Inteligența artificială (AI) generează un val de presiune și anxietate în industria energetică. Sectorul public și cel privat depun eforturi considerabile pentru a cuantifica necesarul de electricitate al centrelor de date pe termen scurt și pentru a anticipa cererea explozivă ce apasă pe rețelele electrice, deja depășite și sub presiune. Cu toate acestea, răspunsul la "monstrul energetic" pe care AI-ul îl eliberează ar putea rezida chiar în aplicarea instrumentelor AI.
Un nou articol publicat de firma de avocatură de anvergură Duane Morris susține că cel mai mare risc legat de AI pentru industria energetică nu este cel generat de cerințele proprii ale sectorului, ci riscul de a rămâne în urmă în procesul de integrare și aplicare a AI. Firma argumentează că sectorul energetic are obligația de a lua în considerare modul în care modelele lingvistice mari (LLM) pot deveni un atu, concluzionând că "AI nu ar trebui privită doar prin prisma evitării riscurilor".
"Riscurile AI rămân reale și trebuie gestionate cu atenție", se arată în articolul din Energy Intelligence. "Însă, într-un sector responsabil pentru infrastructură critică, riscul pe termen lung mai mare ar putea să nu fie utilizarea excesivă a AI - ci insuficiența utilizării sale".
Într-adevăr, susținătorii adoptării AI argumentează că, deși antrenarea și operarea modelelor lingvistice mari consumă o cantitate enormă de energie (fără a menționa alte resurse finite, precum apa), AI va fi instrumentală în a face o gamă largă de industrii semnificativ mai eficiente din punct de vedere energetic. Mai mult, prin aceste eficiențe generalizate, unii experți afirmă că AI are potențialul de a salva mai multă energie decât consumă per total.
Cu toate acestea, criticii susțin că aceste afirmații sunt exagerate și rezultatul unei gândiri utopice, mai degrabă decât al unor modelări riguroase. Un raport din 2025 al MIT contestă astfel de afirmații, subliniind că economiile de eficiență promise nu s-au materializat încă și s-ar putea să nu apară niciodată. Și, deși cifrele privind economiile de eficiență ale AI - și chiar cantitatea de energie pe care AI o utilizează în prezent - sunt încă deficitare, noi centre de date sunt aprobate într-un ritm alert. "Integrarea AI în aproape totul, de la apeluri de asistență clienți la 'șefi' algoritmici și până la război, alimentează o cerere enormă", scria Washington Post într-un articol publicat vara trecută. "În ciuda îmbunătățirilor dramatice de eficiență, reciclarea acestor câștiguri în modele mai mari și mai înfometate, alimentate de combustibili fosili, va crea monstrul energetic pe care ni-l imaginăm".
Mai mult, este tocmai această teamă de "a rămâne în urmă" care alimentează boom-ul AI, argumentabil chiar mai mult decât cererea reală. Există îndoieli dacă integrarea rapidă a AI în totul, de la rețelele noastre energetice la periile de dinți electrice - da, chiar așa - va crea o lume mai sofisticată și mai eficientă energetic, sau dacă este doar o cursă intensivă în resurse pentru a rămâne relevantă într-o economie globală în rapidă schimbare.
Indiferent de poziția pe care o adoptați în problema integrării AI, devine din ce în ce mai clar că AI are aplicații extrem de promițătoare în tehnologiile curate de energie de generație următoare. Cercetătorii folosesc modele lingvistice mari pentru a efectua investigații de tipul "acului în carul cu fân" pentru a găsi cele mai bune metode și materiale pentru avansarea modelării fuziunii nucleare, de exemplu. În sectorul energiei regenerabile, AI este utilizată pentru a îmbunătăți prognozarea ofertei și cererii de energie, pentru o stabilitate sporită a rețelei. Și AI ar putea fi chiar utilizată în curând pentru a da o nouă viață bateriilor EV epuizate.
Nevoile masive de energie ale AI stimulează, de asemenea, eforturi de cercetare tot mai intense în tehnologii de energie curată de ultimă generație, precum fuziunea nucleară, geotermala avansată și energia solară spațială. Însă, Big Tech funcționează pe gaz natural în timp ce alimentează cercetarea acestor ambiții energetice curate. Și, per ansamblu, cercetarea în energia de generație următoare suferă de pe urma "goanei după aur" a AI, pe măsură ce investitorii își redirecționează atenția.
Rolul AI în sectorul energetic este departe de a fi simplu. Și este adevărat că evitarea completă a integrării AI nu va rezolva problema. Dar, dacă sectorul energetic va renunța la aversiunea față de risc și va îmbrățișa boom-ul AI, așa cum sugerează Duane Morris, acesta are nevoie de o fundație solidă de politici și de o strategie AI mult mai inteligentă pe viitor.