חומר רקע
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
כתיבה:רועיגולדשמידטואהודבקר
אישור:|
שיריספקטורבןארי
תאריך:
ט'בחשו
וןתשפ"
ה,
10
בנובמבר
2024
סקירה
הכנסת–מרכזהמחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
תוכןה
עניינים
תמצית
................................
................................
................................
................................
.......
1
רקע
.............................................................................................................................
..........
4
1.
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה:הזדמנויותואתגרים
................................
...........................
4
1.1
התרומההאפשריתשלכליAI
באופטימיזציהבתחוםהאנרגיה
................................
............
5
1.2
אתגריםבהטמעהושימושבבינהמלאכותיתבתחוםהאנרגיה
................................
..............
8
1.2.1
התמודדותעםהחששלהטיותואפליה
................................
................................
..........
8
1.2.2
סיכוניאבטחהביישוםכליAI
................................
................................
........................
9
1.2.3
גישהלמידעונתונים
................................
................................
................................
..
11
2.
הטמעתבינהמלאכותיתבמשקהחשמלבישראל
................................
................................
..
12
2.1
משרדהאנרגיהוהתשתיות
................................
................................
..............................
12
2.2
רשותהחשמל
................................
................................
................................
................
13
2.3
חברתנגה–ניהולמערכתהחשמל
................................
................................
..................
13
2.4
חברתהחשמל
................................
................................
................................
...............
14
3.
צריכתהחשמלשלתשתיותבינהמלאכותית................................
................................
.........
15
3.1
צריכתהחשמלשלחוותשרתים
................................
................................
......................
15
3.2
ההשפעההסביבתיתשלהגידולבצריכתהחשמל
................................
.............................
18
3.3
צעדימדיניותהננקטיםעלידימדינותוגופיםביןלאומיים:דוגמאות
................................
...
19
3.4
צריכתהחשמלשל"חוותשרתים"והשפעתהעלמשקהאנרגיהבישראל
...........................
25
3.4.1
תחזיותצריכתהחשמלשלחוותשרתיםבישראל
................................
.........................
26
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
1
תמצית
מסמךזהנכתבלבקשתחה"כאורית פרקשהכהןלקראתדיוןועדתהמשנהשלועדתהמדעוהטכנולוגיהלבינה
מלאכותית וטכנולוגיות מתקדמות. המסמך מציג בקצרה את הפוטנציאל של טכנולוגיות בינה מלאכותית לתרום
לייעולייצורואספקהשלאנרגיה
ואתהאתגריםוהסיכוניםבהטמעהשלבינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה.בנוסף,
נסקרת השפעת התפתחותם ותפוצתם של כלי בינהמלאכותית יוצרת, אימון מודלי בסיס ומרכזי הנתוניםData)
-
להלןחוותשרתים)על
הביקושלאנרגיה
בישראלובמדינותשונותבעולם.
Centers
בניגוד למערכת החשמל בעבר שהתאפיינה כמערכת חד-סטרית של ייצור, הולכה והפצה, מערכת החשמל כיום
מתאפיינתברב-
כיווניותכאשראותםשחקניםיכוליםלצרוך,לאגוראולייצרחשמל,ממקורותשונים,בזמניםשונים.
השינויהאמורבמאפייניהמערכתמדגישאתהצורךבנתוניםובמידערציףומפורטעלפעילותהכדילקבלהחלטות
עלאופניהתפעול,התחזוקהוהאופטימיזציהשלביצועיה.
לפי
דוח משרד האנרגיה של ארה"ב (
2024
)
טכנולוגיות ושיטות מתחומי הבינה המלאכותית יכולות לתרום
להתפתחותמשקהאנרגיהוייעולובהיבטיםשונים,ובהם:
תכנוןהרשת,הערכהדינמיתשלפעולתהבזמןאמת;
סיועבתהליכיהנפקתהיתריםוקביעתאתריםלמתקניחשמל;שיפורהחיזוישלאנרגיותמתחדשותושלביקושים;
סיועבתמחורזמןאמתשלאנרגיה;שיפוריכולתניטורהרשתוזיהויאנומליות;סיועבפיתוחהדמיותשונותועוד.כך
לדוגמה,כליAI
יכוליםלשמשלחיזוימתקדםומדויקשלמזגהאויר;לחיזויביקושיםלאנרגיה;לתחזוקהצופתפני
עתידשל
אתריייצוראוקוויאספקה;להגנהמתקדמתמפנימתקפותסייברועוד.
עםזאת,
לפיהדוחישלאמץעקרונותלשימושנכוןבכליבינהמלאכותיתבמגזרהאנרגיהבהם:הליכיאימות
ותיקוף קפדניים של המערכות; יכולת הסבר של החלטות מכונה; מעורבות אנושית ופיקוח על החלטות מכונה;
התאמתהמערכותלעבודהבהיקפיםגדולים(Scalability)
ועמידהבסטנדרטיםמחמיריםשלבטיחותסייברועיצוב
מתואםאתית.בנוסף,ישלהתמודדעםאתגריםשוניםשלמערכותבינהמלאכותיתבהם:החששמהטיהאואפליה;
סיכוניאבטחהשלהשימושבכליAI
סיכוניפרטיותועוד.;
ביוני2023
פרסםהמדעןהראשיבמשרדהאנרגיהבישראלכישרהאנרגיההקים"ועדהשתמפהאתהתחומים
בהםניתןלשלבAI
לצורךשיפורביצועיםבמשקהאנרגיהותציעדרכיםלסייעבמחקרכדילקדםבמהירות
פתרונותבתחומיםהחשוביםלמשקהאנרגיה."
בהמשךשנת2023
פרשמתפקידוהמדעןהראשיבמשרד.
עד
כהטרםמונהלומחליףוהוועדההאמורהלאהחלהבפעילותה.
לפיחברת
נגה–ניהולמערכתהחשמל
,השימושב-
מייצראתגריםשוניםלחברההמנהל
ת
תשתיתמדינהקריטית
AI
כמו תשתית החשמל ובה
ם סוגיות כ
מו הגנת הפרטיות, אבטחת מידע, גישה למידע ועוד בהינתן מגבלות אלה,.
החברהעושהשימוש,בתחומיםרגישיםפחותשלפעילותה,בתוכנותמדףקיימות,במודליםשוניםמבוססי
ו –
לצורך טיוב פעילויות שבתחום אחריותה,
לרבות שיפור אמצעי החיזוי
Machine Learning
Open Source
למזגהאווירומאפייניםמטאורולוגייםאחריםולביקושיםלחשמל,ופועלתלהרחיבאתפעילותהבשימושבכלי
בינהמלאכותית.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
2
נציגחברתהחשמלצייןכיהחברהעושהשימושבכליAI
לצרכיםפניםארגונייםכגוןרכש,ניהולמלאיםועוד;לצרכי
תפעולשלייצורחשמל–במסגרתזוהקימומרכזלניטורתחזוקהחזויהואופטימיזצייתתהליכים;לתכנוןופיתוח
רשתהחשמל–
בכללזהפיילוטיםבתחוםניטורהרשתופיתוחתאוםדיגיטלילצרכיסימולציות;ומשקיעהבחברות
הפועלותבתחומיה
דיפ-
טקשלטכנולוגיותאנרגיהעתידיות–
בהןהמורכבותהחישוביתתחייבשימושבכליבינה
מלאכותיתלהדמיהולתפעול.
הביקושלאנרגיהעבורתשתיותבינהמלאכותיתוחוותשרתים
כליבינהמלאכותיתדורשיםיותרחשמלמשירותיםמקווניםאחרים–
שאילתהבאמצעותכליAI
דורשתפיעשרה
יותר חשמל מחיפוש ב-
Google, למשל, ויצירת תמונה או וידאו דורשים עשרות מונים יותר.
מערכות הבינה
המלאכותיתהצורכותאתהחשמלמופעלותבחוותשרתים(CentersData
המאחסנותמערכותממוחשבותשונות.),
מרביתהשימושבחוותהשרתיםהואלצרכיםאחריםמבינהמלאכותית(אחסוןענן,כרייתמטבעותקריפטוגרפיים
ועוד),אך
השימושבבינההמלאכותיתצפוילגדולבשניםהקרובותולתרוםלגידולבצריכתהחשמלשלחוותשרתים.
נכוןלשנת2022,חוותשרתיםצרכוכ-
460
טרה-
וואטשעה(TWh
,)שהםכ-
2%
מסךצריכתהחשמלבעולם.לפי
תחזיות,הצריכהצפויהלגדולעדשנת2026
בשיעורשבין35%
ו-
128%
.
שיעורצריכתהחשמלשלחוותשרתיםמשתנהממדינהלמדינה,אךמדוברבגורםמשמעותישישלהתייחס
אליובתכנוןמשקהאנרגיה.לדוגמה,בארצותהבריתצריכתהחשמלשלחוותהשרתיםהיוותהכ-
4%
מכללצריכת
החשמלהלאומית,וצפויהלעלותבשנת2026
ל-
6%
.לעומתזאת,באירלנדנכוןלשנת2022
צריכתהחשמלשל
חוותשרתים היוותה כ-
17%
מכללצריכת החשמלבמדינה,ושיעור הצריכה של החוות צפוי לעלותל-
32%
בשנת
2026
.
העלייהבצרכיהאנרגיההביאהחברותטכנולוגיהשונותלחיפושפתרונותלהגדלתהספקהחשמלשלחוותהשרתים,
כמובנייתהחוותבסמוךלתחנותכוחואףפיתוחכוריםגרעינייםקטניםוייעודייםלשימושבחוות.
מבחינהסביבתית,
צריכת החשמל המשמעותית של החוות מובילה במקרים רבים לעלייה בפליטת גזי חממה ומזהמי אוויר אחרים
(כתלות באופןייצור החשמל),וגם מביאהלהשלכות
סביבתיות נוספות (כגוןייצור מוגבר של פסולתאלקטרונית.)
חברותטכנולוגיהגדולות(כמוGoogle
ו-
)המפתחותבינהמלאכותית,נדרשותלשקללאתצריכתהאנרגיה
Amazon
שלמערכותבינהמלאכותיתבפרטוגידולהצורךבחוותשרתיםבכללבמדיניותהתאגידיתהחברתית-סביבתיתשלה
ן
(
).
מדינותוגופיםביןלאומייםנוקטיםבצעדימדיניותשנועדולהידרשלגידולבצריכתהחשמלהצפויבשל
ESG
גידולהשימושבבינהמלאכותית. צעדיהמדיניותיכוליםלכלולהתערבותממשלתית"נוקשה"יותר,כמוקביעת
תקנים מחייבים ליעילות אנרגטית, הקפאת הבנייה של חוות שרתים בזמן פיתוח כלים נוספים, ודרישת אישור
ממשלתילהקמתאוהפעלתחוותשרתים;אוצעדים"רכים"יותר,כמוהסכמיםהתנדבותיים,תמריציםממשלתיים
ועוד.המסמךמפרטצעדיםשננקטובמספרמדינות,בהןהאיחודהאירופי,אירלנד,ארה"ב,סין,סינגפור,גרמניה,
בריטניה,הולנדוצרפת.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
3
הביקוש
לאנרגיהמצדחוותשרתיםבישראל
לפיחברתהחשמל
הקמתחוותשרתיםבישראל
חשובהכיהןמאפשרותאחסוןמקומי,מהירוברקיימאשלמידע
הכרחי להפעלת שירותים גם במ
צבי קיצו
ן ללא תלות בחיבור לסיב אופטי בחו"ל ומסייעות במניעת דלף מידע,
והקמתןצפויהלתרוםלתמ"גלהוסיף
מקומותעבודה.
לפירשותהחשמלחוותשרתיםהןגםתשתיתתומכתלצמיחת
תעשייתההיי-
טקלרבותפיתוחיכולותבתחוםהבינההמלאכותית.
בבחינתמאפייניצריכתהאנרגיהשלחוותשרתיםבישראל,ניתןלהתייחסלכמההיבטים:
כמות
האנרגיההנצרכת,
סוגהחיבוריםו
פריסתםהגיאוגרפית
.לפ
ירשותהחשמל,ממיפויהיוזמותשלחוותהשרתיםבישראלעדכה,
עולה
שמרביתהחוותצפויותלהתחברלרשתהמתחהגבוה,בהספקיםשלעד
16
מגה
,וישנהמגמהלבקשתחיבוריםגם
במתחעליון.
מבחינת
הפריסההגאוגרפיתשלחוותהשרתים,מנתוניחברתהחשמלורשותהחשמלעולה
כיהמתקניםהקיימים
והמתוכנניםממוקמיםבמספרמוקדיםמרכזיים:שפלה,איילון,מודיעין,ירושלים,וחיפה.אזוריםאלוהםגםמוקדי
צריכ
ת
החשמלבישראלכיום,
וגםמאופייניםבמיעוטמקורותייצורולפיכךהםתלוייםבמידהרבהבפיתוחרשת
החשמל.
הרשותציינהכיההספקהחזוישללחיבורחוותשרתיםבשנת2030
במחוזמרכזלבדוהינובהיקףשלכ-
500
והואשקוללחיבורשלכ-
125,000
יחידותדיורולצריכתחשמלשלכחצימיליוןצרכנים.לשםכך,נדרשת
MW
הקמהשלחמשתחנותמשנהחדשות
,ו
מבחינתמקטעייצורהחשמל-
מדוברעליכולתשלכשלישמהמחז"מהנוסף
שאמורלקוםבגושדןעד2030
.
לפיתוכניתפיתוחרשתהחלוקהשלחברתהחשמלתוספתההספקהחזויה
עבורחוותשרתיםעומדתעלכ-
1,312
(מגהוולטאמפר)עדלשנת2030
(
בתחזיתמימוששל65%
מכללההזמנות.)
לפיהאמור,
ההספק
MVA
המותקןהנדרשעבורחוותשרתיםבשנת2030
יהיהכ-
1207
.
בהינתןתחזיותהביקוששלחברתנגהלשנת
MW
2030
(הנעות בין 18,153
לבין
19,563
בשעות שיא הביקוש) המדובר ביותרמ-
6%
מכללההספקהמותקן
MW
שיי
דרש באותה שנה
בשעות השיא (בהשוואה להספק המותקן שהיווה בשנת 2023
פחות מ-
1.5%
מכלל
ההספקהמותקןהנדרשבשעותהשיא).
לפי
טיוטתדוח
שלרשותהחשמל
ישלבחוןאתהצורךבהתערבותממשלתיתבתחום.
עלפינתוניחברתנגה
בחלקניכרמהמקריםלאמיצומרכזיהנתונים
אתהספקהחשמלהמתוכנןבהם כך,.גודל
חיבור
חוותהשרתיםבישראלכיוםהואכ-
183
מגהוואלטאמפר(MVA
)
אךבפועלהצריכה
הכוללתשלהןב
שיא
העומס
היאכ-
50
מגהוואט(
MW)בלבד.סךההזמנותהכולללחיבורחוותחדשותבשניםהבאות לפינגה,,
הואכיום
1,083
.
