报告概述

到 2034 年，全球代理人工智能能源市场规模预计将从 2024 年的4.8 亿美元增至107 亿美元左右，预测期间复合年增长率为36.40% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美以超过34%的份额和约1.63 亿美元的收入引领能源市场的 Agentic AI。 美国市场的价值1.56亿美元，在人工智能快速采用的推动下，预计将以34.1%的复合年增长率增长。

能源领域的代理人工智能代表着从传统自动化到能够在无需人工干预的情况下感知、学习和行动的智能、自主系统的变革。这些人工智能代理管理复杂的任务，例如电网优化、预测性维护和可再生能源整合，实时适应不断变化的条件。

例如，阿联酋 ADNOC 与 AIQ 和微软合作，正在部署自主人工智能，以提高能源行业的运营效率和生产预测。对提高效率、可持续性和弹性的需求推动了 Agentic AI 在能源领域的采用。这些系统可实现电网自我修复、优化能源分配并促进对环境因素的实时响应。

通过不断地从环境中学习，Agentic AI 代理可以预测故障、调整运营并确保最佳性能，从而显着节省成本并减少碳排放。  全球向可再生能源和去中心化系统的紧急转型推动了能源领域对 Agentic AI 的需求。

对更高效、更具适应性的交易系统的需求推动了 Agentic AI 在能源市场的采用。随着能源市场变得Agentic AI 随着供需波动而更加动态，可实现实时数据分析、市场预测和自主交易，从而提高市场效率和稳定性。

投资 Agentic AI 为能源行业的利益相关者提供了重大机遇。采用 Agentic AI 的公司可以通过提高效率、降低成本和提高市场响应能力来获得竞争优势，同时在需求响应、能源存储和去中心化交易方面解锁新的业务模式和收入来源。

在能源领域实施 Agentic AI 可以带来巨大的好处，包括提高运营效率、通过预测性维护减少停机时间以及改进决策。复杂任务的自动化还使组织能够将人力资源集中在战略活动上，从而提高生产力和创新。

随着政府和监管机构正在开发Agentic AI，监管环境对于采用Agentic AI至关重要框架以确保其安全和负责任的使用。明确的法规和标准通过指导开发、部署和运营、培养信任和鼓励投资来实现代理人工智能集成。

主要要点

• 能源市场中的全球代理人工智能规模预计将达到到 2034 年将达到 107 亿美元，高于2024 年的 4.8 亿美元，从 2025 年到 2025 年的预测期间，复合年增长率为 36.40% 2034 年。
• 2024 年，平台/软件解决方案细分市场占据主导市场地位，在能源市场 Agentic AI 中占据了超过 66% 的份额。
• 基于云的细分市场在 2024 年也占据主导地位，占据了能源市场中 Agentic AI 的超过 68% 的份额。
• data-start="531" data-end="556">智能电网管理应用领域在 2024 年占据主导地位，在能源市场代理 AI 的整个应用领域中占据超过 22% 的份额。
• 公用事业提供商细分市场在 2024 年占据领先地位，在能源市场 Agentic AI 中占据超过 33% 的份额。
• 2024 年，北方美国在能源领域主导了代理人工智能，占领了data-start="924" data-end="947">超过 34% 的份额，并产生约收入 1.63 亿美元。
• 美国能源市场中的代理人工智能的估值约为到 2024 年为 1.56 亿美元，预计将以复合年增长率 34.1% 强劲增长，凸显了先进人工智能技术在该行业的快速采用。

关键增长因素

• 自我修复的智能电网：代理人工智能帮助能源网格变得更加智能和响应迅速。这些人工智能系统可以检测断电或设备故障等问题，并自动采取措施修复这些问题，无需人工干预。
• 更好地利用可再生能源：太阳能等可再生能源r 和风是不可预测的。 Agentic AI 可以分析天气模式和能源使用数据，以预测何时以及将产生多少能源。这样可以更好地规划并将可再生能源整合到能源结构中，从而减少对化石燃料的依赖。
• 预测和预防设备故障：维护能源基础设施成本高昂且耗时。代理人工智能可以实时监控设备，预测潜在故障，并在问题发生之前安排维护。
• 提高能源存储效率：高效存储能源对于平衡供需至关重要。代理人工智能可以优化电池存储或释放能量的方式和时间，确保在需要时提供能源并减少浪费。
• 加强能源系统的网络安全：随着能源系统变得更加数字化，它们很容易受到网络威胁。代理人工智能可以检测异常活动或潜力实时网络攻击并快速响应以降低风险。这有助于保护关键能源基础设施免受中断。

