Valen som avgör AI i energi och hållbarhet 2026

Elpriserna sticker, nya datacenter pressar elnäten och konflikterna kring havsbaserad vind och storskaliga batterier har blivit vardagsmat i lokalpolitiken. Det låter som teknik—men i praktiken är det ofta valresultat som bestämmer hur snabbt smarta elnät, AI-styrd flexibilitet och förnybar energi faktiskt byggs ut.

Det här är ett återkommande mönster i energiomställningen: tekniken finns, affärscasen kan räknas hem, men spelplanen—tillstånd, tariffer, incitament och krav—sätts politiskt. I den här delen av serien ”AI inom energi och hållbarhet” tittar jag på fem amerikanska val som (enligt Canary Medias genomgång) bär oproportionerligt stor betydelse för energisystemets riktning. Inte för att Sverige styrs från USA, utan för att samma typer av beslut dyker upp här: nätkapacitet, effektbrist, prischocker och acceptans för ny infrastruktur.

Valen styr takten i AI-driven energi

Val påverkar AI i energisystemet genom tre helt konkreta reglage: prissättning, tillståndsprocesser och investeringsrisk. När de reglagen ändras, ändras också vilka AI-lösningar som blir möjliga att rulla ut i skala.

1) Reglering avgör om flexibilitet lönar sig

AI i energi handlar sällan om ”en smart algoritm” i ett vakuum. Den stora nyttan kommer när AI får styra flexibilitet: batterier, laddning av elbilar, värmepumpar, industrilaster och reservkraft. Men det kräver att regelverket gör flexibilitet värdefullt.

Om tariffer och marknadsregler premierar:

• effektutjämning (minska toppar),
• lokala flaskhalsar (styrning där nätet är fullt),
• snabb respons (frekvens och balans),

…då kan AI skapa mätbara besparingar och frigöra nätkapacitet. Om reglerna i stället bara fokuserar på energimängd (kWh) och inte effekt (kW) blir kalkylen ofta sämre.

2) Tillstånd och acceptans är AI:s “dolda” beroende

Ett virtuellt kraftverk (VPP) kan byggas snabbt i mjukvara, men det behöver fysiska resurser: batterier, sol, styrbar last och mätning. När lokalsamhällen stoppar batteriprojekt eller när havsbaserad vind fastnar, får AI mindre att optimera.

3) Politisk stabilitet sänker kapitalkostnaden

Energiprojekt är kapitalkrävande. Osäkerhet kring subventioner, klimatmål eller nätregler ger högre riskpremie—vilket driver upp kostnaden och bromsar investeringar. För AI-bolag och energibolag betyder det längre säljcykler och färre storskaliga utrullningar.

En enkel tumregel: AI skalar snabbast där energireglerna gör flexibilitet och data till en intäkt, inte en kostnad.

Fem val som formar elpris, kapacitet och AI-satsningar

Canary Media lyfter fem val där energifrågor står på agendan: reglering i Georgia, guvernörsval i New Jersey och Virginia samt borgmästarval i New York City (och deras byggnads- och batteripolitik). Här är min tolkning av vad de betyder ur ett AI- och hållbarhetsperspektiv.

Georgia: Public Service Commission (PSC) – när tariffen blir teknisk politik

När en delstatlig tillsynsmyndighet beslutar om elnätsinvesteringar och prishöjningar låter det byråkratiskt. I verkligheten bestämmer de om elbolag får:

• bygga mer gas eller mer sol,
• investera i batterier,
• införa tariffer som belönar flexibel konsumtion,
• ersätta (eller motarbeta) lokal solel och distribuerade resurser.

I Georgia går två PSC-val med olika syn på sol, batterier och kärnkraft. För AI är kärnfrågan inte vilken teknik som vinner debatten, utan om regulatorn öppnar för ett system där AI-optimerade, distribuerade resurser får ersättning och kan bidra till nätstabilitet.

Praktiskt AI-case: Om regulatorn godkänner tidsdifferentierade tariffer och incitament för efterfrågeflexibilitet kan hushåll och företag använda AI-styrning för att:

• flytta förbrukning från toppar,
• minska effektavgifter,
• delta i flexibilitetsmarknader via aggregator.

New Jersey: guvernörsvalet där elpris blir klimatpolitik

New Jersey har haft stora elprisökningar, och det gör energi till en valvinnare eller valförlorare. I den typen av läge finns en risk: att debatten fastnar i symbolfrågor (som att peka ut en klimatmekanism som syndabock) i stället för att lösa systemproblemet—kapacitet, nät och prissignaler.

För AI i energisystemet är New Jersey intressant av två skäl:

1. Havsbaserad vind och ren produktion kräver mer nätintegration, prognoser och balans.
2. När elpriser blir politiskt känsliga ökar trycket på åtgärder som ger snabb effekt—och där är AI-baserad effektivisering ofta snabbare än ny produktion.

Praktiskt AI-case: AI för lastprognoser och optimering i elhandel kan sänka kostnader för energibolag och större elkunder genom bättre inköp, mindre obalans och smartare drift.

