De twee tegengestelde gevolgen van AI voor de energietransitie
Door Jeff Lin, Thematic Equity Investment Portfolio Manager bij M&G
Omwille van de toenemende toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) zal extra fysieke datacenterinfrastructuur nodig zijn, waaronder gebouwen en de bijbehorende stroomvoorziening en koeling. Dat zal tot een hoger elektriciteitsverbruik leiden. Hierdoor zal de vraag naar hernieuwbare energie waarschijnlijk toenemen.
Waarschijnlijk bevinden we ons nog maar in de beginfase van een dergelijke groei. De massale golf datacenterproducten van enablers zoals Nvidia begint net op de markt te komen en groeit razendsnel. Nvidia's kwartaalomzet uit datacenters is in de afgelopen 12 maanden verviervoudigd, omdat het bedrijf een sterke vraag ziet bij hyperschalige publieke cloudbedrijven (zoals Amazon, Microsoft en Google), consumenteninternet en grote ondernemingen1.
Microsoft denkt dat het in zijn fiscale jaar (FY) 2022, dat eindigde in juni, 18.153.454 MWh aan elektriciteit heeft verbruikt, een stijging van 33% ten opzichte van FY 20212. Hoewel het bedrijf zijn elektriciteitsverbruik voor boekjaar 2023 nog niet bekend gemaakt heeft, vermoeden we dat door de groei van Generative AI computing het elektriciteitsverbruik sneller zal blijven stijgen.
Efficiëntieverbeteringen door AI compenseren AI-energieverbruik
Ook al verwachten we dat AI de komende decennia een belangrijke aanjager van het elektriciteitsverbruik zal zijn, toch denken we dat het ook een belangrijke rol zal spelen in het beheer van de vraag en aanbod van elektriciteit. Naarmate de opwekking van elektriciteit verschuift van koolstofbronnen naar hernieuwbare bronnen, zal het aanbod van elektriciteit gefragmenteerder, meer verspreid en minder voorspelbaar worden. Woningen zullen waarschijnlijk lokale bronnen van zonne-energie worden, stroom kan van ver komen als er wind, zon of waterkracht is, en voor de opslag van overtollige stroom zullen vaste of mobiele (inclusief elektrische voertuigen accu's nodig zijn.
Maar wind- en zonne-energie zijn niet altijd beschikbaar, vanwege het tijdstip van de dag of het weer. AI zal nodig zijn om het elektriciteitsverbruik en de productie met elkaar in balans te brengen. Op basis van weersvoorspellingen, en dus van de beschikbare stroom, kunnen bijvoorbeeld niet-kritieke elektrische belastingen worden "verschoven" naar gunstigere tijden. AI kan aanbevelen om het stroomverbruik te verminderen en overtollige stroom op te slaan in accu's, vooruitlopend op slecht weer dat de beschikbare stroom zou kunnen verminderen. Bedrijven als Schneider Electric en Microsoft werken samen om het netbeheer te transformeren met als doel de betrouwbaarheid van het net te handhaven en de overstap van klanten naar gedistribueerde energieopslagbronnen, waaronder elektrische voertuigen en zonne-energie op daken, te versnellen3.
AI kan ook ingezet worden om het energieverbruik te verminderen. Vandaag worden gegevens van vrachtwagens geanalyseerd en gebruikt om de gewoonten van chauffeurs te optimaliseren. Gegevens zoals stationair draaien, de stand van het gaspedaal en de snelheid worden gebruikt om chauffeurs te trainen om het brandstofverbruik te minimaliseren. In de toekomst zal autonoom vervoer met volledig elektrische voertuigen helpen om het energieverbruik tot een minimum te beperken dankzij geoptimaliseerde routes, minder verkeer en een beter gebruik van bedrijfsmiddelen.
Terwijl AI het energieverbruik van datacenters zal doen toenemen, zullen de capaciteiten van AI nodig zijn om de overgang naar volledig hernieuwbare elektriciteitsbronnen te beheren.
1 Bron: Nvidia, company earnings reports, 2023
2 Microsoft, 2022 Environmental Sustainability Report, 2022 Factsheet
3 Bron: Schneider Electric capital markets day