רשת החשמל של אמריקה נכשלה זה עתה במבחן הגדול ביותר שלה — ואיש לא שם לב
בסתיו שעבר הייתי בשיחה עם מנהל בכיר בחברת אנרגיה בווירג'יניה, כשהוא אמר משהו שגרם לי לקפוא במקום.
"יש לנו מרכזי נתונים שמבקשים יותר חשמל ממה שאנחנו מסוגלים לספק פיזית. לא בעשור הבא. עכשיו. וכל חודש שאנחנו מתעכבים, עוד תחנת כוח פחמית מגישה בקשה לפרישה."
הוא לא נכנס לפאניקה — הוא היה בתעשייה הזאת שלושים שנה. אבל היה משהו בקול שלו שלא שמעתי קודם מאדם בדרג כזה: השלמה. כאילו הריץ את המספרים מספיק פעמים כדי לדעת שהחשבון פשוט כבר לא מסתדר.
השיחה הזאת שלחה אותי למחילת ארנב שהעסיקה את הצוות שלי ב-Veriprajna במשך חודשים. מה שמצאנו היה גרוע ממה שציפיתי. מפעיל הרשת הגדול ביותר בארצות הברית — PJM Interconnection, שמשרת 65 מיליון בני אדם ב-13 מדינות — נכשל זה עתה, לראשונה בתולדותיו, ברכישת כמות חשמל מספקת. המחסור: 6,623 מגה-וואט. זו בערך התפוקה של שישה כורים גרעיניים שפשוט לא קיימים. בינתיים, בטקסס, מפעיל הרשת ERCOT טובע ב-233 GW של בקשות חיבור לרשת — כמעט פי שלושה מכלל ביקוש השיא של המדינה — בלי מסלול ריאלי לחבר את רובן.
אלה אינם תרחישים היפותטיים מדוח אקלים שמתוארך ל-2050. המחסור ב-PJM מכה ביוני 2027. זה בעוד שמונה עשר חודשים.
מה קורה כשהרשת הגדולה באמריקה נותרת בחסר?
אנסח את תוצאות מכרז הקיבולת של PJM מדצמבר 2025 במילים פשוטות. מדי שנה PJM מקיימת מכרז שבו תחנות כוח מגישות הצעות כדי להתחייב שיהיו זמינות בשעות שיא הביקוש. זו למעשה פוליסת הביטוח של הרשת. השנה נסגר המכרז על 134,479 MW של קיבולת — ונותר בחסר של 6,623 MW ממה שנדרש כדי לעמוד בתקן האמינות שאמור למנוע הפסקות חשמל.
מרווח הרזרבה צנח ל-14.8%. היעד הוא 20%. ומחירי הקיבולת פגעו בתקרה הרגולטורית של $333.44 למגה-וואט-יום בכל האזור כולו — תקרת מחיר שנועדה להגן על הצרכנים, אך כיום מתפקדת ככסות עיניים שמסתירה עד כמה המצב באמת נואש.
כשתקרת המחיר נעשית מחייבת ברחבי אזור שלם של 13 מדינות, אתם לא מסתכלים על אות שוק. אתם מסתכלים על צעקת שוק.
מה שמשגע אותי בסיקור של הנושא הזה הוא פשוט. רוב הכתבות ממסגרות את זה כ"תחנות פחם פורשות והאנרגיות המתחדשות לא מחליפות אותן מספיק מהר". זה נכון טכנית אבל לוקה בחסר מהותי. הסיפור האמיתי הוא על אי-התאמה כה חמורה, ששום כמות של תכנון קונבנציונלי לא תוכל לתקן אותה בזמן.