MVA
1
עלפירשותהחדשנות,
תחוםהבינההמלאכותיתנמצאעדייןבשלביםשלהתפתחותוהשתנותמואצת
ולכןבשלב
זה
קשהמאודלגבשתחזיותארוכותטווח
באשר
לביקושיםלאנרגיהמצדיישומיםאלה.
לדברינציגהרשות,
יתכנו מגמות שונות שישפיעו בעתיד על היקף צריכת האנרגיה של חוות שרתים, בהן: גידול בשימוש בכלי בינה
מלאכותית, שיפור היעילות האנרגטית של כלים אלה בעתיד, ותרחישים של אספקת צרכי החישוב העתידיים של
התעשייההישראליתבאמצעות
מרכזינתוניםהממוקמיםבחו"ל.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
4
רקע
מסמךזהנכתבלבקשתחה"כאוריתפרקשהכהןלקראתדיוןועדתהמשנהשלועדתהמדע
והטכנולוגיה לבינהמלאכותיתוטכנולוגיות מתקדמות.המסמך סוקר בקצרהאת הפוטנציאל
שלטכנולוגיותבינהמלאכותיתלתרום
לייעולייצורואספקתאנרגיה
ולמעברלאנרגיהבתקיימא
בישראל ובעולם, ואת ה
אתגרים וה
סיכונים בהטמעה של בינה מלאכותית בסקטור האנרגיה.
בנוסף,
המסמך
מציג את נושא
הביקוש לאנרגיה
בישראל ובמדינות שונות בעולם בעקבות
התפתחותםותפוצתםשלכליבינהמלאכותיתיוצרת,אימוןמודליבסיס
והקמתםשל
מרכזי
הנתוניםCenters)(Data
.
1. בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה:ה
זדמנויותואתגרים
בניגוד למערכת החשמל בעבר שהתאפיינה כמערכת חד-
סטרית של ייצור, הולכה והפצה,
בעודשמערכת
החשמלבעבר
מערכת החשמל כיום מתאפיינת ברב-
כיווניות כאשר אותם שחקנים יכולים לצרוך, לאגור או
התאפיינהכמערכת
לייצר חשמל, ממקורות שונים, בזמנים שונים. כדי לאפשר למנהלי המערכת (ואף ליצרנים
חד-
סטריתשלייצור,
לוצרכניםבה)לקבלהחלטותעלאופניהתפעול,התחזוקהוהאופטימיזציהשלביצועיה,ישצורך
הולכהוהפצה
מערכתהחשמלכיום
בנתוניםומידע(Data)
רציףומפורטעלפעילותה.
מתאפיינתברב-
גםטרם"מהפכתהבינההמלאכותית"שלהשניםהאחרונותסקטורהאנרגיהעסקבניהול,ניטור
כיווניותכאשראותם
וקבלתהחלטות,תוךניסיונותלבססאתהפעילותשלו,
לפחותבחלקה,על"נתוניעתק"או Big
שחקניםיכולים
לצרוך,לאגוראו
.
זאתבמקביללמגמותשלהכנסתםשלמוניםחכמים
וחיישנים(סנסורים)שונים
במטרה
Data
לייצרחשמל,
לבדוקאתתפקודןותקינותןשלמערכות
ה
ייצור,ה
הולכההו
הפצה
ואתדפוסיהצריכה.במובן
ממקורותשונים,
זה, לא ברור האם נכון יותר לתאר את פוטנציאל החדירה של עולמות הבינה המלאכותית
בזמניםשונים.
לסקטורהאנרגיהכמהפכהאו
כאבולוציה.ביןכךוביןכך,טכנולוגיותושיטותמתחומיהבינה
המלאכותית יכולות לתרום להתפתחות משק האנרגיה וייעולו בהיבטים שונים:
חיזוי
מתקדם ומדויק של מזג האויר יכול לסייע בחיזוי ביקושים לאנרגיה לצד חיזוי ייצור
האנרגיה הצפוי מקרני השמש, או ממקורותטבעייםאחרים. שימוש בכלי AI
יכול לסייע
בתחזוקהצופתפניעתידשלאתריייצוראוקוויאספקה;תהליכיתכנוןשלאתריייצוראו
קווי הולכה והפצה של רשת החשמל יכולים להתייעל באמצעות שימוש במודלי AI
או
ב"תאומיםדיגיטליים"
,
ועוד.,
)
Digitaltwins
(
2
להלן יוצגו כמה דוגמאות לשימושים אפשריים בכלי בינה מלאכותית לייעול ושיפור בהיבטי
פעילות מסוימים של
משק האנרגיה. הדוגמאות אינןממצות כיוון שמספר התחומים שיכולים
1עו"דנעםברימן,היועץהמשפטיומזכירהחברה,נגה-
ניהולמערכתהחשמל,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,5
בנובמבר2024
.
תאומיםדיגיטלייםהואמושגשנועדלתארייצוגוירטואלישלאובייקטאומערכתפיזיתבמטרהלשקףאותםבמדויק,תוךעדכוןבנתוני
2
זמןאמת,שימושבהדמיות,למידהוהנמקהמבוססתמכונהכדילסייעבקבלתהחלטות.
IBM,"whatisaDigitalTwin",accessed:October23th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
5
להפיק תועלת מיישומי AI
, מיכולות חישוב על ומשיטות הניתוח ועיבוד הנתונים המקובלות
בתחום,גדולמאוד.
1.1
התרומה
האפשריתשלכליAI
באופטימיזציה
שלמערכותהאנרגיה
באוקטובר 2023
פרסם הבית הלבן צו נשיאותי בנושא "
פיתוח ושימוש בטוח, מאובטח
באפריל2024
פרסם
משרדהאנרגיהשל
ואמיןבבינהמלאכותית."
ביןהשארהצוהורהלשרהאנרגיה(תוךהיוועצותעםסוכנויות
3
ארצותהבריתדוח
ממשל נוספות) לפרסםדוח ציבורישיתאראתהפוטנציאל שלבינה מלאכותית לשיפור
המציגתחומים
התכנון,הנפקתההיתרים,ההשקעההכלכלית
והקמתתשתיות
רשתהחשמל(Grid)
,על
עיקרייםבהםניתן
להטמיעכליבינה
מנת
לאפשראספקתחשמלנקי,ברהשגה,אמין,
עמידבפני
תקלות(Resilient)
ובטוח
מלאכותיתבהם:
לכללהאמריקאים.
באפריל2024
פרסםמשרדהאנרגיהשלארצותהבריתדוחכאמור.4
הדוח
תכנוןרשתהחשמל;
מתמקדברובובארבעהתחומיםעיקרייםבהםניתןלהטמיעכליבינהמלאכותיתעלמנתלהשיג
היתריםוקביעת
את המטרות האמורות לעיל: תכנון רשת החשמל; היתרים
וקביעת אתרים siting)
); תפעול
אתרים;תפעול
ואמינות;ויכולת
ואמינות;וסבילות
אויכולתהתאוששותמתקלות.להלןיוצגודוגמאותליישוםמןהדוחהאמור.
התאוששותמתקלות.
יצוין
כי על אף שנושא ייעול משק האנרגיה באמצעות כלי AI
נידון בהקשרים שונים,
בסקירה
ראשונית של
תוכניות לאומיות ל
הטמעת
בינה מלאכותית בסקטור האנרגיה,
מצאנומספרמצומצםשלדוגמאות,למעטהדוחהמקיףיחסיתשלמשרדהאנרגיהשל
ארה"ב שנסקר בהרחבה במסמך.
יצויין בהקשר זה כי הרגולטור הבריטי למשק
האנרגיה
פרסםבאפריל
2024
קולקוראבבקשהלחוותדעתאוהצעותבשאלה
"כיצד
ניתןלהשתמש
בבינה מלאכותית בסקטור האנרגיה באופן אחראי ובטוח כדי לעודד חדשנות."
5 תוצאות
התהליךטרםפורסמונכוןלמועדכתיבתמסמךזה.
כמוכןפרסםהרגולטורמעין
מסמךהצהרת
כוונות
קצר ביחס
לפעילות המתוכננת
בתחום זה, לפיו
המדיניות
תתייחס לשימוש
הצומח
במהירותבבינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה;
תתמוךבחדשנותבתחוםה-
ככלשהיאנוגעת
AI
לאינטרס
הצרכניולהבטחתאספקהב
ת
קיימא;תסייעבהתמודדותעםסיכוניAI
;תפעלבתיאום
עםמגזרהאנרגיהואלמולגופיםבינלאומייםכדלפתחכליםוהנחיותבתחום.בנוסף,הרגולטור
מצייןכייעסוקב"סריקתאופק";בייעוץו"קופסאותחול"(Sandboxing)
ובניטורואכיפהבתחומי
ה-
.
AI
6
3 The White House, "Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial
Intelligence",October30,2023,accessed:October24th2024.
4U.SDepartmentofEnergy,"AIforEnergy:OpportunitiesforaModernGridandCleanEnergyEconomy",April2024.
5Ofgem,"UseofAIwithintheenergysectorcallforinput",April2024.
6Ofgem,"Ofgem'sstrategicapproachtoAI",April2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
6
לוח1
.אפשרויותליישוםבינהמלאכותיתלקידוםרשתחשמלנקיה,דוחמשרדהאנרגיה
שלארה"ב2024
7
יישומיםאפשריים
תכנון
השלמה,תיקון
והאחדהשלמידעאודותתשתיתהרשתכדילאפשרחיזוישל
הצורךבהחלפתמתקניתשתיתreplacement)asset(Predictive
הערכתפעילותןשל
מערכותדינמיותברשת8
לצורךביצועעדכונים,תחזוקה
וזיהויצורךעתידיבמשאבים;הערכה
בזמןאמתשלקיבולתרשתהחשמל
מניעתאובדןאנרגיהבמערכת
באמצעותתחזוקהצופתפניעתיד
איתורכשליםבפאנליםסולריים,בסכרים,להביטורבינותרוח,גנרטוריםועוד
עיבודצילומי
אווירלבדיקתאתריםמרוחקים
יידועעלאימוץשלטכנולוגיותרשת(כמו9
אואופטימיזציותרשתאחרות;),
DLR
האצהשלהתוריםלחיבורלרשת.
לאפשרמידולשל
דפוסיהשימושבמקורותאנרגיהמבוזריםכדילצפותאת
הצורךבשדרוגמערכתהחלוקהוהשלכותעלעומסים
היתרים
וקביעתאתרים
ארגון,והאחדהשלמידעונתוניםהמבוזריםביןרגולטוריםברמההמקומית,
הארציתוהפדרליתכדילשפראתיעילותההליךהאדמיניסטרטיבי.
האצתהליכיהביקורתהסביבתית(כגון:אוטומציהשלבדיקותוטפסים;עיבוד
הערותציבור)
אופטימיזציהשלתהליכיקביעת
מיקוםשל
מתקניאנרגיותמתחדשותותשתיות
הולכה,וייעולהליכיתכנוןורישוי.
איסוףמידעעלגודלומיקוםשלפאנליםסולרייםעלגגות,אופטימיזצייתמיקום
שלטורבינותרוחועוד.
זיהויוניהולאתריםלאנרגיהגיאו-
תרמיתבאמצעותהדמיותלוויןומידעססמי.
קביעתמיקומיסכריםהידרו-
אלקטרייםכדילעמודבדרישותאנרגטיות
וסביבתיות.
תפעולואמינות
שיפורהחיזויעבוראנרגיותמתחדשות(שמש,רוח,זרימתנהרות)
שיפורהחיזוילביקושלאנרגיהבאמצעותאימוןמודליםעלמידעהיסטוריעל
אקלים,מזגאויר,מחירים
ועומסימערכת
שיפורמערכותהאופטימיזציהשלרשתהחשמל;הקטנתהעומסהמחשובי
הנדרשלמידול.
תמחורזמןאמתכדילמקסםאתהיעילותהתפעוליתוהכלכליתשלמקורות
אנרגיהמבוזרים,אגירהועוד.
חיזויוצפייתאנומליותבמערכתכדילמנועהפרעותבאספקה
7
שם,עמ'16
-
17
.
8
בניגודלמערכותסטאטיות,מערכותדינמיותכמוגנרטור
למשלהןמערכותשמשתנותלאורךזמןומגיב
ות
באופןרציףלשינוייםבתנאים
פנימייםוחיצוניים,תוךשאיפהלשמורעליציבותויעילות.
Dynamic Line Rating
היא מושג כולל לטכנולוגיות ומתודולוגיות שונות
לניהול יעיל יותר של קווי תמסורת
חשמל. בניגוד לשיטה
9
המסורתית של דיר
וג סטטי )
SLR
,)
דירוג דינמי מאפשר לקבוע את קיבולת הזרם המרבית של קווי מתח גבוה בצורה
דינמית, תוך
התחשבותבתנאיהסביבההמשתניםבזמןאמת להרחבהראו:.
דוחשלמשרדהאנרגיההאמריקאיבנושאמ-
2019
.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
7
יישומיםאפשריים
עמידותויכולתהתאוששות
ניטורפרואקטיבי
שמטרתושיפורעמידותהתשתיותלאירועימזגאוירקיצוני
(Resilience)
ניטור,זיהויוניתוחשלאירועיאנומליה(בהם:מזגאוירקיצוניומתקפותסייבר)
שיפורהתיאוםביןמערכותתלויות(גזטבעי,מיםועוד)
כדילחדשפעילות
10
לאחרהפרעה.
חיזוקהמודעותהמצבית
ניטור,ניתוחוהבנתמצב)(ביןמערכותבאמצעות
תאומיםדיגיטליים""11
וחיבורשלכליAI
עםמערכותנוספות)
CoupledAI
(
שיפורהדיוקויכולתהפרשנותשלחיזוימפולות,עלייתפניהים,גליסערהועוד
הדמיהשלהפרעותותרחישיאסוןכדילבססאסטרטגיותהתאוששות
חיזוקהיעילותוהתיאוםבמערכתבמצביאתחולהרשתבשלהפסקתחשמל
מלאה
אוחלקית.
ייעולהשמהשלצוותיתיקוןותחזוקה
כדילקצראתזמןהתגובה
זיהויהנתיבהמהירביותרלשחזורפעילותהמערכת
כפישניתןלראותבטבלהלעיל,ישנןאפשרויותרבותלהטמיעטכנולוגיותאוכליAI
כדילייעל
שלבים שונים בשרשרת האספקה של רשת החשמל. יצוין כי למרות שהדוח מגדיר את כיווני
הפעולה הללו כב
רי
מימוש באופן מידי, נראה כי לא בכל התחומים האמורים יש מוצרי מדף
הניתניםלהטמעהומשתמעכיחלקניכרמןהכיווניםהאמוריםדורשיםפיתוחאוהתאמהכדי
ליישמ
ם
.בנוסףלכך,כפישמצויןגםבדוח,ישנ
ן
דרישותואתגריםשוניםלהטמעתםשלכליAI
בכללובסקטורהאנרגיהבפרט.
