Kunstmatige intelligentie dringt niet langer alleen door tot chipfabrikanten, cloudproviders of infrastructuurteams. Het verandert ook de mondiale energielast van datacenters. Gartner voorspelt dat het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters in 2026 zal stijgen tot 565 TWh, een toename van 26,4% ten opzichte van de geschatte 447 TWh in 2025. Deze cijfers bevestigen dat rekenkracht steeds meer een elektrische kwestie wordt, vóórdat het een IT-kwestie is.
Deze gegevens zijn significant omdat ze een nieuw stadium aangeven. Jarenlang kon de groei van datacenters worden beheerd door verbeteringen in efficiëntie, serverconsolidatie, virtualisatie en het gebruik van hernieuwbare energie. Generatieve AI heeft een deel van dat evenwicht doorbroken. Servers die geoptimaliseerd zijn voor AI verbruiken veel meer energie, vereisen geavanceerdere koeling en verhogen de rack-dichtheid tot niveaus die niet passen bij veel traditionele datacenters.
Gartner schat ook dat de wereldwijde vraag naar datacentervermogen zal stijgen van 104 GW in 2025 tot 132 GW in 2026, een toename van 27%. Voor 2030 wordt door het bureau een vraag van 290 GW voorspeld. De onderliggende boodschap is duidelijk: de beschikbaarheid van energie zal een van de bepalende factoren worden voor wie AI-diensten kan opschalen en wie wacht op vergunningen, netwerkaansluiting of nieuwe opwekcapaciteit.
AI weegt bijna net zo zwaar als conventionele servers
Het meest opvallende aspect van het rapport is de verdeling van het energieverbruik. De traditionele servers blijven groeien, maar zeer gematigd. Gartner voorspelt een stijging van 193 TWh in 2025 naar 195 TWh in 2026 en 200 TWh in 2027. De grote sprong komt echter van de servers die geoptimaliseerd zijn voor AI, die zullen stijgen van 95 TWh in 2025 naar 175 TWh in 2026 en 258 TWh in 2027.
Deze toename betekent dat in 2027 het elektriciteitsverbruik van AI-servers de traditionele servers zal overtreffen. Dit is symbolisch, maar ook operationeel. Datacenters worden opnieuw ontworpen rondom trainingsladingen, inferentie, taalmodellen, AI-agenten en systemen met GPU’s of gespecialiseerde accelerators.
| Segment | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|---|---|---|
| Traditionele servers | 193 TWh | 195 TWh | 200 TWh |
| AI-geoptimaliseerde servers | 95 TWh | 175 TWh | 258 TWh |
| Koeling en infrastructuur | 159 TWh | 195 TWh | 243 TWh |
| Totale datacenterverbruik | 447 TWh | 565 TWh | 702 TWh |
Ook koeling en aanvullende infrastructuur laten sterke groei zien. Gartner voorspelt dat deze component zal toenemen van 159 TWh in 2025 naar 195 TWh in 2026 en 243 TWh in 2027. Dit onderstreept dat niet alleen de GPU telt. Elke nieuwe AI-cluster vereist elektriciteitsdistributie, vloeibare of hybride koeling, redundantie, conversie, pompen, beveiliging, netwerk en thermisch beheer.
In de praktijk wordt het energieverbruik van AI verdeeld tussen het hardwaregedeelte dat rekent en alles wat dat hardware optimaal laat functioneren zonder onderbrekingen. Veel investeringen in datacenters worden daarom niet alleen in megawatt IT uitgedrukt, maar ook in totale elektrische capaciteit, nettoegang, energiecontracten, lokale opwekking en de beschikbaarheid van water of alternatieve koelsystemen.
Elektriciteit wordt de nieuwe knelpuntfactor
De belangrijkste conclusie uit Gartner’s analyse is niet de hoeveelheid TWh, maar dat de capaciteit voor AI begint te worden beperkt door de beschikbaarheid van energie. Tot voor kort waren GPU’s de zichtbare bottleneck. Nu ontdekken veel regio’s dat het hebben van kapitaal en chips niet nuttig is zonder gecontracteerde elektrische capaciteit, beschikbare transformatoren of toestemming voor netuitbreiding.
| Globale indicatoren | 2025 | 2026 | 2030 |
| Elektriciteitsverbruik datacenters | 447 TWh | 565 TWh | meer dan 1.200 TWh |
| Vraagnorm | 104 GW | 132 GW | 290 GW |
Deze verandering raakt niet alleen grote AI-laboratoria, maar alle datacentergebruikers. Als hyperscalers, cloudproviders en grote platforms de beschikbare capaciteit volledig benutten, kunnen bedrijven die colocatie, privé-cloud, managed services of regionale infrastructuur nodig hebben geconfronteerd worden met hogere prijzen, langere doorlooptijden en minder locaties.