בין 2011 ל-2023 איבדה PJM 54.2 GW של קיבולת תרמית לפרישות. עוד 24 עד 58 GW — עד 30% מהקיבולת המותקנת — בסיכון לפרוש עד 2030. והנה המספר שאמור להדיר שינה מעיניו של כל מתכנן רשת: החלפה של 1 MW של ייצור פחם או גז שפורש דורשת בערך 5.2 MW של אנרגיה סולארית או 14 MW של רוח יבשתית כדי לשמור על אמינות שקולה. פער אי-הרציפות אינו הערת שוליים. הוא כל הסיפור.
מדוע תור החיבור לרשת של ERCOT עומד על 233 GW?
אם המשבר של PJM עוסק בהיעלמות ההיצע, לטקסס יש בעיה הפוכה — ביקוש שמופיע מהר יותר משכל אחד דמיין שאפשרי.
תור החיבור לרשת של צרכנים גדולים ב-ERCOT הגיע ל-233 GW לקראת סוף 2025. זו עלייה של 269% לעומת סוף 2024. כדי לתת לכם תחושת קנה מידה: ביקוש השיא הכולל של ERCOT הוא כ-85 GW. התור הוא כמעט פי שלושה מהרשת כולה.
מרכזי נתונים אחראים ל-77% מהבקשות האלה.
כשראיתי את המספר הזה לראשונה, הנחתי שהוא מנופח בגלל בקשות ספקולטיביות — חברות שמגישות בקשות באתרים מרובים כדי לראות איזו מהן תאושר ראשונה. צדקתי, אבל רק חלקית. בתעשייה קוראים לאלה "עומסי רפאים", והם בעיה אמיתית. חברות היפרסקייל מגישות בקשות בעשרות אתרים, וסותמות את תהליך הבדיקות ההנדסיות בפרויקטים שאולי לעולם לא ייצאו לפועל. ERCOT הביאה לאחרונה את McKinsey כדי לסייע להפריד בקשות אמינות מספקולטיביות, מה שמלמד אתכם עד כמה הצוותים הפנימיים מוצפים.
אבל גם אחרי שמסננים החוצה את הרפאים, הביקוש הבסיסי מדהים בהיקפו. וצד ההיצע? ERCOT סנכרנה 23 GW של ייצור חדש ב-2025 — רובו סולארי וסוללות. תור הייצור נשלט על ידי 158 GW של סולארי ו-175 GW של אגירה בסוללות, עם 47 GW בלבד של גז טבעי. מחוקקי טקסס העבירו את הצעת חוק הסנאט 6 (Senate Bill 6) והקימו קרן של $9 מיליארד כדי לתמרץ תחנות גז חדשות, אך כ-35% מפרויקטי הגז המוצעים כבר נסוגו, בנימוק של מחסור עולמי בטורבינות ועיכובים ברישוי.
כתבתי בפירוט רב יותר על ההתנגשות הזאת בין היצע לביקוש בגרסה האינטראקטיבית של המחקר שלנו, אבל המסקנה בוטה: הרשת לא יכולה לצמוח פיזית בקצב שמהפכת ה-AI דורשת.
הלילה שבו הפסקתי להאמין ב"פשוט תבנו עוד"
היה ערב מסוים — הצוות שלי ואני היינו עמוק בתוך מידול של צוק הפרישות של PJM — כשאחת המהנדסות שלנו העלתה תחזית על המסך והחדר נדם.
היא מיפתה את סיכון הפרישה של כל תחנה תרמית ב-PJM מול לוח הזמנים של כניסת ייצור חדש לפעולה. הקווים הצטלבו ב-2027. לא 2030. לא 2035. הפער נפתח בעוד שמונה עשר חודשים, והתרחב בכל שנה לאחר מכן.
מישהו אמר: "אז אנחנו צריכים לבנות כ-7 GW של ייצור בר-שיגור בשנה וחצי."
צחקתי. לא כי זה היה מצחיק. אלא כי הזמן הממוצע לרישוי ובנייה של תחנת גז בשטח PJM הוא ארבע עד שבע שנים. הממוצע לקו הולכה חדש ארוך אף יותר.
