Artificial intelligence and the energy paradox: the dual role of ai in the global energy transition

Cover Page

Cite item

Abstract

the purpose of this author's study is to analyze the dual role of artificial intelligence in the global energy transition, to study the energy paradox of AI technologies and their impact on the global economy. In the course of the study, the author applied methods of comparative analysis, econometric modeling and a systems approach to study data for the period 2019-2024. The main results obtained by the author while writing the article show that AI simultaneously acts as a catalyst for energy efficiency and a major consumer of energy resources, creating a paradox for sustainable development. The study found that the energy consumption of AI systems increased by 340% over the analyzed period, while their contribution to the optimization of energy systems provided savings of up to 15% of global energy consumption. The author's findings confirm the need to develop a comprehensive strategy for managing the energy aspects of AI technologies to ensure sustainable economic growth.

About the authors

A. E Zotov

Plekhanov Russian University of Economics

References

  1. Алиев Р.А. Искусственный интеллект как новый фактор энергетической безопасности // Проблемы постсоветского пространства. 2025. Т. 12. № 1. С. 30 – 48.
  2. Ляндау Ю.В., Темирбулатов А.У. Обзор применения технологий искусственного интеллекта в электроэнергетической отрасли // Инновации и инвестиции. 2023. № 8. С. 304 – 309.
  3. Аннагурбанов Х., Пионтковская С.А. Применение искусственного интеллекта в управлении энергосистемами // Вестник науки. 2025. № 7 (88). С. 258 – 266.
  4. Вурганов М.Г. Влияние энергоперехода на глобальный экономический рост на примере стран «Большой двадцатки» // Псковский регионологический журнал. 2025. Т. 21. № 1. С. 41 – 60.
  5. Щербаков Г.А. Искусственный интеллект: дихотомия развития технологии // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2024. № 2. С. 228 – 247.
  6. Kyriakarakos G. Artificial Intelligence and the Energy Transition // Sustainability. 2025. № 17. P. 1140. https://doi.org/10.3390/su17031140
  7. Wang Qiang & Li, Yuanfan & Li Rongrong Integrating artificial intelligence in energy transition: A comprehensive review // Energy Strategy Reviews. 2025. № 57. P. 101600. 10.1016/j.esr.2024.101600.
  8. Dong Z., Tan C., Ma B., Ning Z. The impact of artificial intelligence on the energy transition: The role of regulatory quality as a guardrail, not a wall // Energy Economics. 2024. № 140. P. 107988. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107988
  9. Kyriakarakos Georgios Artificial Intelligence and the Energy Transition // Sustainability. 2025.№ 17. P. 1140. 10.3390/su17031140.
  10. Darwish Abdul & Kh. Abbas, Mohammed & Al Salim, Wajdi & Al-Tameemi, Mohammed Artificial Intelligence for Sustainable Energy Transition: Optimising Renewable Energy Integration and Management // ARID International Journal for Science and Technology. 2024. P. 55 – 79. 10.36772/arid.aijst.2024.7134.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).