Само за няколко години изкуственият интелект направи скок от нишови изследователски проекти към широко достъпна технология, която променя ежедневието ни. Макар машинното обучение да съществува от 90-те години на миналия век, пробивът дойде с въвеждането на трансформър архитектурата – дизайнът, който позволи на днешните големи езикови модели (LLM) да бъдат обучавани много по-бързо и ефективно. Инструменти като ChatGPT от OpenAI направиха тези постижения видими за широката публика, показвайки как изкуственият интелект може да пише есета, да генерира код или да създава изображения за секунди.
Зад тези възможности стоят огромни мрежи от сървъри във високотехнологични центрове, които обработват и съхраняват информация с изключителна скорост. Този възход е подхранван от напредъка в компютърния хардуер, наличието на огромни масиви от данни и пробивите в моделите на изкуствения интелект. Но той повдигна и нови въпроси относно енергийните и водните ресурси, необходими за поддържането на изкуствения интелект: как да се направи това търсене устойчиво в дългосрочен план и как изкуственият интелект може да помогне за оптимизиране на производството и потреблението на енергия в световен мащаб.
Изкуственият интелект (ИИ) и енергията са все по-тясно свързани. ИИ се отнася до модели, които могат да изпълняват задачи, обикновено изискващи човешки интелект, като разпознаване на реч, анализ на изображения или вземане на решения. Тези системи работят чрез обработка на огромни количества данни, което изисква значителна изчислителна мощност.
С увеличаването на възможностите на изкуствения интелект той става и по-ресурсоемък. Големите модели на изкуствен интелект, като тези, които се използват за усъвършенствана езикова обработка или разпознаване на изображения, се нуждаят от огромна изчислителна мощност както по време на обучението, така и по време на използването. Ето защо изкуственият интелект е двигател на растежа на търсенето на електроенергия в световен мащаб.
За енергийния сектор този бърз растеж представлява както предизвикателства, така и възможности. Изкуственият интелект може да направи инфраструктурите по-интелигентни и да улесни интегрирането на повече възобновяема енергия. Може да намали емисиите чрез оптимизиране на производството и потреблението на електроенергия. Но това също означава, че електроенергийната индустрия трябва да се подготви за по-високо ниво на потребление, голяма част от което е концентрирано в близост до градските райони, където обикновено са разположени изчислителните съоръжения. В публикацията си AI and Energy Eurelectric търси отговори на ключови въпроси за ИИ в енергетиката.
Ще натовари ли изкуственият интелект прекалено много нашите електроенергийни мрежи?
По отношение на енергийните нужди центърът за данни не е като типично домакинство или бизнес. Неговото потребление е непрекъснато, предсказуемо и масивно. Когато няколко центъра се намират в една и съща област, натоварването на електроенергийната мрежа може да бъде значително.
Някои региони вече са изправени пред тези предизвикателства. В Ирландия въздействието е ясно видимо – компютърните съоръжения консумират почти 20 % от наличната енергия в страната. За Нидерландия този процент е 8 %. Тези нива са изключителни в сравнение с повечето сектори на икономиката.
Проблемът не е само в това колко енергия е необходима, но и колко бързо се появява ново търсене. Изграждането на допълнителна инфраструктура отнема време – в Европа сроковете за присъединяване на центровете за данни към електроенергийната мрежа варират значително. В традиционните центрове като Франкфурт, Лондон, Амстердам, Париж и Дъблин това обикновено отнема между 7 и 10 години, а в някои случаи забавянията достигат до 13 години (Ember, Grids for data centres in Europe, 2025). Времето за присъединяване зависи от това дали са необходими разширения, за да се осъществи връзката, като този процес се влияе както от дългите процедури по издаване на разрешения, така и от доставката на компоненти.
МЕА отбелязва, че в развитите икономики обикновено са необходими от четири до осем години за изграждане на високоволтови линии (МЕА, Energy and ИИ, 2025), докато проучването Grids for Speed на Eurelectric показва, че сроковете за доставка на трансформатори наскоро са се увеличили до 2,5 години средно и до четири години за големи единици (Eurelectric, Grids for Speed, 2024).
