Zo hoog zijn de energie-, water- en landkosten van kunstmatige intelligentie

In dit artikel:

Een denkbeeldig 'datacentrumland' dat alle bestaande datacenters samenstelt, zou de provincies Noord- en Zuid-Holland vullen en verbruikte in 2025 evenveel elektriciteit als heel Frankrijk — goed voor de elfde plek van grootste stroomverbruikers wereldwijd. Volgens een rapport van het VN-onderzoeksinstituut voor water, milieu en gezondheid groeit dat verbruik sterk door en stijgt het land binnen vijf jaar naar de zesde plaats, met ongeveer 3% van de wereldwijde energiebehoefte; genoeg stroom om 1,3 miljard mensen in Sub-Sahara Afrika vijf en een halve jaar van elektriciteit te voorzien. De belangrijkste motor achter die explosieve groei is kunstmatige intelligentie.

Onderzoeksresultaten tonen dat het trainen van grote taalmodellen extreem veel middelen vraagt. ChatGPT-3 vergde 34 dagen en zo’n 1.287 GWh; de opvolger GPT-4 kostte ruim honderd dagen en naar schatting 40–55 keer zoveel energie. Voor GPT-4 kwamen ook circa 25.000 ton CO2 en ongeveer 592 miljoen liter water vrij — genoeg water om zo’n 81.000 mensen in Sub-Sahara Afrika een jaar van drinkwater te voorzien. Om de CO2-uitstoot te compenseren zouden circa 420.000 stadsbomen moeten worden geplant en tien jaar mogen groeien.

Ook het gebruik van AI weegt zwaar: een korte tekstvraag kost ongeveer 0,047 Wh, een hoogwaardige afbeelding rond 4,080 Wh. ChatGPT alleen al verwerkt ongeveer 2,5 miljard vragen per dag; die vraagbelasting verbruikt voldoende energie voor zo’n 3 miljoen mensen per jaar in Sub-Sahara Afrika, vergt 3,8 miljard liter water en zou circa 2,6 miljoen bomen aan compensatie vergen. AI-gerelateerde toepassingen slorpen nu al ongeveer 20% van de datacenterenergie en kunnen tegen 2030 naar 40% stijgen. De gespecialiseerde AI-datacenters staan grotendeels in de Verenigde Staten en China (circa 90%).

Het VN-rapport waarschuwt dat het verplaatsen van datacenters naar gebieden met veel hernieuwbare stroom niet automatisch duurzaam is: minder CO2 kan samengaan met grotere druk op water en land. Het advies luidt om milieu-effectrapportages te verplichten, niet te bouwen in water- of netbelaste regio’s, en lokale gemeenschappen vroeg te betrekken bij locatiekeuzes zodat zij niet eenzijdig de nadelen dragen.