AI och energi 2025: 10 händelser som formade året

År 2025 blev året då energipolitik och elräkningar krockade – och där tekniken fick bära mycket av ansvaret för att hålla systemen stabila. I USA dominerade politiska beslut rubrikerna: en utlyst “energikris”, stoppade havsbaserade vindprojekt, kolkraftverk som tvingades fortsätta och skatteincitament för ren energi som drogs ned. Samtidigt gick utvecklingen åt ett annat håll i praktiken: batterier och förnybart fortsatte att växa, och datacenter gjorde elfrågan akut.

För oss som jobbar med energi i Sverige – som energibolag, industri, fastighet, kommun eller tech – är lärdomen inte “det där händer bara i USA”. Lärdomen är att energisystemet blir mer känsligt för politik, priser och effektbrist, samtidigt som det blir mer beroende av AI för prognoser, optimering och styrning.

Det här inlägget är en del av serien ”AI inom energi och hållbarhet”. Jag går igenom tio av 2025 års största energihändelser (baserat på internationell rapportering) och översätter dem till något som faktiskt hjälper: vad de betyder, varför de spelar roll och hur AI används för att hantera konsekvenserna.

1) “Energikris” som styrmedel: planera för volatilitet

Poängen: När politiken utlyser undantagstillstånd kan marknaden ändras på veckor, inte år.

När en stat beskriver energiläget som en kris öppnar det för extraordinära beslut: stoppade stödprogram, nya tullar, prioritering av vissa kraftslag och snabbspår för andra. Resultatet blir ofta investeringsosäkerhet och ryckighet i projekten.

AI-vinkeln: I en volatil miljö vinner den som är bäst på att räkna på scenarier.

• AI-baserade scenario- och riskmodeller kan koppla ihop elprisprognoser, bränslepriser, väder, policyantaganden och kapacitetsbegränsningar.
• För portföljägare (produktion, PPA:er, flexibilitet, lagring) blir stresstestning lika viktigt som årsbudget.

En rak mening att bära med sig: Ju mer politiskt energin blir, desto mer måste du styra med data, inte magkänsla.

2) Havsbaserad vind stoppas och startas: bygg för “permitteringsrisk”

Poängen: Tillstånd och rättsprocesser är numera en lika stor risk som teknik och finans.

2025 präglades av stoppade (och återstartade) havsbaserade vindprojekt i USA. Oavsett vad man tycker politiskt visar det hur snabbt projekt kan bromsas när myndigheter ändrar tolkning, prioritering eller krav.

AI-vinkeln: AI hjälper inte bara turbinerna – den hjälper projekten att överleva.

• Dokumentanalys (NLP) kan strukturera stora mängder tillståndsdokument, villkor, remissvar och miljökrav.
• Riskklassning av delmoment (nätanslutning, marina arbeten, leverantörskedja) gör att du kan planera buffertar där de faktiskt behövs.
• Optimering av bygglogistik (fartyg, väderfönster, resursplanering) minskar kostnader när du väl får köra.

Svensk parallell: tillståndsprocesser för nät, vind och industriprojekt är redan ett trångt nålsöga. AI kan inte ändra lagen – men den kan korta ledtiderna i det som är administrativt och planeringsbart.

3) Kolkraft som tvingas fortsätta: effektbrist slår hårdast mot kunderna

Poängen: När planerbar effekt saknas blir “förlängning” en dyr nödlösning.

Ett tydligt 2025-tema var beslut om att hålla äldre fossil kraft online längre än planerat – med stora kostnader som vältras över på kundkollektivet.

AI-vinkeln: Den billigaste kilowattimmen är ofta den som aldrig behöver produceras.

• Lastprognoser med hög upplösning (15 min / 1 h) gör att systemoperatörer och nätbolag kan agera före toppar.
• Flexibilitetsstyrning i fastigheter och industri (värme, kyla, ventilation, processer) kan kapa effekttoppar.
• Prediktivt underhåll minskar risken att befintlig planerbar produktion faller bort vid fel tidpunkt.

