Tekoäly lupaa ratkaista kaiken tulevaisuudessa – liikenteen, lääketieteen, jopa rakkauden algoritmeilla. Mutta mitä mahdollisesti tapahtuukaan, jos äly käy ylikierroksilla ja sähköä ei ehkä enää kohta riitäkään kaikille “töpselistä” / tai sen hinta nousee “älyttömäksi”.
Tiesitkö, että yksi iso kielimalli voi käyttää enemmän sähköä koulutusvaiheessa kuin keskivertosuomalainen koti 120 vuodessa? Tai että datakeskusten sähkönkulutus voi kaksinkertaistua vuoteen 2030 mennessä – ja tekoäly on yksi suurimmista syistä?
Suomessa sähkönkulutus kasvaa jo nyt noin 6 % vuodessa, ja tekoälypalvelut ovat tulossa osaksi arkea yhtä varmasti kuin sähkölasku postiluukusta. Mutta voiko tekoäly myös auttaa optimoimaan energiankäyttöä? Entä mitä tapahtuu, jos sähkö maksaa enemmän kuin äly itse?
Tekoäly pureskelee sähköä
Globaalisti datakeskukset kuluttivat arviolta 415 TWh sähköä vuonna 2024 ja niiden odotetaan lähes tuplaantuvan 945 TWh:iin vuoteen 2030 mennessä – vastaten lähes 3 % koko maailman sähkönkulutuksesta. Yksi iso kielimalli (kuten GPT-3) voi koulutusvaiheessaan imuroida yli 1 287 MWh, eli keskivertokodin 120 vuoden kulutuksen verran sähköä.
Suomessa sähköntuotanto ja -kulutus olivat vuonna 2023 lähes tasapainossa (78 TWh tuotanto vs. 80 TWh kulutus). Silti Fingrid ennustaa kokonaiskulutuksen kasvavan keskimäärin 5,9 % vuodessa vuosina 2023–2035 – ja datakeskukset ovat yksi kasvun vetureista.
Mikä merkitys on tekoälyllä?
Nordic-alueella AI-palvelut kasvattavat datakeskusten kapasiteettitarvetta jopa 30 % vuosittain – pelkän Google-haut 5–10-kertaistavat virrankulutuksen verrattuna perinteisiin pilvihakuihin. Kun palvelut siirtyvät yhä enemmän pilveen, Suomelle jää valinnan paikka: investoidaanko älykkääseen kuormanhallintaan, hukkalämmön hyötykäyttöön vai maksetaanko syntyneet kilowattitunnit kalliisti?
Taulukko: Suomen sähkönkulutus vs. AI-kulutus
| Vuosi | Kokonais- kulutus (TWh) | AI- ja datakeskus- kulutus (TWh) | Osuus kokonaissähköstä (%) |
|---|---|---|---|
| 2023 | 80,0 | 1,6 (2 %) | 2 % |
| 2028* | 106,4 | 2,7 (2,5 %) | 2,5 % |
| 2030* | 116,3 | 3,2 (2,7 %) | 2,7 % |
Kokonaiskulutus kasvaa 5,9 % vuodessa, AI-kulutus tuplaantuu vuoteen 2030 mennessä.
Mikä hinta on älyllä?
Kun kotitalouksien sähkön spot-hinta liikkuu 50–80 €/MWh, voi olla että 2030-luvulla datakeskukset maksavat huippuhetkillä yli 100 €/MWh. Jokainen kilowattitunti kutsuu lisäinvestointeja verkkoon, akustoihin ja hukkalämmön takaisin-ottoon – tai vaihtoehtoisesti korkeampia hintoja loppukäyttäjille.
Voiko tekoäly itse optimoida oman energiankulutuksensa? Yleinen vastaus on kyllä – mutta se edellyttää, että laskentakapasiteetti ja verkko tehdään alusta alkaen älykkääksi.
Vaikka tekoäly voi itse säädellä ja minimoida omaa energiankäyttöään, se edellyttää koko ekosysteemin älykkyyttä – ei pelkkää algoritmia.
- Energiatietoinen laskentainfrastruktuuri
- Laitteistotason sensorit ja mittarit keräävät reaaliaikaista tietoa virrankulutuksesta.
- Virtualisointi- ja konttiteknologiat (kuten Kubernetes), jotka osaavat ajoittaa raskaat koulutustyöt edullisimpiin ajankohtiin ja halvimpiin sähköhintoihin.
- Älykkäät verkot ja dynaaminen hinnoittelu
- Two-way-mittaus ja API-rajapinnat antavat tekoälylle tiedon spot-hinnoista ja kuormitustilanteesta.
- Älykäs kuormanhallinta (demand response) siirtää massiiviset laskentatehtävät yö- tai ylijäämätarjous-aikoihin, jolloin sähkön hinta on jopa 70 % jo alhaisempi.
- Energia-AI-yhteistyö
- Malliparametrien “early stopping” keskeyttää koulutuksen, kun oppimistulokset jo tasaantuvat – säästö jopa 30 % energiankulutuksessa verrattuna perinteiseen koulutukseen.
- “Right-sized LLM” ‑strategiat valitsevat kunkin tehtävän kannalta juuri riittävän kokoisen mallin, mikä voi pienentää laskentatarvetta jopa 80 %.
Taulukko: AI-optimointitekniikat ja saavutetut säästöt
| Tekniikka | Säästö arviolta (%) | Lähde |
|---|---|---|
| Power capping (kuorman rajoitus) | 15 % | MDPI – Smart Grid Survey |
| Early stopping | 30 % | Springer – AI Power Survey |
| Right-sized LLM | 80 % | HashStudioz – AI in Energy Management |
| Dynaaminen hinnoittelu | 20 % | Forbes – AI & Clean Energy |
| Bidirectional V2G lataus | 10 % | BluWave-ai Smart Grid Optimizer |
Kuinka ketterä energiaintegroitu tekoäly toimisi?
