AI lijkt een beetje op die briljante maar rommelige huisgenoot: het helpt je, maar laat ondertussen een puinhoop achter die moeilijk te negeren is. Aan de ene kant vertegenwoordigt het een waardevolle bondgenoot in de strijd tegen de klimaatverandering, die in staat is de elektriciteitsnetwerken te optimaliseren, afval te verminderen en industriële processen efficiënter te maken. Aan de andere kant groeit de honger naar energie echter in een tempo dat duurzaamheidsexperts alarmeert.
Volgens het International Energy Agency (IEA) zou het mondiale elektriciteitsverbruik in datacenters in vier jaar tijd bijna kunnen verdubbelen, van 460 TWh in 2022 naar ruim 1.000 TWh in 2026. Een stijging die wordt aangedreven door de uitbreiding van kunstmatige intelligentie en het steeds toenemende aantal verzoeken dat wordt verwerkt door machine learning-systemen en generatieve modellen.
Elke vraag die naar een systeem als GPT of Gemini wordt verzonden, brengt reële energiekosten met zich mee: tot 0,43 Wh per enkele vraag, wat overeenkomt met het bijna een minuut lang aanzetten van een LED-lamp. Voor langere en complexere vragen kun je tot 2–4 Wh gaan.
Gegevens die je aan het denken zetten: zelfs de digitale wereld, die vaak als ‘immaterieel’ wordt gezien, is afhankelijk van fysieke infrastructuren die enorme hoeveelheden elektriciteit en water verbruiken voor koeling.
Datacenters en AI: in Italië is de vraag naar elektriciteit in vier jaar tijd met 50% gegroeid
Als we naar de Italiaanse situatie kijken, zijn de cijfers niet langer geruststellend.
Volgens Confartigianato is de vraag naar elektriciteit die verband houdt met IT-diensten en datacenters tussen 2019 en 2023 met 50% gestegen, met een stijging van 144% in het verbruik van dataverwerkingsinfrastructuren.
Alleen al in 2023 bedroeg het totale elektriciteitsverbruik 509,7 GWh, waarbij Lombardije, Lazio, Emilia-Romagna en Piemonte alleen al 85% van het totaal vertegenwoordigden.
Tegelijkertijd zijn de indirecte emissies (Scope 3) van big tech geëxplodeerd: tussen 2020 en 2023 noteerden Microsoft, Amazon en Meta een gemiddelde stijging van 150%.
Google noteerde +48% vergeleken met 2019, terwijl Microsoft +29% zag over het geheel genomen (Scope 1-3).
Kortom, digitale innovatie gaat sneller dan het vermogen om deze duurzaam te houden.
Hoe maak je kunstmatige intelligentie duurzaam?
De sleutel tot het verminderen van de milieu-impact van kunstmatige intelligentie ligt niet in het vertragen van innovatie, maar in het op verantwoorde wijze meten en beheren ervan. Emissies gerelateerd aan AI vallen tegenwoordig binnen Scope 3 (indirecte emissies van digitale diensten) voor bedrijven die er gebruik van maken, en binnen Scope 1 en 2 voor degenen die infrastructuren of propriëtaire modellen beheren.
Om deze reden worden bedrijven opgeroepen om digitale CO2-boekhoudingssystemen te integreren, die in staat zijn om de energievoetafdruk van hun AI-diensten nauwkeurig te meten. Alleen door te weten ‘waar en hoeveel wordt uitgestoten’ kunnen we effectieve reductie- en compensatiestrategieën ontwerpen, in lijn met de ESG-principes.
Zoals onderstreept door Edoardo Bertin, hoofd Business Development & Growth bij ClimateSeed – een startup die bedrijven begeleidt op hun pad naar een koolstofarme economie –
AI kan alleen een bondgenoot van de groene transitie worden als het op een transparante en duurzame manier wordt beheerd. Het is essentieel om de impact van digitale systemen te meten en te monitoren om ervoor te zorgen dat innovatie de klimaatdoelstellingen versnelt en niet belemmert.
De echte uitdaging zal daarom zijn om technologie en duurzaamheid met elkaar te verzoenen, een bewuste digitale transformatie op te bouwen die in staat is de consumptie terug te dringen, de hulpbronnen te optimaliseren en de naleving van de klimaatverplichtingen te handhaven.
Uiteindelijk is AI niet het probleem: het is de manier waarop we ervoor kiezen om het aan te drijven.
Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in:
