Изкуственият интелект и енергията: двустранната зависимост

Стойността, създавана от изкуствения интелект, може да варира значително между отделните проекти. Резултатите зависят от множество фактори, включително регионалната регулаторна среда, наличието и качеството на данните, зрелостта и съвместимостта на информационните (IT) и оперативните (OT) системи, нивото на дигитализация на съществуващите операции, както и уменията и готовността на служителите.

Преструктуриране на центровете за данни в Европа: ограниченията в енергоснабдяването насочват растежа към Централна Европа

Към края на 2025 г. Европа разполага с над 3 000 центъра за данни, но тяхното разпределение остава силно неравномерно. Германия, Обединеното кралство, Франция, Нидерландия и Ирландия заедно формират около 55% от всички такива съоръжения в Европа.

Така Франкфурт, Лондон, Амстердам, Париж и Дъблин доминират като основни регионални хъбове. Общият им инсталиран капацитет нараства от приблизително 2 GW през 2020 г. до около 4,6 GW в началото на 2025 г., което представлява над 60% от общия капацитет на центровете за данни в Европа.

Но европейската екосистема на центровете за данни се променя – познатите хъбове са изправени пред ограничения, свързани с недостига на земя и енергийни ресурси. Затова инвеститорите все по‑често насочват вниманието си извън утвърдените пазари към нови локации, които предлагат по‑голям капацитет на електроенергийните мрежи, налична земя и по‑ниски оперативни разходи. Тази тенденция е особено изразена при центровете за данни, при които близостта до крайните потребители е по‑малко критична, а ефективността на разходите се превръща във водещ фактор. Така регионът на Централна Европа се очертава сред основните конкуренти.

До края на 2025 г. Централна и Източна Европа представлява приблизително 24% от всички центрове за данни в Европа. Капацитетът в региона е съсредоточен основно в Полша, скандинавските държави, Турция, Чехия и Румъния, които заедно държат около 63% от съоръженията за центрове за данни в Централна Европа.

Енергийният микс на региона вече включва около 65% надеждни нисковъглеродни ресурси, сред които възобновяеми енергийни източници, ядрена енергия и хидроенергия, което осигурява структурно предимство за развитието на енергоемки центрове за данни.

В рамките на Централна и Източна Европа всяка страна предлага свои специфични предимства за развитието на центрове за данни. Някои държави разполагат с по‑чист енергиен микс, други се отличават с по‑ниски оперативни разходи, благоприятен климат, който намалява нуждите от охлаждане, или свободни големи терени. В съвкупност тези разнообразни предимства правят региона все по‑привлекателен за нови инвестиции в центрове за данни и AI инфраструктура.

Енергия за AI – скритата цената зад растежа

Разширяването на AI води до бърз растеж на центровете за данни. Някога пасивни „складове“ за електронна поща и уебсайтове, днес те са енергоемки двигатели на дигиталната епоха, които превръщат суровите данни в икономическа стойност.

Големите технологични компании инвестират стотици милиарди долари в AI, водени от очакването, че той съществено ще повиши производителността и ще промени начина, по който хората работят и създават стойност. Данните сочат, че в периода 2020-2025 г. общите капиталови разходи на пет от водещите технологични компании, са нараснали с повече от 280%. Все по‑голяма част от тези инвестиции се насочват към нови центрове за данни, които се превърнаха в критична инфраструктура, поддържаща облачните услуги, изкуствения интелект, интернет на нещата (IoT) и приложенията, както и скъпия хардуер, необходим за обучението на напреднали AI модели.

Глобалните инвестиции в центрове за данни се очаква да достигнат до 7 трилиона щатски долара в периода 2025-2030 г., което може да доведе до изграждането на над 2 000 центъра за данни по света, много от които с значително по‑висок капацитет и плътност в сравнение с днешните съоръжения.

Към края на 2025 г. в световен мащаб съществуват почти 12 000 центъра за данни, като САЩ заемат приблизително 45% от общия брой, а Европа – около 27%. Според Международната агенция по енергетика (IEA), глобалният инсталиран капацитет на центровете за данни е нараствал средно с 13% годишно в периода 2020-2025 г., увеличавайки се от 60 GW до 114 GW. В базовия сценарий на IEA се очаква този растеж да се ускори към края на десетилетието, като достигне средно 15% годишно, а общият инсталиран капацитет потенциално да достигне 226 GW до 2030 г. Това означава, че делът на AI в енергийното потребление значително ще нараства с времето.

В момента центровете за данни (DC) формират приблизително 1,5% от глобалното потребление на електроенергия, като този дял варира значително според региона и страната. Най‑висока концентрация се наблюдава в САЩ, където тези центрове представляват близо 4,5% от общото търсене на електроенергия, следвани от Обединеното кралство с около 2,5% и Европейския съюз с приблизително 2,3%. В рамките на ЕС разпределението е неравномерно: Ирландия се откроява с около 22% от националното електропотребление, идващо от центрове за данни, докато Нидерландия, Германия и Франция отчитат съответно около 5%, 4% и 2%.

