Kunstmatige intelligentie wordt een grote verbruiker van energie en water. Hoe de groei van neurale netwerken het klimaat beïnvloedt, welke risico's en kansen dit creëert voor investeerders en de wereldeconomie.
Stormachtige groei van AI en energiebehoefte
De vraag naar rekenkracht voor AI is de afgelopen jaren explosief gestegen. Sinds de lancering van openbare neurale netwerken zoals ChatGPT eind 2022 heeft het bedrijfsleven wereldwijd AI-modellen versneld geïmplementeerd, wat enorme hoeveelheden gegevensverwerking vereist. Volgens sectorprognoses zou AI al in 2024 goed voor ongeveer 15-20% van het totale energieverbruik in datacenters wereldwijd kunnen zijn. Het vermogen dat nodig is voor AI-systemen kan in 2025 23 GW bereiken - vergelijkbaar met het totale elektriciteitsverbruik van een land als het Verenigd Koninkrijk. Ter vergelijking, dit cijfer overtreft het energieverbruik van het totale bitcoin-miningnetwerk, wat aantoont dat AI een van de meest energie-intensievere rekenprocessen is geworden.
Deze exponentiële dynamiek is het gevolg van grootschalige investeringen door technologiebedrijven in infrastructuur: bijna elke week worden er nieuwe datacenters geopend, en elke paar maanden worden er productielijnen voor gespecialiseerde chips voor machine learning gelanceerd. De uitbreiding van deze infrastructuur leidt rechtstreeks tot een stijging van het elektriciteitsverbruik dat nodig is om duizenden servers te voeden en te koelen die moderne neurale netwerken ondersteunen.
Uitstoot op het niveau van een megastad
Zo'n hoog energieverbruik leidt onvermijdelijk tot aanzienlijke broeikasgasuitstoten, als de energie gedeeltelijk uit fossiele brandstoffen wordt verkregen. Volgens recent onderzoek kan AI in 2025 verantwoordelijk zijn voor 32-80 miljoen metrische ton CO2 per jaar. Dit plaatst de "carbon footprint" van AI op het niveau van een hele stad: zo bedraagt de jaarlijkse uitstoot van New York ongeveer 50 miljoen ton CO2. Voor het eerst vertoont een technologie, die aanvankelijk als puur digitaal werd beschouwd, eenzelfde schaal van impact op het klimaat als grote industriële sectoren.
Het is belangrijk op te merken dat deze schattingen als conservatief worden beschouwd. Ze houden voornamelijk rekening met de uitstoot van de elektriciteitsproductie voor het functioneren van servers, terwijl de volledige levenscyclus van AI - van de productie van apparatuur (servers, chips) tot de afvalverwerking - een extra carbon footprint met zich meebrengt. Als de AI-boom in hetzelfde tempo doorgaat, zal de hoeveelheid bijbehorende uitstoot snel toenemen. Dit bemoeilijkt wereldwijde inspanningen om de broeikasgasuitstoot te verminderen en stelt technologiebedrijven voor de uitdaging: hoe de explosieve groei van AI in hun verplichtingen voor koolstofneutraliteit te integreren.
Watervoetafdruk van neurale netwerken
Een andere verborgen hulpbronbehoefte van AI is water. Datacenters verbruiken enorme hoeveelheden water voor het koelen van servers en apparatuur: evaporatieve koeling en airconditioning zijn afhankelijk van watervoorraden. Naast direct verbruik is ook aanzienlijke hoeveelheden water indirect vereist - bij elektriciteitscentrales voor het koelen van turbines en reactoren bij de opweking van die elektriciteit die door rekenclusters wordt verbruikt. Volgens schattingen van experts kunnen alleen AI-systemen in 2025 tussen de 312 en 765 miljard liter water verbruiken. Dit is vergelijkbaar met de hoeveelheid hele flessenwater die door de mensheid in een jaar wordt geconsumeerd. Zo creëert AI een enorme watervoetafdruk, die tot voor kort vrijwel onopgemerkt bleef door het grote publiek.
Officiële schattingen reflecteren vaak niet het volledige beeld. Zo heeft het Internationaal Energieagentschap een cijfer van ongeveer 560 miljard liter water gepresenteerd dat door alle datacenters ter wereld in 2023 is verbruikt, maar in deze statistiek was het water dat in elektriciteitscentrales werd gebruikt niet inbegrepen. De werkelijke watervoetafdruk van AI kan verschillende keren hoger zijn dan de formele schattingen. De grootste spelers in de sector zijn nog niet bereid om details te onthullen: in een recent rapport over hun AI-systeem heeft Google expliciet aangegeven dat het het waterverbruik van externe elektriciteitscentrales niet meerekent in de cijfers. Deze aanpak wordt bekritiseerd, omdat een aanzienlijk deel van het water wordt verbruikt om te voldoen aan de elektriciteitsbehoeften van AI.