Palautekierto: Opitusta tiedosta päivitetään malli, jotta seuraava ajoitus olisi vielä energiatehokkaampi.
Havainto: Älymittari tai pilvipalvelun API välittää sähkön spot-hinnan, tuulivoiman ennusteen ja datakeskuksen jäähdytyslämpötilan.
Ennuste: Sisäinen malli laskee 1–24 h ennusteen sekä hinnasta että kuormasta.
Päätös: AI-orchestrator ajoittaa raskaimmat GPU-työt halvimpiin tunteihin ja skaalautuu pilvessä minimikulutusta silmällä pitäen.
Suoritus & seuranta: Reaaliaikainen mittaus vahvistaa ennusteen – ja hienosäätöajot karsivat yllättävät piikit pois.
Yhteenveto
Tekoäly itsessään ei ole energiapaineiden ratkaisija, vaan osa ekosysteemiä. Reaaliaikaiset mittarit, älykkäät verkot ja dynaaminen ohjaus mahdollistavat sen, että malleja voidaan ajaa kustannustehokkaasti, ja jopa hiilijalanjälkeä pienentäen.
Kun infra – laitteisto, verkko ja laskentaympäristö – suunnitellaan AI:n ehdoilla, saadaan aikaan virtaviivainen, ympäristöystävällinen ja skaalautuva järjestelmä.
Innovaatioita energiatehokkuuteen
- Power-capping-laitteet rajoittavat virrankulutusta data-keskuksissa jopa 15 %, lisäten viivettä häivähdyksen verran (∼3 %) – pieni kompromissi, iso säästöpotentiaali.
- Pienemmät, kohdennetut mallit (ns. “right-sized LLM”) voivat tuottaa 80 % samasta tuloksesta kuluttaen vain 20 % energiaa. Yritykset kuin DeepSeek kehittävät avoimen lähdekoodin malleja, jotka vastaavat isojakin kompetensseja edullisemmin ja kevyemmin.
- Älykäs koulutuksen aikainen kuolettaminen (“early stopping”) tunnistaa epänormaaleja oppimiskäyriä ja keskeyttää mallin koulutuksen, mikä säästää jopa kolmasosan energiasta verrattuna perinteisiin menetelmiin.
- Google DeepMindin tuuliennuste-AI kasvatti tuulivoiman markkina-arvoa 20 % ennustamalla tuulituotantoa tarkemmin ja vähentämällä varavoiman tarvetta.
Älykkäät verkot ja dynaaminen hinnoittelu
– Tekoälypohjaiset järjestelmät kuten SMART-grid-algoritmit voivat siirtää kulutushuippuja yöaikaan, jolloin spot-hinta on jopa 70 % matalampi kuin päivällä. Tämä teknologia on jo koekäytössä Japanissa ja Alankomaissa, ja Suomi voisi olla seuraava pilottimaa.
– Sähköautojen akustot ylikuormitushuippujen tasaajina: bi-suuntainen lataus (V2G) yhdistettynä AI-ohjaukseen voi leikata kantaverkon huippukuormia 10–15 % Suomessa jo vuoteen 2030 mennessä.
Sähkönhinnan näkymät Suomessa
– Fingridin ennuste: kulutus kasvaa 5,9 % vuodessa vuoteen 2035, ja datakeskukset vievät isomman siivun sekä kulutuksesta että hintapiikeistä.
– Spot-hinnan vaihteluväli on nykyään 40–100 €/MWh. Jos globaalit datakeskukset tuplaavat kulutuksensa 415 ⇒ 945 TWh (vuoteen 2030 mennessä), Suomeenkin ulottuvat kireimmät hintapiikit voivat kiputa 120–150 €/MWh tasoihin talviaamuisin.
Politiikkasuositukset
- Energiavero AI:lle: kytketään hiilivapaa-bonus tekoälylaskelmille, jotka todistetusti vähentävät kulutusta.
- Hukkalämmön hyväksikäyttö: datakeskusten lämpöenergia syöttöön kaukolämpöverkkoon – pilotit ovat käynnissä Helsingissä ja Oulussa.
- Dynaaminen tuki- ja taksatuki: rajoitetaan sähköautojen V2G-tukea huippukuormitusvuoroihin, jolloin kannuste on suurin silloin, kun verkko on ahtaimmillaan.
- Avoimet data-rajapinnat: kansallinen ‘Energy-AI API’ julkaistaan, jotta pienet ja keskisuuret yritykset voivat kehittää omia energiatehokkuusratkaisujaan.
Kohti älykästä energiajärjestelmää
Tekoäly ei ole vain sähkönkulutuksen pahis. Oikein kohdennettuna se voi olla ratkaiseva apuväline hiilineutraalin yhteiskunnan rakentamisessa – ennustamalla kysyntää, ohjaamalla kuormia, integroimalla hajautettua energiantuotantoa ja tarjoamalla läpinäkyvyyttä hintapiikkeihin.
Lähteet:
- Green and intelligent: the role of AI in the climate transition (Stern et al., 2025)
- The future of AI and energy efficiency (IBM, 2024)
- Unpacking DeepSeek Energy Usage (TechAnnouncer, 2025)
- Prospects for future electricity production and consumption (Fingrid, Q3/2024)
- AI surge to double data center electricity demand by 2030 (TechXplore, 2025)
