Oxford Enerji Forumu’nun Mayıs 2025 sayısında yapay zekanın küresel elektrik sistemlerini nasıl değiştirdiği ele alınıyor.
Ne : Uzmanlar, yapay zekanın güç kullanımını nasıl artırdığını, elektrik şebekelerinin nasıl işletildiğini nasıl etkilediğini ve muhtemelen enerji piyasalarının çalışma biçimini nasıl yeniden şekillendirdiğini araştırıyor.
Neden : Enerji sektörü artık iki güçlü gücün kesiştiği noktada yer alıyor: temiz enerji dönüşümü ve yapay zeka devrimi.
Sırada ne var : Yapay zeka, elektrik sistemlerinin daha esnek, güvenilir ve yeşil olmasına yardımcı olabilir.
Yapay Zeka’nın (AI) hızlı büyümesi, endüstrilerin, özellikle de elektrik sektörünün işleyiş biçimini dönüştürüyor. AI daha güçlü hale geldikçe, özellikle AI sistemlerini barındıran veri merkezlerinden gelen elektrik talebi hızla artıyor. Bu talep, dünyanın daha temiz enerjiye geçmeye çalıştığı kritik bir zamanda geliyor. Enerji sektörü artık iki güçlü gücün kesiştiği noktada yer alıyor: temiz enerji geçişi ve AI devrimi.
Oxford Enerji Çalışmaları Enstitüsü’nün enerji konularını ve politikalarını tartışmak için üç ayda bir çıkardığı bir dergi olan Oxford Enerji Forumu’nun (OEF) son sayısı , yapay zekanın elektrik sistemini küresel olarak nasıl değiştirdiğine bakıyor. Uzmanlar, yapay zekanın güç kullanımını nasıl artırdığını, şebekelerin nasıl işletildiğini nasıl etkilediğini ve muhtemelen enerji piyasalarının nasıl çalıştığını nasıl yeniden şekillendirdiğini araştırıyor. Ayrıca yapay zekanın elektrik sistemlerini nasıl daha esnek, güvenilir ve yeşil hale getirebileceğini vurguluyorlar. OEF’nin Mayıs 2025 sayısı, modern enerji sistemlerindeki bu önemli gelişmeye dair kapsamlı bir genel bakış sunarak küresel ve bölgesel içgörüleri, politika tartışmalarını ve teknolojik çözümleri bir araya getiriyor.
Küresel eğilimler ve riskler
Açılış bölümünde, Plutarco Naranjo ve David Robinson, jeopolitik rekabetin AI gelişimini hızlandırdığını ve potansiyel olarak 2030 yılına kadar elektrik talebini altı katına çıkarabileceğini açıklıyor. Donanım ve veri merkezi yönetimindeki iyileştirmeler sistem verimliliğini artırabilirken, eğitilmiş modellerin sonuç ürettiği AI’nın çıkarım aşaması hala önemli miktarda elektrik tüketiyor. Bu küresel AI yarışının daha fazla fosil yakıt kullanımını teşvik ederek temiz enerjiye geçişi geciktirebileceği konusunda uyarıyorlar. Bu sorunu ele almak için, AI elektrik talebini sübvansiyonlar yerine piyasa sinyallerine bağlayan politikaların uygulanmasını öneriyorlar ve sürdürülebilir AI gelişimi için uluslararası iş birliğini savunuyorlar.
Charlie Wilson, Yee Van Fan ve Felippa Amanta, AI’nın enerji kullanımı üzerindeki dolaylı etkilerinin doğrudan olanlardan daha büyük olabileceğini savunuyor. Veri merkezleri elektrik kullanımını artıracak olsa da, asıl endişe AI’nın tüm sektörlerde enerji kullanımını nasıl değiştirdiğidir. Bazı kullanımlar enerji tasarrufu sağlar; diğerleri ise tam tersini yapar. Bu dolaylı etkileri düzenlemek zordur, bu nedenle yazarlar AI projeleri için orantılılık testleri kullanılmasını ve daha geniş etkilerinin izlenmesini önermektedir.
