Όπως επισημαίνει ο Διεθνής Οργανισμός Ενέργειας (IEA), «μέσα σε λίγα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει περάσει από το ακαδημαϊκό πεδίο σε έναν βιομηχανικό κλάδο τρισεκατομμυρίων δολαρίων», προσθέτοντας πως η τεράστια ενεργειακή της απαίτηση καθιστά τον ενεργειακό τομέα κεντρικό σε μία από τις σημαντικότερες τεχνολογικές επαναστάσεις της εποχής μας
Η τεχνητή νοημοσύνη μετασχηματίζει ραγδαία τον κόσμο, την ώρα που η κατανάλωση ενέργειας από τα προηγμένα γλωσσικά μοντέλα (LLM) αυξάνεται εκθετικά.
Στον ενεργειακό τομέα, σύμφωνα με το Oil Price, το AI λειτουργεί ως δίκοπο μαχαίρι: από τη μία, μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση κρίσιμων προκλήσεων για την ασφάλεια του ενεργειακού εφοδιασμού κατά τη μετάβαση σε καθαρότερες μορφές ενέργειας, από την άλλη όμως, η αλόγιστη χρήση του ενδέχεται να απειλήσει την ευστάθεια των ευάλωτων ηλεκτρικών δικτύων.
Υπενθυμίζεται πως η εκπαίδευση και η λειτουργία των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τεράστια ποσά ενέργειας.
Η παγκόσμια ζήτηση από τα data centers προβλέπεται να διπλασιαστεί έως το 2030, καθώς ο τομέας του AI αναπτύσσεται με εκρηκτικούς ρυθμούς.
Αυτό έχει αρχίσει να προκαλεί ανησυχία στους πολιτικούς ηγέτες, που βλέπουν την ενεργειακή κατανάλωση του AI ως πιθανή απειλή για την ενεργειακή ασφάλεια, δρομολογώντας ρυθμιστικά μέτρα αλλά και επενδύσεις για την αύξηση της παραγωγικής ικανότητας.
Όπως επισημαίνει ο Διεθνής Οργανισμός Ενέργειας (IEA), «μέσα σε λίγα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει περάσει από το ακαδημαϊκό πεδίο σε έναν βιομηχανικό κλάδο τρισεκατομμυρίων δολαρίων», προσθέτοντας πως η τεράστια ενεργειακή της απαίτηση καθιστά τον ενεργειακό τομέα κεντρικό σε μία από τις σημαντικότερες τεχνολογικές επαναστάσεις της εποχής μας.
Έλλειψη διαφάνειας και ρυθμιστικού πλαισίου
Ωστόσο, ο ακριβής ενεργειακός αντίκτυπος του AI παραμένει ασαφής, κυρίως λόγω της έλλειψης διαφάνειας.
Μέχρι τον Μάιο του 2025, το 84% της παγκόσμιας κυκλοφορίας που σχετίζεται με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) πραγματοποιούνταν με μηδενική περιβαλλοντική γνωστοποίηση – όχι μόνο σε επίπεδο κατανάλωσης ενέργειας, αλλά και όσον αφορά τη χρήση υδάτινων πόρων, καθώς το νερό χρησιμοποιείται ευρέως για την ψύξη των data centers και των θερμοηλεκτρικών σταθμών.
Παρά την απουσία σαφούς ρυθμιστικού πλαισίου, οι μεγαλύτεροι βιομηχανικοί παίκτες παγκοσμίως ενσωματώνουν ήδη συστήματα μηχανικής μάθησης σε μια ευρεία γκάμα εφαρμογών.
Στην ενέργεια, το AI αξιοποιείται για την αυτοματοποίηση κρίσιμων λειτουργιών σε πυρηνικά εργοστάσια, την ακριβέστερη πρόβλεψη προσφοράς και ζήτησης στις ανανεώσιμες πηγές, ενισχύοντας τη σταθερότητα των δικτύων που εξαρτώνται από μεταβλητές πηγές όπως ο ήλιος και ο άνεμος.
Η τεχνητή νοημοσύνη συνεισφέρει επίσης στην ανάπτυξη νέων σχεδίων και στρατηγικών διαχείρισης για αποδοτικότερες και ασφαλέστερες μπαταρίες, ακόμη και σε καινοτόμες λύσεις για την «αναγέννηση» μπαταριών που θεωρούνται τελειωμένες.
Στην άλλη όψη του νομίσματος, αξιοποιείται ακόμη και για τη βελτιστοποίηση της οικονομικής απόδοσης της εξόρυξης άνθρακα στην Κίνα, δείχνοντας πόσο ευρύ και περίπλοκο είναι το αποτύπωμα της AI στον ενεργειακό χάρτη.
Η παγκόσμια βιομηχανία επιταχύνει τις προσπάθειές της για να αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη με στόχο την ενίσχυση της αποδοτικότητας, υπό τον φόβο ότι θα μείνει πίσω στον τεχνολογικό ανταγωνισμό.
