China acelera integração da IA em sua rede nacional de energia

À medida que a China acelera sua transição energética, a inteligência artificial está começando a transformar a geração, distribuição e consumo reais de eletricidade, indo além das estruturas políticas para impactar as operações diárias.

Uma instalação em Chifeng, no norte da China, demonstra essa mudança. Essa usina fabrica hidrogênio e amônia usando energia proveniente exclusivamente de instalações eólicas e solares adjacentes. Operar em uma microrrede isolada, em vez da rede principal, apresenta um desafio único, além do benefício da energia limpa: a produção renovável flutua de acordo com as condições climáticas.

Para manter uma produção consistente, a instalação emprega uma plataforma de controle alimentada por IA desenvolvida pela Envision. Esse sistema modula dinamicamente as operações em resposta às mudanças na geração eólica e solar, abandonando os cronogramas de produção fixos. Conforme detalhado pela Reuters, o engenheiro-chefe de hidrogênio da Envision, Zhang Jian, comparou a IA a um maestro de orquestra, sincronizando perfeitamente o fornecimento de energia com a demanda industrial.

A plataforma aumenta automaticamente a produção durante períodos de alta velocidade do vento para utilizar o excedente de energia e reduz durante os períodos de calmaria para evitar sobrecarga na rede. De acordo com Zhang, isso permite uma operação altamente eficiente da usina, apesar da variabilidade inerente às energias renováveis.

Tais iniciativas são fundamentais para a estratégia da China para o hidrogênio e a amônia, combustíveis considerados cruciais para a descarbonização de setores difíceis de reduzir, como o siderúrgico e o de transporte marítimo. Elas também refletem uma ambição mais ampla: aproveitar a IA para lidar com a crescente complexidade da integração de grandes quantidades de energia renovável à rede nacional.

Os acadêmicos destacam o papel potencial da IA na consecução das metas climáticas. Zheng Saina, professora associada da Southeast University especializada em transições de baixo carbono, observa que as aplicações da IA abrangem desde o monitoramento de emissões até a previsão de oferta e demanda. No entanto, ela também alerta para a pegada energética substancial da própria IA, impulsionada em grande parte por centros de dados que consomem muita energia.

Embora a China seja líder mundial em novas instalações eólicas e solares, é difícil integrar essa capacidade de forma eficiente. Cory Combs, da Trivium China, observa que a IA é agora amplamente vista como uma ferramenta crítica para aumentar a flexibilidade e a capacidade de resposta da rede.

Essa perspectiva foi consolidada em uma estratégia nacional de “IA + Energia” divulgada em setembro passado. A política promove uma integração mais estreita entre a IA e o setor de energia, defendendo modelos especializados de grande porte dedicados ao gerenciamento da rede, geração de energia e aplicações industriais. Até 2027, as autoridades planejam lançar vários projetos-piloto e testar a IA em mais de 100 cenários, com o objetivo de alcançar a integração líder mundial entre IA e energia até 2030.

Combs observa que a ênfase está em ferramentas especializadas para tarefas específicas — como otimizar parques eólicos ou equilibrar cargas da rede — em vez de IA de uso geral. Esse foco diverge da abordagem dos EUA, que, de acordo com o professor Hu Guangzhou da CEIBS de Xangai, canalizou mais investimentos para modelos fundamentais de linguagem de grande porte.

A previsão da demanda é uma aplicação imediata. Fang Lurui, da Universidade Xi'an Jiaotong-Liverpool, explica que as redes elétricas exigem um equilíbrio perfeito em tempo real para evitar apagões. Previsões precisas de IA para a produção e o consumo de energia renovável permitem que os operadores de rede planejem com eficácia, armazenando energia ou reduzindo a dependência de usinas a carvão.

As primeiras implementações estão em andamento. A usina virtual da cidade de Xangai agrega dezenas de ativos distribuídos — incluindo centros de dados, sistemas de gerenciamento de edifícios e carregadores de veículos elétricos — em uma rede coordenada. Em um teste realizado em agosto, o sistema reduziu com sucesso mais de 160 megawatts da demanda de pico, comparável à produção de uma pequena usina a carvão.

Combs enfatiza que tais sistemas são vitais à medida que a geração de energia se torna mais descentralizada e variável. “É necessário um sistema robusto, capaz de análise preditiva e rápida adaptação a novos dados”, afirmou.

Além da rede elétrica, a China está explorando a IA para seu mercado nacional de carbono, que regula mais de 3.000 empresas em setores de alta emissão, como energia, aço, cimento e alumínio — responsáveis coletivamente por mais de 60% das emissões do país. Chen Zhibin, da adelphi, sugere que a IA poderia ajudar os reguladores a verificar os dados de emissões, otimizar a distribuição de cotas e ajudar as empresas a entender melhor seus custos relacionados ao carbono.

No entanto, as oportunidades são acompanhadas por riscos crescentes. Pesquisas indicam que, até 2030, o consumo de eletricidade pelos centros de dados de IA da China poderá exceder 1.000 terawatts-hora por ano — rivalizando com o uso total atual do Japão. As emissões do ciclo de vida do setor devem aumentar acentuadamente, atingindo o pico após a meta de carbono da China para 2030.

Xiong Qiyang, pesquisador de doutorado da Universidade Renmin envolvido nesse estudo, atribui isso à dependência contínua da China da energia a carvão. Ele alerta que o crescimento descontrolado da IA pode comprometer as metas climáticas sem uma mudança mais rápida para a energia limpa.

Os reguladores estão respondendo. Um plano de ação para 2024 exige que os data centers aumentem a eficiência energética e o consumo de energia renovável em 10% ao ano. Outras políticas incentivam a construção de novas instalações nas regiões ocidentais, com recursos eólicos e solares abundantes.

As operadoras também estão inovando. Na costa de Xangai, um data center subaquático está se preparando para ser lançado, usando água do mar para resfriamento a fim de reduzir o uso de energia e água doce. O desenvolvedor Hailanyun afirma que a instalação obterá energia principalmente de um parque eólico offshore, com potencial para replicação se for bem-sucedida.

Apesar da crescente demanda de energia da IA, Xiong afirma que seu impacto líquido nas emissões ainda pode ser positivo se implantado estrategicamente. Ao otimizar a indústria pesada, os sistemas de energia e os mercados de carbono, a IA pode continuar sendo uma ferramenta indispensável para a descarbonização da China, mesmo que introduza novas complexidades para os formuladores de políticas navegarem.

Veja também: A estratégia de empilhamento de chips da China pode realmente desafiar o domínio da Nvidia em IA?

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