商业利益

代理人工智能通过分析实时数据来预测需求并优化供应，防止停电并减少浪费，从而改变能源管理。使用人工智能驱动策略的制造商报告降低了能源成本，释放了资源以进一步改进运营。根据 Akira AI 报告，使用代理 AI 进行能源优化的公司已成功将能源成本降低了高达 30%。

风能和太阳能等可再生能源对于可持续的未来至关重要，但其可变性带来了挑战。 Agentic AI 通过预测可再生能源生产的波动并相应地调整电网来提供帮助。即使没有阳光或没有风，这也可以确保稳定的能源供应。

设备失败可能代价高昂且危险。代理人工智能持续监控系统，在潜在问题成为问题之前识别它们。这种主动维护方法可提高安全性并减少停机时间，从而保持能源系统平稳运行。

美国市场影响力

2024年，美国能源市场中的 Agentic AI 估值约为 1.56 亿美元，标志着整个美国能源领域正在向智能、自主的 AI 解决方案的有力转变。 Agentic AI 是指能够以目标驱动的行为自主行动的人工智能系统，由于其能够优化能源生产、减少浪费并支持跨基础设施的预测性维护，因此在该领域得到广泛采用。

美国市场预计将以 34.1% 的复合年增长率增长，反映出部署下一代人工智能的紧​​迫性和信心。整个行业的新一代人工智能工具。在清洁能源投资不断增加、联邦电网现代化以及人工智能驱动的能源分析蓬勃发展的推动下，美国能源市场中的代理人工智能正在快速增长。主要参与者和初创公司的创新使其在智能、可持续能源系统领域处于全球领先地位。

代理人工智能通过在能源系统中做出自主决策、实现更智能的电网管理、动态需求响应和精确的可再生能源预测而脱颖而出。其实时适应性有助于有效平衡供需，在不断增长的可持续发展需求和更严格的监管下，它对美国能源公司至关重要。

2024 年，北美在能源领域的 Agentic AI 中占据主导市场地位，占据超过34%的份额，并产生约1.63亿美元的收入。这种领先地位主要是由于美国较早采用能源系统中的自主人工智能解决方案，得到强大的联邦资金、强大的基础设施和高度数字化的公用事业生态系统的支持。

北美因其对人工智能驱动的能源转型的高度关注而脱颖而出，对试点和可扩展的代理人工智能项目进行了大量投资。使用 Agentic AI 的智能电网可以自主预测需求、转移负载并防止断电，从而帮助管理复杂的分布式资源并加速实现国家净零排放目标。

此外，支持性监管框架和先进数字基础设施的可用性使北美比其他地区具有独特的优势。美国能源部计划和 ARPA-E 资金正在向人工智能驱动的清洁技术和智能电网投资数百万美元，使北美成为智能人工智能采用和创新的全球领导者。

欧洲和亚太地区正在取得进展，但面临着监管分散、基础设施缓慢和研发预算有限等挑战。也不美国的技术成熟度、战略投资和一致的政策使其在能源领域的代理人工智能革命中处于领先地位。

组件分析

2024 年，平台/软件解决方案细分市场占据主导市场地位，在能源市场代理人工智能中占据了超过66%的份额。这种主导地位可归因于智能自动化工具的快速采用，这些工​​具旨在管理日益复杂的能源运营。

随着能源系统变得更加分散和数据驱动，公用事业和电网运营商正在转向专业的人工智能代理，例如电网监控和优化代理，以确保实时性能和可靠性。这些平台对于解释大量传感器数据、实现跨电网基础设施的预测决策至关重要。

能源市场波动性的加剧和可再生能源整合的增长已经推动了电网基础设施的发展。带动了对能源交易和市场预测代理的需求。这些软件解决方案使公司能够预测价格趋势、优化交易策略并使能源供应与实时需求信号保持一致。这不仅改善了能源公司的财务成果，还有助于整体市场的稳定。

预测性维护代理的进步可检测机械问题以防止停机并延长设备寿命，再加上需求预测和负载平衡代理可优化负载分配，通过为大规模能源运营提供无与伦比的效率来推动平台/软件解决方案领域的领导地位。

部署模式分析

2024年，基于云的细分市场在能源代理人工智能市场中占据主导地位，占据68%以上份额。这种领先地位很大程度上归功于灵活性、可扩展性和成本效益云平台为能源公司实施智能自动化提供了便利。