Virginia: datacenter som driver effektbehov – och där AI kan vara både problem och lösning

Virginia beskrivs som ett globalt centrum för datacenter. Det betyder stigande efterfrågan på el och effekt—och därmed press på nät och elpriser. Det här är en av 2025 års mest relevanta energifrågor, även i svensk kontext, eftersom datacenterexpansion sker i flera europeiska länder.

Det intressanta (och ofta missade) är dubbelheten:

• Datacenter driver upp efterfrågan.
• Datacenter är också perfekta resurser för flexibilitet om de får rätt incitament och teknik.

AI-lösning som funkar i praktiken:

• schemaläggning av beräkningar (workload shifting),
• temperatur- och kyloptimering,
• samordning med lokalt batteri och reservkraft,
• deltagande i efterfrågeflexibilitet.

En kandidat i Virginia har lyft energieffektivisering och virtuella kraftverk som möjliga svar. Det är exakt den typ av politik som gör AI användbart: den skapar marknadsutrymme för att styra efterfrågan i stället för att bara bygga bort problemet.

New York City: byggnaderna som “glöms bort” i AI-debatten

New York Citys borgmästarval kopplas till implementering av klimatkrav på byggnader. Det spelar roll eftersom byggnader är en av de snabbaste vägarna till utsläppsminskning i städer: värme, ventilation, kyla och varmvatten.

Här blir AI konkret och vardagsnära:

• smart fastighetsstyrning,
• prediktivt underhåll,
• optimering av inomhusklimat mot energipris,
• samordning av värmepumpar, sol och lagring.

Min ståndpunkt: Att “införa lagkrav” utan att samtidigt hjälpa marknaden med data, standarder och finansiering är att be om motstånd. AI kan göra efterlevnad billigare, men bara om regelverket uppmuntrar mätning och smart styrning—inte bara rapportering.

Batteriprojektens konflikt: Staten Island som varningssignal

I samma nyhetsvecka som ett långduration-batteri började installeras i Minnesota drogs ett stort batteriprojekt tillbaka på Staten Island efter lokalt motstånd. Det är en påminnelse: energiomställningen är inte bara teknik, den är även tillit.

För AI är detta avgörande eftersom batterier är en av de mest AI-tacksamma resurserna:

• optimering av laddning/urladdning,
• intäktsstackning (flera marknader samtidigt),
• lokal nätavlastning,
• reservkraft och resiliens.

När projekt stoppas förlorar systemet inte bara kapacitet—det förlorar även möjligheten att bygga upp en portfölj av styrbara resurser som AI kan orkestrera.

Vad företag i Sverige kan lära av de här valen

Du behöver inte följa delstatspolitik i USA för att agera smart här hemma. Men du kan använda samma logik: identifiera vilka beslut som påverkar priser, effekt och flexibilitet—och bygg en AI-strategi som fungerar även när politiken svänger.

En enkel checklista för 2026-planeringen

1. Mät effekt (kW) lika noga som energi (kWh). De största kostnadsdrivarna kommer oftare från toppar än från total volym.
2. Säkra datagrunden. Submetering, tidsstämplad mätdata, driftdata från fastighet/industri och ett tydligt dataägarskap.
3. Bygg för flexibilitet först. AI ger snabb ROI när den kan styra last, inte bara visualisera.
4. Förbered för aggregator/VPP. Även om intäkterna i dag är små, blir det en strategisk position när marknaderna mognar.
5. Planera acceptans tidigt. Om du ska sätta batterier eller ny elinfrastruktur på en plats: arbeta med risk, säkerhet och lokala nyttor från start.

“People also ask” – korta svar som brukar behövas internt

Hur påverkar val AI i energisystemet? Genom regler för tariffer, tillstånd och marknadsdesign som avgör om flexibilitet och data kan monetiseras.

Vad är kopplingen mellan datacenter och hållbarhet? Datacenter ökar el- och effektbehovet, men kan också bidra med flexibilitet och effektivisering om de får rätt incitament och styrning.

Varför är batterier så centrala för AI? Batterier är snabbrörliga resurser där optimering ger direkt ekonomisk effekt och samtidigt förbättrar nätstabilitet.

Nästa steg: gör AI till en del av din energistrategi, inte ett pilotprojekt

Om 2025 lärde oss något så är det att energifrågor snabbt blir politik när elräkningen stiger. Det betyder att företag som vill använda AI inom energi och hållbarhet måste tänka lite bredare än teknikval: följ reglering, prissignaler och lokala konflikter lika noga som du följer modellprecision.

Jag har sett att de team som lyckas bäst gör två saker samtidigt: de bygger en robust dataplattform och de väljer AI-use cases som fungerar under flera tariffscenarier (hög/låg effektavgift, varierande spotpris, olika nätbegränsningar). Det gör dem snabbare när spelplanen väl öppnar sig.

Vill du att 2026 ska bli året då AI faktiskt sänker era energikostnader och utsläpp—vilken del av er förbrukning är mest ”styrbar” redan i dag: laddning, värme/kyla, produktion eller batteri?