Настоящая статья подготовлена в соавторстве с искусственным интеллектом   "Copilot, Microsoft" в мае-июне 2025 года

1.  Основные итоги мирового энергетического хозяйства на конец 2022 года или что же собой представляет  современный промышленный уклад. 

Под мировым энергетическим хозяйством здесь подразумевается топливно-энергетический комплекс (ТЭК), включающий 179 стран, агрегированных в 7 регионов,  в соответствии с перечнем, принятым сайтом «EES EAEC. Мировая энергетика»и их итоги, оцененные на конец 2022 года,  с использованием статистических данных UNSD на конец 2022 года (по состоянию на февраль-март 2025 года). 

В соответствии с информацией EIA (на декабрь 2022 года) доказанные запасы природных энергоносителей оцениваются в 1468, 63 млрд тут (в угольном эквиваленте), из которых: 24,6% - сырая нефть, 19,3% - природный газ и 56,1% - уголь.

Валовой гидроэнергетический потенциал в соответствии с информацией WEC (на конец 2008 года)  оценивается в объеме 39822 ТВ·ч/год или ~ 4,9 млрд тут, технический – 15941 ТВ·ч/год или ~ 2,0 млрд тут и экономический – 8288 ТВ·ч/год или ~ 1,0 млрд тут

В 2022 году производство органического топлива составило около 29,46 млрд тут, расход на сжигание и преобразование на конвенциональных электрических станциях, электростанциях с комбинированным производством и отопительных установках – 7,67 млрд тут (26,5%; к общей поставке), конечное энергетическое потребление – 9,61 млрд тут, в том числе: 34,0% - промышленность, 34,7% - транспорт и 31,3% - другие сектора

Приложение: К  пункту 1 

2. Электроэнергетический комплекс мира  в 2022 году

На конец 2022 года установленная мощность-нетто электростанций мира – 8,5 ТВт . Производство электроэнергии-брутто превысило 29 трлн кВт·ч 

Обращает на себя внимание доли крупнейших стран, к которым мы относим страны с объемом производства-брутто от 200 млрд кВт·ч и, в первую очередь, двух супердержав. На Китай и США приходится  почти 45% генерирующих мощностей всего мира, в том числе:  Китай –  30,6%  и США –  14,1%. Обратим внимание, что  а) доля Китая в мировых запасах природных энергоносителей – 9,2%, а США – 14,6%  и б) в наиболее общем виде, реальный энергетический потенциал стран может быть оценен из соотношений долей доказанных запасов первичных энергоносителей и установленной электрической мощности (страны, организации, региона), рассчитанных к  общемировым их значениям.

За истекшее тридцатилетие с 1992 года по 2022 год рост производства-брутто электроэнергии всего составил 2,4 раза, на невозобновляемых источниках энергии – 2,1 раза, ВИЭ – 3,5 раза.

Не рассматривая специальные вопросы, (затраты стран, связанные с субсидированием приоритетного развития ВИЭ, экономический ущерб, вызванный значительным снижением числа часов использования установленной мощности, снижение реальных доходов населения и целый ряд других, в том числе и ущерба из-за снижения надежности и живучести электроэнергетических систем), отметим, что за 30 лет доля невозобновляемых источников энергии в общем объеме выработки электрической энергии снизилась примерно на 9%. 

Приложение: К  пункту 2

3. Актуальность перехода к новому укладу, основные понятия и цена.

Основные характеристики промышленного уклада: высокая затратность, невысокие уровни электрификации и производительности труда.

Переход к следующей, более высокой стадии общественного способа производства  –информационному или иначе цифровому – неизбежен. Но это не означает, как рассуждают отдельные исследователи, исчезновение индустриального уклада. Индустриальное общество «поглощается» цифровым.  Новым смыслом наполняются производительные силы, как совокупность средств производства и рабочей силы. В индустриальном обществе уровень технологического развития характеризуется долей электроэнергии в конечном энергетическом потреблении энергоносителей. В постиндустриальном обществе уровень научно-технического прогресса будет определяться уровнем развития искусственного интеллекта (ИИ). Чем выше уровень развития ИИ, тем выше производительность труда. В этом контексте ИИ (AI— Artificial Intelligence) – базис нового информационного уклада и главный фактор трансформации глобального энергетического спроса, при котором, электроэнергия становится не просто универсальным энергоносителем, а операционной тканью всех цифровых процессов. В этой связи уместно отметить, что вопросы техники и технологии, оргструктур управления в электроэнергетике приобретают принципиально новое значение в связи с возрастающими проблемами обеспечения надежности, устойчивости и живучести электроэнергетических систем (ЭЭС). И они абсолютно не могут быть сведены к оценке последствий нарушения так называемых «следов» (см. ниже), а должны оцениваться, прежде всего, с позиций оценки последствий нарушения статической и динамической устойчивости и живучести ЭЭС. При этом крайне важно исходить из доказанного факта о том, что к нарушению динамической устойчивости ЭЭС с переходом к каскадным авариям могут приводить и малые возмущения. Однако это вопросы требуют специального рассмотрения, как и вопросы рынка электроэнергии и мощности в широком понимании. При этом краеугольным здесь остается факт распространения электроэнергии со скоростью 300000 км в секунду, то есть неразрывность процессов производства, передачи и потребления электроэнергии.

4. Что такое ИИ и его основные формы.