基于云的部署模式领先的主要原因之一是它能够促进能源生产商、消费者和存储系统之间的实时数据交换。云平台支持持续更新并与多个物联网设备集成，使代理系统能够快速学习和发展。

此外，基于云的部署显着降低了能源运营商的运营复杂性。能源公司可以利用云提供商进行自动软件更新、增强的网络安全措施和全球访问，而不是依赖大型 IT 部门来管理和升级本地系统。

全球对碳中和和数字化转型的推动正在推动云的采用。政府政策和气候协议鼓励公用事业公司使用数字工具来提高透明度和控制力。基于云的Agentic AI实现快速开发部署、数据洞察和自主优化，支持能源行业的脱碳和现代化目标。

应用分析

2024年，智能电网管理在能源代理人工智能市场中占据主导地位，占据整个应用领域超过22%的份额。这种强劲的领先优势主要是由于对管理复杂能源流的实时电网自动化和智能决策能力的需求不断增长。

代理人工智能在使智能电网能够自主平衡供需、检测断电以及通过预测分析进行自我修复方面发挥着关键作用。随着美国、加拿大和欧洲部分地区的公用事业公司对遗留基础设施进行现代化改造，智能电网管理已成为 Agentic AI 集成的切入点。

该细分市场领先的关键原因之一是其提供可衡量运营的能力。国家效率。传统的网格管理系统严重依赖人工输入和手动监督，这可能会导致延迟、更高的成本和容易出错的决策。借助 Agentic AI，电网系统可以不断从实时数据中学习，立即响应中断，甚至预测未来的需求模式。

太阳能和风能的兴起推动了对自主人工智能驱动的智能电网的需求。 Agentic AI 帮助这些电网实时适应波动的输入，确保稳定、可扩展的清洁能源集成，这对于促进全球可持续发展和电网弹性至关重要。

最终用途分析

2024 年，公用事业提供商细分市场占据主导市场地位，在能源市场的 Agentic AI 中占据了超过33%份额。这种领先地位可归因于它们在国家能源分配网络中的关键作用，这需要高效、实时的决策Agentic AI 能够精确地提供工具。

公用事业提供商对 Agentic AI 的采用也是由脱碳和数字化日益增长的需求推动的。随着政府推动清洁能源转型，公用事业公司面临着整合太阳能和风能等可变可再生能源的压力。 Agentic AI 解决方案通过实现更智能的能源平衡、预测性停电管理和自动化电网灵活性来支持这一转变。

公用事业提供商因其基础设施规模和资本获取方式而比其他领域受益更独特。与小型独立发电厂或商业设施不同，公用事业公司有能力投资先进的人工智能平台，并将其集成到从发电预测到变压器预测性维护的多个运营层。

此外，公用事业公司通常与监管机构和政府资助的现代化计划更加一致，这使他们能够获得政策激励采用人工智能的动机。北美和欧洲等地区的计划推动了人工智能驱动的电网升级，使公用事业公司成为试点项目和智能电网计划的首选。

关键细分市场

按组件

• 平台/软件解决方案
  • 电网监控和优化代理
  • 能源交易和市场预测代理
  • 预测维护代理
  • 需求预测和负载平衡代理
  • 排放监控和合规代理
• 服务
  • 系统集成
  • 支持和托管服务
  • AI模型培训和微调

按部署模式

• 基于云
• 本地部署

按应用

• 智能电网管理
• 分布式能源（DER）优化
• 电网灵活性和需求响应
• 可再生能源预测
• 基础设施的预测性维护
  排放监测和可持续发展报告
• 能源存储优化
• 其他

按最终用途划分

• 公用事业提供商
• 独立电力生产商（IPP）
• 电网运营商(TSO/DSO)
• 工业和商业设施
• 智能城市和市政能源系统
• 其他

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和a议员；非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动程序

增强电网弹性和效率

Agent AI 正在通过使系统能够独立监控和控制来改变能源行业响应实时数据。它通过预测需求、发现问题和优化分配来帮助管理太阳能和风能等可变能源，从而提高电网可靠性和效率。

在可再生能源丰富的地区，Agentic AI 通过预测天气和调整能源存储或分配、减少化石燃料的使用和浪费来帮助平衡供需。它还可以在没有人工帮助的情况下重新路由电力，从而减少中断，从而对设备故障或自然灾害等紧急情况做出快速反应。此外，通过分析设备数据，它可以预测何时需要维护以防止故障，从而减少停机时间和成本。

