IEA запускає платформу для контролю «енергетичного сліду» ШІ

Дата-центри, що обслуговують системи штучного інтелекту, потребують дедалі більше фізичних ресурсів. Із ускладненням моделей та масштабуванням ЦОД зростає й апетит до електроенергії. Міжнародне енергетичне агентство попереджає: до 2030 року дата-центри, які працюють із ШІ, можуть споживати більше енергії, ніж вся Японія сьогодні. Ця тенденція вже впливає на політику найбільших енергетичних компаній і вимагає термінових рішень з боку урядів та бізнесу.

Щоб систематизувати дані та створити основу для діалогу між технологічним та енергетичним секторами, IEA представило Energy and AI Observatory — онлайн-інструмент, що поєднує інтерактивну карту цифрової інфраструктури та аналітику щодо використання ШІ в енергетиці. Ініціатива покликана допомогти уникнути перевантаження енергосистем й забезпечити збалансовану цифрову трансформацію.

Розвиток інфраструктури та зворотний бік ШІ

Платформа IEA дозволяє наочно побачити, де зосереджені найбільші ШІ-інфраструктури, скільки енергії вони споживають і як швидко зростають. Уже сьогодні найбільші хаби розташовані у США, Європі та Китаї, і їхнє енергоспоживання стрімко зростає. IEA прогнозує, що до 2030 року споживання електроенергії дата-центрами, які обслуговують ШІ, зросте більш ніж у чотири рази. Багато галузевих експертів побоюються, що електромережі навіть таких великих країн, як США, можуть не витримати такої динаміки (особливо у найбільш навантажених регіонах), а для задоволення зростаючого попиту на потужності доведеться або вводити в експлуатацію нові АЕС, або впроваджувати малі модульні реактори (SMR).

Так чи інакше, ШІ стає споживачем, співставним із важкою промисловістю. Причому це споживання є динамічним і слабко прогнозованим — на відміну від традиційних галузей. У той час як генеративні моделі вимагають колосальних ресурсів під час навчання, повсякденне використання чат-ботів, систем розпізнавання або генерації відео створює навантаження, що зростає поступово, але системно.

ШІ як інструмент енергетичної ефективності

Водночас штучний інтелект здатен не лише створювати навантаження, а й допомагати з ним упоратися. Розділ AI for Energy на платформі IEA демонструє, як технології штучного інтелекту використовуються для прогнозування цін на електроенергію, моделювання попиту, управління розподіленими мережами та оптимізації споживання на рівні будівель. Такі рішення вже впроваджуються в Європі, Азії, Північній Америці — і в окремих випадках дозволяють зекономити до 20% електроенергії.

ШІ допомагає керувати складними системами в режимі реального часу, перерозподіляти навантаження, адаптуватися до коливань попиту. Це робить його не ворогом сталої енергетики, а потенційним союзником. Але щоб це стало повсякденною реальністю, потрібні дані, стандарти та політична воля. Energy and AI Observatory створює основу для такого підходу — наочну, загальнодоступну і засновану на реальному досвіді.

Платформу вперше було представлено на саміті AI Action Summit у Парижі в лютому 2025 року. За словами голови IEA Фатіха Біроля, вона має допомогти політикам і компаніям краще орієнтуватися у стрімко змінному світі, де цифровізація та енергетика тісно переплетені.

Технології AI/ML стрімко трансформують енергетичний ландшафт — як у плані зростання споживання, так і в контексті нових можливостей для економії. Ризики та вигоди йдуть поруч. Платформа IEA стає тим інструментом, що дозволяє ухвалювати зважені рішення, спираючись на факти, а не здогадки. В умовах стрімкого зростання обчислювальних навантажень це критично важливо не лише для галузі, а й для суспільства загалом.