**Аналитический обзор: Рост оптовых цен на электроэнергию на 267% за пятилетний период в контексте развития искусственного интеллекта**
**Краткое резюме**
Согласно анализу Bloomberg, в период с 2019 по 2024 год в ряде регионов зафиксирован рост оптовых цен на электроэнергию, достигший 267% за пятилетний срок. Основным драйвером данного роста, по мнению аналитиков, является стремительное увеличение энергопотребления со стороны инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ) и центров обработки данных.
**Детали и ключевые данные**
Аналитический отчет, опубликованный Bloomberg в 2024 году, констатирует беспрецедентное давление на энергорынки. В частности, в регионах с высокой концентрацией дата-центров, обслуживающих крупные ИИ-модели, такие как разработки OpenAI, Google DeepMind и других технологических компаний, оптовые цены демонстрируют максимальный рост. Энергопотребление современных вычислительных кластеров, необходимых для обучения и функционирования генеративного ИИ, измеряется десятками мегаватт на один объект. По данным Международного энергетического агентства (МЭА), к 2026 году энергопотребление центрами обработки данных может удвоиться и достигнуть 1000 ТВт-ч, что сопоставимо с потреблением целой промышленно развитой страны. Это создает структурный дефицит в энергосистемах, не рассчитанных на столь резкий скачок нагрузки.
**Последствия и прогнозы**
Сложившаяся ситуация имеет системные последствия для мировой экономики. Во-первых, высокие оптовые цены транслируются в конечные счета для промышленных потребителей и домохозяйств, усиливая инфляционное давление. Во-вторых, это ставит под вопрос экологическую повестку, вынуждая ряд стран временно наращивать генерацию на ископаемом топливе для покрытия дефицита. Прогноз на ближайшие 5 лет остается сложным: без масштабных инвестиций в модернизацию энергосетей, развитие накопителей энергии и ускоренный ввод новых мощностей ВИЭ, ценовое давление будет сохраняться. Параллельно технологические компании вынуждены активно инвестировать в исследования по повышению энергоэффективности чипов и алгоритмов ИИ для снижения операционных расходов.