AI моделите живеят в „облака“, но необходимата за тях електроенергия, се осигурява от съвсем реална инфраструктура. До 2030 г. глобалното потребление на електроенергия от центровете за данни се очаква да се доближи до 950 TWh, почти два пъти повече спрямо 2025 г. Зад ръста стоят сървъри, мрежово оборудване, охлаждане, силова електроника и мрежови връзки, чийто капацитет трябва да следва темпа на повишаване на необходимата мощност. Как изглежда този процес от гледна точка на електроенергийната инфраструктура? По темата разговаряме с Оскар-Ел – доказана българска инженерингова компания с над 30 години опит в автоматизацията и електроинженеринга и повече от 150 реализирани проекта в близо 30 държави по целия свят. От екипа й поставят въпроса отвъд популярния въпрос колко електроенергия изразходва една AI заявка. Много по-съществено е къде се концентрира новият товар, колко бързо расте и каква инфраструктура ще бъде необходима, за да бъде осигурен надеждно.

От текстовата заявка до сървърния шкаф

„Отделните приложения на изкуствения интелект имат съвсем различен енергиен профил“, обясниха от Оскар-Ел. При простите текстови заявки консумацията вече е значително по-ниска от част от ранните оценки, които съпътстваха първия бум на генеративния AI. Дори хипотетична замяна на всички традиционни интернет търсения с базови AI текстови заявки би добавила около 4 TWh годишно към глобалното потребление. Видео генерирането променя мащаба. В зависимост от модела и натоварването енергията за една заявка достига стотици и дори хиляди пъти нивото при простото генериране на текст. Затова отделната заявка е само една малка част от много по-голяма енергийна картина.

„Към 2025 г. глобалното електропотребление на центровете за данни достига около 485 TWh, като годишният ръст е приблизително 17%. При инфраструктурата, ориентирана специално към AI, увеличението е значително по-бързо – около 50% годишно. Прогнозата за 2030 г. вече е около 950 TWh, или приблизително 3% от световното електропотребление“, обясниха от компанията. По думите на екипа глобалната стойност сама по себе си не показва целия проблем. Значение има и концентрацията. В Ирландия например подобни обекти са формирали 22% от измереното електропотребление през 2024 г., а в САЩ делът им от общата консумация се очаква да достигне между 6.7 и 12% до 2028 г.

Успоредно с общото потребление расте и мощността, събрана върху все по-малка площ. От Оскар-Ел посочиха, че между 2020 и 2025 г. енергийният капацитет на AI сървърите е нараснал единадесет пъти. До 2027 г. се очаква ново четирикратно увеличение, а един сървърен шкаф в напреднала AI инфраструктура би достигнал пиков товар, сравним с този на около 65 домакинства. Именно при подобни мощности електрическата част започва да определя много повече от избора на оборудване. Сред основните изисквания, които следва да се вземат предвид, са специализираните силови архитектури, краткосрочното съхранение на енергия и течното охлаждане.

Когато изчислителната мощност стигне до електрическата мрежа

При големите AI натоварвания въпросът за електрозахранването е основен за проекта. От Оскар-Ел обясниха, че необходимата мощност трябва да бъде осигурена на конкретна площадка и при високи изисквания към непрекъсваемостта, което насочва вниманието към мрежовото присъединяване, трансформаторите, силовата електроника и резервирането. Трудността идва и от различния темп, с който се развиват двете инфраструктури. Изчислителният капацитет нараства бързо, докато разширяването на електрическата мрежа, изграждането на нови подстанции и доставката на оборудване изискват значително повече време. „При подобни мощности наличният мрежов капацитет и срокът за осигуряването му вече имат пряко значение още при планирането на обекта“, продължиха коментара си от компанията.

При подобни натоварвания резервирането и управлението на енергията вървят ръка за ръка. Батерийните системи поемат краткотрайни пикове и подпомагат непрекъсваемостта, докато силовата електроника управлява потоците между отделните части на захранването. С нарастването на изчислителната плътност тази координация става все по-важна, защото всяка промяна в режима на сървърното оборудване се отразява директно върху натоварването на електрическата система. Същото важи и за охлаждането. При високопроизводителните AI конфигурации топлинният товар на ограничена площ нараства рязко, което измества течното охлаждане все по-напред сред използваните решения. „Електрическата и термалната част вече трябва да се планират заедно, защото изборът на една система влияе пряко върху изискванията към другата“, допълниха експертите.