להלן נציג בקצרה בטבלה עקרונות נדרשים כדי להטמיע יישומי AI
בסקטור האנרגיה
בצורה
זהירהלפידוחמשרדהאנרגיהשלארה"ב.
לוח2
.עקרונותלהטמעהשלכליAI
בסקטורהאנרגיה,
מדוחמשרדהאנרגיהשלארה"ב,
2024
12
אימותקפדנישלמערכות ישלוודא
כיהמודלים,המידעוהנתוניםששימשולאימוןאומתוודויקובאמצעות
סביבותהדמיההמדמותתרחישיעולםאמיתי.תהליכיהאימותוהתיקוףחיוניים
לוודאאתהאמינותוהבטיחותשלהיישוםשלAI
בתפעולרשתהחשמל
ביסוספיזיקליוהסברתיות הפלטשלמערכותה-
חייבלהיותקונסיסטנטיעםחוקיהפיזיקההבסיסיים
AI
כדילספקפתרונותריאליסטיים,ניתניםלהסברוברימימוש.מודליםתקפים
פיזיקליתשמדמיםבמדויקאתזרימתהחשמלברשתיכוליםלהוביללאספקה
יעילהואמינהשלחשמל.
10
הכוונהלמערכותשישזיקותביניהןלצורךפעולתןלמשל:מיםנדרשיםלקירורתחנותכוחולהפקתגזטבעי,ומערכתאספקתהגזהטבעי
זקוקהלחשמללהפעלתתחנותדחיסהולניהולההובלה.
הערתשולייםמס'2
.
11ראו
12U.SDepartmentofEnergy,"AIforEnergy:OpportunitiesforaModernGridandCleanEnergyEconomy",April2024,
Pp:8-9.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
8
מעורבותאנושית (Human
פיקוחאנושיצריךלהיותחלקאינטגרליבתהליכיםמונעיAI
כדילוודא
IntheLoop)
שהתוצאהתהיהאתית,פרקטית,בטיחותית,בטוחהוחדשנית.גישותשל
מעורבותאנושיתמשלבותמיומנותאנושיתואחריותיותבתהליכיקבלת
החלטותומאפשרותלמפעיליםלבחוןהמלצותמבוססותAI
ולשפראותן.
ביצועיםויכולתהתאמה
בהתחשב
בהתרחבותהשימושבהתקניקצה–
(
התקנים
EdgeDevices
להיקפיםגדולים
מחובריםהפועליםבקצההגרידקרובלנקודתהצריכהשלהלקוחכמוחיישנים,
(Scalability)
מונים
חכמיםוכדומה)וה
גידולבביקושלחשמל,מערכותAI
נדרשותלעבד
ולנתחכמויותגדולותשלמידעונתוניםבזמןאמתאוקרובלזמןאמתכדיליידע
עלהחלטותתפעוליות.
אתיקהומשילות
רשתהחשמלהיאתשתיתקריטית,ולפיכךמערכותAI
ברשתזונדרשותלעמוד
בדרישותוסטנדרטיבטיחות
סייברמחמירים..מערכותAI
גםצריכותלקחת
בחשבוןאתהעקרונותשלעיצובמתואםאתיתDesign)Aligned(Ethically
.
כפי שניתן לראות לעיל, הדוח מציג מספר עקרונות חיוניים להטמעה של מערכות בינה
מלאכותית בסקטור החשמל.
נראה כי לאור מאפיינה של טכנולוגיית הבינה המלאכותית
שמאפ
שרתיותרויותרפעולותללאמעורבותאנושית,כדאילשיםלבלתפיסהבדוחלפיהחשוב
לשמר בני אדם בתהליכי הטמעה ושימוש בבינה מלאכותית. עקרון זה מתחבר לעקרון
ההסברתיות(Explainability)
.עקרוןההסברתיותמאתגראתהטמעת
ם
שלכליAI
לעיתים,בשל
מאפייניה"קופסא
השחורה"שלהחלטותמכונה-
כאשרהקשרביןהקלט(המידעהמוזן)והפלט
(התוצאה)אינםבהכרחניתניםלהסבר
ומבקשממפתחימערכותבינהמלאכותיתליצורמנגנוני
הסבר והנמקה להחלטות מכונה.
העקרונות בדוח משרד האנרגיה אינם ממצים, והדוח גם
13
מתייחסלסוגיותספציפיותנוספותכגוןהתמודדותעםהחששלהטיהאואפליהאלגוריתמית,
וסוגייתהפרטיות.
יצוין כי המשרד למדיניות,
מדע וטכנולוגיה שלהביתהלבן פרסם תוכנית עקרונית בדבר
זכויותבתחוםהבינההמלאכותית.
התכניתמדגישהחמישהעקרונות:1
)מערכותבטוחות
ויעילות;2)הגנותמפניאפליהאלגוריתמית;
3)פרטיותמידע;4)הודעהוהסבר;5
)שיקול
בשימושנ
רחב
בכלי
חלופותאנושיותופתרונותחלופיים.14
בינהמלאכותיתיש
לוודאכיהפיתוח
1.2
אתגריםבהטמעהושימושבבינהמלאכותיתבתחוםהאנרגיה
והיישוםשלמערכות
1.2.1
ה
תמודדותעםהחששלהטיותואפליה15
כאלהיעשה
באופ
ן
אחד
האתגריםשל
שימושנ
רחבבכליבינהמלאכותית
הוא
הפוטנציאל
לשפיתוחאויישו
ם
של
שלאיפגעבזכויות,
ב
שוויוןו
בצדק
מערכות
כ
אלהבאופ
ןשעלוללפגועבזכויות,ב
שוויוןו
ב
צדקסביבתי.ישנןבעיות
מתועדותשל
סביבתי.
מלאכותיתבתחוםהאנרגיהראו:
13להרחבהביחסלסוגייתההסברתיותבהטמעתבינה
R. Machlev et al., "Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques for Energy and Power Systems: Review,
ChallengesandOpportunities",EnergyandAI,(9)2022.
14TheWhiteHouse,OfficeofScienceandTechnologyPolicy,"BlueprintforanAIBillofRights",accessed:October24th
2024.
15U.SDepartmentofEnergy,"AIforEnergy:OpportunitiesforaModernGridandCleanEnergyEconomy",April2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
9
אפליהאוהטיה
שלמערכותAI
בתחומיםשונים,בהן:
כלישיטור
צופהפניעתיד
המבוססיםעל
נתוניםמתקופות
בהןהיונהוגותפרקטיקותשיטורמוטותגזעית;ציוני
סיכוןלעבריינותחוזרת
המבוססים על
פערים גזעיים קיימים;
כלי סינון אוטומטיים ל"שוכרים בסיכון גבוה יותר" או
אלגוריתמיםלקבלתהחלטותבדברהלוואות
לדיורשהשפיעובאופןלאפרופו
רציונלי
עלקבוצות
מיעוט
ועוד.16
החששות לגבי הטיהואפליהחליםגם ב
סקטור האנרגיה לדוגמה,. אלגוריתמים אומערכות
בינהמלאכותית
לזיהוינתיביםאואתרי
ם
לתשתיותשמטרתםלזהותאתר"בעלותהנמוכה
ביותר" עלולים לזהות אזורים בעלי ערך נכס נמוך
או שיעורי
עוני גדול
ים
יותר
למיקום
תשתיות, דבר שעלול להנציח השפעות מתמשכות של אפליה בדיור, תכנון מדיר,
או
החלטות או דפוסי שימוש בקרקע מפלים אחרים
(אי-צדק סביבתי).
הטיות אלה עשויות
להתקיים גם כאשר מפתחי מודל הבינה המלאכותית מנסים למנ
ו
ע הטיה ואפליה
(למשל
באמצעותהסתרתמשתניםכמוגזעאומגדר).
כדילהתמודדעםבעיותאלה,
ה
צונשיאותי
בנושא"
פיתוחושימושבטוח,מאובטחואמיןבבינה
מלאכותית"מתווההנחיותלסוכנויותומפרטמספרפעולותשעלהסוכנויותלנקוטכדילהימנע
מ
אפליהב
בינה
מלאכותיתולהגןעלזכויותאזרח,
בהן:בחינתה
סמכויותשישלסוכנויותלמנוע
הטיה אלגוריתמית; פרסום תוכניות והנחיות לרשויות למנ
וע הטיה בכל מערכת אוטומטית
המשמשתלחלוקתהטבות,והוצאתהנחיותלגביהשימושב
כליבינהמלאכותית
בהחלטותדיור.
שיטותעבודהמומלצותשפותחובהקשריםאלהיכולותלסייעבהכוונתפיתוח
נאותשלמערכות
בינה
מלאכותיתלאנרגיה.
1.2.2
סיכוניאבטחהביישוםכליAI
דוחמשרדהאנרגיה17מסמןארבעקט
גוריותשלסיכוניאבטחה
ביישוםכליAI
בתחוםהאנרגיה:
כשליםלאמכוונים:במקריםשליישומיםמסחרייםשלכליAI
יכוליםלהתרחשכשלים
שוניםבהם:הטיהואפליה(כפישהוצגלעיל);כשלבאקסטרפולציה-
בניסיוןלהשליך
למערכותלמידת
או לחזות על בסיס מודל ביחס לאירועים לא צפויים שהמודל לא אומן עליהם ויכול
מכונהיכולותלהיות
פגיעויותמעבר
להתנהג באופן לא צפוי; כשל בהתאמה
misalignment)
)
–
כאשר המודל מתנהג
לפגיעויותהסייבר
באופןשאינוהולםאתהכוונותוהמטרותשלמעצביו(למשלבשלמידעאימוןלקויאו
המוכרות.הפגיעויות
הגדרתמטרותלאמוצלחת.)
והמתקפותיתבססו
לעיתיםקרובותעל
התקפהשליריביםכנגדמערכתAI
:למערכותלמידתמכונהיכולותלהיותפגיעויות
העובדהכימערכות
מעברלפגיעוי
ותהסייברהמוכרות,ולעיתיםקרובותהפגיעויותוהמתקפותיתבססועל
הןמונעותמידע
AI
ונתונים.
לדוגמאותנוספותראו:רועיגולדשמידט,"
אפליהאלגוריתמיתבמערכותהמבוססותעלבינהמלאכותית",מרכזהמחקרוהמידעשל
16
הכנסת,יוני2020
.
17U.SDepartmentofEnergy,"AIforEnergy:OpportunitiesforaModernGridandCleanEnergyEconomy",April2024,
Pp:24-25.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
10
העובדהכימערכותAI
הןמונעותמידעונתונים.מתקפותנפוצותהן:הרעלה–
הוספה,
שינויאושיבושמידעונתוניםשמשמשיםלאימוןהמודלכדילגרוםלוללמודלהתנהג
בשונה מכוונת מתכנניו;
התחמקות –
יצירת מידע ונתונים לקלט המחשב (למשל
שאילתה
אותמונה)שנראיםלאדםרגילים,אךגורמיםלמודללספקפלטהתואםאת
כוונת התוקף; חילוץ מידע –
התקפה שמטרתה לגרום לדלף מידע ממערכת בינה
מלאכותית;
שימוש עוין בכלי AI
:
כלי בינה מלאכותית יכולים לשמש לעיצוב מתקפות סייבר או
תקיפותפיזיותשלתשתיותאנרגיהולהפוךאותןליעילותיותרעבורהתוקף.ביןהשאר
הןיכולותלשמשבאופניםאלה:חיפושחולשותופגיעויותבקבציטקסטגדולים;שימוש
לרעהבמודליםכדילבחוןאתמידעהאימוןאואתהמודלעצמו;עיצובמתקפותתוך
שימושבמודלבינהמלאכותית;התחמקותמכליםלזיהוימתקפותסייברועוד.
פגיעהבשרשרתהאספקהשלתוכנותAI
:
בדומהלפגיעויותמסורתיותשלתוכנות
אחרות,גםתוכנותבינהמלאכותיתחשופותלמתקפותסייברדוגמתשיבוששלקודאו
רכיבתוכנהאחרבמטרהלהשתמשבוכווקטורתקיפהעתידי.בפרט,השימושברכיבי
קודפתוחאוכליםמבוססיבינהמלאכותיתיוצ
רת
יכוללהוותפתחלמתקפתסייבר.
משרדהאנרגיהשלארה"בגםפרסםבשנת2022
דוחאיומיסייברלשרשראותאספקה
שלרכיביםדיגיטלייםבמערכותבסקטורהאנרגיה.
איומיאבטחהעל
רשתותחשמליכולים
דוגמאותלמתקפותעלרשתותחשמל
לכלול:מתקפות
בסקירתספרותמקיפההעוסקתבמתקפותעלרשתותחשמלחכמותGrid)(Smart
מוצגות
שמטרתןגניבת
חשמל,התקפת
טכניקות תקיפה והגנה שונות על שכבות שונות ברשת החשמל תוך שימוש בלמידה עמוקה
הזרקתנתוניםכוזבים
)
Deep Learning
(
שהיא טכניקה מתחום הבינה המלאכותית.18
המאמר ממפה שורה של
עלאומדןמערכת
איומיםבה
ם:
החשמל,התקפת
פקודהכוזבת
מתקפותגניבתחשמל–
באמצעותשיבושהקריאהשלמוניםיכוליםתוקפיםלהקטין
שמטרתהלשבשאת
את גובה חשבון החשמל ולגנוב חשמל. לפי המאמר, מתקפות מסוג זה גורמות
פעילותמערכת
להפסדיםשל100
מיליארדדולרבשנהברחביהעולם.יתרהמכך,שיבושהקריאהשל
החשמל,ועוד.
מוניםיכולהלגרוםלהתחממותשלשנאיםבשלהגדלתהצריכהבהעדראספקתחשמל
18 JiaqiRuanetal.,"DeepLearningforCybersecurityinSmartgrids:ReviewandPerspectives",EnergyConversion
andEconomics,2023;4:233–251.
למידהעמוקההיאסוגשללמידתמכונה
שעיצובהמתבססעלהמבנהוהפונקציותשלהמוחהאנושיועלהאופןשבוהמוחמעבירמידע.
למידהעמוקהמתבססתעלרשתותנוירוניםמלאכותיותמרובותשכבות(
ומכאן"
עמוקה")
,שאליהןמוזןמידעובהןהואמעובד,מיוצג
במספריםומפוענחלכדיפלט.ככלשהרשתעמוקהורחבהיותרוכוללתיותרקשרים,היאיכולהלעבדמידעמורכביותרולפתורבעיות
מורכבותיותר ראו:רועיגולדשמידט,.
"נשגבמבינתי?מושגייסודבבינהמלאכותית" מרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,,19
באוקטובר
2023
.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
11
מתאימהואףלהפסקותחשמל.גרסהאחרתשלמתקפהכאמור מפזרתאתעלויות
החשמלהנוספותביןצרכניםאחריםבקהילהוכךמסווהאתהמתקפה.
