Datacenters groeien exponentieel
Om een goede afweging te kunnen maken tussen de kosten en baten van AI moeten we eerst kijken naar de precieze klimaatimpact van de technologie. Het gebruik van AI heeft vooral invloed op het energieverbruik van datacenters, waarvan er wereldwijd enkele duizenden werkzaam zijn (waarvan zo’n tweehonderd in Nederland). In die datacenters staan servers, met zogenoemde graphics processing units (GPU’s) waarop ChatGPT en de andere AI-modellen draaien.
Die chips leveren enorme hoeveelheden rekenkracht, en daar is energie voor nodig. Dat geldt zowel voor het trainen van modellen als voor het gebruik daarna. Lag het vermogen van een serverkast in een groot datacenter vóór de AI-boom nog op 10 tot 15 kilowatt, nu is dat tussen de 40 en 60 kilowatt. Daarbovenop komt nog het energieverbruik voor zaken als het koelen van servers.
Datacenters worden bovendien in rap tempo bijgebouwd en worden steeds groter. Zo wil OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT, een datacenter in Abu Dhabi bouwen dat driemaal zo groot is als de Efteling.
Het AI-dilemma: vloek of zegen voor het klimaat?
In deze artikelenreeks onderzoekt Change Inc. de invloed van AI op milieu en klimaat, zowel positief als negatief. We proberen een antwoord te vinden op de vraag: is AI een vloek of een zegen voor de duurzaamheidstransitie?
In dit eerste artikel behandelen we de precieze impact van AI op ons energie- en waterverbruik. Hoe wordt energieverbruik van AI gemeten en wat is het verschil met traditionele zoekmachines? En wat klopt er van de bewering dat elke vraag aan ChatGPT een flesje water kost?
Nederlandse datacenters verbruiken evenveel elektriciteit als 2 miljoen woningen
Volgens het Internationaal Energieagentschap verbruikten datacenters in 2024 wereldwijd 415 terawattuur (ofwel 415 miljard kilowattuur) aan energie. De komende jaren verdubbelt dat naar schatting tot zo’n 945 terawattuur in 2030. Ter vergelijking: dat is ongeveer evenveel als de hoeveelheid elektriciteit die Japan nu jaarlijks produceert.
Die stijging komt met name door AI. Voormalig Google-ceo Eric Schmidt voorspelt zelfs dat het energieverbruik van datacenters in de VS van 3 naar 99 procent van de totaal opgewekte elektriciteit zal gaan.
Het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters tot 2030. | Credits: Internationaal Energie Agentschap, via RaboResearch.
In Nederland verbruikten datacenters in 2024 5.100 gigawattuur elektriciteit. Dat is gelijk aan het elektriciteitsverbruik van bijna 2 miljoen woningen, meldt het CBS. Het verbruik van datacenters is daarmee goed voor 4,6 procent van het totale elektriciteitsverbruik van Nederland. In 2021 was dat nog 3,3 procent.
In scenario’s van netbeheerder TenneT groeit de vraag van Nederlandse datacenters van een kleine 10 terawattuur in 2025 naar 24 tot 29 terawattuur tegen 2030, waarbij het aandeel van de sector stijgt van ongeveer 5 procent van het landelijke verbruik nu naar circa 15 procent in de toekomst.
Bij schattingen van het toekomstige energieverbruik van AI moet wel een kanttekening geplaatst worden. Volgens MIT Technology Review ligt het energieverbruik in de toekomst waarschijnlijk hoger dan we nu voorspellen. Dat komt doordat de meeste schattingen geen rekening houden met hoe we AI in de toekomst daadwerkelijk gaan gebruiken. Waar we nu vooral vragen stellen aan large language models (LLM’s) als Claude en ChatGPT, gaan AI Agents in de toekomst waarschijnlijk een veel grotere rol spelen. Dat kost veel meer rekenkracht, en dus energie. Ook wordt AI geïntegreerd in steeds meer apps en andere toepassingen.