В наиболее общем виде:

ИИ — это область информатики и инженерии, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, которые требуют "интеллекта", традиционно присущего человеку.

В прикладном:

ИИ — это совокупность алгоритмов и систем, способных анализировать информацию, делать выводы и действовать в сложной среде с элементами неопределённости.

ИИ — это не только про алгоритмы, но и про системное моделирование мышления, обучение на больших данных и встраивание в реальное окружение (например, большие энергетические системы).

Основные черты ИИ:

• Восприятие: обработка данных с датчиков (изображения, речь, текст).

• Обучение: способность выявлять закономерности, адаптироваться на основе данных (машинное обучение, ML).

• Принятие решений: выбор оптимального действия на основе модели или предсказания.

• Решение задач: от игры в шахматы до предсказания и предотвращения нарушения надежности и живучести энергетических систем.

5. Потребности ИИ в топливно-энергетических ресурсах (ТЭР)

ИИ-системы, особенно крупные языковые модели и генеративные алгоритмы, требуют колоссальных объёмов энергии.

Основные источники потребления:

• Обучение моделей: один цикл обучения GPT-подобной модели может потреблять сотни тысяч кВт·ч

• Инференс (использование): ежедневные запросы пользователей — основной источник энергозатрат. Один запрос к ИИ может потреблять в 10 раз больше энергии, чем обычный веб-поиск.

• Дата-центры: инфраструктура, обеспечивающая работу ИИ, требует постоянного электропитания, охлаждения и резервирования.

6. Прогнозы потребления ТЭР ИИ

По текущим оценкам:

• В 2022 году ИИ, дата-центры и криптодобыча потребляли около 2% всей электроэнергии в мире (~460 ТВт·ч), что корреспондируются с данными конечного потребления электроэнергии (см. Балансы электрической энергии)

• Годовой прирост потребления — 12%, что выше темпов роста большинства отраслей. Для сравнения приведем снижение (-), рост (+) в отдельных отраслях промышленности и бытовом секторе (2022/2021). -4,6% в чугунной и сталелитейной промышленности, + 4,3% в химии и нефтехимии, +1,5% в других отраслях обрабатывающей промышленности, и +3,6% бытовыми потребителями.

• Охлаждение дата-центров требует до 1,7 литра воды на каждый кВт·ч, что создаёт дополнительную нагрузку на водные ресурсы.

7. Сценарные проблемы развития ИИ и будущий спрос на ТЭР (с акцентом на электроэнергию)

ИИ становится одним из ключевых драйверов роста глобального энергопотребления, в первую очередь — электроэнергии. Этот рост носит экспоненциальный характер и требует сценарного планирования на уровне отраслей, регионов и транснациональных структур.

8. Роль электроэнергии:

• 90% всей потребности ИИ обеспечивается именно электроэнергией;

• Будущие дата-центры проектируются с учётом энергетической автономности (солнечные фермы, локальные ГПУ-кластеры);

• Электроэнергия становится новой валютой ИИ-развития: от стоимости кВт·ч зависит скорость внедрения систем на уровне наций.

9. Вызовы:

• Концентрация энергопотребления в «цифровых хабах» (США, Ирландия, Сингапур);

• Риски для устойчивости энергосистем (нагрузка, частота, резерв);

• Вопросы справедливости распределения доступа к ИИ-технологиям (энергоемкость,  доступность).

• Если принять среднегодовой рост потребления электроэнергии ИИ-инфраструктурой равный 10%, то только к 2030 году в сравнении с 2022 годом конечное потребление может составить почти 990 ТВт·ч, что примерно соответствует потреблению полезной электроэнергии в 2022 году Японией, но составляет 4% от конечного потребления во всем мире за 2022 год.

10. ИИ - парадокс слабого потребителя — сильного трансформатора

Несмотря на то, что потребление электроэнергии ИИ к 2030 году прогнозируется на уровне всего ~4% от мирового конечного  энергетического потребления (по данным 2022 года), его роль в энергетической трансформации оказывается непропорционально велика. Возникает парадокс: малая по объёму нагрузка производит максимально системный эффект.

ИИ меняет не масштаб потребления — а саму его архитектуру:

• от линейного и иерархического спроса к фрагментированному, событийно-ориентированному;

• от централизованного управления к предиктивной и децентрализованной логике оперативных решений;

• от энергообеспечения отраслей к синхронизации с цифровыми потоками данных и вычислений.

В этих условиях методологически недостаточно анализировать ИИ в терминах «удельной доли» — необходимо видеть в нём триггер смены уклада, преобразующего производительные силы, формы управления, принципы устойчивости. При этом сам момент смены уклада невозможно зафиксировать эмпирически, так как он размывается в цепи непрерывных изменений. Это делает особенно важной задачу: не прогнозировать дату перехода, а разработать инструменты его распознавания — по вторичным признакам, логическим сбоям прежней модели мышления, появлению новых контуров устойчивости.

ИИ не просто использует электроэнергию. Он превращает её в нейронную ткань цифрового уклада — основу связности, скорости и когерентности процессов. Это радикально меняет методологическую рамку анализа: ключевым становится не то, сколько ИИ потребляет, а как он меняет само основание энергетических, организационных и управленческих структур.

11. Основной вывод: 

Ключевое значение ИИ не в объёме потребления электроэнергии, а в его способности  переформатировать саму систему потребления и управления  в  электроэнергетике