התקפתהזרקתנתוניםכוזביםעלאומדןמערכתהחשמל–
התקפותכאלהיכולות
לעשותשימושבלמידהעמוקהכדילאתרפגיעויותבמערכתוליצורלמשלמצגשווא
של ביקוש נמוך שיוביל להחלטה על הקטנת היקפי הייצור –
כביכול בהתאמה, אך
בפועליגרום
לפערניכרביןהייצורוהצריכהובשלכךלהפסקותחשמלנרחבות.שיטות
למידהעמוקהמשמשותבהקשרזההןכדיליצורמתקפותכאלהוהןכדילהגןמפניהן.
התקפתפקודהכוזבתAttack)Command(False
-היאשיטהנוספתבהלמשל
תוקפים את יחידת ניהול המערכת (PMU)
ומשבשים את המידע בה ובכך גורמים
להחלטותמוטעותמצדהמפעיל
אוששולחיםפקודותמוטעותלמערכת(למשללנתק
קוחשמלבשלתקלהכביכול)וכךפוגעיםבתפקודה.
המאמרמצביעהןעלשימושבטכניקותמתחומיהבינההמלאכותיתכאמצעילמתקפותסיי
בר
והןכאמצעילפיתוחהגנותמפנימתקפותכאלה.לפיהמאמרהדיגיטציהשלרשתהחשמל
והתפתחותןשלרשתותחכמותחושפתאותןמחדלפגיעויותמוגברותומאידךמאפשרת
ליישםטכניקותלמידהעמוקהכדילייעלאתההגנהעלהרשת.
1.2.3
גישהלמידעונתונים
הטמעת בינה מלאכותית בסקטור האנרגיה תלויה
רבות בזמינות ובאיכות המידע והנתונים.
הגישהלנתונים
והיכולתלעבדאותם
חברותבתחוםהאנרגיהמחזיקותבכמויות
גדולותשלנתוניזמןאמתונתונים
היסטורייםבהם:
הכרחייםליישום
מידעעלתפעולמתקנים,ביצועי ציוד,צריכתאנרגיה ותחזיותשוק.הגישהלנתוניםו
היכולת
מוצלחשלטכנולוגיות
לעבד אותם הכ
רחיים
ליישום מוצלח של טכנולוגיות בינה מלאכותית,
עבור
אופטימיזציה של
בינהמלאכותית,
עבוראופטימיזציה
תהליכים,חיזויתחזוקה,וניהוליעיליותרשלרשתותהחשמל.
שלתהליכים,חיזוי
עםזאת,גישהלנתוניםהיאתנאיהכרחיאךלאמספיקשכןהאתגרבהטמעתבינהמלאכותית
תחזוקהוניהוליעיל
בסקטור האנרגיה
תלוי לא רק בגישה לנתונים, אלא גם באיכותם ובארגונם.
התמודדות עם
שלרשתותחשמל.
חסמיםלמתןגישה
בעיותשלנתוניםמבוזרים,לאמאורגניםאולאמתויגיםכראוי,
חיוניתכדילאפשר
אתהשימוש
לנתוניםכוללים
בהםב
יעיל
ות.בשלהאמור
השקעהבתשתיותנתונים,כוללמערכותאיסוף,
טיוב
וארגוןנתונים,
סוגיותשלהגנהעל
חשובה להצלחת יישומי בינה מלאכותית בתחום. בנוסף, יש צורך בפיתוח מומחיות בניתוח
פרטיותושמירהעל
הביטחוןהלאומי
נתוניםובהבנתהקשרביןהנתוניםלביןתהליכיםעסקייםותפעולייםבתעשייתהאנרגיה.
19
בקונטקסטהישראליומבנהשוקהחשמלבישראל,חלקניכרמןהמידעוהנתוניםמצויבידי
חברתהחשמלוחברתנגה.
לגישהשלחוקריםאומפתחיםלמידעיכולהלהיותתרומהלפיתוח
19McKinsey&Company,"BeyondtheHype:NewOpportunitiesforGenAIinEnergyandMaterials",February5th,2024,
accessed:October31th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
12
השוקולפיתוחיישומיםספציפיים.לפי אמירליבנה,סמנכ"להאסטרטגיהוהחדשנותבחברת
החשמל,סוגייתהגישהלנתוניםDATA))מצדחוקריםאוחברותסטארט-
אפהיאנושאמורכבהן
בגלל סוגיות של הגנת פרטיות והצורך בהתממה (אנונימיזציה) של נתונים והן בשל סוגיות
הנוגעותלביטחוןלאומי.שכןגםמידעטריוויאליכביכוליכוללהיפךלרגישולשמשלרעהלצורך
מתקפותסייבראוזיהויפגיעויותאחרות.לכןלדבריולמרותשמדינותאחרותמשתפותבאופן
חופשייותרנתוניםאודותרשתהחשמל,בישראלנדרשתזהירותרבהיותר.20
בהקשרזה
יצוין
שהיקףהנתוניםבנוגעלצריכתהחשמלוזמינותםלגורמיםשוניםעשוילגדול
משמעותית בשנים הקרובות עם פריסתם של מונים חכמים.
לפי נתוני רשות החשמל, נכון
למרץ2024
הותקנוכ-
800,000
מוניםחכמים.
ולפיהחלטתרשותהחשמלספקישירות
21
חיוניי
םישלימואתהחלפתהמוניםלכללהצרכניםבמשקעדלסוךשנת2028
(למעטמחוז
ירושלים בו חברת החשמל נדרשת להחליף את המונים עד לסוף שנת 2030
.
יצוין כי
22
ברשותהחשמלקבעו
עקרונותלניהולמידעבמשקהחשמל,ובהםנקבעביןהיתרכינדרשת
הפרדהברורהביןמחזיקהמידעעלהמוניםהחכמיםלביןהמידעעצמו,כיווןשהצרכנים
הםהבעלים
שלמידעזה.עםזאת,חברתנגהנדרשתלפרסםאתכללהמידעבמשקלתועלת
הציבור,לאחרניתוחסטטיסטישלהצריכהוניתוחהמידעבכליםסטטיסטייםמתקדמים.23
2
.
הטמעתכלי
בינהמלאכותיתבמשקהחשמלבישראל
בישראל כמה גופים מרכזיים שלהם נגיעה לחלקים שונים במשק החשמל: ניהול המערכת -
חברתנגה;חברתהחשמל-ייצורוהולכה;רשותהחשמלומשרדהאנרגיה-
האמוניםעלהיבטים
שוניםשלרגולציה.כפישניתןלראותבפרקשלעיל,ניתן
ליישםכליAI
בהיבטיםשוניםשלמשק
החשמל-
בתכנון,בייצורובתפעולובניהולהמערכת.
להלןתוצגהתייחסותתמציתיתשלכמהגופיםמרכזייםלשאלתההטמעהשלכליAI
במשק
ביוני2023
פרסם
המדעןהראשי
כישר
החשמל. מפאת קוצר היריעה לא סקרנו חברות הזנק הפועלות בתחום האנרגיה והבינה
האנרגיההקיםועדה
המלאכותית.
שתמפהאת
התחומיםבהםניתן
2.1
משרדהאנרגיהוהתשתיות
לשלבAI
לצורך
ביוני2023
פרסםהמדעןהראשיבמשרדהאנרגיהכישרהאנרגיההקים"ועדהשתמפהאת
שיפורביצועיםבמשק
התחומיםבהםניתןלשלבAI
לצורךשיפורביצועיםבמשקהאנרגיהותציעדרכיםלסייעבמחקר
האנרגיהותציע
דרכיםלסייעבמחקר.
המדעןהראשי
אמירליבנה,סמנכ"לאסטרטגיהוחדשנות,חברתהחשמל,שיחתטלפון14
באוקטובר2024
.
התפטרוהוועדהלא
20
איתיגוטגליק,רשותהחשמל,שיחתטלפון,5
במאי2024
.
פעלהעדכה.
21
רשותהחשמל,
החלטהמס'65701
:הרחבתתכניתהפריסהשלמוניםחכמים,יוני2023
.
22
23
רשותהחשמל,החלטהמס'61610
:עקרונותלניהולמידעבמשקהחשמל,אוקטובר2021
.
להרחבהבנושאמוניםחכמים,חשיבותםלתחרותבמשקהחשמלוחובותההפרדהשלהמידעראו:נעםבוטוש,"תיאורוניתוחשליישום
הרפורמהבמשקהחשמל–
מאי2024
,"
20
במאי2024
מרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת.,
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
13
כדי לקדם במהירות פתרונות בתחומים החשובים למשק האנרגיה". לפי הפרסום, הוועדה
ת
עסוקבנושאים
:מיפויהתחומיםבהםישיתרוןופוטנציאלשיל
ובשלבינהמלאכותיתלשיפור
ביצועים;
איך AI
יכול לתרום לפעילות המו"פ; מה הן התשתיות הנדרשות לשילוב AI
; ומה
פוטנציאל התרומה של שימוש במערכות AI
. בפרסום מבקש כותבו חוות דעת והמלצות
למומחיםבתחום.24
עםזאת,
בהמשךשנת2023
פרשמתפקידוהמדעןהראשיבמשרד
ועדכה
טרםמונהלומחליף.
מבירורעםסמנכ"ליתתכנוןמדיניותואסטרטגיהבמשרדהאנרגיהעלהכיהמשרדהחללבחון
אתנושאהשימושבבינהמלאכותיתהשפעותיווהשלכותיועלתחוםהאנרגיה,עםזאת,
הוועדה
שבראשהאמורהיהלעמודהמדעןהראשיבמשרד,לאפועלתכרגע.
25
2.2
רשותהחשמל
לפירשותהחשמל,למרותשהנושאאיננובליבתהעיסוקשלהם,ליישומיAI
בתחוםהאנרגיהיש
פוטנציאללייעלולשפראתתפקודןשלמערכותשונותברשתהחשמל.כךלמשלחיזויהיקפי
הצריכהוהפעלתמתקניהייצור
יכולהלהשתפרכאשרקיימתיכולתמתקדמתלניתוחהנתונים
ומתןתגובהמהירהלתרחישיםכמו
אי
רועימזגאוויראותקלות.
במיוחדבמשקשלעשרותאלפי
מתקניייצורבגדליםשונים,באופןמבוזר,
ובטכנולוגיותשונות,כליבינהמלאכותיתיכוליםלשפר
את החיזוי ואת התגובתיות של המערכת למצבים שונים,
באופן שמורכב יותר לגורם אנושי
הנעדרכליםכאלה.
26
2.3
חברתנגה–ניהולמערכתהחשמל
לפי נגה, השימוש ב-
מיי
צר אתגרים שונים לחברה המנהל
ת
תשתית מדינה קריטית כמו
AI
תשתיתהחשמל’ובה
ם סוגיותכ
מו הגנתהפרטיות,אבטחתמידע,גישהלמידע
ועוד,ולפיכך
לפיחברתנגה,חשוב
החברהפועלתעלמנתלאזן
ביןצרכימשקהחשמלבהיבטשלתחרותיותוסחרלביןההכרח
להגבילאתהעברתו
למזער את הסיכונים השונים למשק החשמל,
בהם
סיכוני סייבר וסיכונים דומים להם.
כך,
של
מידעארגונירגיש
לספק
י
שירותיAI
,
מערכותקריטיותשלהחברהאינןמחוברותלענןאולאינטרנט,ולכןשימושעתידיבטכנולוגיות
שכןאיסוףהמידעעל
במערכותאלויהיהחייבלהיותבהכרחכזהשעובדבאופןמקומיללאחיבוריםחיצונייםוללא
AI
ידיספקיםאלויחשוף
תלותבמאגריםואלגוריתמיםחיצוניים.בנוסף,החברהפועלתעלמנתלהבטיחהגנהעלמידע
אתהמידעלכלדורש
ו
בכללו
גורמים
רגישאותוהיאמנהלת,ועלמנת
לבחוןאתאמצעיההגנהואתפתרונות
האבטחהשהיאנוקטת
זדוניים.החברה
ולשפר אותם.
בתוך כך מדגישים בנגה כי חשוב להגביל את העברתו של מידע ארגוני רגיש
עושהשימושבכלי AI
לספק
י
שירותיהAI
אשרמבקשיםלהעשירולהגדילאתמאגריהמידעולשפראתהאלגוריתמים,
בתחומיםפחות
רגישיםשלפעילותה
24
גדעון פרידמן,המדעןהראשי במשרדהאנרגיה והתשתיות, "
פרסום פניה ל
קבלתמידע בנושאהאינטליגנציההמלאכותית,"
13
ביוני
2023
.
שרוןחצור,סמנכ"ליתתכנון,מדיניותואסטרטגיה,משרדהאנרגיהוהתשתיות,שיחתטלפון,25
לספטמבר2024
.
25
רותםאליהו,מנהלתאגףבכירתכנוןמדיניותואסטרטגיה,רשותהחשמל,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,30
26
באוקטובר2024
.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
14
שכןאיסוףהמידעעלידיספקיםאלויחשוףאתהמידעלכלדורשו
בכללוגורמיםזדוניים.
בהינתן
המגבלותהאמורות,
החברה
עושהשימוש,בתחומיםרגישיםפחותשלפעילותה,בתוכנות
מדף קיימות, במודלים שונים מבוססי Learning Machine
ו–
לצורך טיוב
Open Source
פעילויות שבתחום אחריותה לרבות שיפור אמצעי החיזוי למזג האוויר ומאפיינים
מטאורולוגייםאחריםולביקושיםלחשמל.החברהחותרתלהרחיבאת
פעילותהבאמצעות
מודלים אלו, כאמור תחת המגבלות לעיל, הן לצרכים פנים אירגוניים, והן לצרכים
תפעולייםובחינתכליםשיאפשרואתשיפורהניתוחשלמקורותהמידע(
ביןהשארבתחום
ה
פוטווולטאי-
,בהיבטיתכנוןשונים,ובתחוםניהול
הפרויקטים,שירותלקוחותואופטימיזציה
PV
שלהסחרבחשמל.)27
2.4
חברתהחשמל
לפי
אמיר ליבנה, סמנכ"ל האסטרטגיה והחדשנות בחברת החשמל, החברה עוסקת בנושא
הבינה המלאכותית באופן אינטנסיבי מזה כ-5
שנים עוד טרם מהפכת הבינה המלאכותית
היוצרת.28
ליבנהמחלקאתהעיסוקבבינהמלאכותיתוהטמעתהלסגמנטיםשוניםשלפעילות:
שירותלקוחות,ושימושבכליAI
בתוךהארגוןלניהולוייעולתהליכים
(דוגמתרכש,ניהול
מלאים,בעתידניהולספרים)–
בהיבטזהמשקהאנרגיהאינושונהמתחומיעיסוקאחרים,
וכלי בינה מלאכותית המבוססים על מודלי שפה גדולים יכולים לספק כלים ופתרונות
אפקטיביים. חברת החשמל מבצעת פיילוטים ועוסקת בפיתוח
כלים לפעילותה.
בנוסף,
חח"יהקימהיחידהייעודיתבחטיבתהמחשובל-
ואנליטיקה.עםזאתלדבריוחסםהשפה
AI
חברתחשמל
בעבריתמשמעותיבמודלישפהגדולים)
)וחברת החשמל
שותפהעםגופיםנוספים
LLM
משתמשתבכליבינה
מלאכותית
ביוזמותלהתמודדותעםהנושאשלאימוןמודלבעברית.
בפעילותה,אםבאופן
דיפ-טקשלטכנולוגיותאנרגיהעתידיות: כחלקמהפיתוחשלטכנולוגיותעתידיותכגון
ישיר(הקמתמרכז
לניטורשלתחזוקה
היתוךגרעיניוהמורכבותהחישוביתהנלוו
יתלתהליכיסימולציהיהיהלדבריליבנההכרח
חזויהואופטימיזציה
לעשותשימושביכולותAI
.
בשלמורכבותהתהליכיםיהיההכרחלשלבכליAI
הןבהדמיה
שלתהליכים,פיתוח
והן בתפעול שלטכנולוגיות אנרגיה עתידיות.
חח"יאיננה עוס
קת בפיתוח ישיר
בתחומים
תאוםדיגיטלישל
אלה,אךלדבריוהיאמשקיעהבחברותהפועלותבתחומיםאלה.
רשתהחשמל,ועוד,)
ואםבאופןעקיף
תפעולשלייצורחשמל–תהליכיהתפעול,הייצורוהסימולציותהנדרשות
הופכיםמורכבים
באמצעותשיתופי
יותרוהיקפיהנתוניםוהעיבודהנדרשגדליםומכאןכיהשילובשלכליAI
הופךחיונייותר.
פעולה
חח"יהקימהמרכז
מתקדםלניטורשלתחזוקהחזויהואופטימיזציהשלתהליכים.
עו"דנעםברימן,היועץהמשפטיומזכירהחברה,נגה-
ניהולמערכתהחשמל,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,5
27
בנובמבר2024
.
אמירליבנה,סמנכ"לאסטרטגיהוחדשנות,חברתהחשמל,שיחתטלפון14
באוקטובר2024
.
28
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
15
תכנוןו
פיתוחרשתהחשמל– היקפיזרימתהמידע
,הרבכיווניותשלהוהתפתחות
ה
של
רשת החשמל שכוללת יותר שחקנים ודורשת יכולות חישוב מתקדמות הן לצורך קבלת
החלטותבזמןאמתוהןלצרכיתכנוןעתידימחייביםאתהכנסתםשלכליAI
.חח"ימבצעת
פיילוטיםשלניטוררשתהחשמל,חלקןעםחברותישראליות,ובנוסףמפתחתתאוםדיגיטלי
שלרשתהחשמלכדילאפשרסימולציהתכנוניתותפעוליתשלהרשת.
סחרבחשמל–
לפיליבנהשוקחשמלמשוכלל,מרובהשחקניםודינמיידרוששילובשלכלי
.
עם זאת לדבריו שוק החשמל בישראל כיום הוא
עדיין
קטן ולא פועל בהיקף מלא.
AI
במקבילל
גידולבמספר
השחקניםבשוק,סבירכיהשימושבכליAI
ייהפ
ך
למשמעותייותר
כליבינהמלאכותית
לצרכיהסחרבחשמל.
יוצרתצורכיםיותר
חשמלמשירותים
כפי שתואר לעיל, יש פוטנציאל רב בהטמעתם של כלי בינה מלאכותית במשק האנרגיה על
מקווניםאחרים–
שלביוהשונים(ייצור,ניהולהמערכתועוד).בפרקיםהבאיםיידוןהיבטנוסףשלהשפעתהבינה
שאילתהבאמצעות
המלאכותיתעלמשקהאנרגיהוהםיתמקדו
בצדהביקוש,כלומרבצריכתהחשמלשלתשתיות
כליAI
דורשתפי
הבינההמלאכותית,ובפרטשלחוותהשרתים.
פרק3
יבחןאתהסוגיהואתההתמודדותאיתה
עשרהיותרחשמל
מחיפושב-
Google
,
במדינותשונותבעולם,ופרק4
יתייחסלתחזיותצריכתהחשמלעלידיחוותשרתיםבישראל.
ויצירתתמונהאו
3
. צריכתהחשמלשלתשתיותבינהמלאכותית
וידאודורשיםעשרות
מוניםיותר
אחד ההיבטים של עליית היקף השימוש בכלי בינה מלאכותית יוצרת הוא הצורך בתשתיות
מחשוברבותיותר,ובעלייהבצריכתהאנרגיההנדרשתלהפעלתן.בהשוואהביןשאילתהבמנוע
החיפוששלGoogle
לביןשאילתהדומהבאמצעותChatGPT
,השאילתהבאמצעותכליהבינה
המלאכותיתתדרושכוחמחשוברביותר,שיתורגםלצריכתחשמלגבוההכמעטפיעשרה.29
לפי
פרסוםמיוני2024
,שימושבבינהמלאכותיתליצירתתמונה,למשל,דורשפיאלףיותרחשמל
צריכתהחשמלשל
חוותשרתים,
משאילתהכתובהשלבינהמלאכותית.30
המשמשותביןהיתר
3.1
צריכתהחשמלשלחוותשרתים
לפעילותםשלכלי
הבינההמלאכותית,
צרכי האנרגיה של כלי בינה מלאכותית באים לידי ביטוי בחשמל הנדרש להפעלתן של
חוות
היוותהכ-
2%
מכלל
שרתים(
:)
כליבינהמלאכותיתכגוןhatGPT
דורשיםבדרךכללגישהל"ענן,"
DataCenters
31
C
צריכתהחשמל
כאשרשאילתותנשלחותדרךהאינטרנטלמחשביםבחוותשרתיםייעודיות,בהןנעשהשימוש
בעולםבשנת2022
29InternationalEnergyAgency,Electricity2024:AnalysisandForecastto2026,January2024,p.34.
30 Alexandra Sasha Luccioni, Yacine Jernite, Emma Strubell, Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI
Deployment?,FAccT'24:Proceedingsofthe2024ACMConferenceonFairness,Accountability,andTransparency,
June5th2024,pp.85-99.
בנוסףלצרכיהחשמלשנדרשלהפעלתחוותהשרתים,בדרךכללנעשהשימושבמיםרביםכחלקממנגנוניהקירורשלהן.מסמךזהלא
31
עוסקבצריכתהמיםובכליםלחסכוןבשימושבמים,אובהשפעההסביבתיתשלהצורךהמדוברבמים.למידענוסףראולמשל:
Pengfei Li et al, Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models,
arXiv:2304.03271,April2023.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
16
במעבדים גרפיים (GPUs), שהם מעבדים המתאימים במיוחד לצרכים של תוכנות בינה
מלאכותית.בכלחוותשרתיםישמאותואףאלפימחשבים,
בנוסףלמערכותנוספותהצורכות
חשמל, ובפרט מערכות לקירור המחשבים.
חוות שרתים כוללות מערכות שונות להבטחת
רציפותתפקודית,הןבהיבטיםשלגיבוימידעוהןבנוגעלאמינותאספקתחשמל,כמוגנרטורים,
אומערכותאל-
פסק.32
צריכתהחשמלשלחוותשרתיםגבוההפיעשרהעדפיחמישיםמצריכת
החשמלשל חללמשרדי בשטח זהה.33
לפידוחשלסוכנותהאנרגיההביןלאומית(IEA
),נכון
לינואר2024
היובעולםמעל8,000
חוותשרתיםכאלו,במדינותשונות,ונכוןלשנת2022
,חוות
אלהצ
רכוכ-
460
טרה-
וואטשעה(TWh),שהםכ-
2%
מסךצריכתהחשמלבעולם.לפיתחזית
ה-
,
הצריכהצפויהלגדולעדשנת2026
בשיעורשבין35%
(לסךשל 620TWh)ו-
128%
IEA
(
.)
TWh
1,050
34
חלקםשליישומיבינה
חלקה
היחסישלבינהמלאכותיתבצריכתהחשמלשלחוותשרתים:ישלהדגישכיאותם
מלאכותיתבצריכת
מחשבים שבחוות
משמשים
לצרכים
נוספים מעבר לבינה מלאכותית,כגון שירותי ענן (אחסון
החשמלשלחוות
מידע, הזרמת מדיה (streaming), משחקי מחשב ועוד)או לכריית מטבעות קריפטו.35
מתוך
שרתיםעמדעלכ-
שירותים אלה,
חלקן של מערכות בינה מלאכותית נכון ל-
2023
הוא קטן יחסית, אך לפי
10%
–
20%
בשנת
2024
,
שיעורשצפוי
תחזיתה-
,צרכיהאנרגיהשלתעשייתהבינההמלאכותיתצפוייםלגדולפי10
ביןשנת
IEA
לגדולמשמעותית
2023
ושנת 2026
.
כמו כן, גופים שונים מזהים את הבינה המלאכותית כשחקן משמעותי
36
בשניםהבאות
בגידולהצפויבצריכתחשמלעלידיחוותשרתים.37
בכתבהבנושא,למשל,מצוטטבכירבמכון
מחקרהעוסקבתחוםכאומרשנכוןל-
2024
השימושבבינהמלאכותיתצורךבין10%
ו-
20%
מצריכתהחשמלשלחוותהשרתיםבארה"ב,אך
שיעורזהצפוי"לגדולמשמעותית"בעתיד,38
וחברתטכנולוגיההמפעילהחוותשרתיםדיווחהכיבשנת2023
כ-
8%
מצריכתהחשמלבחוות
השרתיםשלהםהיהלצורךבינהמלאכותית,והםצופיםשבשנת2028
יהיהמדוברבשיעורשל
%
15
עד20%
.
שיעורדומה(19%
בשנת2028)מוצגעלידיתחזיות
שלחברתגולדמןזקס
39
32IBM,WhatisaDataCenter?,September4th2024;AmazonWebServices,WhatisaDataCenter?,accessed:October
29th2024.
33U.S.DepartmentofEnergy,Buildings:DataCentersandServers,accessed:October29th2024.
34InternationalEnergyAgency,Electricity2024:AnalysisandForecastto2026,January2024,p.31.
35EuropeanCommissionJointResearchCentre,EnergyConsumptioninDataCentresandBroadbandCommunication
NetworksintheEU,February2024,pp.12-14.
36InternationalEnergyAgency,Electricity2024:AnalysisandForecastto2026,January2024,p.35.
37McKinsey&Company,AIpower:Expandingdatacentercapacitytomeetgrowingdemand,October29th2024;IDC,
IDC Report Reveals AI-Driven Growth in Datacenter Energy Consumption, Predicts Surge in Datacenter Facility
Spending Amid Rising Electricity Costs, September 24th 2024, accessed: November 5th 2024. EPRI, Powering
Intelligence: Analyzing Artificial Intelligence and Data Center Energy Consumption, May 28th 2024, pp. 14-17;
RhodiumGroup,TakingStock2024:USEnergyandEmissionsOutlook,July23rd2024,p.8.
38TIME,HowAIIsFuelingaBoominDataCentersandEnergyDemand,June12th2024,accessed:November5th2024.
39SchneiderElectric,TheAIDisruption:ChallengesandGuidanceforDataCenterDesign,December6th2023,p.2.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
17
(
.)
ישלצייןשגםלאחרגידולכמואלהשתוארולעיל,מרביתהשימושבחוות
GoldmanSachs
40
השרתיםצפוילהיותלשימושיםאחרים,שגםהיקףהשימושבהםצפוילגדול(גםאםבשיעור
נמוךיותר.)36
מחשבים בחוות
שרתים,
מקור:
, Data
Google Data Centers
,תאריךכניסה:
29
andSecurity
באוקטובר
2024
השיעורהיחסישל
ישלהדגישששיעורצריכתהחשמלמשתנהממדינהלמדינה,לפיהפריסההגיאוגרפיתשלחוות
חוותהשרתיםמכלל
השרתים:בארה"ב,למשל,בהממוקמיםכ-
33%
מחוותשרתיםאלה,צריכתהחשמלשלחוות
צריכתהחשמלשונה
השרתים היוותה כ-
4%
מכלל צריכת החשמל הלאומית, וצפויה לעלות בשנת 2026
ל-
6%
.
41
בכלמדינה:בשנת
2022
חוותשרתים
להבדילניתןלראותאתאירלנד,מדינהקטנהיותרשבתחילתשנת2024
נמצאובה82
חוות
צרכו17%
מהחשמל
שרתים, עם כ-
55
חוות נוספות בתהליך הקמה או אישור. צריכת החשמל של החוות הללו
באירלנד,אךרקכ-
באירלנד בשנת 2022
היוו
תה כ-
17%
מכלל צריכת החשמל במדינה, שיעור שצפוי לעלות
4%
מצריכתהחשמל
ל-
32%
בשנת2026
.
בארה"ב
בנוסף,עםהשיפוריםבטכנולוגיה,סבירשדרישותהאנרגיהיעלוגםהן:לפיפרסוםשלהפורום
העלייהבצרכי
הכלכליהעולמי,ה"אימון"שלמודלהבינההמלאכותיתGPT-4
דרשפי50
יותרחשמלמאשר
האנרגיההביאה
האימון המקביל של המודל הקודם, 3-
.
בשל סיבות אלה ועוד, ה-
מציין כי יש צורך
GPT
42
IEA
חברותטכנולוגיה
לחיפושפתרונות
בהסדרה עדכנית ובשיפורים טכנולוגיים, בין היתר בנוגע ליעילות בצריכת החשמל, כדי
להגדלתהספק
להתמודדעםהעלייההצפויהבביקוש.43
מנגד,ניתןלטעוןכילמרותש"אימון"המערכתצורך
החשמלשלחוות
יותרחשמל,יעילותהמודליםבמענהלשאילתותלאחרמכןהיאבמגמתעלייה,כלומרצריכת
השרתים,כוללהקמת
החשמל למענה לשאילתה תהיה נמוכה יותר. כמו כן, ישנם פיתוחים מצד חברות הבינה
חוותבסמיכות
לתחנותכוחקיימות,
הפעלהמחדששל
תחנותכוחשנסגרו,
והקמהשלכורים
גר
עינייםייעודיים
40 Goldman Sachs, AI is Poised to Drive 160% Increase in Data Center Power Demand, May 14th 2024, accessed:
November5th2024.
41InternationalEnergyAgency,Electricity2024:AnalysisandForecastto2026,January2024,p.32.
42WorldEconomicForum,AIandenergy:WillAIHelpReduceEmissionsorIncreaseDemand?Here's WhattoKnow,
July22nd2024,accessed:September26th2024.
43InternationalEnergyAgency,Electricity2024:AnalysisandForecastto2026,January2024,p.8.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
18
המלאכותיתומפעילותחוותהשרתיםלהפחתתצריכתהחשמלבהפעלתהחוותוהמודליםשל
בינהמלאכותית.44
העלייה בצרכי האנרגיה הביאה חברות טכנולוגיה שונות לחיפוש פתרונות להגדלת הספק
החשמלשלחוותהשרתים.למשל,חברתהטכנולוגיהמיקרוסופטהכריזהבספטמבר2024
על
הסכםלרכישתחשמלבפנסילבניהשבארה"ב,שיביאלהפעלתהמחדששלתחנתכוחגרעינית
שנסגרהב-
2019
.