Alarmsignalen over de schaal van het waterverbruik beginnen zich nu al te manifesteren in verschillende regio's. In droge gebieden van de VS en Europa maken gemeenschappen bezwaar tegen de bouw van nieuwe datacenters, uit angst dat deze de schaarse waterbronnen uit de lokale omgeving zullen onttrekken. Technologiebedrijven zelf merken ook een toename van de "honger" van hun serverboerderijen: Microsoft meldde dat het wereldwijde waterverbruik van zijn datacenters in 2022 met 34% is gestegen (tot 6,4 miljard liter) als gevolg van de verhoogde belasting die samenhangt met het trainen van AI-modellen. Deze feiten benadrukken dat de watervraag snel op de voorgrond komt bij de beoordeling van ecologische risico's van digitale infrastructuur.
Ondoorzichtigheid van technologiegiganten
Paradoxaal genoeg is er bij een dergelijke omvang van de impact van energie- en waterverbruik van AI uiterst weinig openbaar beschikbare informatie. Grote technologiebedrijven (Big Tech) vermelden in hun duurzaamheidsrapporten doorgaans totale cijfers over uitstoot en hulpbronnen, zonder apart het aandeel dat met AI verbonden is te specificeren. Gedetailleerde informatie over de werking van datacenters - bijvoorbeeld hoeveel energie of water specifiek voor berekeningen voor neurale netwerken wordt gebruikt - blijft vaak intern binnen de bedrijven. Gegevens over "indirect" verbruik, zoals water dat is verbruikt bij de opwekking van elektriciteit voor de behoeften van datacenters, ontbreken vrijwel volledig.
Dit zorgt ervoor dat onderzoekers en analisten als detectives moeten handelen, waarbij ze het totaalbeeld reconstrueren aan de hand van fragmentarische gegevens: fragmenten uit bedrijfspresentaties, schattingen van het aantal verkochte serverchips voor AI, gegevens van energiebedrijven en andere indirecte indicatoren. Deze ondoorzichtigheid bemoeilijkt het begrip van de volledige schaal van de ecologische voetafdruk van AI. Experts roepen op tot de invoering van strikte rapportagestandaarden: bedrijven zouden moeten rapporteren over het energieverbruik en het watergebruik van hun datacenters, uitgesplitst naar belangrijke aandachtsgebieden, inclusief AI. Dergelijke transparantie zou de samenleving en investeerders in staat stellen om de impact van nieuwe technologieën objectief te evalueren en zou de sector stimuleren om naar manieren te zoeken om de druk op het milieu te verminderen.
Vorstelijke ecologische risico's
Als de huidige trends aanhouden, zou de stijgende "honger" naar AI bestaande ecologische problemen kunnen verergeren. Aanvullende tientallen miljoenen tonnen broeikasgasuitstoot per jaar compliceren het bereiken van de doelstellingen van het klimaatakkoord van Parijs. Het verbruik van honderden miljarden liters zoet water zal plaatsvinden tegen de achtergrond van een wereldwijde schaarste aan watervoorraden, die naar verwachting tegen 2030 56% zal bereiken. Met andere woorden, zonder duurzame maatregelen kan de expansie van AI in conflict komen met de ecologische grenzen van de planeet.
Als er niets verandert, kunnen dergelijke trends leiden tot de volgende negatieve gevolgen:
- Versnelling van de wereldwijde opwarming door de toename van broeikasgasuitstoot.
- Verergering van de schaarste aan zoet water in al een aantal dorre regio's.
- Verhoogde druk op energiesystemen en sociaaleconomische conflicten rond schaarse middelen.
Lokale gemeenschappen en overheden beginnen al te reageren op deze uitdagingen. In sommige landen worden beperkingen opgelegd aan de bouw van "energieverslindende" datacenters, en er wordt geëist dat systemen voor waterrecuperatie worden gebruikt of dat hernieuwbare energie wordt ingekocht. Experts wijzen erop dat zonder ingrijpende veranderingen de AI-sector, die ooit als puur digitaal werd beschouwd, het risico loopt een bron te worden van tastbare ecologische crisissen - van droogte tot het in het gedrang komen van klimaatplannen.
