Автор: Хейли Заремба через Oilprice.com,
Фирма Biglaw Дуэйн Моррис утверждает, что наибольший риск, связанный с искусственным интеллектом в энергетическом секторе, заключается не в резком росте спроса на электроэнергию, а в неспособности внедрить инструменты искусственного интеллекта достаточно быстро, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Исследования MIT бросают вызов заявлениям отрасли о том, что повышение эффективности ИИ компенсирует огромное потребление энергии, в то время как новые центры обработки данных продолжают утверждаться рекордными темпами.
ИИ демонстрирует подлинные перспективы в приложениях экологически чистой энергии – от моделирования ядерного синтеза до восстановления аккумуляторов электромобилей – но инвестиционный бум ИИ одновременно отвлекает капитал от исследований в области энергетики следующего поколения.
Бум искусственного интеллекта создал беспрецедентное давление и беспокойство в энергетической отрасли . Как государственный, так и частный сектор прилагают огромные усилия, пытаясь количественно оценить количество электроэнергии, которая потребуется для питания центров обработки данных в ближайшем будущем, и опередить стремительно растущие потребности в энергии, направляемые в наши уже устаревшие и перегруженные электрические сети. Но ответ на энергетического монстра, которого выпускает на свободу ИИ, вполне может заключаться в применении инструментов ИИ.
В новой статье, опубликованной фирмой Biglaw Duane Morris, утверждается, что самый дальновидный риск, связанный с ИИ для энергетической отрасли, — это не тот, который возникает из-за потребностей самого сектора , а риск отставания в интеграции и применении ИИ. Фирма утверждает, что энергетический сектор обязан рассмотреть пути какие большие языковые модели могут быть полезными, и пришел к выводу, что ИИ не следует рассматривать только через призму предотвращения рисков.
Риски, связанные с ИИ, остаются реальными, и ими необходимо управлять продуманно , Далее говорится в статье Energy Intelligence. Но в секторе, ответственном за критически важную инфраструктуру, больший долгосрочный риск может заключаться не в слишком агрессивном использовании ИИ — он может использовать его недостаточно.
Действительно, сторонники внедрения ИИ утверждают, что, хотя обучение и работа с большими языковыми моделями потребляет огромное количество энергии, не говоря уже о других ограниченных ресурсах, таких как вода, ИИ сыграет важную роль в том, чтобы сделать широкий спектр отраслей промышленности значительно более энергоэффективными. Фактически, благодаря этой широко распространенной эффективности, некоторые эксперты говорят, что ИИ может экономить больше энергии, чем потребляет в целом.
Однако критики говорят, что эти заявления преувеличены и являются результатом принятия желаемого за действительное, а не строгого моделирования. Отчет Массачусетского технологического института за 2025 год бросает вызов таким заявлениям, указывая, что рекламируемое повышение эффективности еще не реализовано и, возможно, не будет реализовано. И хотя цифры по повышению эффективности ИИ – и даже по количеству энергии, которую ИИ в настоящее время использует – все еще отсутствуют, новые центры обработки данных получают зеленый свет с молниеносной скоростью.
Интеграция ИИ практически во всё: от звонков в службу поддержки до алгоритмических боссов война порождает огромный спрос, — сказал он. Об этом пишет Washington Post в статье, опубликованной прошлым летом. Несмотря на значительное повышение эффективности, возвращение этих достижений в более крупные и голодные модели, работающие на ископаемом топливе, создаст энергетического монстра, которого мы себе представляем.
Более того, именно этот страх оставаться позади это подпитывает бум искусственного интеллекта, возможно, даже больше, чем реальный спрос. Возникает вопрос, приведет ли быстрая интеграция искусственного интеллекта во все, от наших энергетических сетей до наших электрических зубных щеток (нет, на самом деле), создаст более сложный и энергоэффективный мир, или это просто ресурсоемкая попытка оставаться актуальным в быстро меняющейся глобальной экономике.
Как бы вы ни относились к вопросу интеграции ИИ, становится все более очевидным, что у ИИ есть несколько чрезвычайно многообещающих применений в технологиях экологически чистой энергетики следующего поколения. Исследователи используют большие языковые модели для проведения иголки в стоге сена. Типа запросов, чтобы найти лучшие методы и материалы для продвижения моделирования ядерного синтеза, например. В секторе возобновляемых источников энергии ИИ используется для улучшения прогнозирования спроса и предложения энергии для большей стабильности сети. И вскоре искусственный интеллект можно будет использовать, чтобы дать новую жизнь разряженным батареям электромобилей.
Огромные энергетические потребности ИИ также подталкивают к увеличению и интенсификации исследовательских усилий в области передовых технологий чистой энергии, таких как ядерный синтез, передовая геотермальная энергия и солнечная энергия космического базирования. Но крупные технологические компании работают на природном газе, в то время как они стимулируют исследования в области чистой энергетики. И, в целом, исследования в области энергетики следующего поколения страдают от золотой лихорадки ИИ, поскольку инвесторы перенаправляют свое внимание.
Роль ИИ в энергетическом секторе далеко не проста. И это правда, что полный отказ от интеграции ИИ не решит проблему. Но если энергетический сектор собирается отказаться от неприятия риска и склониться к буму искусственного интеллекта, как предлагает Дуэйн Моррис, ему необходимо иметь прочную политическую основу и гораздо более разумную стратегию развития искусственного интеллекта в будущем.