AI goed voor helft stroomverbruik datacenters
Het energieverbruik van datacenters komt niet allemaal op het conto van AI, maar dat aandeel is wel groeiende. Volgens datawetenschapper Alex de Vries-Gao van de Vrije Universiteit was AI in 2024 al verantwoordelijk voor 11 tot 20 procent van het wereldwijde stroomverbruik van datacenters. ‘Eind dit jaar zou het kunnen oplopen tot wel de helft van het wereldwijde stroomverbruik van datacenters’, zei hij dit voorjaar tegen NOS.
Matti van Engelen, AI-lead bij digitaal consultancybureau SparkOptimus, ziet steeds meer bedrijven gebruikmaken van kunstmatige intelligentie. ‘De klantenservice is vaak zelfs grotendeels gebaseerd op AI. Tegen de snelheid en accuraatheid van AI-modellen kunnen individuen niet opboksen.’ En dat heeft gevolgen. In een onderzoek door Capgemini zegt bijna de helft van de leidinggevenden dat het gebruik van AI zorgt voor een toename van broeikasgasuitstoot van hun bedrijf.
Verschillende soorten AI
Dat AI voor artifical intelligence staat is inmiddels wel bekend. Maar om inzicht te krijgen in de klimaatimpact ervan is het belangrijk ook de verschillende typen te onderscheiden.
- Klassieke AI bestaat al decennialang en wordt vooral ingezet om zaken te automatiseren. Een AI-model wordt getraind met gestructureerde data om specifieke taken uit te voeren aan de hand van algoritmen en duidelijke regels. Zo kun je bijvoorbeeld repetitieve taken automatiseren of toekomstig gedrag voorspellen op basis van patronen in data.
- Het is de generatieve AI, vaak afgekort tot gen AI, die van kunstmatige intelligentie zo’n hype heeft gemaakt. Met gen AI worden meestal grote taalmodellen (large language models of LLM’s) als ChatGPT, Claude en Gemini bedoeld. De modellen ‘bedenken’ de gegenereerde teksten niet zelf, maar voorspellen als het ware steeds het volgende woord in een zin. Er zijn ook modellen die afbeeldingen, video’s en muziek kunnen genereren.
- Een volgende stap is de komst van AI agents, een soort virtuele assistenten. Waar je aan ChatGPT actief vragen moet stellen, hebben AI agents de bevoegdheid om zelf beslissingen te nemen en taken uit te voeren. Denk aan een agent die een vlucht en hotel boekt als je om een vakantie naar Mallorca vraagt. Onder de ‘motorkap’ van AI agents zitten overigens ook ‘gewoon’ LLM’s.
Video’s genereren kost honderden keren meer energie
Voor het precieze energieverbruik per opdracht maakt het type output dat we verwachten heel veel uit. Een simpele zoekvraag stellen aan een LLM kost relatief weinig rekenkracht. ‘Je leest vaak dat een vraag aan ChatGPT tien of vijftien keer zo veel energie kost als een vraag aan Google’, zegt Andrew van der Haar, adviseur energie & duurzaamheid bij de Dutch Data Center Association. ‘Maar die vergelijking is heel moeilijk te maken.’
Van der Haar wijst erop dat een vraag aan Google leidt tot minder zichtbare handelingen die ook energie kosten. ‘Er wordt bijvoorbeeld vaak niet meegenomen hoeveel energie het kost om een pagina te laden waarnaar een zoekmachine je doorstuurt’, legt Van der Haar uit. ‘En waar een LLM vaak meteen een goed antwoord geeft, is de kans bij Google groter dat je een aantal pagina’s af moet zoeken voor je het antwoord hebt.’
Maar hoe meer een LLM moet ‘nadenken’, hoe meer energie dat kost. Zo kost het de meeste modellen ongeveer negen keer minder energie om een paar grapjes te verzinnen dan om een recept te genereren of een verhaal te schrijven, blijkt uit onderzoek van MIT Technology Review.
