AI un politika: datu centru “taisnīgā daļa” enerģijā

1. gadā tipiskai mājsaimniecībai Virdžīnijā elektrības rēķins varētu samazināties par 142 USD, bet līdz 2030. gadam — pat par 712 USD, ja štats mainīs enerģētikas noteikumus un to, kā tiek apkalpota strauji augošā datu centru slodze. Tie nav teorētiski skaitļi “kādreiz nākotnē” — tie ir ļoti konkrēti signāli, ka politika par datu centriem ir kļuvusi par mājsaimniecību izmaksu jautājumu.

Tieši tāpēc Virdžīnijas jaunievēlētā vicegubernatore Ghazala Hashmi publiski runā par to, ka datu centriem “jāmaksā sava taisnīgā daļa” — ar pašu nodrošinātu enerģiju, vairāk tīrās enerģijas pieslēgumiem tīklam, un plašākām izmaiņām regulējumā. Manuprāt, tas ir pareizais virziens: ja datu centri ir digitālās ekonomikas “rūpnīcas”, tad tiem jānes arī infrastruktūras izmaksas, nevis tās jāpārliek uz iedzīvotājiem.

Šis stāsts labi ierakstās mūsu sērijā “Mākslīgais intelekts publiskajā sektorā un viedajās pilsētās”: AI sistēmas pilsētās neeksistē bez elektrības, un elektrība kļūst dārgāka tieši tur, kur datu centri aug visātrāk. Ja gribam viedas satiksmes vadības algoritmus, energoefektīvas ēkas, prognozējošu uzturēšanu un modernu e-pārvaldi, mums vajag arī viedu politiku par to, kā tiek būvēta un apmaksāta jauda.

Kāpēc datu centri kļūst par publiskā sektora problēmu

Atbilde īsumā: datu centri strauji palielina elektrības pieprasījumu, un, ja tarifi un tirgus noteikumi nenošķir izmaksas korekti, daļa izmaksu “izšķīst” kopējā rēķinā visiem.

Virdžīnijā datu centru pieaugums nav tikai IT nozares jaunums. Tas kļūst par komunālo pakalpojumu un pilsētu infrastruktūras jautājumu: vairāk jaudas, vairāk pārvades un sadales investīciju, vairāk sistēmas riska. Rakstā aprakstītā dinamika ir ļoti atpazīstama arī citur: kad slodze aug ātri, komunālie uzņēmumi biežāk spiesti pirkt jaudu un kapacitāti tirgū (Virdžīnijas gadījumā — PJM), kur cenas var “uzšauties” tieši pieprasījuma pīķos.

Šeit ir būtiska nianse: pat ja sadales izmaksas var mēģināt ielikt speciālā “lielslodzes” tarifā, piegādes puses izmaksas (enerģija, kapacitāte, reģionālā pārvade) ne vienmēr tik viegli izolējamas un attiecināmas tikai uz datu centriem. Tas nozīmē, ka politiskā diskusija par “taisnīgu daļu” nav retorika — tā ir par izmaksu attiecināšanas mehāniku.

Ko Virdžīnija faktiski dara: tarifi, līgumi un politiskais signāls

Atbilde īsumā: štata regulators jau ievieš risku mazinošus instrumentus, bet politiskā vadība grib iet tālāk — līdz pašnodrošināšanai un tīrās enerģijas pieslēgumu paātrināšanai.

Virdžīnijas State Corporation Commission ir apstiprinājusi jaunu tarifu klasi lieliem patērētājiem: 14 gadu līgumi klientiem, kas patērē virs 25 MW un uztur augstu slodzes faktoru (virs 75%). Tas ir skaidrs mēģinājums pasargāt citus klientus no situācijas, kur milzīga slodze pēkšņi pazūd, bet infrastruktūras izmaksas paliek.

Vienlaikus regulators ir apstiprinājis arī komunālā uzņēmuma pieprasītu cenu kāpumu, kas tipiskam klientam 2026. gadā nozīmē ap 11.24 USD mēnesī vairāk (aptuveni 7.5%). Regulatora tekstā parādās klasiskā spriedze: sabiedrība uztraucas par datu centru subsidēšanu, bet komunālais uzņēmums norāda uz inflāciju, sistēmas izmaksām un politikas prasībām.

