AI şi energia viitorului: şansa strategică a României

AI şi energia viitorului: şansa strategică a României

Majoritatea companiilor româneşti văd încă AI-ul ca pe un „nice to have” în timp ce, discret, firme precum Nuclearelectrica şi Prime Batteries îşi pregătesc poziţia în industriile care vor decide energia următoarelor decenii: materiale critice, baterii, nuclear, tranziţie verde.

Aceste mişcări – joint-venture-uri în Coreea de Sud, discuţii cu parteneri americani pe materiale rare – nu sunt doar ştiri bune de PR. Sunt semnalul clar că, dacă nu adaugi şi un strat de inteligenţă artificială peste astfel de proiecte, rişti să rămâi doar un furnizor ieftin, nu un jucător strategic.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziţia Verde”, articolul de faţă arată cum exemplele Prime Batteries şi Nuclearelectrica pot fi citite ca un manual de direcţie: internţionalizare, tehnologii avansate, iar apoi AI pentru optimizare, control şi decizii rapide.

---

1. De la baterii la materiale rare: ce construiesc, de fapt, companiile româneşti

Realitatea este simplă: cine controlează lanţurile de valoare din baterii, materiale critice şi nuclear controlează o parte bună din viitorul energiei.

În 2025, două semnale vin din România:

• Prime Batteries Technology – producător român de baterii – intră într-un joint-venture în Coreea de Sud cu Top Material pentru producţia de material activ (componentă esenţială în baterii). Prime are deja producţie la Cernica, Ilfov, capacitate de ordinul GWh şi planuri de investiţii de peste 1 mld. euro până în 2026.
• Nuclearelectrica analizează, împreună cu compania americană Critical Metals, noi direcţii în prelucrarea materialelor rare – un segment esenţial pentru tehnologiile energetice avansate, de la reactori până la turbine eoliene şi baterii.

Ce înseamnă asta, strategic:

1. Ne mutăm de la „asambleri” la jucători în lanţuri globale de valoare. Nu mai livrăm doar muncă ieftină, ci know-how, procese şi co-proprietate în tehnologie.
2. Creşte presiunea pe eficienţă, trasabilitate şi decizie rapidă. Lanţurile de aprovizionare pentru baterii şi materiale critice sunt extrem de volatile – fără AI eşti lent şi orb.

Aici intră în joc inteligenţa artificială: nu ca „jucărie” de marketing, ci ca instrument de producţie, planificare şi risc.

---

2. De ce AI devine obligatoriu în baterii, nuclear şi materiale critice

În industria energetică, AI nu mai este un experiment, ci devine infrastructură digitală de bază. De ce?

1. Procesele sunt complexe şi extrem de sensibile la variaţii – mici abateri în compoziţia materialelor sau în parametrii de proces pot însemna pierderi de zeci de milioane.
2. Lanţurile de aprovizionare sunt fragile – de la litiu la cobalt şi neodim, riscul geopolitic e constant.
3. Reglementarea se înăspreşte – raportări ESG, trasabilitate, siguranţă nucleară, securitate cibernetică.

AI răspunde direct acestor presiuni prin trei tipuri de capabilităţi:

• Machine learning pentru optimizarea proceselor industriale
  Modele care învaţă din datele de producţie şi ajustează parametri în timp real pentru randament maxim.
• Analiză predictivă pentru lanţul de aprovizionare
  Algoritmi care anticipează blocaje, creşteri de preţ, întârzieri logistice şi propun scenarii alternative.
• Sisteme de suport decizional pentru management
  Dashboard-uri alimentate de AI care unifică date tehnice, financiare şi operaţionale într-o imagine clară, actualizată la minut.

Fără acest strat AI, chiar şi un joint-venture spectaculos în Coreea de Sud riscă să rămână doar un proiect frumos pe hârtie. Cu AI, devine un activ scalabil, controlabil şi profitabil.

---

3. Cum arată, concret, AI în fabrica de baterii sau într-o unitate de prelucrare

Mulţi directori din energie îşi pun întrebarea: „Bine, dar cum arată asta în practică?” Nu în prezentări PowerPoint, ci în teren, la Cernica sau într-o unitate de procesare din România.

3.1. Optimizarea liniei de producţie

Într-o fabrică de baterii precum Prime Batteries, AI poate fi încorporat în:

• Controlul calităţii cu viziune computerizată
  Camere video + modele AI care verifică automat celule, electrozi, suduri.
  Beneficiu: reducerea rebuturilor, detecţie de defecte invizibile ochiului uman.

• Ajustarea în timp real a parametrilor de proces
  Algoritmi care învaţă relaţia dintre temperatură, presiune, timp de uscare, compoziţie chimică şi performanţa finală a bateriei.
  Beneficiu: randament mai mare, consum redus de energie în producţie, mai puţine variaţii între loturi.

• Planificarea inteligentă a producţiei
  AI conectat la comenzi, stocuri şi disponibilitatea utilajelor, care generează automat planul optim de producţie pentru zilele următoare.

3.2. Mentenanţă predictivă

Într-un joint-venture cu utilaje scumpe în Coreea de Sud, orice oprire neplanificată arde bani. AI poate:

• analiza vibraţii, temperaturi, consum de energie ale echipamentelor;
• identifica pattern-uri care prevestesc o avarie;
• lansa automat tichete de mentenanţă înainte să apară problema.

Rezultatul tipic în industrii similare: scădere de 20–40% a timpilor morţi şi prelungirea duratei de viaţă a echipamentelor.

3.3. Optimizarea consumului energetic – „AI în industria energetică” în acţiune

Când produci baterii sau prelucrezi materiale critice, factura de curent şi gaz este dramatică. Un algoritm AI poate:

• ajusta consumul în funcţie de preţul energiei pe intervale orare;
• recomanda pornirea sau oprirea anumitor linii în fereastrele cele mai ieftine;
• integra producţia proprie de energie regenerabilă (eolian, solar) în mix.