De Internationale Energieagentschap (IEA) waarschuwt dat het elektriciteitsverbruik van datacenters in de loop van de komende jaren zou kunnen verdubbelen, tot circa 945 TWh in haar basisscenario. Gartner’s inschatting is nog sterker: meer dan 1.200 TWh in 2030. Het verschil onderstreept de onzekerheid, maar alle voorspellingen wijzen in dezelfde richting: de digitale infrastructuur wordt een belangrijke speler in het energiesysteem.
In de VS merkt men de druk al in regio’s met veel datacenters. In Europa begint de Europese Commissie met het opstellen van minimale energie-eisen en labelingsystemen voor datacenters, met aandacht voor waterverbruik, schoon elektriciteit en operationele efficiëntie. Wetgeving is geen toeval. De uitbreiding van AI kan botsen met klimaatdoelen, verouderde elektriciteitsnetwerken en gespannen energiemarkten.
Wat moeten operators en bedrijven doen?
Voor datacenteroperatoren wordt het belangrijk om energiezekerheid vóór het sluiten van alle commerciële contracten te garanderen. De locatie van een datacenter hangt niet meer alleen af van connectiviteit, fiscaliteit of nabijheid van klanten. Ook de netwerkkracht, de snelheid van aansluiting, de beschikbaarheid van hernieuwbare bronnen, energiecontracten, efficiënte koeling en maatschappelijke acceptatie spelen een rol.
Gartner adviseert infrastructurele- en operationele leiders om prioriteit te geven aan efficiëntieverbeteringen, toegang tot het net, te investeren in hoogwaardige koeling en te overwegen voor architecturen aan de rand (edge). Niet alle AI-lasten hoeven op dezelfde locatie of met dezelfde dichtheid te worden uitgevoerd.
Voor bedrijven die AI gebruiken, is de les praktisch: AI wordt geen louter softwarebudget. Het kost energie, cloudgebruik, inferentiekosten, opslag en governance. Voordat je agenten, interne assistenten of automatiseringen uitrolt, is het belangrijk te weten waar het gebeurt, hoeveel het verbruikt, welke leverancier belasting aankan en welke garanties er zijn over continuïteit en prijs.
Ook het verbeteren van software-efficiëntie wordt cruciaal: kleinere modellen, kwantisatie, caching hergebruik, inferentieplanning, het juiste hardwarekeuze en het verminderen van onnodige calls kunnen direct kostenbesparend werken. In een energietekort worden optimalisaties niet meer als technologische voorkeur, maar als financiële noodzaak beschouwd.
De race naar AI zit in een minder zichtbare, maar essentieel fase. Koppen blijven spreken over modellen, agenten en nieuwe chips. Maar de belangrijke vraag wordt steeds fundamenteler: waar wordt alles aangesloten? Volgens Gartner wordt 2026 het jaar waarin het elektriciteitsverbruik van datacenters niet meer alleen door specialisten wordt bekeken, maar een strategische factor wordt voor iedereen die van AI afhankelijk is.
Veelgestelde vragen
Hoeveel zal het elektriciteitsverbruik van datacenters in 2026 toenemen?
Gartner voorspelt dat het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters in 2026 zal uitkomen op 565 TWh, een stijging van 26,4% ten opzichte van de geschatte 447 TWh in 2025.
Hoeveel vermogen zullen datacenters in 2026 vragen?
Volgens Gartner zal de wereldwijde vraag toenemen van 104 GW in 2025 naar 132 GW in 2026, en wordt voor 2030 een vraag van 290 GW voorspeld.
Wanneer zullen AI-servers de traditionele servers overtreffen in energieverbruik?
Gartner schat dat dat in 2027 zal gebeuren.
Waarom zorgen de energiebehoeften van AI zulke zorgenbarende problemen?
Omdat energievoorziening de groei van nieuwe datacenters zou kunnen beperken, de cloudkosten zou doen stijgen en AI-projecten vertragen. Tevens wordt de druk op netwerken, koeling, duurzaamheid en energieb planning steeds groter.
vía: gartner