Hashmi un gubernatorelect Abigail Spanberger komanda mēģina pārcelt sarunu no “vai rēķini augs” uz “kā rēķinus noturēt saprātīgus”, un tur centrā ir divas idejas:

• Datu centri nodrošina (vismaz daļu) savas jaudas paši (pašražošana, līgumi par ģenerāciju, iespējams, hibrīdi ar uzkrāšanu).
• Tīrā enerģija tīklā tiek pieslēgta ātrāk, jo tā bieži ir gan lētāka ilgtermiņā, gan ātrāk uzbūvējama nekā tradicionālie projekti ar garākiem cikliem.

Man šķiet svarīgi: šī nav “anti-tehnoloģiju” pozīcija. Tā ir prasība, lai digitālās ekonomikas infrastruktūra attīstās bez slēpta rēķina iedzīvotājiem.

Kur te ienāk AI viedajās pilsētās (un kāpēc tas ir praktiski)

Atbilde īsumā: AI var palīdzēt gan regulatoriem, gan pilsētām, gan komunālajiem uzņēmumiem precīzāk prognozēt slodzi, godīgāk sadalīt izmaksas un ātrāk atrast lētākās sistēmas jaudas kombinācijas.

Ja skatāmies no viedo pilsētu perspektīvas, datu centri ir kā “magnēts” slodzei. Tajā pašā laikā pilsētas pašas arvien vairāk balstās uz AI: satiksmes plūsmas optimizācija, video analītika drošībai, ēku energooptimizācija, klientu apkalpošanas čatboti e-pārvaldē, prognozējoša infrastruktūras uzturēšana.

Problēma: ja elektrība kļūst dārgāka un nepastāvīgāka, tad AI projektu ekspluatācijas izmaksas publiskajā sektorā pieaug. Un te AI var palīdzēt… paradoksāli, bet tieši ar enerģiju.

AI kā “slodzes tulks” starp datu centriem un tīklu

Modernā tīkla vadībā vairs nepietiek ar vienu prognozi “nākamajam gadam”. Vajag modelēt:

• stundu un diennakts profilu (peak vs off-peak),
• sezonālos maksimumus,
• datu centru attīstības scenārijus (pievienotā jauda, faktiskā noslodze),
• elektrifikācijas pieaugumu (EV, siltumsūkņi, ēku modernizācija).

AI prognozēšanas modeļi (kombinējot laika rindas, scenāriju simulācijas un anomāliju noteikšanu) var dot precīzāku slodzes attēlu nekā tradicionāli pieņēmumi. Tas ļauj regulatoriem un komunālajiem uzņēmumiem mazāk kļūdīties ar “pārāk daudz” vai “par maz” investīcijām, kas bieži pārvēršas tarifos.

AI tarifu politikā: no “vidējā klienta” uz ietekmē balstītu pieeju

Vienkāršāk sakot: ja tu rada lielāko sistēmas stresu, tev jāmaksā vairāk. Taču reālajā dzīvē to ir grūti pierādīt un juridiski noformēt.

AI šeit var palīdzēt ar izmaksu cēloņsakarības analīzi:

• kuri slodzes profili korelē ar kapacitātes cenu kāpumiem,
• kā konkrēti pieslēgumi ietekmē pārvades sastrēgumus,
• kādi pasākumi (piemēram, uzkrāšana vai elastīga slodze) samazina sistēmas pīķus.

Tas vēl nav “burvju zizlis” — bet tas ir instruments, kas palīdz padarīt politikas izvēles pierādāmākas un mazāk balstītas uz pieņēmumiem.

Ko nozīmē “pašnodrošināšana” datu centriem — un kur slēpjas riski

Atbilde īsumā: prasīt datu centriem nest jaudas izmaksas ir loģiski, bet tas jāizdara tā, lai netiek palielināts piesārņojums un netiek apiets tīkls ar dīzeļģeneratoru režīmiem.

Publiskajā telpā “bring your own power” izklausās vienkārši. Dzīvē ir vairāki varianti, un ne visi ir vienlīdz labi sabiedrībai:

1. Ilgtermiņa līgumi par atjaunojamo ģenerāciju (PPA tipa struktūras) ar papildu jaudas un balansēšanas risinājumiem.
2. Uzkrāšana (baterijas) kopā ar saules/vēja parkiem, lai izlīdzinātu profilu.
3. Mikrotīkli ar ierobežotu salas režīmu kritiskos brīžos.
4. Sliktākais scenārijs: paļaušanās uz fosiliem rezerves ģeneratoriem kā de facto sistēmas daļu, nevis kā avārijas risinājumu.

