📩 В условиях стремительного развития технологий ИИ в исследованиях все чаще звучит вопрос, как привлечь достаточные объемы инвестиций и переформатировать стратегии в энергетическом секторе для обеспечения устойчивого развития ИИ.

В статье McKinsey “How data centers and the energy sector can sate AI’s hunger for power” подчеркивается, что без значительных инвестиций в дата-центры и энергетическую инфраструктуру потенциал ИИ не будет в полной мере реализован. По прогнозам, Gen AI способен привнести в экономику до 4,4 трлн долларов, но для достижения даже 1/4 этих значений потребуются >500 млрд долларов инвестиций в инфраструктуру ЦОД в США. Ожидается, что к 2030 году на дата-центры будет приходится до 11–12% от общего энергопотребления США (сейчас 3-4%).

Аналитики BCG в материале “AI Adoption in Energy Should Focus on Agility, Not Algorithms” отмечают, что, на фоне массового разворота гиперскейлеров в сторону ИИ крупным нефтегазовым компаниям придется пересмотреть стратегии, чтобы найти свое место в новых энергетических цепочках. Причина, среди прочего, и в том, что растущий спрос на электроэнергию будет усиливать внимание к низкоуглеродным источникам энергии (например, геотермальной) и технологиям наподобие Carbon capture and sequestration (CCS).

📌Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
Развитие GenAI породило новый вызов – разрыв в темпах строительства дата-центров (до 2 лет) и развития энергетической инфраструктуры. Второе требует от 3–5 лет для газовых и возобновляемых источников и до 7–10 лет для сетей электропередачи. Однако, как представляется, данная проблема, при всей ее актуальности, чрезмерно раскручивается в медийном и экспертном поле, становясь мейнстримной и смещая фокус с иных не менее значимых вопросов, связанных с развитием и внедрением ИИ в бизнес-процессы.