Det är här AI blir konkret: inte som buzzword, utan som ett sätt att undvika att du tvingas köpa dyr reservkapacitet.

4) Nedskurna incitament: lönsamhet måste tåla fler år utan “stöd”

Poängen: Subventioner kan försvinna snabbare än dina avskrivningstider.

När skatteincitament och stödprogram stryps blir kalkylerna tuffare – särskilt för projekt som var “nästan lönsamma” från början.

AI-vinkeln: AI kan förbättra netton – men bara om du styr mot rätt KPI:er.

• Intäktsoptimering för batterier och flexibilitet: arbitrage, stödtjänster, peak shaving och nätavgifter.
• Bättre prognoser för produktion och pris ger högre fångstpris och mindre obalanskostnader.
• Energieffektivisering med AI i fastigheter kan ge snabba besparingar utan stora CAPEX.

Min ståndpunkt: Projekt som bara bär sig med stöd är en risk. Projekt som bär sig med optimering har bättre odds.

5) Kärnkraft får politiskt stöd: AI behövs för drift, säkerhet och kompetens

Poängen: Kärnkraft diskuteras ofta som en volymfråga – men den operativa frågan är minst lika stor.

2025 lyfte kärnkraften i USA politiskt, både genom stöd för återstarter och satsningar på nya reaktortekniker.

AI-vinkeln: Kärnkraftens värde avgörs i driften.

• Anomali-detektering i sensordata kan tidigt hitta avvikelser.
• Digitala tvillingar hjälper vid planering av underhåll och livstidsförlängning.
• Kunskapsstöd (AI-assistenter för procedurer och dokumentation) kan minska personberoende, särskilt när branschen jagar kompetens.

I svensk kontext är diskussionen ofta polariserad. Jag tycker det mer produktiva är att prata om vad som faktiskt gör anläggningar stabila och kostnadskontrollerade: data, underhåll och planeringsdisciplin.

6) Batterier skalar snabbt: AI gör lagring lönsam

Poängen: Batterier är inte bara hårdvara. Det är mjukvara, marknadsregler och optimering.

2025 rapporterades att USA installerade 12,9 GW batterilagring under årets tre första kvartal, vilket redan överträffade 2024 års total på 12,3 GW. Den typen av tillväxt gör en sak uppenbar: systemet behöver lagring för att hantera variation och effekt.

AI-vinkeln: Batterier blir pengar först när de styrs smart.

• AI-baserade dispatch-algoritmer kan väga prisprognoser, degradering, tillgänglighet och nätbegränsningar.
• Flernivåoptimering (lokalt bakom mätaren + marknad) gör stor skillnad för ROI.
• Prediktion av degradering hjälper dig att undvika att “optimera sönder” batteriet.

En praktisk tumregel jag ofta återkommer till: Om du inte kan förklara din styrstrategi i en sida, är den förmodligen inte robust.

7) Elbilar: rekord, sedan fall – och vad det säger om efterfrågan

Poängen: När incitament försvinner testas den verkliga betalningsviljan.

2025 såg USA en rekordkvartal med cirka 440 000 nya elbilar precis innan skatteavdrag löpte ut – följt av en tydlig nedgång.

AI-vinkeln: EV-marknaden är lika mycket en energifråga som en bilfråga.

• Smart laddning med AI kan flytta laddning från dyra timmar till billiga.
• Fleet analytics hjälper företag att dimensionera laddning, batteristorlek och rutter.
• På sikt: Vehicle-to-grid kräver AI för att hantera osäker tillgänglighet och användarbeteende.

Svensk lärdom: bygg laddning och erbjudanden som fungerar även utan “perfekta” styrmedel. Annars får du ryckig efterfrågan och pressade marginaler.

8) Klimatbidrag som dras tillbaka: bygg projekt som klarar finansieringsstress

Poängen: Finansieringsrisk är numera en del av teknikrisken.

När stöd omfördelas (eller dras in) blir projekt pipeline ett minfält. Det slår särskilt hårt mot kommuner och regioner som planerat kapacitetslyft, energieffektivisering och elektrifiering.