לפידיווחבעיתונותהכלכליתבארה"ב,חברתאורקלמעצבתחוותשרתים
45
שתופעלעלידישלושהכוריםגרעינייםקטניםייעודיים(reactorsnuclearodular
,)
וחברת
m
46
אמזון השקיעה באחרונה בפרויקטים לפיתוח כורים גרעיניים ייעודיים.47
להבדיל מהשימוש
הייעודיבכורים,ניתןלראותשחברתאמזוןרכשהמתחםשלחוותשרתיםשנמצאצמודלתחנת
כוחגרעינית(ומחובראליהישירות)במרץ2024
.
48
3.2
ההשפעההסביבתיתשל
הגידולבצריכתהחשמל
לשימוש בחשמל ובאנרגיה יש קשר, בין היתר, להיבטים סביבתיים. בפרט, היקף הדרישה
לחשמלמשליךעלהיקףפליטותגזיהחממההנגרםכתוצאהמייצוראותוחשמל,כתלותבאופן
ייצורהחשמל.כך,למשל,הפנייהלכוחגרעיני,שנחשבאופןייצורחשמלנטולפליטותגזי
חממה
יחסיתלאופניייצוראחרים,נובעת,ביןהיתר,מהמחויבותשלחברותהטכנולוגיההללולהפחתת
פליטות.
המחויבותשלחברותהטכנולוגיהלהפחתתפליטותמבוססתהןעלדרישותרגולטוריותמצד
הפיתוחוהשימוש
ממשלות, והן על אינטרסים עסקיים, כגון שיפור יעילות והפחתת הוצאות, ניצול תמריצים
בכליבינהמלאכותית
תרםלכךשחברות
ממשלתיים לחברות הצורכות חשמל ממקור מתחדש, אימוץ עקרונות אחריות תאגידית
טכנולוגיהגדולותלא
חברתית-
סביבתית(ESG
ושיפורהתדמיתהציבוריתשלהחברה.)
עמדוביעדיםשהציבו
לעצמןלהפחתת
להלןמוצגמידענוסףעלמחויבויותכאלו:מיקרוסופט,למשל,התחייבהלהורידאתפליטתגזי
פליטתגזיחממה
החממההקשורהלייצורחשמללשימושהחברהלרמההקרובהלאפס(ולהפחיתבחציפליטות
עקיפותשאינןקשורותלחשמל)עדשנת2030
.
חברתגוגלמתעתדתלהגיעלאפספליטות
49
44WorldEconomicForum,AIandenergy:WillAIHelpReduceEmissionsorIncreaseDemand?Here's WhattoKnow,
July22nd2024,accessed:September26th2024.
45Microsoft,AcceleratingtheAdditionofCarbon-FreeEnergy:AnUpdateonProgress,September20th2024,accessed:
September26th2024.
46CNBC,OracleisDesigningaDataCenterthatwouldbePoweredbyThreeSmallNuclearReactors,September10th
2024,accessed:September26th2024.
47 Amazon,AmazonSignsAgreements forInnovativeNuclearEnergyProjects toAddress GrowingEnergyDemands;
CNBC, Amazon Goes Nuclear, to Invest more than $500 million to Develop Small Modular Reactors, October 16th
2024,accessed:October29th2024.
48 American Nuclear Society, Amazon buys nuclear-powered data center from Talen, March 7th 2024, accessed:
September26th2024.
49Microsoft,CorporateSocialResponsibility:CarbonReduction,accessed:September26th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
19
בפעילות החברה עד שנת 2030, וחברת
אמזון עד 2040
, כאשר לפי הצהרת החברה בשנת
2023
הם הגיעו למצב שבו
החשמל שנעשה בו שימוש על ידי אמזון היה בהיקף שווה לייצור
חשמלממקורותמתחדשים(sourcesenergyrenewablewithmatched
.)
50
עםזאת,ניתןלטעוןשהתחייבויותאלהעומדותבסתירה
לעלייהבפועלבפליטותגזיהחממה
בפעילותהחברותבשניםהאחרונות:לפידיווחשלמיקרוסופט,פליטותגזיהחממה(ביחידות
שווהערךפחמןדו-
חמצני)מכללפעילותהחברהעלובין2020
ו-
2023
בכ-
29.1%
,כאשרעיקר
העלייהיוחסלהקמתחוותשרתיםנוספות.
לפידיווחשלחברתגוגל,פליטותגזיהחממהמכלל
51
פעילות החברה עלו בין 2020
ו-
2023
בכ-
66%
, כאשר העלייה בשנת 2023
מיוחסת בעיקר
לעלייתצרכיהחשמלשלחוותהשרתים,ולפליטותנוספותבשרשרתהאספקה.52
ישלצייןשגם
חברתאמזוןהציגהעלייהשל13.4%
בפליטותהפחמןהדו-חמצניומקביליוביןהשנים2020
ו-
2023
,אךבניגודלמיקרוסופטוגוגל,בהןישמגמתעלייהקבועהמאז2020
,באמזוןשנתהשיא
צעדימדיניות
הייתה2021
,ובשנים2022
ו-
2023
ישירידה.53
כמוכן,החברותנוקטותבצעדיםלאיזוןהפליטות
להתמודדותעם
הגידולבדרישת
הללו,במטרהלהגיעלנטואפספליטות.
אנרגיהמצדחוות
היבטיםסביבתייםנוספיםשלעלייתהשימושבחוותשרתיםכולליםאתהזיהוםהנוצרבבניית
שרתיםכוללים
התערבותממשלתית
החוותוביצירתהמחשביםהנדרשים,עלייהבצריכתהמים,גידולבפסולתהאלקטרוניתוזיהום
"נוקשה",כמוקביעת
סביבתיאפשרימכיווןשהפסולתהזוכוללתלעתיםחומריםרעיליםכמועופרתוכספית.54מסמך
תקניםמחייבים
זהלאעוסקבהיבטיםאלה.
ליעילותאנרגטית
ודרישתאישור
3.3
צעדימדיניו
תהננקטיםעלידימדינותוגופיםביןלאומיים:דוגמאות
ממשלתילהקמתאו
ממשלות וגופים בין לאומיים החלו להידרש לצריכת החשמל המדוברת בכל הנוגע לפיתוח
הפעלתחוותשרתים,
הבינה המלאכותית וההתעצמות הטכנולוגית. יש לציין כי, כאמור לעיל,
חלק מהצעדים
אוצעדים"רכים"
יותר,כמוהסכמים
הרלוונטיים לא ממוקדים בבינה מלאכותית, אלא בחוות שרתים באופן רחב. לפי דוח בנושא
התנדבותיים
שפורסם בפברואר 2024
צעדי המדיניותיכולים לכלול התערבותממשלתית "נוקשה"יותר,,
ותמריציםממשלתיים
כמוקביעתתקניםמחייביםליעילותאנרגטיתודרישתאישורממשלתילהקמתאוהפעלתחוות
שרתים,אוצעדים"רכים"יותר,כמוהסכמיםהתנדבותיים,תמריציםממשלתייםועוד.55
50Google,TrackingourCarbon-FreeEnergyProgress;Amazon,CarbonFreeEnergy,accessed:September26th2024.
51Microsoft,2024EnvironmentalSustainabilityReport,May15th2024,p.5.
52Google,2024EnvironmentalReport,July2024,pp.7,31.
53Amazon,2023SustainabilityReport,July2024,p.12.
54 UN Environmental Programme, AI has an Environmental Problem. Here’s what the World can do about That,
September21st2024,accessed:October9th2024.
55ElectronicDevices&NetworksAnnexEDNA,PolicyDevelopmentonEnergyEfficiencyofDataCenters,February2024,
p.1.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
20
להלןיובאומספרדוגמאותלהתייחסותממשלתיתלנושא.יודגשכימדוברבדוגמאותבלבד,
שנועדולהציגגישותשונות,ולאבסקירהמקיפה.
-
האיחודהאירופי:
באוקטובר 2023
נכנסה לתוקף דירקטיבה בנושא יעילות אנרגטית, שכללה
o
התייחסות מפורשת לחוות שרתים כצרכניות אנרגיה משמעותיות. הדירקטיבה
כללה הנחיה כללית לחוות שרתים (הצורכות מעל kW 500
) במדינות החברות
באיחוד
לפרסםמידעעלהיעילותהאנרגטיתשלהן.
56
בהמשך לכך, במרץ 2024
אימצה הנציבות האירופית רגולציה ממוקדת, כשלב
o
ראשון ב
כינון מערכת למתן ניקוד לחוות שרתים על מידת היותם בני-קיימא.
57
הרגולציההזועוסקתבגיבושהמדדיםובשקיפותולאקובעתמגבלותאותקנים,
אךמידעזהיוכללשמשבעתידלקבלתהחלטותנוספת.
ביוני2024
התקבלבאיחודהאירופיחוקהבינההמלאכותית,הכוללהוראהלגיבוש
ביוני2024
התקבל
o
באיחודהאירופיחוק
תקן
אחיד של
מדדים לצריכת המשאבים והאנרגיה של בינה מלאכותית
בסיכון
הבינההמלאכותית,
גבוה.58
הכוללהוראהלגיבוש
תקןאחידשלמדדים
באוגוסט 2024
פרסמה הנציבות
מכרז לפיתוח שיטת מדידה לפליטות במסגרת
o
לצריכתהמשאבים
פיתוח בינה מלאכותית באיחוד האירופי.
המכרז אמור לכלול התייחסות לאופן
59
והאנרגיהשלבינה
יישום המדידה ברגולציה, ולזיהוי ועידוד
פתרונות להגברת היעילות האנרגטית.
מלאכותיתבסיכון
המכרזהמדוברהואחלקמיישוםהוראותחוקהבינההמלאכותית,כאמור.המכרז
גבוה
נסגרב-
23
בספטמבר,ונכוןלזמןכתיבתמסמךזהטרםפורסמותוצאותיו.
56Directive(EU)2023/1791oftheEuropeanParliamentandoftheCouncilof13September2023onenergyefficiency
andamendingRegulation(EU)2023/955(recast)(TextwithEEArelevance),article12.
57 European Commission, Data Centres in Europe – Reporting Scheme; Commission Adopts EU-Wide Scheme For
RatingSustainabilityOfDataCentres,March15th2024,accessed:September29th2024.
58
ההגדרהעבור"בינהמלאכותיתבסיכוןגבוה"(AIRisk
-
High
)מפורטתבהרחבהבחקיקההאירופאית,וכוללתמערכותבינהמלאכותית
המהוותאתרכיבהבטיחותבמוצררחביותר,אואםמערכתהבינההמלאכותיתעצמהכמוצר,היאתחתרגולציותאירופאיותמסוימות.
בנוסף,כלמערכתבינהמלאכותיתנחשבתבסיכוןגבוהאםהיאעוסקתבשורתנושאיםכגוןזיהויביומטרי,תהליכיםדמוקרטיים,אכיפת
חוק, מערכת המשפט, תשתיות חיוניות, תהליכים בתחום החינוך (מתן גישה למוסדות חינוך, הערכה חינוכית ומתן ציונים, פיקוח על
סטודנטיםותלמידיםבבחינותועוד),גיוסוניהולמשאביאנוש,תחומיםהנוגעיםלהגירהועוד.
Regulation(EU)2024/1689oftheEuropeanParliamentandoftheCouncilof13June2024layingdownharmonised
rulesonartificialintelligenceandamendingRegulations(EC)No300/2008,(EU)No167/2013,(EU)No168/2013,(EU)
2018/858,(EU)2018/1139and(EU)2019/2144andDirectives2014/90/EU,(EU)2016/797and(EU)2020/1828(Artificial
IntelligenceAct),articles40,113,annexIII.
59EuropeanUnionFunding&TendersPortal,DevelopmentofaStudytoMeasureandFosterEnergyEfficientandLow
EmissionArtificialIntelligenceintheEU,EC-CNECT/2024/OP/0066,published:August6th2024,accessed:September
29th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
21
נקודהלמחשבה:בתחומיהאיחודהאירופיקיים
הסכםלאמחייבלהגעהלניטרליותאקלימית,
60
אליו מוזמנות חוות שרתים להצטרף
באופן התנדבותי. ההסכם כולל נכון להיום 28
ארגונים
לאומייםשלחוותשרתיםו-
98
חברותהמפעילותחוותשכאלה.61
ההסכםכולל
מחויבותליעד
שלהאיחודהאירופי:הגעהלניטרליותאקלימיתעדשנת2050
,תוךשאיפהלניטרליותאקלימית
שלחוותהשרתיםעדשנת2030
מדוברבהתארגנותשאינהממשלתית,אךלפיאתרהיוזמה,.
הרגולציההעצמיתהמוצעתדרכהפותחהבשיתוףהנציבותהאירופית.62
-
אירלנד:
כפישהוזכרבמסמךזה,אירלנדהיאמדינהבהצריכתהחשמלשלחוותהשרתים
o
מהווה שיעור גבוה יחסית מצריכת החשמל הכללית. זאת, בין היתר, בשל תנאי
מיסויהמושכיםלמדינהחברותטכנולוגיה.63
בשנת2022
פורסמההצהרהשלהממשלהבנושאמקומןשלחוותהשרתיםבחזון
o
היזמות הלאומי, שהכירה בחוות אלה כ"
שחקניות חיוניו
ת בכלכלה ובחברה
(של
אירלנד.")64
הצהרהזועדייןמשקפתאתהאסטרטגיהשלממשלתאירלנד,נכון
ליולי2024
כךלפימענהשלשרבממשלהלפרלמנטהאירי.,65
ישלצייןכיבכתיבת
ממשלתאירלנד
מסמךזהלאנמצאמידענוסףעלמדיניותממשלתיתבאירלנדהעוסקתבאופן
הכירהבחוות
ממוקדבחוותהשרתיםובצריכתהחשמלשלהם.
השרתים
כ"
שחקניות
חיוניותבכלכלה
כחברהבאיחודהאירופי,הצעדיםשהוזכרובנוגעלאיחודכולליםאתאירלנד.
o
ובחברה,ובמסגרת
חוות השרתים מוזכרות בתוכנית האקלים הלאומית כ
צרכן אנרגיה משמעות
י,
o
כתיבתמסמךזהלא
נמצאוצעדימדיניות
שיהיה צורך בטווח הקצר והבינוני לתאם
את
אספקת
החשמל
עבורו
במסגרת
לאומיתהעוסקים
דרישות נוספות לאנרגיה, כדי להבטיח הספקת חשמל סדירה ועמידה בתוכנית
באופןממוקד
תקצובהפחמןבמדינה.66
בצריכתהחשמלשל
חוותאלה
60
ניטרליותאקלימית
היא
מאזןפליטותשבוהגזיםהנפלטיםלאטמוספ
ירהכחלקמןהפעילותהאנושיתמקוזזיםעלידיהגזים
המוצאים
ממנהכחלקמןהפעילותהאנושיתבפרקזמןנתון.