В някои проекти отделената топлина намира и повторно приложение. В Хамина, Финландия, центърът на Google използва студена морска вода от Балтийско море за охлаждане, а отпадната топлина се подава в местната топлофикационна мрежа. Системата е проектирана да покрива до 80% от годишното потребление на топлина в района, превръщайки енергоемкия цифров обект и в източник за друга част от местната енергийна инфраструктура.

Повече AI означава и повече въпроси за енергийния микс

След осигуряването на необходимата мощност остава въпросът как ще се генерира електроенергията за растящото изчислително натоварване. От Оскар-Ел посочиха, че при централния сценарий на IEA (International Energy Agency – Международна агенция по енергетика) възобновяемите енергийни източници (ВЕИ) се очаква да покрият близо половината от допълнителното търсене до 2030 г., докато природният газ ще запази важна роля в краткосрочен план. Паралелно се развиват и планове за малки модулни ядрени реактори, чието първо въвеждане в експлоатация се очаква около края на десетилетието.

Подобен енергиен микс поставя сериозни изисквания към балансирането на системата. Големите цифрови товари работят при високи изисквания към непрекъсваемостта, а производството от слънце и вятър се изменя според метеорологичните условия. Затова съхранението, прогнозите и управлението на товара придобиват все по-голямо значение с увеличаването на дела на ВЕИ. „Успешният преход към ерата на ИИ няма да се реши само от по-добрите модели, а от това дали инфраструктурата – електроснабдяване, охлаждане, стандарти, прозрачност и гъвкавост – ще расте със същото темпо като изчислителното търсене“, категорични са от Оскар-Ел. Търсенето на по-добър баланс между производство, потребление и наличен мрежов капацитет обаче отваря и друга посока в развитието на AI. Освен че увеличава натоварването върху енергийната инфраструктура, технологията вече започва да участва и в управлението ѝ.

AI в управлението на енергийната система

„Парадоксално, самият ИИ може да бъде и част от решението“, допълниха още от компанията. Причината е, че електроенергийната система вече работи с огромен обем променливи – колебаещо се производство, различни профили на потребление и нарастващо натоварване върху отделни участъци от мрежата. При такава среда точната прогноза започва да има пряко значение за начина, по който се използва наличният капацитет. AI намира място именно в тази част от управлението. Алгоритмите обработват големи обеми оперативни данни и подпомагат прогнозите за производството и потреблението, което е особено важно при по-висок дял на слънчевата и вятърната енергия. По-добрата предвидимост дава повече време за реакция и по-точно разпределение на натоварванията, без всяка промяна в търсенето непременно да води до необходимост от нова инфраструктура.

От Оскар-Ел обърнаха внимание и на оценката на IEA (International Energy Agency – Международна агенция по енергетика), според която по-широкото използване на съществуващи AI приложения в електроенергийния сектор би донесло до 110 млрд. долара годишни икономии. Същият анализ посочва и до 175 GW допълнителен преносен капацитет до 2035 г., постигнат чрез по-ефективно използване на вече изградените мрежи. Така връзката между AI и енергетиката постепенно става двупосочна. Изчислителната инфраструктура увеличава търсенето на електроенергия, а алгоритмите навлизат в работата на системата, която трябва да осигури тази енергия. За електроинженеринга това означава по-тясно преплитане между цифровото управление и физическата инфраструктура – мрежи, захранване, автоматизация и контрол.

Оскар-Ел поставят основния акцент за следващите години върху синхрона между двата процеса. Развитието на AI ще зависи в голяма степен от способността на енергийната инфраструктура да следва темпа на изчислителното търсене, докато цифровите инструменти ще заемат по-значимо място в управлението на натоварването и наличния мрежов капацитет.

AI поставя нови задачи и пред инженерите, които изграждат инфраструктурата зад него. Ако искате да бъдете част от подобни проекти, следете актуалните свободни позиции в Оскар-Ел в микросайта на компанията в Борса.bg.

Тази статия на ДигиталнаИндустрия.bg е по материали на Инженер.bg.

Източник на снимковия материал: Оскар-Ел, ©Engineer.BG via Canva.com