Het genereren van foto’s of zelfs video’s kost nog veel meer rekenkracht. Het genereren van een video van slechts vijf seconden kan meer dan zevenhonderd keer zo veel energie kosten als het genereren van een scherpe foto. Dat staat gelijk aan het gebruiken van de magnetron gedurende meer dan een uur. En dan heb je niet eens een video van hoge kwaliteit, aldus MIT Technology Review.
Transparantie ontbreekt
Toch is het lastig te zeggen hoeveel energie een AI-tool exact gebruikt. De markt is behoorlijk ondoorzichtig. Hoewel er opensourcemodellen bestaan waarvan de softwarecode openbaar is, zijn de bekendste AI-modellen dat niet. Grote technologiebedrijven als Google, Microsoft en OpenAI geven nauwelijks inzicht in het energieverbruik van hun AI-systemen en hoeveel CO2-uitstoot daarmee gepaard gaat. Ook is onbekend hoe groot hun modellen precies zijn.
Datawetenschapper De Vries-Gao maakte zijn schatting op basis van de wereldwijde productiecapaciteit van chips. In zijn paper pleit de datawetenschapper voor meer openheid om te voorkomen dat AI zich ontwikkelt ‘tot een ongecontroleerde bron van energieverbruik en CO₂-uitstoot’. Openheid moet overheden in staat stellen om beleid te ontwikkelen op dit thema. De Europese AI Act verplicht bedrijven weliswaar om energieverbruik te rapporteren, maar dat geldt alleen voor de trainingsfase van AI-modellen, niet voor het gebruik daarna.
Ook Joost Carpaij, head of AI bij consultancybedrijf Capgemini, erkent het belang van transparantie. Als het aan hem ligt, wordt die op beleidsniveau afgedwongen. Want: ‘De macht ligt nog veel te veel bij degenen die de modellen beheren. Pas als zij de impact zichtbaar maken, kunnen we erop sturen en bewustere keuzes maken. Eigenlijk zou je modellen op eigen hardware moeten zetten. Dan zie je zelf de stroomrekening, en daarmee ook het verschil tussen modellen.’
Is er wel ruimte op het stroomnet?
Dat AI energie slurpt, staat buiten kijf. De vraag is hoe erg dat is. Dat ligt deels aan waar die energie vandaan komt – daarover meer in een volgend artikel. Maar zelfs als ze hernieuwbare energie gebruiken, is het de vraag of daarvan voldoende beschikbaar is. Zo zei cso Dave Stangis van investeerder Apollo Global Management: ‘De kloof tussen wat AI vraagt en wat we overal ter wereld op het elektriciteitsnet hebben in termen van opwekking en transmissie is enorm en zal tijdens ons leven niet worden gedicht.’
Daarmee concurreren datacenters dus ook met andere bedrijven die een aansluiting op het stroomnet willen. Deze zomer nog was er in Almere ophef, omdat een nieuw datacenter – dat evenveel energie verbruikt als alle inwoners van Almere bij elkaar – wel een aansluiting op het stroomnet kreeg, en een nieuwe campus van Hogeschool Windesheim niet. Dat kwam doordat het datacenter simpelweg eerder een aanvraag had ingediend. En wie het eerst komt, het eerst maalt.
De situatie in Almere is een uitzondering. Er zijn veel datacenters die nog op de wachtlijst staan voor een aansluiting op het stroomnet. Netbeheerder Tennet zegt desgevraagd dat er negen uitbreidingsverzoeken bij bestaande datacenters (goed voor circa 630 megawatt) en 31 nieuwe aanvragen zijn (ongeveer 7.880 megawatt). Dertien projecten zitten al in de realisatiefase (circa 2.353 megawatt). In totaal wordt er de komende jaren – als het stroomnet het toelaat – dus ongeveer 10,9 gigawatt aan datacenters bijgebouwd.
Zorgen over kunstmatige intelligentie
Het energieverbruik is een van de aspecten van kunstmatige intelligentie waarover experts zich zorgen maken. Maar er zijn ook andere kanttekeningen.
