Digitális kohók: áldás vagy átok? A digitális kohók világában egyre inkább felmerül a kérdés: vajon valóban áldásként tekinthetünk-e rájuk, vagy inkább teherként nehezednek ránk? Ezek a modern technológiai csodák forradalmasítják a gyártást, lehetővé tév

Fedezze fel a Gloster izgalmas szintlépését és nemzetközi terjeszkedését! Friss nézőpontok és új lehetőségek várják Önt. Ne hagyja ki ingyenes befektetői klubunk következő találkozóját, ahol a Gloster növekedési történetének titkait ismerheti meg! Regisztráljon most, és legyen részese ennek az inspiráló utazásnak!

A mesterséges intelligencia (MI) napjaink egyik legizgalmasabb és sokoldalú technológiája, amely az elektromosság révén hasonlóan széles spektrumú alkalmazásokat kínál. Az energia szektorában is egyre nagyobb szerepet játszik, és folyamatosan formálja a jövőnket. Az MI nem csupán egy újabb innováció, hanem egy olyan erőforrás, amely képes radikálisan átalakítani az energiaszolgáltatást. Azonban a két terület – a mesterséges intelligencia és az energiaellátás – szoros összefonódásban állnak egymással. A fenntartható, megbízható és megfizethető villamosenergia-ellátás elengedhetetlen a nagy energiaigényű technológiák fejlődéséhez és kapacitásának bővítéséhez. Az MI fejlődése tehát nemcsak az energetikai szektor innovációját segíti, hanem alapvetően hozzájárul a jövő energiarendszerének kialakításához is.

Az adatközpontok jelenleg a globális villamosenergia-felhasználás mindössze egy apró szeletét – 2024-re várhatóan csupán 1,5%-át – alkotják, ami a globális áramfogyasztásuk alapján is jól tükrözi a helyzetet.

azonban 2017 óta éves átlagban 12%-kal bővült, több mint négyszer olyan gyorsan, mint a világ teljes áramfogyasztása.

Az AI-alapú adatközpontok energiafogyasztása az energiaigényes iparágak, mint például az alumíniumkohászat, szintjével vetekszik. Azonban a különbség abban rejlik, hogy ezek az adatközpontok földrajzilag sokkal koncentráltabban helyezkednek el, ami miatt helyi hatásaik már most is jelentősek lehetnek. 2024-re a globális áramfogyasztás 45%-a az Egyesült Államokban, 25%-a Kínában, míg 15%-a Európában valósult meg. Érdekes tény, hogy a tengerentúli kapacitás közel fele öt regionális klaszterben összpontosul, ahol a helyi árampiaci igények jelentős részét ezek az adatközpontok elégítik ki.

Az IEA alapeseti forgatókönyve alapján az adatközpontok villamosenergia-fogyasztása 2030-ra a jelenlegi szint több mint duplájára, 945 terrawattórára (TWh) emelkedhet. Ez a mennyiség meghaladja Japán jelenlegi éves áramfogyasztását, ami figyelembe véve a globális digitális igényeket, különösen figyelemfelkeltő.

A növekedés motorja a mesterséges intelligencia, amelyet a digitális szolgáltatások iránti fokozódó érdeklődés is hajt.

A várható növekedés messze legnagyobb részét az Egyesült Államok adja, ahol 2030-ig a teljes áramfogyasztás-bővülés közel fele az adatközpontokhoz fűződhet. Az adatközpontok világszinten is a villamosenergia-kereslet bővülésének egyik fő hajtóerejét jelentik, a 2030-ig várható globális áramigény-növekedés körülbelül tizedét adva.

Az AI áramigényének jövőbeli alakulása egyelőre kérdésekkel teli, hiszen jelenleg még rövid távon sem világos, hogy a technológia bevezetése milyen ütemben fog zajlani. Nehezen megjósolható, hogy milyen mértékű hatékonyságjavulás érhető el, és hogy az energiaszektorban tapasztalható szűk keresztmetszeteket mennyire sikerül kezelni az elkövetkező évek folyamán.

Kétségtelen, hogy az IEA adatközpontok 2035-re vonatkozó villamosenergia-felhasználási előrejelzései meglehetősen széles spektrumot ölelnek fel, hiszen a becslések 700 TWh és 1700 TWh között változnak.

A fogyasztói és termelői igények folyamatos növekedése következtében az elektromos rendszerek világszerte olyan kihívásokkal néznek szembe, amelyek már ma is komoly nehézségeket okoznak a stabil működés fenntartásában. Az IEA előrejelzései alapján, a felmerülő kockázatok miatt a következő években a tervezett adatközpont projektek körülbelül 20%-át valószínűleg el fogják halasztani.