זה היה הרגע שבו התגבשה אצלי התזה. אנחנו לא יכולים לבנות את דרכנו החוצה מזה מספיק מהר. הרשת חייבת להיעשות חכמה בהרבה עם התשתית שכבר יש לה. וסוג ה"AI" שרוב חברות האנרגיה מטמיעות — צ'טבוטים, מודלי רגרסיה בסיסיים, אנליטיקה של דשבורדים — אינו מתחיל לענות על הבעיה הזאת, עד כדי גיחוך.
הרשת לא צריכה עוד דשבורד. היא צריכה לחשוב.
מה בעצם המשמעות של "Deep AI" עבור הרשת?
אני צריך להיות ספציפי כאן, כי "AI לאנרגיה" הפך לאחד מאותם ביטויים שמשמעותם היא הכול ולא כלום. כשאני אומר Deep AI, אני מתכוון למשהו שונה מאוד מלעטוף מודל שפה גדול סביב מערכת SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition — מערכות הבקרה התעשייתיות שמנטרות ומנהלות את תפעול הרשת) ולקרוא לזה חדשנות.
רשת החשמל היא מערכת דינמית מסונכרנת. היא מצייתת לחוקי קירכהוף (הכללים היסודיים שקובעים כיצד זרם ומתח חשמליים מתנהגים במעגלים). גנרטורים מצומדים זה לזה דרך משוואת התנודה. מתח, תדר וזרימת הספק נשלטים על ידי פיזיקה שלא אכפת לה מנתוני האימון שלכם. כל מערכת AI שמתעלמת מהפיזיקה הזאת היא, במקרה הטוב, צעצוע.
ב-Veriprajna אנחנו עובדים עם שלוש מחלקות של מודלים שמכבדים את המציאות הפיזיקלית של הרשת.
המחלקה הראשונה היא רשתות נוירונים מונחות-פיזיקה — PINNs — שמטמיעות את המשוואות הדיפרנציאליות בפועל השולטות בהתנהגות הגנרטורים ישירות בתוך פונקציית ההפסד של המודל. במקום רק ללמוד דפוסים מנתונים היסטוריים, הרשת נענשת על הפרת חוקים פיזיקליים. התוצאה: ניתוח יציבות מעברית שרץ פי 87 מהר יותר מאשר פותרנים נומריים קונבנציונליים. עבור מפעיל רשת שניצב מול כשל משורשר אפשרי, זה ההבדל בין לחזות את הפסקת החשמל לבין לחוות אותה.
אחר כך יש את רשתות הנוירונים הגרפיות, שמתייחסות לרשת כאל מה שהיא באמת — גרף, שבו תחנות משנה הן צמתים וקווי הולכה הם קשתות. למידת מכונה מסורתית משטחת את המבנה הזה לטבלת נתונים ומאבדת את היחסים המרחביים שהכי חשובים. GNN יכולה לחזות בתוך אלפיות שנייה כיצד צניחת מתח בתחנת משנה אחת מתפשטת דרך טופולוגיית הרשת. ארכיטקטורת ה-GNN הרב-שכבתית שלנו השיגה ציון F1 (מדד לדיוק חיזוי שמאזן בין דיוק לאחזור) של 0.89 בזיהוי תחנות משנה בסיכון לכשל בתוך 30 יום.
המחלקה השלישית — וזו שאני מוצא כמבטיחה ביותר לתפעול בזמן אמת — היא סוכני למידת חיזוק שמקבלים החלטות שיגור מתוך התייחסות לבקרת הרשת כאל בעיית אופטימיזציה מוגבלת. הם לומדים מדיניות שמקיימת אילוצים פיזיקליים קשיחים — מגבלות מתח, דירוגים תרמיים, גבולות תדר — תוך מקסום האמינות ומזעור העלות.