יהודהטרואן,
שינוי האקליםהעולמי:אתגרים,השלכותומדיניותבעולםובישראל,
מרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,5
בדצמבר2023
עמ',56
.
61ClimateNeutralDataCenters,Signatories,Home,accessed:September29th2024.
62 ClimateNeutralDataCenters, CNDCPAchieves KeyMilestones withEuropeanCommissionandIndustryBacking,
June22nd2021,accessed:September29th2024.
63OireachtasLibrary&ResearchService,DataCentresandEnergy,July23rd2024,p.6.
64GovernmentofIreland,GovernmentStatementonTheRoleofDataCentresinIreland’sEnterpriseStrategy,July27th
2022.
65HousesoftheOireachtas,ParliamentaryQuestion:DataCentres,July23rd2024.
66GovernmentofIreland,climateActionPlan2023CAP23:ChangingIrelandfortheBetter,December2022,p.139.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
22
באחתמחוותהשרתיםנעשהשימושבחוםהשיוריהנוצרבשלהפעלתהמחשבים
o
כחלקמ
מערכתלחימוםבתים
קרובים.67
-
ארה"
ב:
משרד האנרגיה של ממשלת ארה"ב מפעיל תוכנית פדרלית לניהול אנרגיה,
משרדהאנרגיהשל
o
ממשלתארה"ב
במסגרתה פורסם
מדריך לעיצוב חוות שרתים באופן יעיל אנרגטית.
התוכנית
68
מפעילתוכנית
כוללתתמיכהבהכשרותשונותבתחוםהיעילותהאנרגטית,ובכללזאת
הכשרות
פדרליתלניהול
המלמדותעליעילותאנרגטיתבחוותשרתים.
לפידיווחשלהמשרד,הואממשיך
69
אנרגיה,במסגרתה
פורסםמדריךלעיצוב
לפתחאתהיכולותבתחוםניתוחצריכתהאנרגיהשלחוותשרתים,והסיועלחוות
חוותשרתיםבאופן
בשיפורהצריכה,כמוגםמשקיעבפיתוחאמצעי
קירוריעיליםיותרלחוות.70
יעילאנרגטית
הארגוןStarEnergy
ארגוןבתמיכהממשלתיתהמציעתותקןליעילותאנרגטית,,
o
פרסם במאי 2023
מדריך לפעילות מיטבית של חסכון באנרגיה לחוות שרתים,
שנכתבבשיתוףהסוכנותהפדרליתלהגנתהסביבה.71
המדריךהואבןעמודאחד
בלבד,אךמפנהלאתרשלStarrgy
בומופיעמידענוסף.,72
Ene
-
סין:
ביולי2024
פרסמהממשלתסיןתוכנית
פעולהלפיתוח"ירוק"שלחוותשרתים,המציבה
ממשלתסיןפרסמה
ביולי2024
תוכנית
שורתיעדים, בהם:
להגדילאת השימוש באנרגיה ממקורות מתחדשים בחוותשרתים ב-
פעולהלפיתוח
%
10
מידי שנה,
לשפר את יעילותן האנרגטית
(עד לציון יעילות שימוש באנרגיה (PUE
)
"ירוק"שלחוות
ממוצעשלפחותמ-
1.5
)עד2025
,ולהגיעעדשנת2030
ל
יעילותאנרגטית
שלחוותשרתים
שרתים,הכוללת
שורתיעדיםוחתירה
ברמה הנחשבת למתקדמת
ברמה בין לאומית.73
יש לציין שלפי המעבדה הלאומית
לשיפורמשמעותישל
לאנרגיהמתחדשת(NREL)שלמשרדהאנרגיההפדרלישלארה"ב,ציוןה-
הממוצע
PUE
יעילותהשימוש
באנרגיהבחוותאלה
67 Governmentof Ireland, PressRelease:MinisterRyanlaunchesreportpavingthewayfortheexpansionof district
heatingtoIrishhomesandbusinessesby2030,August31st2023,accessed:October9th2024.
68FederalEnergyManagementProgram,BestPracticesGuideforEnergy-EfficientDataCenterDesign,July26th2024.
69FederalEnergyManagementProgram,FederalEnergyManagementProgramTrainingCatalog,accessed:October
9th2024.
70U.S.DepartmentofEnergy,AIforEnergy:OpportunitiesforaModernGridandCleanEnergyEconomy,April2024,p.
38.
71 Environmental Protection Agency, U.S. EPA’s ENERGY STAR Program Develops Energy-Saving Guidance for Co-
Location Data Centers inCollaboration with Equinixand IronMountain,May17th 2023,accessed:September29th
2024.
72EnergyStar,DataCenters,accessed:September29th2024.
73 The State Council of the People's Republic of China, China Sets Green Targets for Data Centers, July 24th 2024,
accessed:September29th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
23
לחוות שרתים הוא 1.8
, וחוות שרתים שבה נעשה מאמץ ממוקד ביעילות אנרגטית תוכל
להגיעלציוןשל1.2
אונמוךמכך.74
-
גרמניה:
חקיקהפדרליתליעילותאנרגטיתמנובמבר2023
שישבהסעיפיםייעודייםלחוותשרתים,,
בגרמניהחוותשרתים
נדרשותלהשתמש
מחייבתחוותשרתיםחדשותלצרוךלפחות
50%
מהחשמלממקורותמתחדשים
ולהשתמש
בשיעורמסויםשל
באחוזמסוים(10%
–
20%
)מהחוםהשיורי(הנוצרבמבנהבשלפעולתהמחשבים)לצרכים
חשמלממקורות
אחרים.זאת,תוךדרישתעמידהביעדייעילותאנרגטית.75
מתחדשים.בבריטניה
ובצרפתניתןפטור
-
צרפת:
ממסמסויםלחוות
העומדות
חוותשרתיםהעומדותבקריטריוניםמסוימיםשליעילותאנרגטיתיזכוב
פטור,חלקיאומלא,
בקריטריונים
ממס
שמוטלעלצריכתחשמל.76
-
בריטניה:
בבריטניהישנה
אפשרותלחברותהמעוניינותבהפחתתמיסויהפחמןהמוטלעליהן
o
לקבלהקלותאםהןעומדותבקריטריונים
מסוימיםליעילותאנרגטיתאולצמצום
פליטות, הנקבעים בנפרד לכל תעשיה. הסכם בנושא מגובש בין הממשלה לבין
אגודהמקצועיתבכלענף.77
ביולי2014
פורסמוהתנאיםלענףחוותהשרתים78
בנובמבר2023
פורסמהיוזמה
להשתמש
בחוםהעודףהנוצרבחוותהשרתים
כדי
o
לחמם בתים, משרדים וחללים מסחריים. ממשלת בריטניה השקיעה 36
מיליון
ליש"טבפרויקטלמטרהזו.79
ישלצייןכימדוברביוזמהשלממשלהקודמת,ולא
נמצאמידעעלמידתההצלחהשליוזמהזו.
-
הולנד: בשנת 2019
נוספו חוות השרתים לרשימת הפעילויות המוסדרות בחוק לחסכון
באנרגיה משנת 2008. חוות השרתים
נדרשות ליישם את הצעדים האפשריים שתקופת
74 NationalRenewableEnergyLaboratory,Departmentof Energy, High-PerformanceComputingData CenterPower
UsageEffectiveness,accessed:October29th2024.
75 Gesetz zur Steigerung der Energieeffizienz in Deutschland 1 (Energieeffizienzgesetz - EnEfG), § 11 Klimaneutrale
Rechenzentren(inGerman);ElectronicDevices&NetworksAnnexEDNA,PolicyDevelopmentonEnergyEfficiency
ofDataCenters,February2024,pp.46-47.
76 Labo Société Numérique, Adoption of the Law to Reduce the Environmental Footprint of Digital Technology,
November24th2021,accessed:September29th2024.
77TechUK,ClimateChangeAgreements(CCA)forDataCentres,November14th2023,accessed:September30th2024.
78UKEnvironmentAgency,ClimateChangeUmbrellaAgreementfortheDataCentreSector,July24th2014.
79DepartmentforEnergySecurityandNetZero,ThousandsofHomestobeKeptWarmbyWasteHeatfromComputer
DataCentresinUKFirst,November3rd2023,accessed:September29th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
24
ההחזר הכלכלי על יישומם היא של חמש שנים או פחות (לפי תחשיב המפורט באתר
הממשלה ולפי שיקול דעתה של סוכנות ממשלתית רלוונטית,)
או
לנקוט בכל הצעדים
לשיפורהיעילותהאנרגטיתהמפורטיםברשימהממשלתיתמרכזית.80
הצעדיםהמפורטים
ברשימה לשיפור יעילותן האנרגטית של חוות שרתים נכון לזמן כתיבת מסמך זה, הם:
העלאת הטמפרטורה המשמשת לקירור השרתים ל-
27
מעלות; שימוש בבקר תדירות
להגבלתהחשמללמערכותקירור
;ו
קירורבאמצעותשימושבאווירחיצוני.
81
-
סינגפור:
ממשלתסינגפור
אסרה
בשנת2019
בשנת2019
ממשלתסינגפור
אסרהעלהקמתחוותשרתיםחדשות
(ביןהיתרעל
o
עלהקמתחוות
מנתלהפחיתאתהדרישותהאנרגטיותשלהקמתהחוות)והחלה
תהליךבדיקה
שרתיםחדשות
והחלה
תהליךבדיקה
יחדעםחברותבתחום,כדילקבועפרמטריםלהקמתחוותשרתיםוללמודכיצד
ולמידהכיצדניתן
ניתןלפתחאתהתעשייההזובאופןבר-
קיימא.82
לפתחאתהתעשייה
באופןבר-קיימא
ביולי2022
,במסגרתפיילוט,הרשויותבסינגפורפרסמו
קולקוראלחברותבתחום
o
להצעות להקמת חוות שרתים בהתאם לתו תקן ירוק83
ותוך עמידה ביעדים של
יעילות אנרגטית והפחתת פליטות באמצעות מקורות אנרגיה מתחדשים.84
ביולי
2023
פורסםכינבחרוארבעהצעותבמסגרתהפיילוט.
במאי 2024
פורסמה "
מפת דרכים לחוות שרתים ירוקות."
תוכנית זו מכירה
85
o
בחשיבות של בינה מלאכותית לחברה ולכלכלה במדינה, ובו בזמן בעלות
הסביבתית של התשתיות הנדרשות לבינה מלאכותית. התוכנית כוללת שתי
חזיתות בהן הממשלה והתעשייה נדרשות לפעול בשיתוף: האצת ההתייעלות
האנרגטית של חוות שרתים, והאצת השימוש באנרגיה "ירוקה" כחלק מהגידול
80NetherlandsEnterpriseAgency,PowerManagementGuideforDataCenters,March2022;WhatistheEnergySaving
Obligation?,September29th2023,accessed:September30th2024.
81NetherlandsEnterpriseAgency,InformatiebankErkendemaatregelenenergiebesparing(EML)(inDutch),accessed:
September30th2024;ElectronicDevices&NetworksAnnexEDNA,PolicyDevelopmentonEnergyEfficiencyofData
Centers,February2024,p.49.
82MinistryofDigitalDevelopmentandInformation,MCI'sResponsetoPQonAdvancementsinDataCentreEfficiency
by Singapore Companies, July 2nd 2024; Green Finance Industry Taskforce, Identifying a Green Taxonomy and
RelevantStandardsforSingaporeandASEAN,May12th2022,accessed:October29th2024.
83 Infocomm Media Development Authority, GM NDC: 2019 - BCA-IMDA Green Mark for Data Centres, accessed:
September30th2024.
84InfocommMediaDevelopmentAuthority, LaunchofPilotDataCentre-CallforApplication(“DC-CFA”)toSupport
theSustainableGrowthofDCs,July20th2022,accessed:September30th2024.
85 InfocommMedia DevelopmentAuthority, GreenDataCentre(DC)Roadmap,May30th2024,accessed:September
30th2024.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
25
בתחום. בתוכנית מוזכר שהממשלה תמשיך לספק תמריצים לקידום התחומים
הללו.86
במהלךכתיבתמסמךזהלאנמצאמידעעליישוםהתוכנית.
בדוגמאותשהובאולעילניתןלראותשימושבמגווןכלים,כגון:הפסקתהקמתחוותעדליצירת
סטנדרט מסוים, קביעת סטנדרטים ששחקנים פרטיים נדרשים לעמוד בהם, פירוט צעדים
מסוימיםהנדרשיםלהתייעלותאנרגטית,
תמריציםכהטבותבמיסוי,הצעתתמיכהלאמחייבת
להתייעלות,ועוד.ישלצייןכימדוברבצעדיםשננקטובשניםהאחרונות,ולאנמצאמידעהאומד
אתמידתיעילותם.כמוכן,יובהרכיהצעדיםהמדובריםהםדוגמאותוחלקממכלולשיקולים,
מגבלותומדיניותשונהבכלמדינה,ומכאןלאניתןלהשוותאולאמץצעדיםכאלהבלימידע
נוסף.
3.4
צריכתהחשמלשל חוותשרתים""והשפעת
העלמשקהאנרגיהבישראל
מרכז המחקר והמידע של הכנסת פנה אל גורמי הממשלה והרגולציה הרלבנטיים לתחום
האנרגיה בבקשה להתייחסות לתמונת המצב הנוכחית של צריכת האנרגיה של חוות שרתים
ויישומי
בישראלולהשפעותיועלמשקהאנרגיהבעתיד.להלןיוצגועיקריהממצאיםבהתבסס
AI
עלהמעניםשהתקבלו.
גורמים שונים התייחסו לחשיבות
הקמת חוות שרתים בישראל לתפיסתם,. חוות השרתים
חוותשרתים
מאפשרותאחסון
מאפשרותלמידעהכרחילהפעלתשירותיםמקומייםלהיותמאוחסןבארץובכךמנטרלותתלות
מידעמהיריותר,
בתשתיתהסיביםהאופטייםלחו"לומאפשרותאחסוןמידעמהיריותרוברקיימאגםבמקרים
מסייעות
במניעת
קיצוניים. בנוסף הן בעלות חשיבות אסטרטגית במניעת דלף מידע,
והקמתן צפויה לתרום
דלףמידעוהןגם
תשתיתתומכת
לתמ"גולהוסיףמקומותעבודה.87
חוותשרתיםהןגם
תשתיתתומכתלצמיחתתעשייתההיי-
לצמיחתתעשיית
טקלרבותפיתוחיכולותבתחוםהבינההמלאכותית.88
ההיי-
טק
ולפיתוח
לצד החשיבות של הקמת תשתית אנרגיה עבור חוות השרתים, מציינים בטיוטת דוח רשות
יכולותבתחוםהבינה
המלאכותית
החשמלכי"ההשפעותשלמתקניםאלועלרשתהחשמלהןגדולותבאופןמשמעותימכל
מתקןצריכה
אחר"
.