Viedpilsētu skatījumā risks ir skaidrs: ja datu centru slodze tiek “apmierināta” ar risinājumiem, kas palielina lokālo gaisa piesārņojumu vai trokšņa slodzi, pašvaldībām pieaug konflikts ar iedzīvotājiem.

Tāpēc man šķiet saprātīga pieeja ir: pašnodrošināšana jāsaista ar tīrās enerģijas prasībām un ar pārredzamu mērījumu sistēmu. Un te atkal AI ir noderīgs — nevis mārketingā, bet monitoringa realitātē: emisiju, darbības režīmu, pīķu mazināšanas efekta analītikā.

Praktisks kontrolsaraksts pašvaldībām un publiskajam sektoram

Atbilde īsumā: pilsētām nav jāgaida, līdz valsts pabeigs politikas ciklu — ir konkrēti soļi, ko var sākt darīt tagad, lai aizsargātu budžetu un paātrinātu viedpilsētu projektus.

Ja jūsu pilsētā vai reģionā parādās lieli datu centri (vai strauji aug elektrifikācija), šie soļi atmaksājas:

1. Pieprasiet slodzes caurspīdīgumu: ne tikai MW pieslēgumu, bet arī profilu (pīķi, sezonālās variācijas, plānotie paplašinājumi).
2. Iekļaujiet enerģijas elastību iepirkumos: prasiet, lai publisko ēku AI/IoT projekti atbalsta demand response un plānoto slodzes pārbīdi.
3. Būvējiet vienotu datu slāni: komunālo rēķinu, ēku patēriņa, satiksmes un klimata datus var savienot vienā analītikas vidē, lai redzētu, kur rodas pīķi.
4. Modelējiet “AI izmaksu” enerģētikā: ja ieviešat video analītiku vai 24/7 sistēmas, paredziet ne tikai serveru cenu, bet arī elektroenerģijas scenārijus 3–5 gadiem.
5. Runājiet par tarifiem laicīgi: ja tarifu izmaiņas notiek reģionā, publiskajam sektoram jābūt pie galda — citādi budžeta caurums parādās pēc fakta.

Šeit ir mans stingrais viedoklis: viedpilsēta nav tikai sensori un lietotnes. Tā ir spēja vadīt riskus — arī enerģijas izmaksu risku.

Kā šis ietekmē AI ieviešanu publiskajos pakalpojumos 2026. gadā

Atbilde īsumā: ja enerģija kļūst dārgāka, publiskais sektors kļūst piesardzīgāks ar AI mērogošanu; ja politika samazina sistēmas izmaksas, AI projekti kļūst vieglāk finansējami un uzturami.

1. gadā daudzas pašvaldības plāno paplašināt e-pakalpojumus, datu platformas un automatizāciju. Enerģijas cena šeit darbojas kā “klusais nodoklis” digitālajai transformācijai.

Ja Virdžīnijas pieeja nostrādās (datu centri sedz lielāku ietekmes daļu, tīrā jauda pieslēdzas ātrāk, sistēma kļūst elastīgāka), tad ieguvums ir ne tikai mājsaimniecībām. Ieguvums ir arī publiskajam sektoram: stabilāka izmaksu bāze ļauj drošāk plānot AI projektus vairākus gadus uz priekšu.

Tā ir tieši tā “garlaicīgā” infrastruktūras puse, kas nosaka, vai viedpilsētu solījumi kļūst par realitāti.

Nākamais solis: no debatēm uz izmērāmiem rezultātiem

Virdžīnijas diskusija par datu centru “taisnīgo daļu” būtībā ir tests: vai reģions ar milzīgu digitālās infrastruktūras koncentrāciju spēj izveidot noteikumus, kas vienlaikus sargā patērētājus, uztur investīciju pievilcību un virza tīrāku enerģiju.

Ja jūs strādājat pašvaldībā, valsts iestādē vai komunālajā sektorā, mans ieteikums ir pragmatisks: tveriet šo kā signālu, ka AI un enerģētika vairs nav atsevišķas mapes. Viena ietekmē otru katrā budžeta rindā.

Ko jūs savā pilsētā izvēlētos mērīt vispirms, lai pierādāmi parādītu, vai datu centru slodze tiešām tiek apmaksāta taisnīgi — pīķa ietekmi, pārvades sastrēgumus vai publisko ēku rēķinu dinamiku?