Aici se aşază natural în seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziţia Verde”: aceleaşi tehnici folosite pentru optimizarea reţelelor electrice sau a turbinelor eoliene pot optimiza şi producţia de baterii, procesarea de litiu, cobalt, pământuri rare.

---

4. AI pentru companii energetice româneşti: de la Nuclearelectrica la IMM-uri

Mulţi antreprenori locali se uită la Prime Batteries şi la Nuclearelectrica şi gândesc: „E altă ligă. Noi ce treabă avem cu AI?” Aici se greşeşte des.

4.1. Ce poate face AI pentru un mare jucător (ex. Nuclearelectrica)

În zona nucleară şi a materialelor rare, AI poate susţine:

• simulări avansate de proces (digital twins) pentru optimizarea fluxurilor tehnologice;
• monitorizarea în timp real a siguranţei – detecţie de anomalii în datele de proces sau de la senzori;
• modelare de scenarii de investiţii: ce se întâmplă cu profitabilitatea dacă se schimbă preţul materiilor prime, cursul valutar sau cerinţele de mediu.

Cu astfel de instrumente, negocierile cu parteneri internaţionali se schimbă complet: vii la masă cu date, simulări şi scenarii, nu cu „vedem pe parcurs”.

4.2. Ce poate face AI pentru o companie medie din energie

Chiar dacă nu ai un JV în Coreea, dacă operezi în energie – de la EPC-ist pe fotovoltaice până la operator de microreţea – AI poate:

• prezice consumul clienţilor tăi pe baza sezonalităţii, vremii, tiparului de consum;
• optimiza ofertarea – propui pachete şi preţuri inteligente, nu doar cost+marjă;
• automatiza comunicarea cu clienţii (chatbots, asistenţi virtuali pentru suport tehnic de bază);
• analiza datele de producţie din parcuri solare sau eoliene, pentru a identifica pierderi sau defecţiuni.

Aici intră în scenă şi unelte generale, gen ChatGPT sau alte modele de limbaj:

• redactare automată de rapoarte tehnice şi executive;
• pregătire documentaţie pentru finanţare sau fonduri europene;
• generare drafturi de proceduri interne şi manuale tehnice pe baza documentaţiei existente.

Nu toate companiile vor dezvolta modele AI proprii, dar toate pot folosi un mix între AI vertical (de industrie) şi AI generalist (pentru comunicare şi decizie).

---

5. Paşi concreţi pentru companiile româneşti care vor să intre în „liga mare”

Există un mod practic de a privi parcursul Prime Batteries sau al Nuclearelectrica ca pe o hartă:

1. Clarifici poziţionarea în lanţul de valoare
   Eşti producător, integrator, furnizor de servicii, de software, de mentenanţă? De aici pornesc şi investiţiile în AI.

2. Stabileşti 2–3 obiective clare unde AI poate aduce impact în 12 luni
   De exemplu:

   • reducerea rebuturilor cu 15%;
   • scăderea timpilor morţi cu 20%;
   • creşterea acurateţii de prognoză a producţiei sau consumului la peste 95%.

3. Construieşti un minim „stack de date”
   Fără date curate, AI-ul doar „înfloreşte”.

   • colectare sistematică de date de producţie, consum, mentenanţă;
   • un data warehouse simplu sau măcar o structură coerentă în sistemele existente.

4. Testezi 1–2 proiecte pilot de AI
   Ideal, pe zone bine delimitate:

   • mentenanţă predictivă pe un subset de echipamente;
   • viziune computerizată pe o singură linie de control al calităţii;
   • model de predicţie a consumului pentru un portofoliu clar de clienţi.

5. Extinzi doar ce funcţionează
   Te uiţi la cifre – economii, randament, reducere de downtime – şi scalezi doar proiectele cu ROI clar.

În paralel, merită creat un mini-program de formare în AI pentru managerii de linie şi tehnici. Nu să devină programatori, ci să înţeleagă ce pot cere şi ce nu.

---

6. România are deja drapelul în Coreea de Sud. Următorul pas: AI în centrul strategiei

Faptul că Prime Batteries „a arborat steagul României în Coreea de Sud” contează. Faptul că Nuclearelectrica discută cu americanii pe materiale rare contează. Dar cu adevărat important este ce facem mai departe cu aceste poziţii.

Dacă România vrea să rămână relevantă în tranziţia verde, trebuie să trateze AI-ul în industria energetică nu ca pe un moft tehnologic, ci ca pe o condiţie de participare la joc:

• bateriile, materialele critice şi industria nucleară devin tot mai digitale;
• reţelele electrice, parcurile fotovoltaice şi eoliene depind tot mai mult de algoritmi;
• clienţii – industriali sau casnici – cer transparenţă, eficienţă şi preţuri stabile.

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziţia Verde” urmăreşte exact această schimbare de paradigmă: de la investiţii fizice (fabrici, reactoare, parcuri solare) la investiţii combinate fizic + digital + AI.

Dacă eşti în board-ul unei companii energetice, într-un fond de investiţii sau conduci un IMM din acest sector, întrebarea utilă nu mai este „dacă” vei folosi AI, ci unde începi în următoarele 6–12 luni.

Merită să pui pe agendă, la prima şedinţă strategică din 2026:
„Ce ar însemna, în cifre, pentru noi, să avem AI în producţie, în mentenanţă, în prognoză şi în decizie?”
Răspunsul la această întrebare face diferenţa dintre a privi din tribună tranzacţii precum JV-ul Prime Batteries – Top Material şi a fi chiar tu următorul exemplu din liga mare a energiei.