---
title: Efterfrågan på energi för datacenter exploderar på grund av kapplöpningen inom AI
url: https://www.elseif.net/sv/efterfragan-pa-energi-for-datacenter-exploderar-pa-grund-av-kapplopningen-inom-ai
published: 2026-10-12T12:30:05+00:00
language: sv
section: Modeller
source: https://www.zerounoweb.it/data-center/consumi-data-center-impatto-ai-su-energia/
organizations: Gartner, IEA
publisher: elseif
---

# Efterfrågan på energi för datacenter exploderar på grund av kapplöpningen inom AI

Energiförbrukningen i datacenter kommer att fortsätta öka betydligt enligt Gartner. Förbrukningen förväntas nå 565 TWh år 2026, vilket är en ökning med 26 procent jämfört med 2025.

Energi har blivit en avgörande faktor för framgången i AI-initiativ på grund av GPU, kylning och ny infrastruktur. Tidigare betraktades beräkningskapacitet i datacenter som en elastisk resurs som köptes eller aktiverades efter behov. Den utbredda användningen av generativ artificiell intelligens och arbetsbelastningar baserade på GPU flyttar nu fokus från algoritmer till strömförsörjningen.

Förbrukningen i datacenter har blivit en strategisk budgetpost och ett hinder för planering. Det är nu ofta en faktor som avgör var, när och under vilka villkor en infrastruktur kan byggas. För chefsit-ansvariga och säkerhetschefer handlar frågan inte bara om miljön, utan även om tjänstekontinuitet, driftskostnader, val av leverantörer och förmågan att skala AI-projekt utan att möta fysiska begränsningar.

Enligt Internationella energiorganet, IEA, förbrukade datacenter cirka 415 TWh år 2024, vilket motsvarar ungefär 1,5 procent av den globala efterfrågan på el. Denna kapacitet är koncentrerad till ett fåtal geografiska nav, särskilt i USA, Kina och Europa, vilket redan påverkar lokala elnät.

Tillväxten fram till 2026 beror inte på antalet byggnader utan på den effekttäthet som krävs av nya arbetsbelastningar. Ett AI-rack kan förbruka flera gånger mer energi än ett traditionellt rack, vilket påverkar dimensioneringen av strömförsörjning och kylning redan vid designen. Prognoserna för 2030 varierar, men IEA uppskattar förbrukningen till över 900 TWh, medan Gartners högsta prognoser, som inkluderar hela AI-ekosystemet, når över 1 200 TWh.

AI förändrar energiförbrukningens natur genom att lägga till beräkningsintensiva arbetstoppar som kräver dedikerad infrastruktur och full effekt under långa perioder. GPU och specialiserade chip har högre prestanda per watt, men den absoluta förbrukningen per komponent ökar för varje generation. Detta sätter press på hela kedjan, från elcentraler till värmeavledningssystem.

Gartner uppskattar att AI-optimerade servrar kommer att stå för 175 TWh år 2026, jämfört med 195 TWh för konventionella servrar. Det förutspås att AI-servrar kommer att gå om de traditionella servrarna i förbrukning redan år 2027.

Energiförbrukningen delas upp mellan träning av stora språkmodeller, vilket är intensivt men tidsbegränsat, och inferens, vilket är den dagliga användningen. I takt med att AI-assistenter och agenter införs i företag blir energikostnaden för inferens strukturell. Den största delen av energin går till IT-utrustning som servrar, acceleratorer och lagring. Kylning är den näst största utgiftsposten, och AI-belastningar driver utvecklingen mot vätskekylning eftersom luftkylning inte längre är tillräcklig.