De snelle vooruitgang van kunstmatige intelligentie (AI) vormt een van de belangrijkste energievraagstukken voor de komende jaren. Volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA) kan de elektrische vraag die verband houdt met dataverwerking en datacenters tegen 2030 verdubbelen, vooral door de groei van generatieve AI en geavanceerde digitale diensten. Deze ontwikkeling dwingt beleidsmakers en de energiesector om hun plannen te herzien en nieuwe energiebronnen te integreren om aan de toenemende vraag te voldoen.
Op nationaal niveau benadrukt het Ministerie voor Ecologische Transitie en Demografische Uitdagingen het belang van het verhogen van de energie-efficiëntie van datacenters en het bevorderen van duurzamere modellen via regelgeving die in lijn is met de Europese wetgeving. Deze richtlijnen vragen om meer transparantie omtrent energieverbruik en uitstoot van digitale infrastructuren, die essentieel zijn voor de economie en de samenleving.
In dit technologische en energietransitie-ecosysteem analyseert het opleidingscentrum MINT, gespecialiseerd in Industrie 4.0 en hernieuwbare energie, de werkelijke impact van het energieverbruik door AI en de relatie met de ontwikkeling van schone energiebronnen. Twee experts verbonden aan de Master in Hernieuwbare Energie en Energie-efficiëntie delen hun visie.
De impact van AI op dagelijk verbruik
Voorbij de grote cijfers begint de energie-impact van AI bij elk individueel gebruik. Rubén Linacero, ingenieur in Hernieuwbare Energie en docent bij MINT, legt uit dat: “Elke keer dat we een AI-tool gebruiken, activeren we externe servers die energie verbruiken en warmte genereren. Dit vereist intensieve koelsystemen die veel energie vergen.” Volgens sectorgegevens verbruikt een enkele vraag ongeveer 0,3 Wh, een schijnbaar klein cijfer dat echter exponentieel toeneemt bij massale gebruik door miljoenen mensen. Linacero stelt dat “om het gemiddelde energieverbruik van een koelkast (ongeveer 300 Wh) te evenaren, je ongeveer duizend vragen moet stellen—iets dat in werkomgevingen snel wordt overschreden wanneer het hele personeel deze tools gebruikt.”
Datacenters, het energieknooppunt van AI
Het grootste deel van het energieverbruik van AI vindt plaats in datacenters, de fysieke infrastructuren die dataverwerking mogelijk maken. Alberto Martínez, ingenieur en expert bij MINT, zegt dat “elke jaar tussen de 120 en 140 hyperscale datacenters worden operationeel gesteld, aangedreven door de toenemende vraag naar computationele kracht door AI.” Gelukkig is de energie-efficiëntie van deze faciliteiten aanzienlijk verbeterd. De PUE-indicator (Power Usage Effectiveness) laat zien dat oudere datacenters waarden boven 2,5 hadden, terwijl moderne centra ongeveer 1,2 behalen. Dit betekent dat meer dan 80% van de verbruikte energie nu effectief wordt gebruikt voor gegevensverwerking.
Hernieuwbare energie en AI
De relatie tussen AI en hernieuwbare energie wordt steeds sterker. Linacero benadrukt dat “datacenters steeds vaker eigen duurzame energie genereren, vooral via zonne-energie vanwege de voorspelbaarheid, terwijl de grote vraag ook de deur opent voor oplossingen zoals windparken met hogere energiedichtheid.” Zoals bij cryptomining, wordt energie hier direct een digitale rijkdom. “De sector energiemarkt bepaalt uiteindelijk de waarde van de kilowattuur (kWh), afhankelijk van de marktcondities en omgevingsfactoren,” voegt hij toe.
Verder vereist AI ook een zeer hoge energieleveringskwaliteit. Martínez wijst erop dat “datacenters geen onderbrekingen kunnen toestaan en redundante systemen nodig hebben, die traditioneel afhankelijk waren van dieselgeneratoren.” Innovaties zoals groene waterstof, biobrandstoffen, kleine kernreactoren en gebruik van waterkracht en geothermische energie worden beschouwd als alternatieven om deze behoefte op een duurzame manier te ondersteunen. ‘Groene datacenters’ worden als een antwoord gezien, maar experts waarschuwen dat volledige levenscyclusanalyse noodzakelijk is om hun échte duurzaamheid te bepalen.
De energiëk paradox van AI
MINT onderstreept dat AI een paradox vormt: het verhoogt de elektriciteitsvraag aanzienlijk, maar is tegelijkertijd een essentiële tool om netwerken te optimaliseren en sectoren zoals transport en gebouwbeheer te verduurzamen. Deze sectoren vertegenwoordigen bijna 95% van het totale energieverbruik. “AI is zowel deel van het probleem als van de oplossing,” besluiten de specialisten. “Wanneer gericht op efficiëntie en ondersteund door hernieuwbare energie, kan AI de energietransitie versnellen. Zonder planning en controle kan de groei ervan echter de transitie in gevaar brengen,” waarschuwen ze.
Als opleidingsinstituut dat is gespecialiseerd in Industrie 4.0 en hernieuwbare energie, zet MINT zich in om professionals op te leiden die dit evenwicht kunnen beheren. Het bewustzijn van het energieverbruik van digitalisering en het ontwerpen van een duurzame technologische toekomst vormt de kern van hun missie.