AI-vinkeln: AI kan göra projekt mer “bankable”.

• Mätning och verifiering (M&V) med data gör effekter och besparingar trovärdiga.
• Projektprioritering med AI kan välja åtgärder som ger störst effekt per investerad krona.
• Portföljuppföljning i realtid minskar risken att problem upptäcks för sent.

9) Datacenter tar över effektdebatten: AI orsakar problemet – och löser det

Poängen: Datacenter driver upp effektbehovet, men kan också bli den mest flexibla lasten i systemet.

2025 skruvades debatten upp om datacenters elbehov och påverkan på nät, priser och miljö. Det här är högaktuellt även i Norden, där etableringar ofta hamnar i konflikt med lokal nätkapacitet.

AI-vinkeln: Här är det extra ironiskt: AI-workloads ökar efterfrågan – men AI gör också flexibilitet möjlig.

• Workload shifting: flytta beräkningar i tid (och ibland plats) när elen är billigare och renare.
• Termisk optimering: AI-styrd kylning kan sänka energianvändningen markant i drift.
• Demand response: datacenter kan delta i flexibilitetsmarknader om styrningen är tillräckligt snabb och säker.

För energibolag och nätägare är budskapet tydligt: datacenter ska inte bara anslutas. De ska integreras – med avtal om flexibilitet och mätbar påverkan.

10) Energipriser avgör val: AI behövs för att hålla kostnader nere

Poängen: När energin blir en plånboksfråga blir kostnadseffektivitet den nya klimatpolitiken.

2025 års valrörelser i flera amerikanska delstater kretsade kring energipriser. Det är logiskt: hushåll bryr sig mer om månadskostnad än om megawatt på en graf.

AI-vinkeln: Den snabbaste vägen till acceptans är ofta lägre räkningar.

• AI för nätförlustoptimering, felprediktion och kapacitetsplanering kan sänka systemkostnader.
• AI för tariff- och kundsegmentering (på ett transparent sätt) kan rikta insatser där de gör mest nytta.
• AI för energieffektivisering i byggnader och industri ger direkt ekonomisk effekt.

En mening att citera: Energitransitionen vinner inte på flest pressmeddelanden – den vinner på lägst systemkostnad per levererad kWh.

Så kan du använda AI i energi redan under Q1 2026

Poängen: Du behöver inte vänta på “perfekta data” för att få värde.

Om du vill ta nästa steg i AI inom energi och hållbarhet, börjar jag nästan alltid med tre spår:

1. Prognoser som går att agera på
   • last, pris, produktion, obalans
2. Optimering av flexibilitet
   • batterier, värme/kyla, laddning, industriprocesser
3. Operativ robusthet
   • prediktivt underhåll, felprediktion, driftstöd

En enkel checklista för lead-rollen (chef, produktägare, verksamhetsutvecklare):

• Vilket beslut vill vi förbättra? (inte “vilken modell vill vi bygga”)
• Vilken KPI förändras om vi lyckas? (SEK, kW, kWh, CO₂)
• Vilken data har vi redan i dag? (SCADA, AMI, BMS, ERP)
• Vilken styrning kan faktiskt köras i drift? (minuter, timmar, dagar)

Nästa år blir mer integrerat – inte bara mer förnybart

2025 visade att energisystemet kan gå åt två håll samtidigt: politiskt bakslag och teknisk framdrift. Det är frustrerande, men också en realitet. Förnybart, lagring och elektrifiering växer – och då växer behovet av smarta elnät, bättre prognoser och mer flexibilitet.

Min slutsats är ganska jordnära: AI är inte en sidogrej i energi längre. Det är en förutsättning för att få ihop ekvationen kostnad, leveranssäkerhet och utsläpp.

Om du står med ett konkret problem – effektbrist, dyra toppar, obalanskostnader, lång anslutningstid eller en batteriinvestering som ska räknas hem – vad är den första processen du skulle vilja att AI förbättrade under 2026?