De broeikas | Beste robot, mag ik bij dit AI-antwoord ook de energierekening?

In dit artikel:

Klimaatverslaggever Jeroen Kraan staat stil bij de onbekende milieukosten van het snelgroeiende gebruik van AI: handig in dagelijks werk, maar ondoorzichtig in energie- en waterverbruik. Kraan gebruikt zelf af en toe AI-tools (zoals Gemini en Claude) voor taken als het doorzoeken van grote documenten en het helpen met spreadsheets. Dat levert gemak op, maar roept tegelijk vragen op over de rekenkracht die in datacenters wordt losgelaten en welke impact dat heeft op het klimaat.

Concrete cijfers zijn schaars en wisselend: OpenAI-topman Sam Altman noemde vorig jaar 0,34 wattuur per ChatGPT-vraag, Google stelt dat Gemini daar iets onder zit. Zulke cijfers maken individuele verzoeken op het eerste gezicht milieuvriendelijk, vergelijkbaar met kort een ledlamp aanzetten — maar bij intensief gebruik of bij zwaardere modellen kan het snel oplopen. Trainingsruns en geavanceerdere modellen vragen veel meer rekenkracht; een AI-expert berekende dat een programmeur die veel met Claude Code werkt zijn persoonlijke CO2-voetafdruk ruim kan verdubbelen.

Kraans grootste bezwaar is gebrek aan transparantie. In zijn werkomgeving kan hij niet eens het aantal 'tokens' zien dat zijn vragen gebruiken, terwijl dat de beste indicator is voor hoeveel rekenwerk en dus energie een model verbruikt. Zonder zulke informatie is vergelijken — en bewust kiezen voor minder energetische modellen — nauwelijks mogelijk.

Al in 2022 stelden wetenschappers in Nature voor AI-modellen een energielabel te geven. Sindsdien is de sector explosief gegroeid: in de VS worden datacenters gepland van mogelijk 10 gigawatt capaciteit, vergelijkbaar met de helft van het piekverbruik van Nederland. Steeds vaker draaien deze faciliteiten op aardgas. Hoewel EU-regels bedrijven verplichten datacenters energie- en waterverbruik te delen, zorgt lobbywerk volgens Kraan ervoor dat die gegevens niet openbaar worden gemaakt.

De kernboodschap van de column: AI kan nuttig zijn, maar de milieuafweging ontbreekt zolang transparante cijfers ontbreken. Kraan pleit voor veel meer helderheid over wat er achter de hoge muren van datacenters gebeurt, zodat gebruikers en beleidsmakers het nut van AI kunnen afwegen tegen de echte ecologische kosten.