Ωστόσο, απαιτείται μια πιο μεθοδική και οργανωμένη προσέγγιση, με σαφές ρυθμιστικό πλαίσιο, ώστε η χρήση της τεχνολογίας να είναι αποτελεσματική αλλά και υπεύθυνη.
Σύμφωνα με πρόσφατη έκθεση του Forbes, «δεν είναι σπάνιο επιχειρήσεις να παίρνουν την πρωτοβουλία να εφαρμόσουν πιλοτικά έργα ώστε να συμβαδίζουν με τις εξελίξεις στο AI».
Ωστόσο, όταν πρόκειται για τεχνολογικό μετασχηματισμό, οι βιαστικές και σπασμωδικές αποφάσεις σπάνια αποφέρουν τα επιθυμητά αποτελέσματα και συχνά αποδεικνύονται αντιπαραγωγικές.
Η διαφάνεια και η τυποποίηση θα είναι κρίσιμες για να αποφευχθεί η σπατάλη πόρων και κεφαλαίων από εταιρείες που ακολουθούν παρόμοια –και συχνά επαναλαμβανόμενα– μονοπάτια, ενώ ταυτόχρονα εκτίθενται σε κινδύνους, όπως οι κυβερνοεπιθέσεις σε κρίσιμες ενεργειακές υποδομές.
Η «smart» τεχνολογία πρέπει να συνεργάζεται στενά με τα τμήματα πληροφορικής, ώστε οι καινοτομίες στην τεχνητή νοημοσύνη να βασίζονται στη σωστή διαχείριση δεδομένων και την δυνατή κυβερνοασφάλεια.
Απαιτείται συνεργασία όλων των τομέων
Όπως σημειώνει το Forbes, οι απαραίτητες επενδύσεις για τη δημιουργία αυτής της ψηφιακής υποδομής –και την κλιμάκωση των τεχνολογιών ανάλυσης και επιχειρησιακής λειτουργίας που βασίζονται σε αυτή– ξεπερνούν τα όρια των μεμονωμένων τμημάτων και απαιτούν μια οργανωμένη, διατομεακή στρατηγική.
Αντίστοιχα ζητήματα αντιμετωπίζει και ο δημόσιος τομέας στον τομέα της ενεργειακής παραγωγής.
Το Υπουργείο Ενέργειας των ΗΠΑ (DoE) αναγνωρίζει την αξία της τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση έξυπνων δικτύων, ικανών να ανταπεξέλθουν στις αυξημένες ροές μεταβλητής ενέργειας από πηγές όπως ο άνεμος και ο ήλιος.
Όμως προειδοποιεί, πως η άκριτη ή απρόσεκτη εφαρμογή της τεχνολογίας θα μπορούσε να εντείνει τους κινδύνους για τα ενεργειακά συστήματα.
www.worldenergynews.gr
Στον ενεργειακό τομέα, σύμφωνα με το Oil Price, το AI λειτουργεί ως δίκοπο μαχαίρι: από τη μία, μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση κρίσιμων προκλήσεων για την ασφάλεια του ενεργειακού εφοδιασμού κατά τη μετάβαση σε καθαρότερες μορφές ενέργειας, από την άλλη όμως, η αλόγιστη χρήση του ενδέχεται να απειλήσει την ευστάθεια των ευάλωτων ηλεκτρικών δικτύων.
Υπενθυμίζεται πως η εκπαίδευση και η λειτουργία των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τεράστια ποσά ενέργειας.
Η παγκόσμια ζήτηση από τα data centers προβλέπεται να διπλασιαστεί έως το 2030, καθώς ο τομέας του AI αναπτύσσεται με εκρηκτικούς ρυθμούς.
Αυτό έχει αρχίσει να προκαλεί ανησυχία στους πολιτικούς ηγέτες, που βλέπουν την ενεργειακή κατανάλωση του AI ως πιθανή απειλή για την ενεργειακή ασφάλεια, δρομολογώντας ρυθμιστικά μέτρα αλλά και επενδύσεις για την αύξηση της παραγωγικής ικανότητας.
Όπως επισημαίνει ο Διεθνής Οργανισμός Ενέργειας (IEA), «μέσα σε λίγα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει περάσει από το ακαδημαϊκό πεδίο σε έναν βιομηχανικό κλάδο τρισεκατομμυρίων δολαρίων», προσθέτοντας πως η τεράστια ενεργειακή της απαίτηση καθιστά τον ενεργειακό τομέα κεντρικό σε μία από τις σημαντικότερες τεχνολογικές επαναστάσεις της εποχής μας.
Έλλειψη διαφάνειας και ρυθμιστικού πλαισίου
Ωστόσο, ο ακριβής ενεργειακός αντίκτυπος του AI παραμένει ασαφής, κυρίως λόγω της έλλειψης διαφάνειας.
