هوش مصنوعی (AI) فقط در حال تغییر فناوری نیست. همچنین به طور قابل توجهی بخش انرژی جهانی را تغییر می دهد. با توجه به آخرین گزارش از آژانس بین المللی انرژی (IEA) ، رشد سریع هوش مصنوعی ، به ویژه در مراکز داده ، باعث افزایش قابل توجه تقاضای برق می شود. در عین حال ، هوش مصنوعی همچنین فرصت هایی را برای بخش انرژی فراهم می کند تا کارآمدتر ، پایدار و انعطاف پذیر تر شود. انتظار می رود این تغییر به طور قابل توجهی شیوه تولید ، مصرف و مدیریت برق را تغییر دهد.
تقاضای رو به رشد برق AI
یکی از فوری ترین تأثیرات هوش مصنوعی بر مصرف جهانی برق ، رشد مراکز داده است. این امکانات ، که قدرت محاسباتی مورد نیاز برای اجرای مدل های AI را فراهم می کنند ، در حال حاضر مصرف کنندگان اصلی برق هستند. با توجه به اینکه فن آوری های هوش مصنوعی قدرتمندتر و گسترده تر می شوند ، انتظار می رود تقاضای قدرت محاسبات – و انرژی مورد نیاز برای پشتیبانی از آن – به میزان قابل توجهی افزایش یابد. با توجه به گزارشپیش بینی می شود که مصرف برق مراکز داده تا سال 2030 از 945 TWH فراتر رود ، بیش از دو برابر سطح دیده شده در سال 2024. این افزایش عمدتاً با افزایش تقاضا برای مدل های هوش مصنوعی که نیاز به محاسبات با کارایی بالا دارند ، به ویژه آنهایی که از سرورهای شتاب استفاده می کنند ، هدایت می شود.
در حال حاضر ، مراکز داده حدود 1.5 ٪ از برق جهانی مصرف می کنند. با این حال ، انتظار می رود سهم آنها از تقاضای جهانی برق طی یک دهه آینده به میزان قابل توجهی رشد کند. این در درجه اول به دلیل اعتماد به نفس AI به سخت افزار تخصصی مانند GPU و سرورهای شتاب است. ماهیت پر انرژی هوش مصنوعی نقش مهمی در تعیین آینده مصرف برق خواهد داشت.
تغییرات منطقه ای در تأثیر انرژی هوش مصنوعی
مصرف برق از مراکز داده به طور مساوی در سراسر جهان توزیع نمی شود. ایالات متحده ، چین و اروپا بیشترین سهم از تقاضای برق مرکز داده جهانی را تشکیل می دهند. در ایالات متحده انتظار می رود که مراکز داده تقریباً نیمی از رشد تقاضای برق کشور را تا سال 2030 کمک کنند. در همین حال ، اقتصادهای نوظهور مانند جنوب شرقی آسیا و هند در حال توسعه سریع مرکز داده ها هستند ، اگرچه رشد تقاضای آنها در مقایسه با کشورهای توسعه یافته کمتر است.
این غلظت مراکز داده چالش های منحصر به فردی را برای شبکه های برق ، به ویژه در مناطقی که زیرساخت ها در حال حاضر تحت فشار قرار دارند ، ایجاد می کند. تقاضای بالای انرژی این مراکز می تواند منجر به ازدحام شبکه و تأخیر در اتصال به شبکه شود. به عنوان مثال ، پروژه های مرکز داده در ایالات متحده به دلیل محدود بودن ظرفیت شبکه با زمان انتظار طولانی روبرو شده اند ، مشکلی که بدون برنامه ریزی مناسب می تواند بدتر شود.
استراتژی هایی برای پاسخگویی به خواسته های رشد انرژی هوش مصنوعی
گزارش IEA حاکی از چندین استراتژی برای پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برق AI ضمن اطمینان از قابلیت اطمینان شبکه است. یک استراتژی مهم متنوع سازی منابع انرژی است. در حالی که انرژی تجدید پذیر نقش مهمی در برآورده کردن تقاضا از مراکز داده خواهد داشت ، منابع دیگری مانند گاز طبیعی ، انرژی هسته ای و فن آوری های نوظهور مانند راکتورهای ماژولار کوچک (SMR) نیز نقش دارند.
انتظار می رود که تجدیدپذیر تقریباً نیمی از رشد جهانی تقاضای مرکز داده را تا سال 2035 به دلیل رقابت اقتصادی و زمان بندی سریعتر توسعه ، تأمین کند. با این حال ، متعادل کردن ماهیت متناوب انرژی تجدید پذیر با تقاضای ثابت از مراکز داده به راه حل های ذخیره انرژی قوی و مدیریت انعطاف پذیر شبکه نیاز دارد. علاوه بر این ، خود هوش مصنوعی می تواند در افزایش بهره وری انرژی نقش داشته باشد و به بهینه سازی عملیات نیروگاه و بهبود مدیریت شبکه کمک می کند.
