Energisäkerhet: AI gör avkarbonisering tryggare

Den där sega idén att avkarbonisering gör länder mer sårbara dyker upp varje gång elpriserna svajar eller en geopolitisk konflikt skärper tonen. Men forskningen pekar åt ett annat håll: i en stor analys av 1 092 nettonoll-scenarier fram till 2060 minskar handelsrelaterade risker för energisäkerhet i genomsnitt när världen byter från importerade fossila bränslen till ren teknik.

Det här spelar extra stor roll nu, 2025-12-21, när många verksamheter sitter mitt i budget- och investeringsplanering för 2026 och när energifrågan blivit lika mycket en fråga om riskhantering som om klimatmål. För dig som jobbar med energi, industri, fastigheter eller offentlig sektor är frågan sällan om vi ställer om – utan hur vi gör det utan att skapa nya beroenden.

Jag tycker att den mest underskattade pusselbiten är AI. Inte som ett modeord, utan som ett praktiskt verktyg för att: förutse efterfrågan, styra flexibilitet, optimera elnät och – kanske viktigast – minska material- och leveransrisker i en värld där kritiska mineraler blir nya flaskhalsar.

Varför nettonoll ofta ger bättre energisäkerhet

Kärnpunkten är enkel: fossila bränslen är koncentrerade, politiskt laddade och måste köpas om och om igen. Ren energi fungerar annorlunda. Sol, vind och vatten är inhemska energiflöden; importbehovet flyttar i högre grad till investeringar och material (t.ex. litium, nickel, kobolt, koppar och sällsynta jordartsmetaller).

I studien (publicerad 2025-04-09) jämfördes länders sårbarhet i transport, el och hela energisystemet. Resultatet: om länder behåller dagens handelsnät minskar riskerna i genomsnitt med 19% i nettonoll-scenarier. Om handelsnätet dessutom breddas så att man kan handla med alla resursägare halveras riskerna i snitt.

Det är en tydlig signal: diversifiering slår beroende. Och det gäller oavsett om beroendet handlar om olja eller om insatsmetaller.

Men blir vi inte beroende av nya mineraler?

Jo – men beroenden ser olika ut i praktiken.

• Fossila bränslen kräver löpande import av stora volymer, ofta via känsliga logistikkedjor.
• Kritiska mineraler är främst kopplade till uppbyggnad av systemet (turbiner, batterier, kablar). Efter installation minskar det återkommande importbehovet.

Det här är också varför cirkularitet får en direkt säkerhetseffekt. När återvinning och livslängd ökar sjunker behovet av "virgin" material.

Handelsrisker: vad forskarna faktiskt mätte (och varför det är relevant för Sverige)

Forskarna byggde en databas över 236 länder med reserver av olja, gas, kol, uran, biobränslen och 16 kritiska material för ren teknik, samt handelsflöden mellan länder. Sedan beräknade man resursbehov i varje scenario och tog fram ett handelsriskindex baserat på:

1. Tillgång till inhemska reserver
2. Andel av efterfrågan som täcks av import
3. Importernas ekonomiska värde
4. Marknadskoncentration (om du bara har en leverantör är du sårbar)

För svenska förhållanden är logiken väldigt användbar – även om vår elmix redan är relativt fossilfri.

• Industrins elektrifiering (stål, kemi, raffinaderi, gruvor) ökar efterfrågan på el, nät och flexibilitet.
• Transportsektorns omställning ökar behovet av batterier, laddinfrastruktur och effekt.
• Nätutbyggnad driver upp efterfrågan på koppar, aluminium, transformatorer och kraftkomponenter.

Energisäkerhet blir därför inte bara “har vi tillräckligt med el?”, utan också: kan vi bygga och underhålla systemet utan att fastna i leveransstörningar?

AI som riskmotor: från elprognoser till mineralstrategi

AI är mest värdefull där osäkerheten är stor och konsekvenserna blir dyra. Energiomställningen är exakt en sådan miljö.

AI i elnätet: stabilitet när mer blir väderberoende

Den praktiska vinsten med AI i ett mer förnybart system är att den kan göra variationer hanterbara.

• Prognoser för vind och sol på minuter–dygnsnivå minskar behovet av dyr reservkraft.
• Lastprognoser för industri och fastigheter ger bättre planering av effekt.
• Optimering av flexibilitet (batterier, värmepumpar, elbilsladdning) flyttar konsumtion när elen är billig och systemet är ansträngt.

Det här stärker energisäkerheten på två sätt: färre akuta balansproblem och mindre behov av fossil “backup”.

