Volatilitatea energiei nu va dispărea. AI poate transforma riscul în avantaj competitiv pentru România, făcând tranziția verde mai previzibilă și profitabilă.
Cum arată, de fapt, iarna energetică 2025–2026 în Europa
Gazul european a intrat în decembrie cu prețuri în scădere, stocuri la circa 75% și o dependență clară de GNL. În același timp, prețul certificatelor de carbon este la maximul ultimelor 10 luni, iar tensiunile geopolitice rămân pe fundal, chiar dacă discuțiile de pace Rusia–Ucraina mai taie din primele de risc.
Această combinație – prețuri decuplate ale combustibililor, risc geopolitic ridicat și politici europene tot mai stricte – face ca planificarea energetică să fie un exercițiu de nervi, mai ales pentru industrie. Iar aici intervine tema care, sincer, desparte companiile care vor rămâne competitive de cele care doar „supraviețuiesc”: folosirea inteligenței artificiale (AI) în tranziția verde.
În rândurile de mai jos, plecăm de la contextul descris de Axpo pentru piețele europene și îl traducem în ceva foarte concret pentru România:
- de ce volatilitatea actuală nu e un accident, ci noua normalitate;
- cum AI poate transforma haosul prețurilor în predictibilitate și optimizare;
- unde sunt oportunitățile reale pentru rețele, furnizori și mari consumatori industriali;
- ce decizii merită luate în 2026, nu în 2030.
1. Prețuri decuplate, industrie sub presiune: contextul dur, pe scurt
Gasul scade, carbonul crește, energia rămâne scumpă în Europa. Asta e fotografia de final de 2025.
- Prețul gazelor a coborât în ultimele luni, susținut de oferta robustă de GNL și stocuri relativ pline.
- Prețul carbonului s-a întărit, alimentat de fondurile de investiții și de așteptarea unor restricții și mai dure în anii următori.
- Prețul energiei electrice în Europa e mai mic decât în 2022–2023, dar tot ridicat față de SUA și Asia, ceea ce lovește competitivitatea industriei.
Germania a aprobat un pachet de 16,2 miliarde euro pentru a atenua costurile cu energia pentru industrie în bugetul pe 2026. În paralel, indicatorul PMI pentru industria prelucrătoare din zona euro e din nou în contracție, iar concedierile cresc.
De ce contează asta pentru România?
- Suntem integrați în același sistem energetic european și în același lanț de valoare industrial.
- Exportatorii români de oțel, aluminiu, ciment, îngrășăminte concură cu jucători din Germania, Polonia, Franța.
- Dacă energia rămâne imprevizibilă, investițiile industriale fie ocolesc regiunea, fie se fac doar acolo unde există infrastructură modernă și digitalizată, capabilă să țină sub control costurile.
Aici AI nu mai e „nice to have”, e singura cale realistă de a gestiona un mix de factori pe care niciun om sau departament, oricât de bun, nu-i mai poate controla manual.
2. Gaz, GNL, CBAM și sfârșitul gazelor rusești: riscuri reale, nu scenarii teoretice
Europa intră în iarnă cu stocuri de gaze la 75% din capacitate, cu ~10 puncte procentuale sub nivelul de anul trecut. În același timp:
- Sistemul nuclear francez funcționează bine, reducând cererea de energie pe gaz în unele piețe.
- Prognozele meteo pentru începutul lui decembrie indică risc mai mic de frig extrem, ceea ce relaxează piața de gaze.
- Există un consens tot mai clar că în 2026 vom avea excedent global de GNL.
- UE a decis să oprească toate importurile de gaze rusești până în noiembrie 2027.
- Din ianuarie 2026, CBAM (Carbon Border Adjustment Mechanism) intră în vigoare ca mecanism-cheie de taxare a carbonului la frontieră, în special pentru industrii intensive (oțel, ciment, aluminiu etc.).
Cum se traduce asta în volatilitate pentru România?
-
Suntem și vom rămâne dependenți de prețul GNL la nivel global, influențat de:
- cererea din Asia;
- vremea din SUA și Europa;
- eventuale șocuri geopolitice pe rutele maritime.