Центровете за данни биха могли да формират приблизително 7% от ръста на глобалното търсене на електроенергия за периода 2025-2030 г. и около 9%, ако се погледне по-дългосрочно в периода 2025–2035 г. В същото време прогнозите за бъдещото потребление на електроенергия от центрове за данни остават силно несигурни. Резултатите ще зависят от редица взаимосвързани фактори, включително достъпа до нисковъглеродни и предсказуеми като цена енергийни мощности, капацитета на електропреносните мрежи, както и промените в самия AI пазар.

Освен това, продължаващото геополитическо напрежение добавя допълнителна непредсказуемост, тъй като крие риск от прекъсвания във веригите за доставки на критични материали и сътресения в пазарната икономика. Например, последните ескалации в Близкия изток засилиха опасенията на инвеститорите, че продължителна нестабилност може допълнително да ограничи и без това непостоянните доставки на чипове за памет и батерии за съхранение.

Конкуренция между локациите за центрове за данни в региона на Централна Европа

Предвид нарастващото географско разпределение на центровете за данни в региона на Централна Европа, делът на електропотреблението им в националното търсене може да нарасне до между 2% и 14% до 2035 г., като най‑висока реализация се очаква в скандинавските държави. В Норвегия центровете за данни биха могли да формират около 9% от общото потребление на електроенергия. В Дания този дял може да достигне приблизително 13%, докато в Швеция може да надхвърли 8% за същия период.

„Ако България има амбиция да привлече значими инвестиции в центрове за данни и AI инфраструктура, тя трябва целенасочено да използва своите конкурентни предимства като наличието на базови ядрени мощности и гъвкавост от водните централи, свободни терени за развитие, климатични дадености за охлаждане, конкурентна данъчно-осигурителна система“, коментира Мартин Бочев, лидер на EY-Parthenon Bulgaria. По думите му страната ни е естествена точка на пресичане между мрежите на Централна Европа, Турция и Близкия изток, което ѝ дава потенциал да се превърне в регионален възел за обмен и маршрутизиране на данни извън традиционните северозападни коридори. „Реализацията на мащабен проект от водещи международни инвеститори би имала ефект далеч отвъд конкретната инвестиция – тя би изпратила ясен сигнал към пазара за наличието на реален капацитет, предвидима среда и способност на страната да реализира сложни инфраструктурни проекти, което от своя страна може да отключи последваща вълна от инвестиции“, допълва той.

Ползи от AI и ролята на човека

Нефт и газ - проучване и добив:

►    Повишаване на производителността - чрез подобряване на процесите AI може да увеличи извличането на въглеводороди, подпомагайки по-доброто използване на ресурсите.

►    Намаляване на разходите - поддръжка, базирана на AI, която да идентифицира активи с най-висок риск от повреда, позволявайки предприемане на действия преди настъпването ѝ. Този проактивен подход избягва ненужна планова поддръжка и предотвратява катастрофални повреди. Това е от критично значение, тъй като непланираните прекъсвания могат да струват средно 49 млн. долара годишно, а в някои случаи до 88 млн. щ.д.

►    Оптимизация на работните процеси - от вземането на решения до управлението на веригата за доставки, AI автоматизира повтарящи се задачи и анализира големи обеми данни, разкривайки закономерности и предоставяйки практически насоки. Например машинното обучение може да подобри транспортните маршрути, логистиката и дори да използва метеорологични и сондажни данни за създаване на по-безопасни условия на труд.

►    Подобряване на безопасността - в среда с тежко оборудване, високо налягане и екстремни температури системите с AI наблюдават както работниците, така и оборудването. Компютърното проследяване може да открива нарушения на безопасността в реално време.

С развитието на тези способности ролята на геолози, сондажни инженери и производствени екипи се трансформира към наблюдение на AI препоръки, валидиране на гранични случаи и прилагане на експертен опит при стратегически решения. AI намалява ръчната работа, но увеличава нуждата от по-високи аналитични умения, оценка на риска и безопасността.

Нефт и газ - транспорт и съхранение:

►    Подобряване на надеждността и непрекъснатостта - чрез поддръжка и откриване на аномалии AI разпознава ранни признаци на износване в помпи, компресори и клапани, като намалява непланираните прекъсвания с до 30%.

►    Оптимизация на логистиката и потоците - модели за машинно обучение анализират данни в реално време, метеорологични условия и прогнози за търсенето, подобрявайки маршрутите и графиците. Това може да намали транспортните разходи с 10-15% и да повиши точността на доставките.

►    Повишаване на оперативната безопасност - сензорният анализ и компютърното проследяване следят за целостта на тръбопроводите и откриват течове или повишено налягане в реално време.

►    Подкрепа за устойчивост и съответствие - интелигентни системи следят емисиите и енергийната консумация, подпомагайки спазването на регулациите. Автоматизацията може да намали разходите за съответствие с до 40%.