De kijk van investeerders: ESG-factor
De ecologische aspecten van de snelle ontwikkeling van AI worden steeds belangrijker voor investeerders. In een tijd waarin ESG-principes (ecologische, sociale en governance factoren) vooropstaan, heeft de carbon- en watervoetafdruk van technologieën rechtstreeks invloed op de waardering van bedrijven. Investeerders vragen zich af: zal de "groene" ommezwaai in beleid leiden tot een stijging van de kosten voor bedrijven die inzetten op AI? Bijv. verscherping van koolstofregulering of het invoeren van een tarief voor waterverbruik kan de kosten verhogen voor die bedrijven wiens neurale netservices veel energie en water verbruiken.
Aan de andere kant kunnen bedrijven die nu al investeren in het verminderen van de ecologische impact van AI een voordeel behalen. De overgang van datacenters naar hernieuwbare energie, de verbetering van chips en software om de energie-efficiëntie te verhogen, en de implementatie van systemen voor het hergebruik van water verminderen de risico's en verbeteren de reputatie. De markt waardeert vooruitgang op het gebied van duurzaamheid hoog: investeerders over de hele wereld integreren steeds vaker ecologische metrics in hun bedrijfswaarderingsmodellen. Daarom staat de vraag voor technologische leiders centraal: hoe kunnen ze de kracht van AI blijven vergroten terwijl ze voldoen aan de verwachtingen van de samenleving op het gebied van duurzaamheid? Degenen die de balans vinden tussen innovatie en verantwoordelijkheidszin ten opzichte van de natuur zullen op lange termijn profiteren - zowel qua imago als qua bedrijfswaarde.
De weg naar duurzame AI
Ondanks de omvang van het probleem zijn er kansen voor de industrie om de groei van AI in de richting van duurzame ontwikkeling te sturen. Wereldwijde technologiebedrijven en onderzoekers werken al aan oplossingen die de ecologische voetafdruk van AI kunnen verlagen zonder de innovaties te vertragen. Tot de belangrijkste strategieën behoren:
- Verhogen van de energie-efficiëntie van modellen en apparatuur. Ontwikkeling van geoptimaliseerde algoritmen en gespecialiseerde chips (ASIC, TPU enz.) die taken voor machine learning uitvoeren met een lagere energieconsumptie.
- Overstappen op schone energiebronnen. Het gebruik van elektriciteit uit hernieuwbare bronnen (zonne-, wind-, water-, en nucleaire energie) om datacenters van energie te voorzien om de koolstofuitstoot van AI naar nul te reduceren. Veel IT-giganten sluiten al "groene" contracten af om schone energie voor hun behoeften in te kopen.
- Verminderen en recyclen van waterverbruik. Implementatie van nieuwe koelsystemen (vloeistofkoeling, onderdompeling) die veel minder water vereisen, evenals hergebruik van proceswater. Keuze van locaties voor datacenters op basis van waterbeschikbaarheid: voorkeur voor gebieden met een koud klimaat of voldoende watervoorraden. Onderzoek toont aan dat een slimme keuze van locatie en koeltechnologie de water- en koolstofvoetafdruk van een datacenter kan verlagen met 70-85%.
- Transparantie en rapportage. Invoering van verplichte monitoring en openbaarmaking van gegevens over energieverbruik en watergebruik door AI-infrastructuur. Publieke verslaglegging stimuleert bedrijven om hun hulpbronnen efficiënter te beheren en stelt investeerders in staat om de voortgang bij het verminderen van de ecologische impact te volgen.
- Gebruik van AI voor het beheer van hulpbronnen. Paradoxaal genoeg kan kunstmatige intelligentie zelf helpen om dit probleem op te lossen. Machine learning-algoritmen worden al gebruikt om de koeling in datacenters te optimaliseren, om belasting te voorspellen en taken zo te verdelen dat pieklasten op netwerken worden geminimaliseerd en de efficiëntie van servergebruik wordt verhoogd.
De komende jaren zullen bepalend zijn om duurzaamheid principes in het hart van de snelgroeiende AI-sector te integreren. De sector staat op een kruispunt: ofwel doorgaan op basis van inertie en het risico lopen op ecologische barrières, of de uitdaging aangrijpen om te investeren in nieuwe technologieën en businessmodellen. Als transparantie, innovatie en verantwoordelijk omgaan met hulpbronnen een integraal onderdeel worden van AI-strategieën, kan de "digitale geest" zich ontwikkelen in harmonie met zorg voor de aarde. Deze balans wordt door investeerders en de samenleving als geheel verwacht van het nieuwe technologische tijdperk.