-
Prețul carbonului e sus, iar odată cu extinderea și înăsprirea politicilor climatice, centralele pe cărbune și lignit devin tot mai puțin competitive.
-
CBAM va penaliza produsele importate cu amprentă ridicată de carbon, dar implicit pune presiune pe producătorii români să-și cunoască în detaliu emisii, consumuri și lanțuri de aprovizionare.
Fără date bune, actualizate în timp real și analizate inteligent, companiile vor zbura la vedere. Și cine zboară la vedere într-o furtună geopolitică, de obicei plătește prețul maxim pentru energie.
3. De ce AI este răspunsul logic la o piață instabilă
AI nu oprește războiul, nu umple depozitele de gaze și nu schimbă regulile UE. Dar poate face un lucru esențial: transformă incertitudinea în scenarii concrete de decizie.
În energie, AI are trei roluri cheie:
3.1. Predictibilitate: de la „sper să fie ok” la „știm ce risc ne asumăm”
Modelele de învățare automată pot integra simultan:
- prognoze meteo detaliate;
- date de consum istoric pe fiecare tip de client;
- situația stocurilor de gaze din Europa;
- fluxuri de GNL către principalele terminale;
- cotații la carbon, petrol, gaze;
- știri și indicatori geopolitici care afectează rutele energetice.
Rezultatul nu e o „ghicire”, ci intervale de preț probabil pe termen scurt și mediu, cu niveluri de încredere clare. Furnizorii și marii consumatori din România pot apoi să decidă:
- ce procent din consum să acopere prin contracte pe termen lung;
- cât să lase pe piața spot;
- când merită să folosească stocare (baterii, termice, gaze) pentru a „muta” consumul;
- cum să își ajusteze producția industrială în funcție de ferestrele de preț mai mic.
3.2. Optimizarea rețelei electrice și a consumului
Rețelele și operatorii de distribuție din România se confruntă cu o presiune dublă:
- integrarea accelerată a proiectelor fotovoltaice și eoliene;
- menținerea siguranței în alimentare la costuri controlate.
AI poate aduce aici câteva beneficii directe:
- predictarea congestiilor în rețea și recomandarea de reconfigurări sau lucrări prioritare;
- optimizarea echipamentelor (transformatoare, linii) pentru reducerea pierderilor tehnice;
- prognoza producției din surse regenerabile la nivel de parc, județ sau sistem, cu precizie mai bună decât modelele clasice;
- managementul cererii – semnale dinamice de preț și flexibilitate către prosumatori, parcuri industriale, clădiri de birouri.
În termeni foarte concreți, asta înseamnă:
- mai puține opriri neplanificate;
- costuri de echilibrare mai mici pentru sistem;
- integrare mai rapidă a noilor capacități regenerabile, fără să se „sugrume” rețeaua.
3.3. Citirea rapidă a contextului geopolitic
Modelele NLP (procesare a limbajului natural) pot scana în timp real:
- știri;
- declarații politice;
- rapoarte instituționale;
- date despre incidente în infrastructura critică.
Și pot semnala:
- creșterea probabilă a primelor de risc;
- evenimente cu potențial de a afecta fluxurile de gaze sau petrol;
- modificări legislative importante la nivel UE.
Nu e vorba de „oracol politic”, ci de timp de reacție. Cine vede cu două-trei săptămâni mai devreme un risc pe piață își poate ajusta expunerile, contractele, chiar și strategia de hedging.
4. Tranziția verde din România: unde intră AI, concret
România are un avantaj real:
- mix de producție divers (hidro, nuclear, gaze, regenerabile);
- proiecte mari în pregătire: nuclear (inclusiv SMR), eolian offshore, fotovoltaic la scară largă;
- potențial de interconectare major în regiune.
Problema este că acest potențial nu se transformă singur în stabilitate și prețuri corecte. Fără AI și digitalizare profundă, riscăm să avem multe proiecte verzi, dar:
- cu producție imprevizibilă;
- cu congestii locale în rețea;
- cu pierderi mari în sistem;
- cu costuri de echilibrare care mănâncă din beneficii.