نقش هوش مصنوعی در بهینه سازی بخش انرژی
هوش مصنوعی همچنین ابزاری قدرتمند برای بهینه سازی سیستم های انرژی است. این امر می تواند باعث افزایش تولید انرژی ، کاهش هزینه های عملیاتی و بهبود ادغام انرژی تجدید پذیر در شبکه های موجود شود. با استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت در زمان واقعی ، نگهداری پیش بینی و بهینه سازی شبکه ، شرکت های انرژی می توانند کارایی را افزایش داده و انتشار گازهای گلخانه ای را کاهش دهند. IEA تخمین می زند که پذیرش گسترده هوش مصنوعی می تواند تا سال 2035 تا سال 2035 110 میلیارد دلار در بخش برق صرفه جویی کند. گزارش IEA همچنین چندین کاربرد کلیدی در مورد چگونگی بهبود AI می تواند کارایی تقاضا و عرضه در بخش انرژی را برجسته کند.
- پیش بینی عرضه و تقاضا: هوش مصنوعی توانایی پیش بینی در دسترس بودن انرژی تجدید پذیر را افزایش می دهد ، که برای ادغام منابع متغیر در شبکه ضروری است. به عنوان مثال ، گوگل هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه عصبی از طریق پیش بینی های دقیق 36 ساعته ، ارزش مالی باد را 20 ٪ افزایش داده است. این امر باعث می شود تا آب و برق برای تعادل بهتر و تقاضا و کاهش اعتماد به نفس سوخت های فسیلی کاهش یابد.
- نگهداری پیش بینی کننده: هوش مصنوعی زیرساخت های انرژی مانند خطوط برق و توربین ها را کنترل می کند تا پیش از این که منجر به قطع شود ، گسلها را پیش بینی کند. e.on قطع قطع تا 30 ٪ با استفاده از یادگیری ماشین برای کابل های ولتاژ متوسط ، و Enel با سیستم های AI مبتنی بر سنسور 15 ٪ کاهش یافت.
- مدیریت شبکه: هوش مصنوعی داده ها را از سنسورها و کنتورهای هوشمند برای بهینه سازی جریان برق ، به ویژه در سطح توزیع پردازش می کند. این امر عملیات شبکه پایدار و کارآمد را تضمین می کند ، حتی با افزایش تعداد دستگاه های متصل به شبکه.
- پاسخ تقاضا: هوش مصنوعی امکان پیش بینی بهتر قیمت برق و مدل های قیمت گذاری پویا را فراهم می کند و مصرف کنندگان را ترغیب می کند تا استفاده را به زمان های خارج از اوج تغییر دهند. این باعث کاهش فشار شبکه می شود و هزینه های مربوط به خدمات و مصرف کنندگان را کاهش می دهد.
- خدمات مصرف کننده: هوش مصنوعی تجربه مشتری را از طریق برنامه ها و چت بابات ، بهبود صورتحساب و مدیریت انرژی افزایش می دهد. شرکت هایی مانند Octopus Energy و Oracle Elections نمونه های برجسته این نوآوری هستند.
علاوه بر این ، هوش مصنوعی می تواند با بهبود کارآیی فرآیندهای پر انرژی ، مانند تولید برق و انتقال ، به کاهش مصرف انرژی کمک کند. هرچه بخش انرژی دیجیتالی تر شود ، هوش مصنوعی نقش مهمی در تعادل عرضه و تقاضا ایفا می کند.
چالش ها و راه پیش رو
در حالی که ادغام هوش مصنوعی در بخش انرژی وعده بزرگی دارد ، عدم قطعیت ها هنوز وجود دارد. سرعت پذیرش هوش مصنوعی ، پیشرفت در کارآیی سخت افزار هوش مصنوعی و توانایی بخش های انرژی در برآورده کردن تقاضای فزاینده ، همه عواملی هستند که می توانند بر مصرف برق در آینده تأثیر بگذارند. گزارش IEA چندین سناریو را تشریح می کند ، با خوش بین ترین طرح ریزی حاکی از افزایش تقاضا بیش از 45 ٪ فراتر از انتظارات فعلی است.
برای اطمینان از اینکه رشد AI از ظرفیت بخش انرژی فراتر نمی رود ، کشورها باید روی تقویت زیرساخت های شبکه ، ترویج عملیات انعطاف پذیر مرکز داده ها و اطمینان از تولید انرژی می توانند نیازهای تکامل یافته AI را متمرکز کنند. همکاری بین بخش های انرژی و فناوری ، همراه با برنامه ریزی سیاست استراتژیک ، برای مدیریت خطرات و استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی در بخش انرژی ضروری خواهد بود.
خط پایین
هوش مصنوعی به طور قابل توجهی بخش جهانی برق را تغییر می دهد. در حالی که تقاضای روزافزون آن برای انرژی در مراکز داده چالش هایی را ایجاد می کند ، اما همچنین فرصت های بخش انرژی را برای تکامل و بهبود کارآیی ارائه می دهد. با استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت مصرف انرژی و متنوع سازی منابع انرژی ، می توانیم نیازهای رشد قدرت AI را به روشی پایدار برآورده کنیم. بخش انرژی باید به سرعت برای پشتیبانی از رشد سریع هوش مصنوعی ضمن استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود سیستم های انرژی سازگار شود. طی یک دهه آینده ، ما می توانیم انتظار داشته باشیم که تغییرات اساسی در نحوه تولید ، توزیع و مصرف برق توسط تقاطع هوش مصنوعی و اقتصاد دیجیتال انجام شود.
