L’augmentation rapide des centres de données impulsionnelles par l’intelligence artificielle n’est qu’une augmentation de la demande d’électricité, même si cela rend également difficile la prévision, en vérifiant la forme pour planifier et gérer les systèmes électriques. La grande majorité des directives du secteur énergétique espèrent des pics de demande d’électricité les plus extrêmes et imprédécibles, alors que la plupart de trois parties reconnaissent leurs difficultés pour prévenir avec précision les besoins futurs, selon la dernière information de l’Institut de recherche Capgemini, L’IA rencontre le réseau : façonner le jeu de pouvoir des centres de données.
L’étude, basée sur une enquête réalisée sur plus de 600 hauts directeurs d’entreprises électriques avec une facture annuelle supérieure à 500 millions de dollars, doit faire en sorte que les systèmes d’électricité soient entrés dans une nouvelle étape marquée par la creciente imprévisibilité des charges de travail. de la IA. Selon l’information, avant que la demande d’électricité soit beaucoup plus complexe, même si la propre intelligence artificielle fait également partie de la solution, la plupart des directives espèrent contribuer de manière significative à l’efficacité et au rendement opérationnel.
Demande électrique plus volatile et brûlante
Más allá de la crecimiento de la demanda, el principal reto est l’incertidumbre. Les entreprises électriques planifient chaque fois plus d’infrastructures pour répondre à une demande d’électricité qui, dans certains cas, n’atteint jamais le produit.
L’information indique qu’il y a une différence approfondie entre la demande anticipée et la demande réelle : les 67 % des directeurs du secteur ont fait référence à des demandes « fantastiques » de capacité pour une partie des centres de données, de la sorte environ 19 % n’est pas encore matérialisé. Cela fausse les prévisions d’électricité et augmente le risque tant de sobredimensionnel que d’infradimensionnel des inversions.
Il s’agit certainement d’un défi important pour l’attribution du capital. Les services publics ne doivent décider de ne pas onduleur, mais aussi de donner la priorité à la modernisation du réseau électrique pour répondre à la demande future sans générer d’activités infra-utilisées. Pour les grands opérateurs de centres de données (hyperscalers), le travail est également complexe, car ils doivent prendre d’importantes décisions d’inversion des infrastructures dans un contexte marqué par des prévisions d’incendie, la disponibilité de l’électricité dans le réseau électrique et les lieux de connexion.
«L’intelligence artificielle est en train de transformer les systèmes électriques bien plus que l’augmentation de la demande. Il est évident que les limites structurelles de la capacité du réseau électrique, de la planification et de la disponibilité de l’électricité sont manifestes, au moment où la demande est la plus dynamique et la plus difficile à survivre», affirme Claire Gauthier, responsable mondiale de l’énergie et des services publics de Capgemini. «Le défi n’est pas uniquement constitué de l’énergie nécessaire, mais si elle peut être fournie en électricité de manière fiable, dans le lieu et le moment adéquats. Les entreprises électriques auront un rôle décisif en tant qu’explorateurs du système, en utilisant l’IA pour équilibrer les ressources du réseau et les propres clients, accélérer la capacité disponible et rendre possible la prochaine phase de création des centres de données.»
Le double papier de l’IA : impulsion de la demande et de l’aliada
Selon l’information, la consommation d’électricité associée à l’entretien et l’inférence de modèles d’intelligence artificielle pasará de représenter 25 % à 60 % de la demande totale d’électricité des centres de données au cours des trois prochaines années, en déplaçant progressivement d’autres charges informatiques traditionnelles.
En même temps, les directives du secteur considèrent que l’IA peut devenir un facteur multiplicateur pour améliorer la planification et la fiabilité des réseaux électriques. De plus, vous espérez que les capacités avancées d’analyse basées sur l’IA permettent d’améliorer de plus de 10 % la réduction des chutes, la productivité opérationnelle et la prévention et la récupération avant les interruptions de l’alimentation électrique.
L’adoption de l’IA est aujourd’hui limitée
Pese a sus ventajas, l’implantation de ces technologies est toujours réduite. Moins de la moitié (45 %) des entreprises électriques utilisent actuellement l’IA pour optimiser la gestion du rouge de l’électricité et seulement 16 % ont des solutions avancées basées sur l’intelligence artificielle pour optimiser les flux d’électricité, renforcer la résilience et améliorer le rendement du système. en temps réel.
L’information indique également que les grandes zones nécessaires à la construction de nouvelles infrastructures électriques constituent d’autres obstacles majeurs pour absorber l’augmentation rapide de la demande dérivée des centres de données. Par conséquent, il est urgent d’accélérer la modernisation des réseaux électriques grâce à l’intelligence artificielle et à d’autres technologies climatiques, avec la fin de garantir un niveau fiable, équitable et durable.
La génération électrique in situ est un protagoniste
Avant les limites des réseaux et les retours sur les connexions, les centres de données sont en train d’évoluer des systèmes de réponse traditionnels avec des solutions de génération propia et des systèmes derrière le compteur (BTM). Il y a trois de ces organisations qui proposent ce type de solutions et un 39 % d’entre elles ont déjà été incorporées dans les prochaines années. De plus, vous devez considérer chaque fois que ces technologies réduisent considérablement la dépendance au rouge de l’électricité sur une place de cinq ans.
L’intelligence artificielle transforme les systèmes électriques beaucoup plus en termes d’augmentation de la demande
Les 86 % des personnes interrogées considèrent que la capacité d’opérer en partie de manière indépendante du réseau électrique représente une offre compétitive. Cette évolution est en train de redéfinir la relation traditionnelle entre les entreprises électriques et les grands consommateurs d’électricité, générant de nouvelles opportunités, mais aussi des aspects de coordination importants.
Un mélange énergétique diversifié, clé pour un accroissement durable
L’information conclue que disposer d’un mélange énergétique diversifié sera essentielle pour garantir un accroissement fiable et résilient des centres de données. Le 78 % des directeurs des entreprises électriques et le 73 % des responsables des centres de données considèrent que les énergies renouvelables, pour ainsi dire, ne peuvent toujours pas fournir une électricité suffisante de forme continue avec une grande escalade pour répondre aux besoins des centres de données pulsés par IA.
Les colectivos s’assurent qu’ils sont activés de manière invirtienne dans les systèmes de stockage de batteries intermédiaires (BESS) pour couvrir cette brecha de suministro de electricidad.
L’asimiisme, coïncidant avec les solutions de grande taille, comme les petits réacteurs nucléaires modulaires (SMR), tarde aujourd’hui à renoncer à une forme généralisée. Pendant ce temps, la plupart des tiers (68 %) considèrent que le gaz naturel sera une solution de transition nécessaire pour garantir la disponibilité de l’électricité jusqu’à ce que les énergies renouvelables et les technologies d’exploitation atteignent la maturité suffisante, même si elles reconnaissent qu’elles génèrent des tensions avec les objectifs de décarbonisation.
« Tant pour les fournisseurs d’énergie que pour les opérateurs de centres de données, le principal défi n’est pas de résider uniquement dans l’augmentation de la capacité, mais en raison d’un contexte d’incertitude, de limitations de vitesse et de complexité croissante du système », conclue Claire Gauthier. « L’issue dépendra de la capacité d’inversion linéaire de l’infrastructure, du pouvoir en électricité et des opérations basées sur l’IA pour gérer l’ampleur de la volatilité de la demande, au moment où elle équilibre la fiabilité, le coût et la viabilité ».