AI i supply chain: mindre sårbarhet när kritiska material ökar

Studien pekar på att diversifiering är centralt. AI kan göra diversifiering praktisk genom att:

• hitta mönster i leveransrisk (geopolitik, väder, hamnkapacitet, prisvolatilitet)
• simulera alternativa inköp (”om leverantör A faller bort, hur påverkas projektportföljen?”)
• optimera lager- och kontraktsstrategi (när ska man säkra volym, när ska man vänta?)

För verksamheter som bygger laddinfrastruktur, solparker, nätstationer eller batterilager blir detta ett konkret sätt att koppla AI i hållbarhet till affärskritisk robusthet.

AI för materialeffektiv design: energisäkerhet via mindre material

Ett av de mest intressanta resultaten i studien är att återvinning och minskat behov av jungfruligt material sänker handelsrisker tydligt. Med en fyrdubbling av dagens låga återvinningsgrader för vissa kritiska mineraler föll riskerna i snitt med 17% – och med över 50% för USA.

AI kan driva samma logik i Europa genom:

• generativ design och simulering (”hur bygger vi samma funktion med mindre koppar/rare earth?”)
• prediktivt underhåll som förlänger livslängd på turbiner, batterier och nätkomponenter
• sortering i återvinning med datorseende (bättre utbyte, renare fraktioner)

Det är svårt att hitta en mer ”hands-on” säkerhetsåtgärd än att behöva mindre av det som är svårt att få tag på.

Vad betyder det här för företag och offentlig sektor 2026?

Om du planerar investeringar i elektrifiering eller förnybart 2026 är det läge att sluta behandla energisäkerhet som en separat fråga från hållbarhet. De hänger ihop – men bara om man bygger smart.

En praktisk checklista: 6 beslut som minskar risk

1. Kartlägg beroenden per komponent, inte bara per energislag
   Det är stor skillnad på “förnybart” och “förnybart med en leverantörskedja som hänger på en hamn”.

2. Bygg flexibilitet tidigt
   Batterier, laststyrning och avtalad flexibilitet kostar – men kostar mindre än effektbrist och produktionsstopp.

3. Kravställ datatillgång i alla energiprojekt
   Utan mätdata och driftdata blir AI bara en powerpoint. Säkra att OT/IT kan prata.

4. Använd AI för att koppla ihop drift och inköp
   När en komponent är sen ska systemet kunna prioritera om: vilka lastpunkter är kritiska, vilka kan vänta?

5. Planera för återbruk och återvinning redan i designfasen
   “Design for recycling” är inte en miljöfloskel; det är försörjningstrygghet.

6. Diversifiera – men gör det med modellering, inte magkänsla
   Multi-sourcing hjälper, men bara om du vet vilka leverantörer som faktiskt är oberoende av samma underleverantörer.

Ett bra riktmärke: varje gång ni importerar en stor andel av något – se till att det kan komma från fler än ett ställe.

Vanliga följdfrågor (och raka svar)

Blir energisystemet mer sårbart när vi elektrifierar transport?

Nej, inte som helhet. Elektrifiering minskar oljeberoendet – vilket ofta är den största geopolitiska risken. Däremot kräver det att vi tar effektfrågan på allvar med smart laddning, flexibilitet och nätplanering.

Räcker diversifiering av mineralhandel för att känna sig trygg?

Nej. Diversifiering hjälper mycket, men studiens resultat visar också att fossila inslag i mixen tenderar att dra ner energisäkerheten. Den stabila vägen är att både diversifiera och minska fossilberoende.

Är vind eller sol bättre för energisäkerhet?

Det beror på materialkedjor och handelsrelationer. I studien såg vind ut att ge större säkerhetsfördel för USA vid den tidens handelsmönster, eftersom material kom från fler handelspartner. För Sverige är poängen att inte låsa sig: mix + flexibilitet + starka leverantörskedjor slår en enskild teknik.

Nästa steg: gör energisäkerhet mätbar med AI

Den här forskningen landar i en tydlig princip: nettonoll är inte bara en klimatstrategi – det är en säkerhetsstrategi för de flesta länder. Men vinsten kommer inte av sig själv. Den kräver att vi tar materialflöden, handel och drift på samma allvar.

I vår serie AI inom energi och hållbarhet återkommer vi till samma sak: AI skapar värde när den kopplar ihop silos. Energiflöden, nätbegränsningar, inköp, underhåll och klimatmål måste in i samma modellvärld – annars optimerar man lokalt och får problem globalt.

Om du skulle välja en fråga att ta med in i 2026-planeringen är den här: vilka av våra framtida energiinvesteringar minskar både utsläpp och handelsrisk – och vilka flyttar bara risken till en ny plats?