AI och energitrender 2025: 10 lärdomar för Norden

12,9 GW. Så mycket batterilagring installerade USA under årets tre första kvartal 2025 – redan mer än helåret 2024 (12,3 GW). Det är en siffra som säger två saker samtidigt: energisystemet ställer om i rekordfart, och det gör det under politisk turbulens.

För oss som jobbar med AI inom energi och hållbarhet är 2025 extra intressant. Året visar att teknikskiften inte bara handlar om fler solpaneler eller fler vindkraftverk, utan om styrning, prognoser, nätoptimering och snabbare beslut – exakt där AI gör mest nytta.

Den här texten tar avstamp i 10 stora energihändelser från 2025 och översätter dem till praktiska insikter för svenska och nordiska energibolag, kommuner, industriföretag och fastighetsägare. Jag tar ställning: de organisationer som behandlar AI som en “IT-fråga” kommer att halka efter. AI är nu en drift- och affärskritisk kapacitet.

1) Politikens svängningar gör AI till riskhantering

Kärnpunkten från 2025: när politiken drar åt ett håll kan marknaden dra åt ett annat – och det är sällan synkat.

I USA präglades året av beslut som bromsade delar av energiomställningen (t.ex. nedskärningar i incitament), samtidigt som elbehov och nätutmaningar fortsatte växa. Resultatet blir ett energisystem som behöver mer flexibilitet och snabbare planering än tidigare.

Vad betyder det i praktiken för Norden?

AI blir ett verktyg för att klara osäkerhet:

• Scenarioanalys: modellera “om X händer, vad händer med priser, last, effektbehov?”
• Riskstyrning: tidigare upptäckt av flaskhalsar, kapacitetsbrist och kostnadsdrivare.
• Investeringsbeslut: prioritera rätt nätåtgärder, lagring och flexibilitet baserat på data, inte magkänsla.

En enkel tumregel jag sett fungera: om ett beslut är dyrt att ångra, ska det stödjas av en modell som kan testas mot flera framtider.

2) “Energikris” kan hålla kvar fossil kraft – och det är dyrt

En av årets mest talande händelser i USA var att kolkraftverk hölls igång längre än planerat med hänvisning till en “energikris”, med stora extrakostnader för elkunder. Oavsett vad man tycker politiskt: det pekar på ett systemproblem – brist på planeringsbar flexibilitet.

AI-lärdomen

AI kan inte ersätta kapacitet som inte finns, men den kan:

• förbättra lastprognoser (timme för timme, område för område)
• minska toppar via smart styrning i byggnader och industri
• optimera dispatch av batterier och andra flexresurser

För svenska aktörer blir frågan konkret: hur mycket fossil reserv och dyr spetskapacitet kan vi undvika om vi blir bättre på att styra efter prognos?

3) Offshore vind: när projekt stoppas syns behovet av smart nätintegration

2025 visade hur sårbar storskalig utbyggnad kan vara när tillstånd, politik eller rättsprocesser bromsar. Men det finns en teknisk parallell: även när vind byggs snabbt, kan nät och balans bli flaskhals.

AI-lärdomen för vind och sol

Det som skapar värde är inte bara “mer förnybart”, utan “mer förnybart som går att använda”. AI bidrar här med:

• korttidsprognoser för vind/sol (15 min–48 h) för bättre balansering
• nätoptimering (spänningsstyrning, flaskhalsprognos, driftplanering)
• curtailment-minimering: styra lagring och flex så att mindre energi behöver strypas

I Norden, där vi redan har hög andel förnybart och starka prisvariationer, är detta ofta skillnaden mellan en bra och en dålig affär.

4) Batteriernas rekordår: AI är “hjärnan” i lagringsekonomin

Att batterilagring växer snabbt är inte längre nyheter – men 2025 visar att marknaden går in i en ny fas: styrning och optimering avgör lönsamheten.

Varför AI behövs för batterilagring

Ett batteri tjänar pengar (och skapar systemnytta) genom att göra rätt sak vid rätt tid. Det kräver:

• prisprognoser (spot, intradag, obalans)
• prognoser för lokal last och produktion
• strategi för flera intäktsströmmar (t.ex. arbitrage + stödtjänster)

Ett batteri utan optimering är som en sportbil utan förare: dyr och underutnyttjad.

För lead-perspektivet: om du ansvarar för energi, ekonomi eller drift är det rimligt att kräva en mätbar optimeringsstrategi innan du investerar i lagring.

5) Elbilar: när incitament försvinner blir smart laddning avgörande

2025 blev ett tydligt exempel på hur snabbt efterfrågan kan ändras när styrmedel förändras. Men oavsett försäljningstakt finns en stabil insikt: elbilar blir en stor och växande flexibilitetsresurs.

AI-lärdomen: smart laddning är “billigare kapacitet”

För fastighetsägare, arbetsplatser och kommuner:

• lastbalansering för att undvika säkringshöjning
• prisstyrning för att minska elkostnad
• möjliggöra V2G/V2B där det är affärsmässigt och tekniskt möjligt

Det här är ett område där jag ofta ser misstag: man installerar laddning som om det vore belysning – på/av. I verkligheten är laddning en styrbar last som bör kopplas till prognos, priser och effekt.