שום דבר מזה אינו תיאורטי. בנינו את המערכות האלה. והפער בין מה שהן מסוגלות לעשות לבין מה שרוב חברות החשמל משתמשות בו כיום הוא עצום.
איך מוצאים 6.6 GW בלי לבנות ולו תחנת כוח אחת?
זו השאלה שהעסיקה אותנו. והתשובה מתחילה באחת הטכנולוגיות הכי פחות מוערכות בסקטור האנרגיה: דירוג קווים דינמי (Dynamic Line Rating).
לכל קו הולכה באמריקה יש דירוג "סטטי" — ההספק המרבי שמותר לו להעביר, המבוסס על הנחות של המקרה הגרוע ביותר לגבי טמפרטורה ורוח. ההנחות האלה שמרניות במכוון. ברוב הימים, הקיבולת התרמית בפועל של הקו גבוהה ב-20-40% ממה שהדירוג הסטטי מתיר.
דירוג קווים דינמי משתמש בנתוני מזג אוויר בזמן אמת ובחיישני IoT כדי לחשב מה הקו באמת מסוגל לשאת כרגע, ולא מה הוא היה יכול לשאת ביום הגרוע ביותר של המאה. אנחנו משלבים ראייה ממוחשבת ונתוני LiDAR (Light Detection and Ranging — טכנולוגיית חישה מרחוק מבוססת לייזר) כדי לנטר ברציפות את שקיעת המוליך ואת הטמפרטורה שלו.
התוצאות אינן שוליות. באינדיאנה ובאוהיו הטמיעה AES את הטכנולוגיות האלה והגדילה את קיבולת ההעברה ב-61% בקווי 345 kV — בעלות של $0.39 מיליון, לעומת $1.63 מיליון עבור החלפת מוליכים מסורתית. זה קיצוץ של 76% בעלות והפחתה של 80% בזמן ההטמעה.
עכשיו הכפילו את זה על פני טביעת הרגל של PJM ב-13 מדינות. אתם לא סוגרים את כל פער 6.6 ה-GW עם DLR לבדו, אבל אתם מכרסמים בו נתח אדיר בלי ליצוק ולו יסוד אחד.
המגה-וואט הזול ביותר הוא זה שכבר זורם בכבלים שלכם ולא ידעתם שיש לכם.
שאלת ה-163 מיליארד דולר שאיש אינו שואל
מכאן ואילך הכלכלה נעשית מדאיגה באמת. ניתוח של Natural Resources Defense Council מצא שצמיחת מרכזי הנתונים באזור PJM עלולה להוביל ל-$163 מיליארד בעלויות קיבולת מצטברות בין 2028 ל-2033. בצפון אילינוי לבדה — שטח ComEd — ההשפעה החזויה היא $21.4 מיליארד, שמתורגמים לכ-$70 בחודש בעלויות נוספות למשק בית ממוצע.
אנסח זאת אחרת. פריחת ה-AI שאמורה לחולל מהפך בכלכלה עלולה להעלות את חשבון החשמל שלכם ב-$840 בשנה, וזה באזור אספקה בודד.
כשאני מציג את המספרים האלה למנהלים בכירים בתחום הטכנולוגיה, אני רואה את הפנים שלהם משתנות. הם מבינים עלויות שרתים, עלויות רשת, עלויות כוח אדם. אבל רובם לא הפנימו שהחשמל שמריץ את מודלי ה-AI שלהם עומד להיעשות יקר בהרבה — ואולי אף בלתי זמין — כי הרשת שמשרתת את מרכזי הנתונים שלהם סובלת ממחסור מבני בקיבולת.
זו לא בעיה שנפתרת מעצמה באמצעות כוחות השוק בלבד. כשמכרז PJM פוגע בתקרת המחיר בכל האזור כולו, השוק אומר לכם שהוא שבור. אות המחיר שאמור למשוך השקעות חדשות מדוכא באופן מלאכותי, מה שאומר שההשקעה לא מגיעה, מה שאומר שהמחסור נמשך.