Може ли изкуственият интелект да помогне на енергийната индустрия да стане по-ефективна?
Макар че изкуственият интелект поставя нови предизвикателства пред електроенергийната мрежа поради нарастващото потребление, последните проучвания ясно показват, че изкуственият интелект е и инструмент за повишаване на ефективността на енергийния сектор. По-конкретно, енергийните компании използват изкуствения интелект за трансформиране и оптимизиране на производството, преноса и потреблението на електроенергия.
Какво възпрепятства енергетиката и изкуствения интелект да работят заедно?
Въпреки потенциала си, внедряването на ИИ в енергийния сектор остава неравномерно, възпрепятствано от редица бариери.
Екологичните проблеми добавят още едно измерение. Въздействието на ИИ се простира отвъд въглеродните емисии и включва и водния отпечатък. Големите центрове за ИИ консумират огромни количества вода за охлаждане, което в региони с недостиг на вода създава риск от конкуренция с основни нужди като селското стопанство и снабдяването с питейна вода. В съчетание с климатичните промени, екологичните рискове и недостига на ресурси това повдига нови въпроси за устойчивостта и сигурността на енергийните мрежи.
- Наличност и качество на данните
Изкуственият интелект зависи от точна, пълна и добре структурирана информация. В енергийния сектор голяма част от съответните данни – като модели на потребление, показатели за ефективност или история на прекъсвания – са разпръснати в множество организации. Част от тях се съхраняват в стари системи, до които е трудно да се получи достъп или да се интегрират. В някои случаи дори има ограничения за споделяне на данни между публични и частни компании. Без по-добър достъп до тези данни инструментите за изкуствен интелект не могат да реализират пълния си потенциал за подобряване на сектора.
- Цифрова инфраструктура
Освен това, за да се приложи изкуственият интелект в областта на електроенергията, от решаващо значение са подходящите физически и цифрови основи. Това означава не само модернизиране на електроенергийната мрежа, но и внедряване на сензори, високоскоростни комуникационни мрежи и надеждни центрове за съхранение на данни. В много части на Европа и света тази инфраструктура е остаряла или непълна, което ще забави внедряването.
- Недостиг на уменията
Освен това, експертният опит в областта на изкуствения интелект в енергийния сектор е ограничен. Повечето специалисти по изкуствен интелект са концентрирани в технологичния сектор. Това допълнително натоварва и без друго напрегнатия енергиен сектор, който се сблъсква с застаряваща работна сила и необходимост от наемане на 2 милиона работници, за да се осъществи преходът към чиста енергия (Eurelectric, Grids for Speed, 2024).
Изкуственият интелект риск или решение за енергийната сигурност?
Ролята на ИИ в енергийния сектор не е без предизвикателства. Освен неравномерното му внедряване, тя повдига критични въпроси както за сигурността, така и за устойчивостта. Когато става въпрос за енергийна сигурност, ИИ може да бъде както риск, така и решение.
От една страна, той позволява по-сложни кибератаки: хакерите вече могат да използват ИИ, за да идентифицират уязвимостите по-бързо, а атаките срещу комуналните услуги са се утроили през последните четири години, като много от тях включват инструменти с ИИ (IEA, Energy and ИИ, 2025). От друга страна, ИИ също така укрепва защитата. Той може да сканира мрежовия трафик за аномалии, да сигнализира и да ограничава заплахите, преди те да се разпространят, и дори да автоматизира реакциите, за да поддържа критичните системи в работно състояние.
Във физическата сфера сателитите и сензорите, задвижвани от ИИ, могат да откриват повреди в инфраструктурата почти в реално време — например да оценяват повредени електропроводи след бури и да ускоряват ремонтите.
Как се развива законодателството на ЕС по отношение на изкуствения интелект?