6) Datacenterboomen: AI skapar problemet – och måste också hjälpa till

2025 såg växande motstånd mot datacenter på grund av deras energibehov och påverkan på elpriser. Det är ett globalt tema, och i Sverige är det högaktuellt: nya etableringar, effektfrågor och lokal acceptans.

AI-lärdomen: “compute” måste bli en styrbar energilast

Om du driver datacenter (eller stor IT):

• flytta icke-kritiska jobb i tid (schemaläggning mot pris och koldioxidintensitet)
• optimera kylning med AI (COP-förbättringar, prediktivt underhåll)
• delta i flexibilitetsmarknader där det är möjligt

Om du är nätägare eller kommun: kräv tidigt en plan för effektprofil, flex och spillvärme. Spillvärme till fjärrvärme kan bli en lokal vinst – men bara om den designas in från start.

7) Energipriser och val: “affordability” är den nya KPI:n

Energikostnader var ett centralt valtema 2025 i flera amerikanska delstater. Den signalen är relevant även här: acceptans för omställning hänger ihop med räkningen.

AI-lärdomen: optimera kostnad utan att tumma på klimat

AI-baserad energieffektivisering i fastigheter och industri ger ofta snabb effekt:

• upptäck avvikelser (läckande ventiler, felaktiga börvärden, simultan värme/kyla)
• prognosstyr värme, ventilation och kyla
• laststyr mot effekttoppar

Det är inte flashigt. Det är lönsamt.

8) Kärnkraftens comeback-retorik: systemplanering kräver bättre modeller

2025 innehöll satsningar på kärnkraft i USA, inklusive stöd till återstart och små modulära reaktorer. I Sverige är kärnkraft åter en stor fråga i energidebatten, och det är lätt att fastna i symboler.

AI-lärdomen: mindre tyckande, mer systemanalys

Oavsett kraftslag behövs modeller som kan svara på:

• hur påverkas effektbalans timme för timme?
• hur förändras behovet av nätinvesteringar?
• vad händer med priser och volatilitet?
• hur samspelar produktion med flex, lagring och efterfrågestyrning?

AI kan accelerera simulering, prognoser och optimering – men bara om datagrunden är stabil och modellerna går att granska.

9) Industrins kursändringar: från elbilar till batterier visar vad som är “nära pengar”

När stora bolag ändrar strategi (som att växla från elbilsinvesteringar till batterilagring) är det en markör: marknaden prioriterar det som snabbast kan monetiseras i ett osäkert läge.

AI-lärdomen: bygg kapacitet som kan byta uppgift

I praktiken handlar det om modularitet:

• dataplattformar där samma mätdata kan användas för drift, rapportering och optimering
• AI-modeller som går att återträna när marknaden ändras
• styrsystem som kan hantera flera mål (kostnad, effekt, CO₂, komfort)

Organisationer som tänker “en modell per projekt” får en dyr portfölj. De som bygger en återanvändbar AI-fabrik får skala.

10) Från nyhetsrubriker till genomförande: så tar du nästa steg med AI i energisystemet

Den snabbaste vägen till värde 2026 är att välja få, mätbara use case och koppla dem till drift och ekonomi. Många vill börja med något “stort” (hela smarta elnätet). Jag rekommenderar motsatsen: börja där data finns och där besluten tas ofta.

Tre use case som nästan alltid fungerar

1. Last- och prisprognoser för bättre inköp, drift och flexibilitetsintäkter.
2. Optimering av batterilagring (även små batterier kan ge effekt om de styrs smart).
3. AI-baserad energieffektivisering i fastigheter/industri med tydliga besparingsmål.

En enkel kravlista innan du kör igång

• Vilket beslut ska AI hjälpa oss ta – och hur ofta?
• Vilka mätpunkter saknas (och vad kostar det att komplettera)?
• Hur mäter vi effekt: kronor, kWh, kW, CO₂?
• Vem äger modellen i drift (inte bara i pilot)?

Om du inte kan svara på de frågorna blir AI lätt en demo. Svarar du på dem blir det en produktionsförmåga.

Nästa steg: gör 2026 till året då AI blir drift på riktigt

2025 lärde oss att energiomställning inte är en rak linje. Politik kan bromsa, efterfrågan kan rusa (hej datacenter), och elpriser kan avgöra val. Mitt råd är att inte vänta på “stabilitet”. Den kommer inte.

För dig som jobbar med energi och hållbarhet i Norden är den mest handfasta lärdomen: AI är ett sätt att skapa stabilitet i ett instabilt system – genom bättre prognoser, smartare nät, och effektivare användning av el.

Vill du ta ett konkret grepp? Välj ett use case som påverkar räkningen de närmaste 90 dagarna, bygg en datagrund som håller, och sätt en driftansvarig som faktiskt kan säga “ja, det här ska vi använda varje dag”.

Vilken del av ditt energisystem skulle ge mest effekt om den blev 10 % mer förutsägbar redan i januari?