Operasyonel dönüşüm ve pazar etkileri
Sam Young, AI’nın enerji sistemlerinin işleyişini değiştireceği üç temel yolu vurguluyor: 1) AI’nın birçok küçük enerji kaynağını verimli sistemlere bağlayabileceği koordinasyonu sağlama; 2) ticaret stratejilerini iyileştirmek ve ayrıca piyasa kurallarındaki kusurları ortaya çıkarmak için piyasa optimizasyonunu geliştirme; ve 3) rekabet eden AI algoritmalarının yüksek stresli olaylar sırasında kesintilere neden olabilecek şekilde davranabileceği sistemik riskler getirme. Young, sektörü enerji sistemini yönetme biçimini yeniden düşünmeye, uç cihazlara, dinamik operasyonlara ve AI kullanımı için net hedeflere daha fazla odaklanmaya çağırıyor.
ABD’ye odaklanan Michael Hochberg, yapay zekanın elektrik kullanımında nasıl keskin bir artışa yol açtığını gösteriyor, veri merkezleri 2030 yılına kadar toplam ABD elektriğinin %12’sini tüketebilir, özellikle Teksas ve Doğu Yakası’nda. Bu, inovasyon için fırsatlar açarken, aynı zamanda şebeke güvenilirliği, eski elektrik santrallerinin emekliye ayrılması ve artan emisyonlar gibi sorunları da gündeme getiriyor. Hochberg,yapay zekanın verimlilik kazanımlarının hızla büyüyen güç ihtiyaçlarına ayak uydurup uyduramayacağını sorguluyor.
Birleşik Krallık’ta Malcolm Keay benzer endişelere işaret ediyor. Birleşik Krallık, emisyonları azaltırken AI’da liderlik etmek ve elektrik piyasasını yeniden düzenlemek istiyor, ancak bu hedefler çatışıyor. Keay’e göre, AI’nın güç talebini tahmin etmek zor, yüksek Birleşik Krallık elektrik fiyatları AI’nın rekabet gücünü etkiliyor ve AI altyapısı her zaman bölgesel fiyatlandırma gibi planlanan reformlarla uyuşmuyor. Bu, Birleşik Krallık’ın AI’daki liderliği temiz enerji hedefleriyle dengelemesini zorlaştırıyor.
Avrupa yönetimi ve düzenlemesi
Avrupa perspektifinden bakıldığında, Irene Niet ve Rinie van Est, AI’nın daha geniş sosyal ve çevresel maliyetlerinin izlenmesi gerektiğini vurguluyor. AI enerji verimliliğini artırabilse de, altyapısı enerji yoğun olduğundan daha fazla karbon emisyonuna yol açıyor. Ayrıca, AI’nın Büyük Teknoloji şirketlerine enerji sistemleri üzerinde çok fazla kontrol sağlayabileceği ve demokratik denetimi sınırlayabileceği konusunda uyarıyorlar. Avrupa AI Yasası gibi yasalar aracılığıyla güçlü yönetişim çerçeveleri talep ediyorlar.
Bunu genişleten Eva de Winkel, Betül Mamudi, Roel Dobbe ve Jochen Cremer elektrik dağıtım şebekelerine odaklanıyor. Yapay zeka tıkanıklığı yönetmeye ve şebeke tahminini iyileştirmeye yardımcı olabilir, ancak hayati altyapılarda kullanımı güvenlik ve etik riskler oluşturur. Avrupa Yapay Zeka Yasası bu sistemleri yüksek riskli olarak ele alır ve şeffaflık, risk yönetimi ve insan gözetimi konusunda net kurallar gerektirir. Yazarlar beş temel yönetişim sorusu öneriyor ve yapay zekanın benimsenmesini yönlendirmek için güvenlik çerçevelerinin kullanılmasını öneriyor.
Teknik yenilikler ve enerji kaynaklarının yönetimi
Alejandro D. Domínguez-García, Hanchen Xu ve Dimitra Apostolopoulou, geleneksel şebeke kontrol yöntemlerinin modası geçmiş olduğunu açıklıyor. Çatı güneş enerjisi gibi dağıtılmış enerji kaynakları (DER’ler) arttıkça, güç akışlarını yönetmek daha karmaşık hale geliyor. Güvenilirliği ve esnekliği artırmak için makine öğrenimi ve gerçek zamanlı veri kullanmayı öneriyorlar. Ayrıca voltaj düzenlemesi ve DER koordinasyonu için AI tabanlı çözümleri sergiliyorlar ancak siber güvenlik, doğruluk ve çevresel etkilerin endişe verici olmaya devam ettiğini belirtiyorlar.