►    Симулации чрез дигитални двойници - виртуални копия на системите позволяват симулация на поддръжка, реакция при аварии и промени в капацитета без прекъсване на реалните операции.

Ролята на хората не измества от ръчен контрол към надзор на автоматизирани системи, потвърждаване на отклонения и координация.

Нефт и газ - рафиниране и химия:

►    Оптимизация на рафиниращите процеси - машинното обучение подпомага увеличаването на добивите, енергийната ефективност и качеството на продуктите.

►    Предварителна поддръжка - AI прогнозира повреди на критично оборудване, намалявайки непланираните спирания.

►    Трансформация на веригата за доставки - подобрени прогнози за търсенето, маршрутизация и управление на наличности.

►    Подобряване на безопасността и екологичните показатели - мониторинг в реално време и автоматизирани системи за спиране при отклонения.

►    Устойчивост чрез въглеродна оптимизация - дигитални двойници подпомагат намаляване на емисиите при запазване на рентабилност.

►    Дигитална рафинерия - виртуални симулации за по-бързи и устойчиви решения.

Ролята на служителите се пренасочва към надзор на дигитални системи, анализ и управление на изключения.

Енергетика и комунални услуги:

►    Прогнозиране на търсенето - AI подобрява точността с до 35%, предотвратявайки сривове.

►    Предварителна поддръжка - намаляване на непланираните прекъсвания с 20-30%.

►    Управление на разпределени енергийни ресурси - по-добро използване на ВЕИ и батерии.

►    Динамично ценообразуване и управление на потреблението.

►    Намаляване на разходите: 15–20% оперативни икономии.

Ролята на човека се измества към стратегически контрол и оценка на риска.

Търговия с енергия:

►    Подобрено прогнозиране на цени

►    Ускорено вземане на решения

►    По-добро управление на риска

►    Използване на алтернативни данни

►    Оптимизация на портфейли

►    Намаляване на регулаторния риск

►    Симулации чрез дигитални двойници

Хората се фокусират върху стратегия, управление и оценка на риска.

Енергия - търговия на дребно.

Секторът използва AI за:

►    прогнозиране на търсенето

►    ценообразуване

►    персонализирано обслужване

►    автоматизация на услуги

►    управление на логистика

AI подпомага по-ниските разходи и по-доброто клиентско изживяване. Човешките роли се изместват към управление на взаимоотношенията с клиентите, изграждане на доверие и решаване на сложни казуси, като AI разширява, а не заменя човешкия капацитет.

Общо бъдеще: координирани действия за разгръщане на потенциала между AI и енергетиката

Анализът води до ясен извод - вече не можем да разглеждаме AI и енергетиката като отделни области. AI се превръща в ключова способност за подобряване на енергийните системи - подпомага по‑голямата ефективност, надеждност и интеграция на нисковъглеродни източници, като същевременно се превръща във важен двигател на търсенето на електроенергия и инвестициите в инфраструктура. От изграждането на центрове за данни до претоварването на мрежите и осигуряването на чиста енергия - растежът на AI вече пряко влияе върху резултатите на енергийните системи.

От друга страна, ограниченията пред разрастването мащабите на AI все повече са свързани с наличността на електроенергия, достъпа до електропреносната мрежа и регулаторната рамка. Основната пречка вече не е технологичната готовност, а съгласуването на стимули, инфраструктура и управление между заинтересованите страни. Затова затвърждаването на връзката между AI и енергетиката изисква координирани действия в три основни направления:

►    Съгласуване на планирането между дигиталната и енергийна инфраструктура

►    Проектиране на системи, които са едновременно подготвени за AI и енергийно ефективни

►    Модернизиране на регулаторните и инвестиционните рамки

Регулациите и пазарът ще играят решаваща роля за това дали AI ще ускори или ще натовари енергийния преход. Процесите за присъединяване към мрежата, сроковете за разрешителни, правилата за закупуване на електроенергия и стандартите за използване на AI оказват влияние върху темпа и географията на инвестициите както в енергетиката, така и в AI. По‑бързото изграждане на мрежи, по‑ясни правила за големи потребители и рамки, които подкрепят нисковъглеродни и надеждни енергийни решения са от съществено значение.

В съвкупност тези действия подчертават една проста реалност: бъдещето на AI и бъдещето на енергетиката са неразделни. Координираният подход, включващ както енергийни и технологични компании, така и регулатори, е от съществено значение.

Организациите, които действат рано за съгласуване между секторите, планиране на инфраструктурата и модернизиране на управлението, ще бъдат в най‑добра позиция да извлекат ползите от AI, като същевременно подкрепят достъпна, надеждна и нисковъглеродна енергийна система.

С нарастването на взаимната зависимост между AI и енергийните системи човешкият фактор става още по‑важен. AI автоматизира рутинните дейности, но хората остават в центъра - взимат решенията, гарантират безопасността и движат иновациите. Това не трябва да бъде история за „повече работа с по‑малко хора“, а за „повече работа със същите хора“, подпомогнати от AI‑организирани процеси.