Μέχρι τον Μάιο του 2025, το 84% της παγκόσμιας κυκλοφορίας που σχετίζεται με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) πραγματοποιούνταν με μηδενική περιβαλλοντική γνωστοποίηση – όχι μόνο σε επίπεδο κατανάλωσης ενέργειας, αλλά και όσον αφορά τη χρήση υδάτινων πόρων, καθώς το νερό χρησιμοποιείται ευρέως για την ψύξη των data centers και των θερμοηλεκτρικών σταθμών.
Παρά την απουσία σαφούς ρυθμιστικού πλαισίου, οι μεγαλύτεροι βιομηχανικοί παίκτες παγκοσμίως ενσωματώνουν ήδη συστήματα μηχανικής μάθησης σε μια ευρεία γκάμα εφαρμογών.
Στην ενέργεια, το AI αξιοποιείται για την αυτοματοποίηση κρίσιμων λειτουργιών σε πυρηνικά εργοστάσια, την ακριβέστερη πρόβλεψη προσφοράς και ζήτησης στις ανανεώσιμες πηγές, ενισχύοντας τη σταθερότητα των δικτύων που εξαρτώνται από μεταβλητές πηγές όπως ο ήλιος και ο άνεμος.
Η τεχνητή νοημοσύνη συνεισφέρει επίσης στην ανάπτυξη νέων σχεδίων και στρατηγικών διαχείρισης για αποδοτικότερες και ασφαλέστερες μπαταρίες, ακόμη και σε καινοτόμες λύσεις για την «αναγέννηση» μπαταριών που θεωρούνται τελειωμένες.
Στην άλλη όψη του νομίσματος, αξιοποιείται ακόμη και για τη βελτιστοποίηση της οικονομικής απόδοσης της εξόρυξης άνθρακα στην Κίνα, δείχνοντας πόσο ευρύ και περίπλοκο είναι το αποτύπωμα της AI στον ενεργειακό χάρτη.
Η παγκόσμια βιομηχανία επιταχύνει τις προσπάθειές της για να αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη με στόχο την ενίσχυση της αποδοτικότητας, υπό τον φόβο ότι θα μείνει πίσω στον τεχνολογικό ανταγωνισμό.
Ωστόσο, απαιτείται μια πιο μεθοδική και οργανωμένη προσέγγιση, με σαφές ρυθμιστικό πλαίσιο, ώστε η χρήση της τεχνολογίας να είναι αποτελεσματική αλλά και υπεύθυνη.
Σύμφωνα με πρόσφατη έκθεση του Forbes, «δεν είναι σπάνιο επιχειρήσεις να παίρνουν την πρωτοβουλία να εφαρμόσουν πιλοτικά έργα ώστε να συμβαδίζουν με τις εξελίξεις στο AI».
Ωστόσο, όταν πρόκειται για τεχνολογικό μετασχηματισμό, οι βιαστικές και σπασμωδικές αποφάσεις σπάνια αποφέρουν τα επιθυμητά αποτελέσματα και συχνά αποδεικνύονται αντιπαραγωγικές.
Η διαφάνεια και η τυποποίηση θα είναι κρίσιμες για να αποφευχθεί η σπατάλη πόρων και κεφαλαίων από εταιρείες που ακολουθούν παρόμοια –και συχνά επαναλαμβανόμενα– μονοπάτια, ενώ ταυτόχρονα εκτίθενται σε κινδύνους, όπως οι κυβερνοεπιθέσεις σε κρίσιμες ενεργειακές υποδομές.
Η «smart» τεχνολογία πρέπει να συνεργάζεται στενά με τα τμήματα πληροφορικής, ώστε οι καινοτομίες στην τεχνητή νοημοσύνη να βασίζονται στη σωστή διαχείριση δεδομένων και την δυνατή κυβερνοασφάλεια.
Απαιτείται συνεργασία όλων των τομέων
Όπως σημειώνει το Forbes, οι απαραίτητες επενδύσεις για τη δημιουργία αυτής της ψηφιακής υποδομής –και την κλιμάκωση των τεχνολογιών ανάλυσης και επιχειρησιακής λειτουργίας που βασίζονται σε αυτή– ξεπερνούν τα όρια των μεμονωμένων τμημάτων και απαιτούν μια οργανωμένη, διατομεακή στρατηγική.
Αντίστοιχα ζητήματα αντιμετωπίζει και ο δημόσιος τομέας στον τομέα της ενεργειακής παραγωγής.
Το Υπουργείο Ενέργειας των ΗΠΑ (DoE) αναγνωρίζει την αξία της τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση έξυπνων δικτύων, ικανών να ανταπεξέλθουν στις αυξημένες ροές μεταβλητής ενέργειας από πηγές όπως ο άνεμος και ο ήλιος.
Όμως προειδοποιεί, πως η άκριτη ή απρόσεκτη εφαρμογή της τεχνολογίας θα μπορούσε να εντείνει τους κινδύνους για τα ενεργειακά συστήματα.
www.worldenergynews.gr