האתגריםנובעיםביןהשארמהמאפייניםהייחודייםשלחוותהשרתיםאשר
משפיעיםעלצריכתהחשמלשלהן:כךלדוגמה,פרופיל
הצריכהשלחוותשרתיםהואקבוע,
קשיח ורציף (24/7
)
; לחוות שרתיםרגישותגבוהה
מאוד להבטחת רציפותו
לאמינות אספקת
החשמל
,ובשלכךהןכוללותמערכותגיבוישונות;
גודלהחיבורהנדרשעבור
חוותהשרתיםהינו
בהספקמשמעותימאודביחס
לשטחהמתקן.
לשםהדגמה,
צוין
בדוח
כיחוות
שרתים
בהספק
86InfocommMediaDevelopmentAuthority,DrivingaGreenerDigitalFuture:Singapore'sGreenDataCentreRoadmap,
May2024,p.5.
חברתהחשמל,"תכניתפיתוחרשתהחלוקה2024
-
2030
",אוגוסט2024
עמ',44
-
48
.
87
טיוטהשלמסמךשלרשותהחשמלתחתהכותרת:"חוותשרתים–מגמות,השפעותוהשלכותעלמשקהחשמל"
התקבלמרותםאליהו,
88
מנהלתאגףבכירתכנוןמדיניותואסטרטגיה,רשותהחשמל,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,30
באוקטובר2024
.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
26
של6
1מגוואטהמוקמתעל
10
דונםשקולה
מבחינת
הספק
החשמלשלהלשכונהבת4,000
יחידותדיור
המוקמתעל
מאותדונמים.
בבחינתמאפייניצריכתהאנרגיהשלחוותשרתיםבישראל,ניתןלהתייחסלכמההיבטים:
כמות
האנרגיההנצרכת,
סוגהחיבוריםו
פריסתםהגיאוגרפית.
לפירשותהחשמל,
ממיפויהיוזמותשל
חוות השרתים בישראל עד כה,
עולה
שמרבית החוות צפויות להתחבר לרשת המתח הגבוה,
בהספקים
של עד
16
מגה
, וישנה מגמה לבקשת חיבורים גם במתח עליון. יזמי הפרויקטים
מבקשיםחיבוריםבמתחגבוהמכמהסיבות:1
)
עלמנת
להימנע
מהרגולציההמחייבתאותם
בהקמתתחנתמשנה
,דברש
בדרךכלללוקח
זמןממושך,הןעבורהאישורהססטוטוריוהןעבור
שלבי הקמת התחנה; 2)
פיצול חיבורים במתח גבוה על מנת להגדיל את
נאמנות האספקה
ולקבל הזנה נוספת משנאי אחר. מצב זה, שבו מחברים חוות שרתים בהספקים גדולים
לתחנותמשנהמערכתי
ותמשנהאתהמאזןביןהרזרבהשנלקחתבחשבוןלחיבורצרכני
חוותהשרתים
חשמלעתידיםבעתהתכנוןלהקמתתחנתמשנהחדשהלביןגודלוהספקהתחנה.89
הקיימותוהמתוכננות
ממוקמותבאזורים
מבחינתהפריסההגאוגרפיתשלחוותהשרתים,מנתוניחברתהחשמלורשותהחשמלעולה
כי
שהםמוקדיצריכה
המתקנים
הקיימים והמתוכננים ממוקמים במספר מוקדים מרכזיים: שפלה, איילון, מודיעין,
ומאופייניםבמיעוט
מקורותייצור.מתן
ירושלים,וחיפה
(ראולוח3
להלן).
אזוריםאלוהםגםמוקדיצריכההחשמלבישראלכיום,
מענהלצרכי
וג
םמאופייניםבמיעוטמקורותייצורולפיכךהםתלוייםבמידהרבהבפיתוחרשתהחשמל.
האנרגיההעתידיים
יצויןכיגםללאהצורךלתתמענהלחוותהשרתים,ישנםחסמיםרביםועיכובמהותיבפיתוח
שלחוותהשרתים
רשתההולכהבאזוריהביקוש.
מצריךהקמת
90
תשתיותבתחומי
הרשות
ציינהכיההספקהחזוישללחיבורחוותשרתיםבשנת2030
במחוזמרכז
לבדוהינו
הייצור
וההולכה
בהיקףשלכ-
500
והוא
שקוללחיבורשלכ-
125,000
יחידותדיורולצריכתחשמלשלכחצי
MW
מיליוןצרכנים לשםכך,.
נדרשתהקמהשלחמש
תחנותמשנהחדשות.
מבחינתמקטעייצור
החשמל-
מדוברעליכולתשל
כשלישמהמחז"מ
הנוסףשאמורלקוםבגושדןעד2030
.
3.4.1
תחזיותצריכת
החשמלשלחוותשרתיםבישראל
תוכנית פיתוח רשת החלוקה של חברת החשמל כוללת התייחסות ספציפית לחוות שרתים
ולתחזיתלתוספתההספק.לפיהתוכנית,תחזיתתוספתההספקעבורחוותשרתיםעומדתעל
כ-
1,312
(מגהוולטאמפר)עדלשנת2030
כפישניתןלראותבפירוטבטבלהלהלן.91
MVA
שם.
89
שם.
90
חברתהחשמל,"תכניתפיתוחרשתהחלוקה2024
-
2030
",אוגוסט2024
עמ',44
-
48
.
91
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
27
לוח3
.תכניתעבודהלחיבורהזנהלחוותשרתיםלרשתהחלוקהלפימרחביםשלחברת
החשמל92
אםממיריםאתהנתונים
המופיעיםבטבלהביחידתהספקהמדומה-
לפינתוניחברת
MVA
(Apparentpower)
חשמלניתןלהעריך
ליחידות הספק מותקן MW
מגה וואט)(93
ניתן לאמוד אתההספקהמותקןהנדרש עבורחוות
כיחלקושלההספק
שרתיםבשנת2030
בכ-
1207
(
1,312
בתחזיתמימושמשוערתשל65%
מההזמנות.)
MW
MVA
המותקןהנדרשעבור
בהינתן תחזיות הביקוש של חברת נגה לשנת 2030
(הנעות בין 18,153
לבין
19,563
MW
חוותשרתיםצפוי
לגדולמכ-
1.5%
בשעותשיאהביקוש)המדוברביותרמ-
6%
מכללההספקהמותקןהנדרשבאותהשנה.94
מכללההספק
יצוין
כי מדובר בגידול משמעותי לעומת תחזית הביצוע של שנת 2023
(
224
95
MVA
המותקןבשנת
2023
המייצגים כ-
206
) שהם פחות מ-
1.5%
מביקוש השיא
בשנת 2023
לפי נתוני רשות
MW
ליותרמ-
6%
בשנת
החשמל.
כלומר,ההערכה היאכיחלקושלההספקהמותקןהנדרשעבור חוותשרתים
96
2030
צפוילגדולמכ-
1.5%
מכללההספקהמותקןבשנת
2023
ליותרמ-
6%
בשנת
2030
בשעות
92
שם,טבלה3.3.4
עמ'47
.
93
באמצעותהכפלתנתוןה-
MVA
במקדםההספק
התקנישלחברתהחשמלשהוא0.92
מתקבלנתוןה-
MW
.
94
חברתנגהלניהולמערכתהחשמל,"תוכניתפיתוחאינטגרטיביתלמערכתהייצורוהמסירהעדשנת2030
",אוגוסט2022
עמ',41
טבלה
מס'3.4.תחזיותביקושלפיתרחישיםשונים
בשנים2022
-
2030
.
יצויןכיהחישובמתבססעלנתוניהביצועהחזוילשנת2023
לאברורהאםהנתוןהמוצגלשנהזוכוללגםחיבוריםשבוצעובשניםקודמות..
95
עםזאת,יצויןכיעלפינתוניחברתנגההמופיעיםבהמשךהמסמך,כיוםסךהחיבוריםבפועלעומדעלכ-
183
MVA,כלומרנמוךמהחזוי
בשנת2023
ומכאןשחישובזהיכוללשמשאינדיקציהלחלקןשלחוותשרתיםמתוךכללההספקהמותקן..
רשותהחשמל,"
נתונ
ים-דוחמצבמשקהחשמל,"
1.4
שיאיביקוש,29
באוקטובר2024
.
96
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
28
השיא.
בהינתןהעובדהכיהתנהגותהצריכהשלחוותשרתיםמתאפיינתבעומסקבועיחסית
לאורךשעותהיממה
הרישחלקהמכללהצריכהבשעותבהןהביקושלחשמלנמוך,יהיה
גבוה
יותרמ-
6%
.
על רקע האמור לעיל, בטיוטת הדוח של
רשות החשמל
נטען כי
נדרש לבחון את הצורך
בהתערבות ממשלתית, ולגבש מדיניות
שתוכל
לאזן בין היכולת להקים חוות שרתים
בישראל
לבין הצורך לשמור על גישה לחשמל אמין, בטוח, זמין ובר השגה בכלל חלקי
הארץולטובתכללהצרכיםהמשקיים.
יצוין כי
קיימת אי
ודאות ב
אשר להיקף הצריכה החזויהשלחוות השרתים בישראלוהשפעתה
הצפויהעלמשקהחשמל.לפי
אמירליבנה,סמנכ"להאסטרטגיהוהחדשנותבחברתהחשמל,
חוותשרתיםהןסוגצרכניחשמלשמגדילמשמעותיתאתהביקוששלואךיחד
עםזאתב-
2030
הצרכניםהדומיננטייםבמשקימשיכולהיותצרכניתעשייהגדוליםורכבחשמלי.97
לפינציגפורוםתל"מ
לבינהמלאכותית
לפיזיוקצירסמנכ"לברשותהחדשנותומנהלתוכניתתל"מלבינהמלאכותית,
תחוםהבינה
בשלבזהקשה
לגבש
המלאכותיתנמצאעדייןבשלביםשל
התפתחותוהשתנותמואצת
ולכןבשלבזה
קשהמאוד
תחזיותארוכותטווח
לגבש תחזיות ארוכות טווח באשר לביקושים לאנרגיה מצד יישומי
ם אלה.
לשיטתו עיקר
באשרלביקושים
לאנרגיהמצדחוות
החשיבותכיום
היאבמ
עקבאחרההתפתחויותובשימורהיכולתלתגובהמהירהויעילה.
פורום
שרתיםויישומיAI
.
תל"מלבינהמלאכותיתמצויבקשרעםמשרדהאנרגיהכדילוודאכימתקייםדיאלוגמקצועי
בשניםהאחרונות
בהיבטים אלה. בין השאר מתייחס קציר למיצוי הספק החשמל בחוות השרתים שקמו בשנים
הוקמובישראלמרכזי
נתוניםרבים,
ובחלק
האחרונות. לדבריו, בשנים האחרונות הוקמו בישראל מרכזי נתונים רבים,
ובחלק ניכר
ניכרמהמקריםלא
מהמקריםלאמיצומרכזיהנתוניםהאלואתהספקהחשמלהמתוכנןבהםוישנועדייןמרחברב
מיצומרכזיהנתונים
לגידול.
בהקשרזהנצייןכילפי
הנתוניםשלחברת
נגה,
סה"כגודלחיבור
חוותהשרתים
בישראל
האלואתהספק
כיוםהואכ-
183
מגהוואלטאמפר(MVA
)
אךבפועלהצריכה
הכוללתשלהןבשיא
העומס
החשמלהמתוכנן
בהםוישנועדיין
הואכ-
50
מגהוואט(
)בלבד.סךההזמנותהכולללחיבורחוותחדשות
בשנים
הבאות
MW
מרחברבלגידול.
הואכיום
1,083
.
MVA
98
עוד יצוין כי, לשיטתו
של קציר, סביר להניח כי חלק ניכר מצרכי החישוב העתידיים של
התעשייה הישראלית יסופקו מתוך מרכזי נתונים הממוקמים בחו"ל, בשל
שתי סיבות
עיקריות:
1
)
מרכזיהנתוניםהגדוליםבעולםממוקמיםעלפירובבמדינותקרותיותר,אובאלו
בהןעלותהחשמלנמוכהבאופןיחסי.זאתמהטעםשצרכיהאנרגיה(לחישובולקירור)מהווים
חלקעיקריבעלויותההפעלהשלמרכזינתונים,ומכאןנוצרלחץכלכליברורלהוזלהבעלויות
אלו;
)
במקריםרביםישנהחשיבותלמיקוםתשתיתהחישובבסמיכותגיאוגרפיתאלמשתמשי
2
97
אמירליבנה,סמנכ"להאסטרטגיהוהחדשנותשלחברתהחשמל,שיחתטלפון5
בנובמבר2024
.
98
עו"דנעםברימן,היועץהמשפטיומזכירהחברה,נגה-
ניהולמערכתהחשמל,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,5
בנובמבר2024
.
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm
בינהמלאכותיתבסקטורהאנרגיה
|
29
הקצה,וזאתעלמנתלהקטיןאתזמניהתגובהולשפראתחוויתהמשתמש.
התעשייההישראלית
היא,מטבעה,מוטתייצוא,ולכןסבירלהניחכיחלקגדולמתשתיותהחישובהמשמשותאותה
ימוקמובמדינותהיעדשלהחברותהרלוונטיות.99
לפינציגפורוםתל"מ
מכאן שעל פי קציר יתכנו שתי מגמות הפוכות: מחד,
ההתקדמות הטכנולוגית בתחום הבינה
לבינהמלאכותית,
המלאכותיתבשניםהאחרונותקשורהבקשרחזקעםהגדלתהמודליםהחישוביים,ומכאןגם
יתכנובעתידמגמות
בהגדלהבצריכתהאנרגיה.מאידך,
קולותרביםבאקדמיהובתעשייהמצביעיםעלכךשקשר
שונות-
מצדאחד
זה אינו בר קיימא לאורך זמן. בין היתר, כיוון שעלויות האנרגיה הנדרשות מקשות מאוד על
גידולבצריכת
האנרגיהבעקבות
המודלהעסקישלהחברותהעוסקותבתחום,וכנגזרתמהצעדיםהגלובאלייםלמזעורפליטות
הגדלתהמודלים
לרבותעלידימיסוי.)( בשלהאמור
מוקדשמאמץמחקריותעשייתירבלמציאתפתרונות
החישובייםוהגדלת
חליפייםלמשלעלידיטכנולוגיותחישובחדשניות,עלידישיפוריםאלגוריתמיים,עלידי
השימושבכליAI
,
ומצדשני-
שיפור
הקטנהשל
המודליםתוךשימורהיכולותוכדומה.
100
היעילותהתפעולית
והאנרגטיתשל
המודליםוהתשתיות
זיוקצירסמנכ"לברשותהחדשנותומנהלתוכניתתל"מלבינהמלאכותית,דוא"למענהלפנייתמרכזהמחקרוהמידעשלהכנסת,31
99
באוקטובר2024
.
שם.
100
הכנסת–
מרכז
המחקרוהמידע
www.knesset.gov.il/mmm