IEA запускает платформу для контроля «энергетического следа» ИИ

Дата-центры, обслуживающие системы искусственного интеллекта требуют всё больше физических ресурсов. По мере того, как модели становятся сложнее, а ЦОДы масштабнее, растёт и их аппетит к электроэнергии. Международное энергетическое агентство предупреждает: к 2030 году дата-центры, работающие с ИИ, могут потреблять больше энергии, чем вся Япония сегодня. Этот тренд уже влияет на политику крупнейших энергокомпаний и требует срочных решений от правительств и бизнеса.

Чтобы систематизировать данные и сформировать основу для диалога между технологическим и энергетическим секторами, IEA представило Energy and AI Observatory — онлайн-платформу, объединяющую интерактивную карту цифровой инфраструктуры и аналитику по применению ИИ в энергетике. Инициатива направлена на то, чтобы помочь избежать перегрузки энергосистем и обеспечить сбалансированную цифровую трансформацию.

Рост инфраструктуры и обратная сторона ИИ

Платформа IEA позволяет наглядно увидеть, где сосредоточены крупнейшие ИИ-инфраструктуры, какую мощность они потребляют и как быстро растут. Уже сегодня крупнейшие хабы сосредоточены в США, Европе и Китае, и их энергопотребление стремительно растет. IEA прогнозирует, что к 2030 году потребление электроэнергии дата-центрами, обслуживающими ИИ, вырастет более чем в четыре раза. Многие эксперты отрасли опасаются, что электросети даже таких крупных стран, как США могут не выдержать такой динамики (особенно в самых нагруженных регионах), а для удовлетворения растущего спроса на электрические мощности придется вводить в эксплуатацию новые АЭС, либо внедрять малые модульные реакторы (SMR).

Так или иначе, но ИИ становится потребителем, сопоставимым с тяжелой промышленностью. Причём это потребление динамичное и слабо прогнозируемое — в отличие от традиционных отраслей. В то время как генеративные модели требуют колоссальных ресурсов при обучении, повседневное использование чат-ботов, систем распознавания или видеогенерации создаёт нагрузку, которая растет постепенно, но зато системно.

ИИ как инструмент энергетической эффективности

Вместе с тем искусственный интеллект способен не только создавать нагрузку, но и помогать с ней справляться. Раздел AI for Energy на платформе IEA демонстрирует, как технологии искусственного интеллекта используются для предсказания цен на электричество, моделирования спроса, управления распределёнными сетями и оптимизации потребления на уровне зданий. Такие решения уже внедряются в Европе, Азии, Северной Америке — и в ряде случаев позволяют экономить до 20% электроэнергии.

ИИ помогает управлять сложными системами в реальном времени, перераспределять нагрузку, адаптироваться к колебаниям спроса. Это делает его не врагом устойчивой энергетики, а потенциальным союзником. Но чтобы это стало повсемесной реальностью, необходимы данные, стандарты и политическая воля. Energy and AI Observatory создаёт основу для такого подхода — наглядную, общедоступную и основанную на реальном опыте.

Платформа впервые была представлена на саммите AI Action Summit в Париже в феврале 2025 года. По словам главы IEA Фатиха Бирола, она должна помочь политикам и компаниям лучше ориентироваться в быстро меняющейся реальности, где цифровизация и энергетика переплелись неразрывно.

Технологии AI/ML стремительно трансформируют энергетический ландшафт — как вс точки зрения повышения потребления, так и в контексте новых возможностей для экономии. Риски и выгоды идут рука об руку. Платформа IEA становится тем инструментом, который позволит принять взвешенные решения, опираясь на факты, а не на догадки. В условиях стремительного роста вычислительных нагрузок это критически важно не только для отрасли, но и для общества в целом.