האם AI באמת יכול לסנן 233 GW של בקשות חיבור לרשת?
אחד הפרויקטים שאני הכי נרגש לגביהם הוא משהו שאנחנו בונים לבעיית תור החיבור לרשת. צו 2023 של FERC (Federal Energy Regulatory Commission) מחייב את ספקי ההולכה לתחזק "מפות חום" ציבוריות של קיבולת זמינה, אך תהליך הבדיקה עצמו — הקביעה האם פרויקט מסוים יכול להתחבר בנקודה מסוימת בלי לערער את יציבות הרשת — נותר ידני באכזריות.
אנחנו מטמיעים את מה שהייתי מכנה agentic AI לסינון בקשות חיבור. אלה אינם צ'טבוטים. אלה מערכות הסקה אוטונומיות שיכולות לקלוט בקשת חיבור, לבדוק אותה מול תקני NERC (North American Electric Reliability Corporation — הגוף שקובע את תקני האמינות של הרשת) ו-FERC, להריץ ניתוח היתכנות טופולוגי באמצעות מודלי ה-GNN שלנו, ולהקצות ציון סבירות-להשלמה על בסיס המוכנות המסחרית והפיזית של הפרויקט.
המטרה היא להעביר את ERCOT — ובהמשך גם מפעילי רשת אחרים — מתור של "כל הקודם זוכה" למודל של "כל המוכן ראשון זוכה". כשיש לכם 233 GW של בקשות ו-23 GW של ייצור חדש בפועל, היכולת לזהות אילו פרויקטים אמיתיים ואילו ספקולטיביים אינה מותרות. היא קיומית.
לפירוט הטכני המלא של הארכיטקטורה שלנו — כולל ניסוחי ה-PINN, טופולוגיית ה-GNN ומסגרת בקרת ה-RL — ראו את מאמר המחקר שלנו.
"אבל האם אפשר לסמוך על AI עם הרשת?"
אני שומע את זה כל הזמן. בדרך כלל מאנשים שראו מספיק הדגמות AI ארגוניות כדי להיות סקפטיים, ובכנות — יש להם סיבה טובה. רשת החשמל היא תשתית קריטית. המלצה גרועה מצ'טבוט מבזבזת למישהו את אחר הצהריים. המלצה גרועה ממערכת בקרת רשת מחשיכה בית חולים.
בגלל זה אנחנו מסרבים להטמיע מודלי קופסה שחורה בסביבות תפעוליות. כל חיזוי שה-GNN שלנו מפיק מגיע עם הסבר מבוסס-גרף — הוא מדגיש את קווי ההולכה ותחנות המשנה הספציפיים שתורמים להערכת הסיכון, כך שמפעיל אנושי יכול לאמת את ההיגיון לפני שהוא פועל. אנחנו קוראים לזה הסקה מודעת-יציבות: ה-AI מציע, הפיזיקה מגבילה, והאדם מחליט.
הצוות שלי התווכח על זה במשך שבועות. חלק מהמהנדסים שלנו רצו לדחוף לבקרה אוטונומית יותר — סוכני ה-RL באמת טובים יותר בשיגור בזמן אמת מרוב התהליכים הידניים. אבל שבתי שוב ושוב אל אותו עיקרון: במערכות קריטיות לבטיחות, יכולת הסבר אינה פיצ'ר. היא תנאי מוקדם.
הקפדנו גם על גבול ה-IT/OT (ההפרדה בין מערכות טכנולוגיית המידע לבין הטכנולוגיה התפעולית ששולטת בציוד הפיזי). הארכיטקטורה שלנו מתחברת למערכות בקרה מבוזרות קיימות בלי לשנות את מבני הבקרה המוכחים הקריטיים לבטיחות. שכבת ה-AI יושבת לצד שכבת הבקרה, לא מעליה.