4.1. Pentru operatorii de rețea și producători
Câteva direcții în care am văzut deja proiecte funcționale la nivel european – și care pot fi replicate local:
- „Digital twin” pentru rețele – un model digital al rețelei care simulează în timp real fluxul de energie și reacția la incidente. AI poate rula mii de scenarii în fundal și recomanda investițiile cu cel mai bun raport cost–beneficiu.
- Algoritmi de trading pentru producători regenerabili – integrarea prognozelor AI cu strategiile de ofertare pe piețele pentru ziua următoare și intrazilnic, pentru maximizarea veniturilor și reducerea dezechilibrelor.
- Planificarea mentenanței pe bază de date – predicția defectelor la invertoare, turbine, transformatoare, reducând opririle neplanificate și costurile OPEX.
4.2. Pentru marii consumatori industriali
Industria mare din România (metalurgie, chimie, ciment, automotive, IT cu centre de date în creștere) are trei presiuni simultane:
- costul energiei;
- cerințele ESG și CBAM;
- presiunea lanțurilor de aprovizionare globale.
AI poate fi folosit pentru:
- sisteme de management al energiei (EMS) cu AI, care identifică automat vârfurile de consum, pierderile, echipamentele ineficiente;
- optimizarea producției în funcție de ferestrele de preț scăzut (de exemplu, schimbarea anumitor procese pe timp de noapte sau în weekend);
- calculul și raportarea automată a amprentei de carbon, inclusiv pe produs, pentru a răspunde cerințelor clienților din vest și CBAM.
Companiile care fac acest pas în 2026 vor avea un avantaj real atunci când politicile climatice se vor înăspri chiar mai mult după 2030.
5. De unde începi dacă vrei mai multă stabilitate prin AI
Nu ai nevoie să transformi totul într-un „proiect de transformare digitală” de 5 ani. Ai nevoie de câțiva pași clari și pragmati.
-
Audit de date energetice
- Ce măsori acum în timp real? Ce lipsește?
- Unde se pierd datele (Excel-uri, PDF-uri, sisteme neconectate)?
- Ce ai nevoie pentru a lua decizii de achiziție/producție în mod informat?
-
Un caz de utilizare clar, cu impact în 6–12 luni
Exemple bune:- prognoza consumului pentru un portofoliu de clienți;
- optimizarea funcționării unei centrale sau a unui parc fotovoltaic;
- reducerea facturii de energie pentru o unitate industrială.
-
Parteneriat cu o echipă care înțelege și energia, și AI Modelele generale de AI sunt utile, dar în energie detaliul face diferența. Ai nevoie de oameni care știu ce înseamnă profil de consum, dezechilibru, cost de echilibrare, congestie în rețea.
-
Integrare cu procesele de business, nu doar cu IT-ul Un model de AI bun care rămâne într-un dashboard pe care nimeni nu îl folosește e bani aruncați. E nevoie ca:
- echipele de trading,
- departamentele tehnice,
- managementul de vârf
să aibă decizii care se bazează pe insight-urile din AI.
-
Scalare controlată După ce ai un prim proiect care produce valoare măsurabilă (reducere de cost cu X%, evitarea dezechilibrelor de Y MWh, scăderea timpilor de nefuncționare etc.), abia atunci merită extins la nivel de grup.
Concluzie: 2026 e anul în care se aleg taberele
Volatilitatea actuală a pieței energetice nu e o paranteză, e noul normal: prețuri decuplate ale combustibililor, risc geopolitic persistent, reguli europene tot mai stricte – toate în același timp. Companiile care speră la „revenirea la normalul de dinainte de 2020” își fac singure viața mai grea.
Pe de altă parte, organizațiile care tratează AI ca infrastructură de bază a tranziției verzi – nu ca un gadget de marketing – își pot transforma expunerea la risc într-un avantaj competitiv:
- își gestionează mai bine costurile cu energia;
- integrează mai rapid regenerabilele în mix;
- răspund mai ușor la CBAM și la cerințele ESG;
- atrag investiții și parteneri care caută stabilitate și transparență.
Dacă e să facem o alegere realistă pentru 2026, aceasta este: rămânem spectatori ai pieței energetice sau folosim AI pentru a ne scrie singuri scenariul?