限制

高实施成本和技术复杂性

尽管 Agentic AI 提供了巨大的好处，但其高昂的前期成本是一个重大挑战。实施这些系统需要对先进硬件、定制软件、熟练员工以及与现有能源基础设施集成的时间进行大量投资。

代理人工智能系统需要强大的数字基础设施，这是许多能源提供商（尤其是发展中地区）所缺乏的，包括快速互联网和先进的数据工具。实施这些系统还需要对工作流程进行重大改变，通常会面临习惯传统方法的员工的抵制。网络安全是一个关键问题，因为人工智能很容易受到威胁能源稳定的攻击。此外，现有法规可能无法完全涵盖人工智能在能源领域的使用，从而导致合规性和法律挑战。

机遇

加速可再生能源整合

代理人工智能呈现加速可再生能源并网的重大机遇。可再生能源虽然对环境有益，但由于其对天气条件的依赖，给能源供应带来了可变性和不可预测性。

代理人工智能可以通过预测可再生能源的能源产量并实时调整电网运行以维持供需平衡来缓解这些挑战。例如，人工智能代理可以根据天气预报和历史数据预测太阳能和风能的发电量，从而使电网运营商能够做出相应的计划。他们还可以管理能源存储系统，决定何时存储多余的能源或将其释放回电网，从而确保即使在可再生能源发电波动时也能保持稳定的能源供应。

挑战

确保道德和透明的人工智能决策

在能源领域部署代理人工智能的关键挑战随之而来人工智能驱动的决策是道德的、透明的，并且符合社会价值观。随着人工智能系统在管理能源分配、定价和获取方面获得自主权，所做出的决策可能会无意中使某些社区或利益相关者处于不利地位。

如果人工智能系统只关注经济效率，它们就有可能忽视服务不足或低收入社区，从而加剧不平等。他们复杂的决策可能不明确，使人们很难质疑或理解结果。

为了解决这个问题，人工智能的设计必须考虑到道德规范，确保公平、数据多样化和明确的问责制。政策制定者、伦理学家和社区成员的参与对于指导负责任的人工智能使用至关重要。关于这些系统如何工作的公开交流将有助于建立公众的信任和接受度。

新兴趋势

一个重要趋势是使用代理人工智能来优化能源网格。通过分析实时数据，这些系统可以更有效地平衡供需，确保将能源分配到最需要的地方。随着风能和太阳能等可再生能源的增加，能源格局变得更加复杂，这种能力至关重要。

另一个发展是 Agentic AI 在预测性维护中的应用。通过监控设备并在导致故障之前识别潜在问题，能源公司可以防止停机并保持一致的服务。这种主动的方法不仅可以节省资金，还可以提高安全性和可靠性。

此外，Agentic AI 正在促进更加个性化的能源服务。通过了解个人消费模式，这些系统可以为消费者提供量身定制的建议，促进节能行为并提高客户满意度。

关键参与者分析

微软因此在能源领域脱颖而出Azure 是强大的云计算平台，为许多人工智能驱动的解决方案提供支持。微软的代理人工智能功能专注于集成来自各种能源的数据，利用机器学习来预测能源使用模式并优化电网运营。他们与能源公司的合作以及对可再生能源项目的投资表明了 Microsoft 对可持续发展的承诺。

Google 利用其在人工智能和数据分析方面的深厚专业知识，在能源代理人工智能应用方面处于领先地位。通过 Google Cloud，它提供了先进的工具来实时监控和优化能源消耗。 Google 的 AI 系统有助于减少数据中心、建筑物和工业设施的能源浪费。

IBM 在企业 AI 领域拥有悠久的历史，并且是通过 Watson AI 平台在能源市场应用代理 AI 的关键参与者。 IBM 专注于创建 AI 解决方案，可以预测设备故障、优化维护计划并增强电网可靠性。其针对能源的人工智能工具可帮助企业降低成本并提高运营效率。

市场主要参与者

• 微软
• Google
• IBM
• 施耐德电气
• 西门子
• 亚马逊网络服务(AWS)
• NVIDIA
• Salesforce
• 百度
• 其他

行业新闻

• 2025 年 5 月，施耐德电气宣布了一项多年计划，旨在建立一个专注于可持续发展和能源管理的领先人工智能原生生态系统。这个新平台使用 Agentic AI——软件代理，可以独立工作或与人一起工作，以预测需求并实时适应复杂的环境。