные технологические решения, а также сотрудничество энергетического и технологического секторов.
Только совместными усилиями можно обеспечить надежность и устойчивость электроснабжения при сохранении динамичного развития ИИ. В долгосрочной перспективе важно также инвестировать в модернизацию и расширение энергетических сетей, совершенствовать системы прогнозирования нагрузок и развивать возобновляемые источники энергии с акцентом на гибкость и адаптивность к изменяющимся потребностям. Проблема, обозначенная Hitachi Energy, отражает необходимость переосмысления традиционных моделей энергопотребления и управления сетью в условиях цифровой трансформации и быстрого роста технологий искусственного интеллекта. В заключение, энергетическая отрасль стоит на пороге кардинальных изменений, вызванных бурным развитием ИИ и масштабным внедрением технологии дата-центров нового поколения. Вызовы, связанные с нестабильными пиковыми нагрузками и дефицитом ключевого оборудования, требуют неотложного внимания и действий.
Интеграция цифровых технологий в энергетическую систему должна происходить с учетом всех ее особенностей для обеспечения экологической устойчивости и экономической эффективности. Только так можно сбалансировать потребности инновационного развития и требования к стабильности и надежности электроснабжения во всем мире.
