Sztuczna inteligencja zwiększa zapotrzebowanie na energię i obciąża globalną infrastrukturę elektryczną

Ekspansja centrów danych napędzana przez sztuczną inteligencję wywiera presję na globalną infrastrukturę elektryczną i tworzy lukę między oczekiwaniami dostawców energii wobec technologii a ich rzeczywistym wykorzystaniem. Takie wnioski płyną z nowego raportu firmy Capgemini, która zajmuje się technologią i konsultingiem.

Badanie pod tytułem „Sztuczna inteligencja spotyka sieć elektryczną: kształtowanie krajobrazu energetycznego centrów danych” objęło 612 wysokich rangą dyrektorów z sektora elektrycznego z 21 krajów, w tym z Brazylii. W analizie wzięło udział również 175 dyrektorów organizacji będących właścicielami i operatorami centrów danych oraz około 20 liderów dużych globalnych organizacji z tej branży.

Ponad 60 procent dyrektorów z sektora elektrycznego spodziewa się, że sztuczna inteligencja przyniesie zyski w zakresie operacji i wydajności. W praktyce jednak tylko 45 procent dostawców energii wykorzystuje tę technologię do optymalizacji sieci elektrycznej.

Rozbieżność jest jeszcze większa w przypadku agentów sztucznej inteligencji, których obecnie do optymalizacji i niezawodności sieci używa jedynie 16 procent firm elektrycznych. Z danych wynika, że 58 procent tych przedsiębiorstw planuje wdrożyć ten model w ciągu najbliższych dwóch lat.

Wzrost zapotrzebowania na elektryczność przyspieszył wraz z rozszerzeniem działalności centrów danych. Raport Capgemini ocenia, że taka trajektoria powinna zostać utrzymana w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat.

Według badania firmy z sektora elektrycznego, które połączą zdyscyplinowane modelowanie popytu z szybszymi i bardziej elastycznymi dostawami, wspieranymi przez operacje oparte na sztucznej inteligencji oraz zespoły przygotowane do scenariusza cyfrowego, będą w lepszej pozycji, aby przewodzić kolejnej fazie ekspansji centrów danych.

Claire Gauthier, globalna wiceprezes ds. Energii i Usług w Capgemini, stwierdziła, że sukces będzie zależał od zdolności do dopasowania inwestycji w infrastrukturę, dostaw energii i operacji wspieranych przez sztuczną inteligencję, aby zarządzać skalą oraz zmiennością popytu, równoważąc koszty, niezawodność i zrównoważony rozwój.

Badanie zostało przeprowadzone w Ameryce Północnej, Europie, Azji i Pacyfiku oraz Ameryce Łacińskiej.