AI:s elbehov är inte det största problemet – flexibiliteten är
AI-datacenter väntas öka sin elanvändning kraftigt under de kommande åren. Men den största utmaningen är inte den globala elförbrukningen, utan att stora datacenter koncentreras till specifika regioner och byggs ut snabbare än vad elnäten hinner med, samtidigt som de kräver hög effekt under stora delar av dygnet. Det argumenterar energianalytikern Leon Stille i en analys för Oilprice.
Datacenter använde omkring 485 terawattimmar el globalt under 2025. Enligt Internationella energiorganet (IEA) väntas förbrukningen öka till cirka 950 TWh 2030. Trots ökningen väntas datacenter då stå för omkring 3 procent av världens totala elanvändning.
Problemet är i stället att AI-datacenter kan kräva hundratals megawatt eller flera gigawatt bakom en enskild nätanslutning. I USA är nästan hälften av den befintliga datacenterkapaciteten koncentrerad till fem regionala kluster, samtidigt som omkring hälften av de nya anläggningarna byggs i redan etablerade datacenterregioner.
Det skapar en tidsmässig konflikt. Ett datacenter kan byggas på två till tre år, medan nya kraftledningar kan ta fyra till åtta år. IEA bedömer att omkring 20 procent av planerade datacenterprojekt kan försenas om flaskhalsarna i elsystemet inte hanteras.
Alla AI-beräkningar behöver inte göras direkt
Enligt Stille kan en del av problemet hanteras genom att göra datacenter mer flexibla. Sökningar, finansiella transaktioner och andra tjänster kräver omedelbar tillgång till beräkningskapacitet. AI-träning, programvarutester, videobearbetning och säkerhetskopiering kan däremot i vissa fall skjutas upp eller flyttas till en annan region.
Batterier och kylsystem kan också bidra till att minska eluttaget under kortare effekttoppar.
Google meddelade i mars att bolaget tecknat avtal om totalt 1 gigawatt flexibel datacenterförbrukning med flera amerikanska elbolag. Utvalda maskininlärningsuppgifter ska kunna flyttas eller tillfälligt minskas när de lokala elnäten är hårt belastade.
På så sätt kan datacenter gå från att vara passiva elkonsumenter till att bli delvis styrbara laster, argumenterar Stille.
Flexibilitet kan få ett ekonomiskt värde
Stille menar att datacenter som kan minska sin förbrukning vid effekttoppar bör kunna få ekonomiska incitament, exempelvis snabbare nätanslutningar, lägre avgifter eller ersättning för flexibilitetstjänster.
Även lokaliseringen spelar en viktig roll. Datacenter nära tillgänglig elproduktion och ledig nätkapacitet kan ge lägre systemkostnader än anläggningar som placeras i redan överbelastade områden.
Det innebär inte att behovet av ny elproduktion försvinner. AI väntas öka investeringarna i bland annat förnybar energi, naturgas, kärnkraft och energilagring.
Men enligt analysen kan framtidens konkurrensfördel i högre grad ligga i kombinationen av elproduktion, nätkapacitet och flexibel förbrukning.
AI behöver mycket el – men inte nödvändigtvis all el på samma plats och vid samma tidpunkt, menar Stille.
