중국은 에너지 부문에서 인공 지능(AI)의 사용을 가속화하고 있습니다. 목표는 더 효율적인 산업 운영, 더 안전한 에너지 공급, 그리고 계속해서 증가하는 데이터 센터 전력 요구를 관리하는 것입니다.
중국 일간지의 보도에 따르면, 5월 30일 토요일 인용, 중국 국가 에너지 관리국(NEA)의 최신 계획은 2030년까지 AI 컴퓨팅 인프라에 대한 청정 에너지 공급 용량을 크게 증가시키는 것을 목표로하고 있습니다. 에너지 부문의 AI 사용도 확대 될 것입니다.
AI는 컴퓨터 시스템이 데이터를 읽고 패턴을 인식하고 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있도록하는 기술입니다. 에너지 분야에서 AI는 전력망을 조직화하고, 굴착을 모니터링하고, 위험을 읽고, 발전소 운영을 지원하는 데 사용될 수 있습니다.
NEA는 2025년에 중국이 42개의 대규모 지능형 컴퓨팅 클러스터를 건설했다고 기록했습니다. 국가 컴퓨팅 센터의 전력 소비는 1,700 억 킬로와트시에 달했습니다.
이 수치는 중요합니다. AI 데이터 및 컴퓨팅 센터는 매우 많은 전력을 필요로합니다. 전 세계적으로 데이터 센터의 전력 소비는 2025년에 비해 2030년에 거의 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.
廈門大学中国能源政策研究所所長林宝强表示，电力需求的飙升对网络构成了重大挑战。然而，中国的能源基础设施和可再生能源的增长为将这种压力转化为人工智能竞争中的优势提供了机会。
"AI와 에너지 부문 간의 상호 작용은 일방적 지원에서 깊은 통합으로 이동했습니다."라고 Lin은 중국 일일이 인용했습니다.
NEA에 따르면 중국의 에너지 부문은 수십 개의 산업용 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 전력망, 재생 에너지, 열 및 원자력 발전소, 석탄, 석유 및 가스에 사용됩니다.
그 중 하나는 중국 국유 석유 회사의 대규모 AI 모델 Kunlun입니다. 최신 버전의 Kunlun은 수동적인 질문과 답변 시스템에서 "활동적 인 지능"으로 이동한다고합니다. 즉, AI는 질문에 답할뿐만 아니라 계획하고 도구를 선택하고 데이터를 분석하고 생산 라인에서 작업을 수행 할 수 있습니다.
중국 일일은 쿤룬이 현재 에너지 및 화학 산업에서 152 가지 시나리오에서 사용되고 있다고 보도했다.
그 영향은 이미 보이기 시작했습니다. Kunlun은 3D 음파 반전 처리를 20 일에서 3 일로 단축하고 비용을 30% 이상 절감했습니다. 이 기술은 에너지 탐사 활동을 포함하여 지하 조건을 읽는데 사용됩니다.
이 모델은 85% 이상의 정확도를 지닌 굴착 위험 경고 시스템도 갖추고 있습니다. 지난 6개월 동안 이 시스템은 사고를 예방하는 데 도움이 되는 300건 이상의 사전 경고를 발행했습니다.
린은 이러한 발전이 중국 에너지 부문의 업무 방식에 변화를 가져왔다고 평가했습니다. 수동 감독에서 산업은 AI 기반의 적극적인 관리로 이동하기 시작했습니다.
중국에게는 AI 사용을 확대하는 것만이 문제가 아닙니다. 충분하고 깨끗하고 안정적인 전력 공급은 기술이 에너지 산업을 지속적으로 지원할 수 있도록하는 데 중요한 부분입니다.
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