Alex Papalexopoulos ve Mayank Saxena, yapay zekanın DER’leri piyasa katılımı için bir araya getirmeye yardımcı olduğu sanal enerji santrallerine odaklanıyor. Platformları, şebeke dengesini ve enerji piyasası stratejilerini iyileştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimini (ML) kullanıyor. Düzenlemeler ve teknoloji gelişirse, bu yaklaşım geleneksel fosil yakıtlı enerji santrallerine olan bağımlılığı azaltabilir.
Kamu hizmetleri operasyonları ve siber güvenlik
Rafael San Juan Moya, bir kamu hizmeti perspektifinden bakıldığında AI’nın artan talep ve karmaşıklığı ele almada hayati önem taşıdığını düşünüyor. AI, planlama ve yatırımları optimize edebilir, otomatik arıza tespitini etkinleştirebilir, yenilenebilir enerji tahminini iyileştirebilir, öngörücü bakım yoluyla maliyetleri düşürebilir ve müşteri hizmetlerini geliştirebilir. Ancak San Juan Moya, AI sistemlerinin enerji taleplerini yönetmek için dikkatli planlamanın gerekli olduğu ve siber güvenliğin önceliklendirilmesi gerektiği konusunda uyarıyor.
Bu konuda Xiang Huo, Justin Leiden, Emily Payne, Astrid Layton ve Katherine R. Davis, AI’nın siber güvenlikteki iki yönlü rolünü inceliyor. AI, şebeke sistemlerini siber saldırılardan koruyabilir, ancak aynı zamanda yeni riskler de getirebilir. AI’nın sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için sıkı testler, net politikalar ve hükümetler, endüstri ve akademi arasında iş birliğini savunuyorlar.
Veri merkezleri: zorluktan çözüme
Line Roald, veri merkezlerinin yoğun elektrik kullanıcıları olmalarına rağmen şebeke operasyonlarını da destekleyebileceklerini savunuyor. Veri merkezleri, hesaplama yüklerini daha esnek hale getirerek, yenilenebilir enerji sağlayıcılarının yaptığı gibi, kullanımlarını elektrik şebekesinin ihtiyaçlarına göre ayarlamalıdır. Roald, veri merkezlerini daha duyarlı hale getirmek için güç artışlarını kontrol etmenin ve hesaplama iş yüklerini ayarlamanın yollarını öneriyor.
Dimitra Apostolopoulou ve Rahmat Poudineh, veri merkezlerinden atık ısı geri kazanımının enerji verimliliğini nasıl artırabileceğini araştırıyor. Ancak bu, politika desteğine, altyapıya ve yatırıma bağlı. Danimarka ve İsveç gibi ülkeler bu konuda iyi iş çıkarırken, diğerleri teşvik eksikliği ve zayıf bölge ısıtma ağları nedeniyle geride kalıyor.
Küçük modüler reaktörler ve yapay zeka güç yarışı
Alvaro J. Lopez-Lopez, küçük modüler reaktörlerin (SMR’ler) AI veri merkezlerinin artan enerji ihtiyaçlarını karşılayıp karşılayamayacağını ele alıyor. Bu reaktörler düşük karbonlu, güvenilir ve kompakt olduğundan iyi adaylar. Ancak maliyetlidirler, nükleer atık üretirler, güvenlik ve onay zorluklarıyla karşı karşıyadırlar ve henüz yaygın olarak konuşlandırılmamışlardır. Yine de Amazon, Google ve Microsoft gibi teknoloji devleri SMR’lere yatırım yapıyor ve Çin ve Rusya gibi ülkeler konuşlandırmada öncülük ediyor.
Çözüm
Bu katkılar bir arada, yapay zekanın elektrik sistemleriyle nasıl derin bir şekilde bağlantılı hale geldiğine dair ayrıntılı bir resim çiziyor. Yapay zeka genişlemeye devam ettikçe, enerji etkisini yönetmek akıllı politikalar, teknik yenilik ve sektörler ve ülkeler arasında güçlü iş birliği gerektirecektir. Yazarlar, yapay zeka büyümesini temiz, güvenli ve güvenilir enerjiyle dengelemenin artık küresel bir öncelik olduğu sonucuna varıyor.