E kockázatok mérsékelhetőek például az új adatközpontok bőséges villamosenergia-termelői és hálózati kapacitással rendelkező helyszínekre történő telepítésével, on-site erőművek és akkumulátorparkok fejlesztésével, illetve ezek és a szerverek rugalmasabb üzemeltetésével. Ám az AI-fókuszú adatközpontok tízszer nagyobb tőkeigényűek, mint az alumíniumkohók, ezért működésük visszafogása rendkívül költséges.

A fent említettek következtében

a bőséges és megfizethető villamos energiával rendelkező országok lesznek a legjobb helyzetben ahhoz, hogy felszabadítsák az adatközpontok, a mesterséges intelligencia, illetve általánosságban az IT-ipar fejlesztésében rejlő potenciált.

Az mesterséges intelligencia kiemelkedő szerepet játszhat az energiaszektor hatékonyságának és működésének javításában. Jelenleg az energiatermelő vállalatok már kihasználják ezt a technológiát az energia- és ásványi nyersanyagok beszerzésében, a villamosenergia előállításában és elosztásában, valamint a fogyasztási szokások optimalizálásában.

A távérzékelő technológiák és a mesterséges intelligencia integrálásával jelentős mértékben javítható a villamosenergia-átviteli hálózat teljesítménye. Ezek az innovatív eszközök lehetővé teszik, hogy 2030-ig akár 175 gigawatt (GW) kapacitást is felszabadítsunk, anélkül hogy új vezetékeket kellene építenünk. Ez a megoldás különösen fontos, hiszen a várakozások szerint az adatközpontok miatt a rendszer terhelése folyamatosan növekszik, így a kapacitásbővítés elengedhetetlen.

Az AI-technológiával ellátott műholdak és érzékelők hihetetlen sebességgel, akár 500-szor gyorsabban is észlelhetik a kritikus energiainfrastruktúrában történt eseményeket, mint a hagyományos földi megoldások.

Az AI hosszú távú hatásainak egyik legfontosabb aspektusa az energiaszektorban az innovációs folyamatok felgyorsítása. Az új energiatechnológiák kifejlesztése gyakran évtizedekbe telik, így ezek időtartamának csökkentése kulcsfontosságú a fenntarthatósági és versenyképességi célok eléréséhez. A mesterséges intelligencia segítségével a kutatók radikálisan felgyorsíthatják a következő generációs napelemekhez szükséges ígéretes anyagok, az akkumulátorok új kémiai megoldásai, valamint a szénmegkötő molekulák azonosításának és tesztelésének folyamatát. Ez a technológiai ugrás nemcsak hogy felgyorsítja az innovációt, hanem hozzájárul a globális energiaátmenet sikeréhez is.

A jelentés szerint eltúlzottnak tűnnek azok az aggodalmak, melyek szerint a mesterséges intelligencia térnyerése jelentős energiaigénye miatt felgyorsíthatja a klímaváltozást, ahogyan azok a várakozások is, amelyek szerint az AI egyedül fogja megoldani a problémát.

Az adatközpontok villamosenergia-felhasználásából származó karbonemisszió a mai 180 millió tonnáról 2035-re 300-500 millió tonnára nőhet, vagyis az energiaszektor teljes kibocsátásának 1,5%-a alatt marad ebben az időszakban, de az adatközpontok ezzel is a leggyorsabban növekvő kibocsátási források közé fognak tartozni az IEA előrejelzése szerint. Az AI-vezérelt megoldások széles körű alkalmazásával elérhető kibocsátáscsökkentés viszont az energiával kapcsolatos emisszió körülbelül 5%-ának felelhet meg.

Az AI-alkalmazások révén elérhető kibocsátáscsökkentési lehetőségek tehát messze felülmúlják az adatközpontok által generált környezeti terhelést.

A klímaváltozás kezeléséhez szükséges intézkedések szempontjából a jelenlegi technológiai fejlődés jelentősen elmarad a kívánt szinttől. Ez azt jelenti, hogy bár a technológia képes hozzájárulni a károsanyag-kibocsátás csökkentéséhez, nem tekinthető csodafegyvernek, és nem pótolja a proaktív politikai intézkedéseket. A mesterséges intelligencia alkalmazásához szükséges készségek az energiaszektorban még mindig jóval háttérbe szorulnak más iparágakhoz képest. Ennek érdekében elengedhetetlenek a szakpolitikai és szabályozási reformok, hogy a szektor maximálisan kihasználhassa a mesterséges intelligencia által nyújtott lehetőségeket – olvasható az IEA legfrissebb jelentésében.