Наскоро публикуваната „Стратегия за използване на изкуствен интелект“ е създадена да повиши конкурентоспособността на стратегическите сектори и да укрепи технологичната суверенност на ЕС. Тя насърчава внедряването на изкуствен интелект и иновациите в цяла Европа, особено сред малките и средните предприятия. По отношение на енергетиката се предвижда ЕК да подпомогне разработването на модели на ИИ за прогнози, оптимизация, цифрови близнаци и балансиране на системата в рамките на енергийната мрежа. Освен това ЕК ще приеме искане за стандартизация на общи процеси за докладване и документиране на въздействието на системите с ИИ и моделите с общо предназначение върху потреблението на енергия.
През юни 2024 г. ЕС прие първите в света правила за изкуствения интелект. Законът за изкуствения интелект влиза в сила 24 месеца след публикуването му, като определени разпоредби ще започнат да се прилагат по-рано.
Законът за данните (Регламент 2023/2854), в сила от 12 септември 2025 г., подпомага безопасното споделяне на данни за устройства и оперативни процеси между доставчици и платформи – основа за надеждни, преносими анализи с ИИ и по-ефективна оптимизация на електроенергийната мрежа.
Преразгледаната Директива за енергийна ефективност (ЕС) 2023/1791 въведе задължения за докладване за центровете за данни и създаде европейска база данни. Делегираният регламент (ЕС) 2024/1364 определя ключовите показатели за ефективност, които операторите трябва да оповестяват, включително енергопотребление, дял на възобновяемите източници, водния отпечатък и повторното използване на отпадната топлина.
Какво предстои още в законодателен план?
Европейската комисия планира да затегне стандартите за енергийна ефективност на центровете за данни като част от нов „Пакет за енергийна ефективност“, който се очаква да бъде готов в началото на 2026 г.
По отношение на Закона за изкуствения интелект се очакват допълнителни насоки и вторични законодателни документи. Те ще изяснят какво представлява случай на употреба с висок риск, как да се гарантира спазването на закона и ще дадат насоки за връзката между закона и други нормативни актове.
В енергийния сектор в началото на 2026 г. се очаква да бъде представена пътна карта за насърчаване на ИИ и цифровизацията (RAID-E).
Освен това предстоящият цифров пакет заедно с цифровата проверка на годността може да включва мерки за опростяване на законодателството в областта на ИИ. Това се очаква през четвъртото тримесечие на 2025 г.
Какво трябва да се направи от тук нататък?
- Инвестиции в укрепване на капацитета на електроенергийната мрежа
Допълнителни електропроводи, подстанции и интелигентни мрежи ще бъдат от решаващо значение за пренос на енергия там, където е необходимо. Power Barometer 2025 на Eurelectric подчертава, че годишните инвестиции на DSO са достигнали 40 млрд. евро през 2024 г. Това все още е далеч от необходимите общи ресурси, които възлизат на 67 млрд. евро (Eurelectric, Grids for Speed, 2024). - Подобряване на ефективността на ИИ
Използването на ИИ за намаляване на енергопотреблението в сградите, транспорта и промишлеността може да помогне за компенсиране на собственото му потребление. Повишаването на ефективността често е най-бързият и рентабилен начин за намаляване на емисиите. Според МАЕ, ако се прилагат широко, такива инструменти биха могли да намалят общото потребление на електроенергия в развитите икономики с 5–10 %. Все пак тези цифри са трудни за определяне, тъй като ползите от ИИ зависят както от начина на прилагане, така и от реакцията на обществото към повишената ефективност. Тук се проявява парадоксът на Джевънс: когато хората получават повече за по-малко – в този случай повече ИИ за по-ниски енергийни разходи – съществува риск общото търсене всъщност да се повиши.
3. Укрепване на уменията и научните изследвания
Енергийният сектор се нуждае от повече експерти по ИИ. Партньорствата с университети, научноизследователски институти и иновативни компании могат да запълнят тази празнина и да стимулират иновациите. Освен техническите умения, работната сила трябва да бъде обучена да разбира климатичните цели, киберсигурността и етичните принципи на ИИ.
Още въпроси и отговори по темата: AI and Energy, Eurelectric