Zo is AI-infrastructuur afhankelijk van kritieke grondstoffen als kobalt en nikkel. Bij het winnen daarvan komen vaak kinderarbeid en uitbuiting kijken, en de grondstoffenwinning vervuilt de omgeving. De populariteit van generatieve AI zorgt daarnaast voor een enorme toename van e-waste. Technologische ontwikkelingen zorgen ervoor dat servers soms al na twee tot vijf jaar vervangen worden door nieuwere modellen. De totale hoeveelheid e-waste kan tot 2030 toenemen tot wel 5 miljard kilo wereldwijd, blijkt uit onderzoek.
Daarnaast worden werkers in onder meer Afrika, die dingen labelen in het trainingsproces voor AI, onderbetaald en overvraagd. AI kan ook de kloof tussen arme en rijke landen vergroten en zorgt er in sommige gevallen voor dat we belangrijke vaardigheden verliezen of simpelweg minder goed ontwikkelen. En dan is er natuurlijk nog de vraag hoe wenselijk het is dat alles altijd maar sneller en efficiënter moet.
In deze artikelenreeks van Change Inc. behandelen we deze onderwerpen verder niet, maar kijken we slechts naar de effecten van AI op milieu en klimaat. Het is wel belangrijk om te noemen dat ongelijkheid daar niet los van kan worden gezien.
Servers koelen met water
Naast energieverbruik is ook het waterverbruik van datacenters een grote zorg. Servers zetten zo’n 90 procent van de energie die ze gebruiken om in warmte. Om goed te blijven werken moeten de servers constant gekoeld worden.
Wereldwijd zijn er veel zorgen over de hoeveelheid water die dat kost. Bloomberg ontdekte bijvoorbeeld dat zo’n twee derde van de nieuwe Amerikaanse datacenters gebouwd wordt op plekken waar al watertekorten zijn. Ook de Britse Environment Agency sloeg alarm over mogelijke watertekorten. Wereldwijd verbruiken datacenters tussen de 1 en 9 liter water per kilowattuur elektriciteit.
In Nederland zijn de zorgen om het water wat minder groot. De meeste moderne datacenters koelen met buitenlucht, en die is in ons kikkerlandje meestal koud genoeg. Op hete dagen, vooral boven de 25 graden, wordt er wél water gebruikt om warme lucht af te koelen. Dat bespaart, hoe wrang ook, op elektriciteit voor het koelen.
AI zorgt naar verwachting wel voor meer waterverbruik in Nederland. Want omdat AI veel rekenkracht vraagt, wordt er ook meer hitte geproduceerd. Luchtkoeling is in dat geval niet altijd meer effectief genoeg.
Evenveel drinkwater als 20.000 Nederlanders
Volgens The State of the Dutch Data Center gebruikt bijna viervijfde van de datacenters drinkwater op warme dagen. De rest gebruikt grijs water: licht verontreinigd afvalwater. Dat laatste percentage neemt toe, maar de totale hoeveelheid drinkwater die Nederlandse datacenters jaarlijks gebruiken is alsnog zo’n 1 megaton, ofwel 1.000 miljoen liter.
Gaan we uit van een gemiddelde van 129 liter water per dag per persoon, dan staat het jaarlijkse waterverbruik van datacenters gelijk aan dat van meer dan 21 duizend Nederlanders. Dat klinkt niet als veel, maar we moeten niet vergeten dat het gebruik niet gelijk verdeeld is over het jaar. Vrijwel al het waterverbruik van datacenters vindt plaats in de zomer, en dat is nou juist een periode waarin we al met tekorten kampen.
Deltares schat dat de Nederlandse datacenters in 2030 onder de minst gunstige zomerse omstandigheden maximaal 302.000 kuub per etmaal zullen gebruiken, ongeveer evenveel als 3,5 miljoen watergebruikers.
In Nederland hebben we wel de zogenoemde verdringingsreeks: een rangorde voor de verdeling van de hoeveelheid water bij waterschaarste. Als er echt te weinig drinkwater is, krijgen veiligheid en kwetsbare natuur meer prioriteit dan economische belangen van datacenters.
Dit artikel is tot stand gekomen zonder gebruik van AI.
