数据中心的需求在当今的能源环境中迅速转移。仅几个月前就签署了10兆瓦的客户可能会要求40个。对于全国各地的能源供应商，随着人工智能（AI）基础设施的加速，此类场景正成为新的常态，可以加速负载增长，并将可预见的负载模式转化为风险的财务挑战。 AI竞赛成为顶级的竞赛创造了一个能源消耗的怪物，在Chatgpt推广该技术之前，电力行业中很少有人会预料到这一点。根据国际能源机构的数据，到2030年，全球数据中心的电力需求将增加一倍以上，并为AI优化的设施四倍。
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能源供应商面临传统模型无法应付的预测和风险管理挑战。尽管存在很大的风险，但智能能源供应商也有机会适应其策略，并成为重塑能源市场的快速增长的一部分。
了解这种增长的集中位置对于将自己定位在市场上的供应商至关重要，因为它在全国范围内并没有均匀地发生。弗吉尼亚州，尤其是在PJM的服务区域，长期以来一直是美国最大的数据中心枢纽。根据能源经济学和财务分析研究所的报告，PJM的需求预计到2040年将翻一番，其中85％的新负载与数据中心有关。最近，亚特兰大成为第一个在数据中心净吸收中排名北弗吉尼亚州的第一个市场，去年的净吸收阳性为705.8兆瓦。每个ISO都提出了自己的一系列挑战。随着新数据中心继续在线，PJM正在与超载的传输网络斗争。 Ercot没有容量市场，这意味着预测错误可能是毁灭性的。在加利福尼亚州，CAISO必须平衡增加数据中心需求与积极的可再生能源要求，从而使可靠性成为持续关注的问题。在多个市场上运营的供应商必须了解这些区域性细微差别，以避免昂贵的错误估计。
能源供应商在商业客户遵循可预测模式的假设上建立了业务。办公楼在工作时间内消耗更多的电力。制造设施安排了维护窗口。零售机构已发布数小时。这些模式已经完善了数十年，并构成了负载预测和风险管理策略的基础。数据中心改变了所有这些。他们不遵循天气模式，标准业务周期或季节性变化。他们的消费概况取决于大多数能源专业人员从未考虑过的因素：服务器利用率，改善效率，工作量迁移模式和技术刷新周期。
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