צוק הפרישות ניתן לחיזוי — אם משתמשים במודלים הנכונים
עוד דבר אחד שמדיר שינה מעיניי. המחסור של 6.6 GW ב-PJM אינו הפתעה אם יש לכם את כלי החיזוי הנכונים. בנינו מודלים לחיזוי פרישות באמצעות רשתות LSTM (Long Short-Term Memory — סוג של רשת נוירונים לנתונים סדרתיים) מוערמות ו-gradient boosting, שמנתחים כלכלה ברמת התחנה — פליטות CO2, מחירי דלק, חדירת מתחדשות בשוק המקומי, עלויות תחזוקה, חשיפה רגולטורית.
המודלים שלנו חוזים את עיתוי פרישת התחנות עם שגיאת אחוז מוחלטת ממוצעת של 1.07%. רמת דיוק כזאת מעניקה למפעילי הרשת חלון התרעה של שנתיים עד שלוש להתערב — עם תמריצי קיבולת ממוקדים, רכש גיבוי, או חיבור מואץ של משאבים חלופיים — לפני שנפתח פער האמינות.
העובדה ש-PJM נתפסה בחסר ב-2025 אינה נובעת מכך שצוק הפרישות היה בלתי צפוי. היא נובעת מכך שהכלים ששימשו לחיזויו לא היו מספקים.
לפעמים אנשים מתנגדים: "זה לא סתם חיזוי טוב יותר? מה כל כך 'עמוק' בזה?" העומק הוא במה שהמודל מבין. מודל רגרסיה סטנדרטי רואה את גיל תחנת הפחם ואת עלויות הדלק שלה. המודל שלנו רואה את מיקומה בטופולוגיית ההולכה, את רוויית המתחדשות באזור התמחור שלה, את הסביבה הפוליטית של המדינה שלה, ואת השפעת השרשרת של פרישתה על האמינות של כל תחנת משנה מחוברת. זה לא גיליון אלקטרוני. זה תאום דיגיטלי של הפיזיקה הכלכלית של הרשת.
לאן זה הולך מכאן
אני לא חושב שהמחסור ב-PJM או משבר התור של ERCOT יהיו האחרונים מסוגם. אני חושב שהם הראשונים. כל מפעיל רשת גדול בצפון אמריקה עתיד להתמודד עם גרסה כלשהי של ההתנגשות הזאת בין ייצור תרמי פורש, ביקוש נפיץ מונע-AI, והמגבלות הפיזיות של המהירות שבה אפשר לבנות תשתית.
חברות החשמל שינווטו בזה בהצלחה לא יהיו אלה שיבנו הכי הרבה. הן יהיו אלה שיתזמרו הכי טוב — יסחטו כל מגה-וואט זמין מקווים קיימים באמצעות DLR, יחזו פרישות לפני שהן יוצרות מצבי חירום, יסננו תורי חיבור לרשת עם AI במקום עם צבאות של מהנדסים, ויריצו ניתוח יציבות בזמן אמת באלפיות שנייה במקום בשעות.
פער 6,623 ה-MW ב-PJM אינו רק מספר בדוח מכרז. הוא המרחק בין הרשת שיש לנו לבין הרשת שאנחנו צריכים. והמרחק הזה גדל בכל חודש.
הרשת היא המכונה המורכבת ביותר שהאנושות בנתה אי פעם. אנחנו מבקשים ממנה להפעיל את התוכנה המורכבת ביותר שהאנושות בנתה אי פעם. משהו חייב להישבר — ולא כדאי שזה יהיה האור.
אנחנו יכולים לסגור את הפער הזה. לא על ידי העמדת פנים ש-AI הוא שרביט קסמים, אלא על ידי בניית מערכות AI שמכבדות את הפיזיקה, מבינות את הטופולוגיה, וזוכות באמונם של המפעילים ששומרים על האור דולק. זו העבודה. ולרשת אין זמן שמישהו יבין את זה לאט.