Die Branche, die sich am meisten über den Strombedarf der KI sorgt, nutzt inzwischen selbst KI, um damit fertigzuwerden. Utility Dive berichtete am 22. Oktober, dass Energieversorger KI-Werkzeuge in Netzplanung und Instandhaltung einführen, während sich die Anschlussanfragen von Rechenzentren stapeln – meist als eng begrenzte Helfer für ihre Ingenieure, nicht als Systeme, die physisch etwas steuern.
Wo sie schon im Einsatz ist
Das deutlichste Beispiel im Bericht stammt von Portland General Electric. Gemeinsam mit GridCARE, das den Bedarf Stunde für Stunde modelliert, um freie Kapazität zu finden, hat der Versorger nach Angaben von GridCARE mehr als 80 MW gefunden, die Rechenzentren Jahre früher als erwartet angeboten werden konnten. Weitere genannte Anwendungen sind Lastprognosen, Vegetationsmanagement an Trassen, Dokumentensuche, Anomalieerkennung und Workflow-Automatisierung.
Eine Umfrage von National Grid Partners, dem Venture-Arm von National Grid, unter Versorgern in den USA, Großbritannien und Europa liefert laut Utility Dive Zahlen dazu:
- rund 80 % der Führungskräfte gaben an, dass ihr Unternehmen mindestens eine KI-Anwendung für die Planung von Großverbrauchern vollständig eingeführt hat;
- 87 % sagten, veraltete Regulierung und Tarifverfahren bremsen den Ertrag von KI- und Innovationsinvestitionen;
- 83 % sagten, die Kosten der Infrastruktur für KI-Rechenzentren landen über die Stromrechnung bei den Haushaltskunden.
Am schwersten zu besetzen sind laut derselben Umfrage Fachexperten, die auch KI verstehen, Dateningenieure und Machine-Learning-Ingenieure.
Warum niemand das Modell an die Schalter lässt
Die Befragten äußerten sich vorsichtig. Pradeep Tagare, Interimspräsident von National Grid Partners, sagte, erfolgreich seien Werkzeuge für eine einzelne Aufgabe; agentische KI, die auf physische Anlagen einwirkt, sei noch nicht verbreitet. Andere warnten, dass viele Demonstrationen nur unter kontrollierten Bedingungen funktionieren, dass die meisten Versorger nicht nachvollziehen könnten, was ein KI-System gelesen hat und warum es so entschieden hat, und dass die Unterlagen der Versorger oft nicht dem entsprechen, was tatsächlich verbaut ist – was darauf automatisiert wird, wiederholt den Fehler nur schneller.
Auch die Regulierer stellen Fragen. New York hat seine Versorger verpflichtet, ihren KI-Einsatz zu erfassen und einzureichen, der Generalstaatsanwalt und die Verbraucheranwältin von Connecticut beantragten am 13. Oktober eine ähnliche Prüfung, und ein Bericht der FERC-Mitarbeiter zu den diesjährigen Cybersicherheitsaudits stellte einen wachsenden Einsatz von KI-Werkzeugen und die damit verbundenen Risiken bei der Zugriffskontrolle fest.
Schnellere Antworten, dieselben Genehmigungen
Für den Entwickler eines Rechenzentrums könnten bessere Prognosen beim Versorger eine schnellere und ehrlichere Antwort auf die erste Frage jedes Projekts bedeuten: wie viel Strom und wann. Der Rest bleibt. Kann das Netz anfangs nur einen Teil der Last liefern, wird die Lücke oft mit temporärer oder eigener Erzeugung vor Ort überbrückt, und die Netzersatzanlage braucht weiterhin ihre Emissionsgenehmigung, ihren Kraftstoffplan und ihren Prüfplan, ganz gleich, wie klug die Software des Versorgers geworden ist.
Eine Prognose ist zudem nur so gut wie die Lastangabe, mit der sie gefüttert wird. Wer beim Versorger eine überhöhte Anfrage stellt, um sich einen Platz in der Warteschlange zu sichern, macht die Planungswerkzeuge für alle weniger nützlich, auch für das eigene Projekt.
Quellen: Utility Dive, National Grid Partners