Is AI slecht voor het milieu? Het eerlijke antwoord

Kort antwoord: één AI-antwoord is niet slecht voor het milieu, maar AI als geheel kan dat wel zijn, door hoe snel het groeit en waar de stroom vandaan komt. Een typische tekstvraag gebruikt ongeveer zoveel stroom als een paar seconden tv. Het probleem is dat miljarden van die vragen, plus afbeeldingen, video en lange documenten, het stroomverbruik van datacenters snel opdrijven, en een groot deel van die stroom komt nog uit fossiele bronnen.

Of AI uiteindelijk slecht is voor de planeet, hangt minder af van één vraag dan van twee keuzes: waarop de datacenters draaien en hoe efficiënt de modellen zijn.

Wat één AI-antwoord echt kost

De beste cijfers komen van de bedrijven die de modellen draaien:

	Stroom per tekstantwoord	Water per tekstantwoord
Google Gemini (mediane vraag)	0,24 Wh	0,26 ml
OpenAI ChatGPT (gemiddelde vraag)	Ongeveer 0,34 Wh	Ongeveer 0,32 ml

Ter vergelijking: Google vergelijkt 0,24 Wh met minder dan negen seconden tv kijken, en 0,26 ml is ongeveer vijf druppels water. De onafhankelijke onderzoekers van Epoch AI schatten een typische GPT-4o-vraag op ongeveer 0,3 Wh, in hetzelfde bereik.

Sommige taken kosten veel meer:

• Lange documenten. Het model leest alles wat je stuurt, elke keer opnieuw. Epoch AI schat een vraag met 10.000 tokens input, een lang rapport, op ongeveer 2,5 Wh.
• Afbeeldingen. In een peer-reviewed studie naar open beeldmodellen kostte het maken van één afbeelding gemiddeld ongeveer 2,9 Wh, evenveel als zo’n tien tekstantwoorden.
• Denkmodi en video. Modellen die stap voor stap ‘denken’ en het maken van video gebruiken nog veel meer.

Oudere cijfers die nog rondgaan, zoals 3 Wh per ChatGPT-vraag, zijn volgens Epoch AI voor de huidige modellen ongeveer tien keer te hoog.

Waarom het totaal het echte probleem is

Per antwoord wordt AI steeds efficiënter. Google meldt dat de energie van zijn mediane Gemini-tekstvraag in de twaalf maanden tot mei 2025 met een factor 33 daalde.

Maar het gebruik groeit sneller dan de efficiëntie. Het Internationaal Energieagentschap schat dat datacenters wereldwijd in 2025 zo’n 485 TWh stroom gebruikten, 17% meer in een jaar, met 50% groei bij datacenters voor AI. Het verwacht een bijna-verdubbeling tot 950 TWh in 2030, ongeveer 3% van de wereldwijde stroomvraag.

Die groei moet ergens mee worden gevoed. Als dat gebeurt met nieuwe gascentrales of door kolencentrales langer open te houden, voegt AI echte uitstoot toe. Verschillende grote techbedrijven zagen hun uitstoot stijgen terwijl ze AI uitbreidden; Google bijvoorbeeld stapte af van zijn netto-nuldoel voor 2030 (artikel in het Engels).

Water

Veel datacenters koelen hun chips met verdampingskoeltorens, en het verdampte water gaat verloren voor de lokale watervoorziening. Kolen-, gas- en kerncentrales gebruiken ook water.

Per antwoord zijn de hoeveelheden klein. In totaal tellen ze op: onderzoekers van UC Riverside en UT Arlington verwachten dat de wereldwijde vraag naar AI in 2027 goed kan zijn voor 4,2 tot 6,6 miljard kubieke meter wateronttrekking. Dat telt vooral waar datacenters worden gebouwd in hete, droge gebieden met waterschaarste. Meer in hoeveel water AI gebruikt.

Hardware en training

Twee delen van de AI-voetafdruk zie je zelden terug in cijfers per antwoord:

• Training. Een groot model bouwen kost enorm veel rekenkracht voordat iemand het gebruikt.
• Hardware. Het maken van chips en servers kost energie, water en grondstoffen, en de hardware wordt om de paar jaar vervangen.

Mistral is een van de weinige bedrijven die een volledige levenscyclusanalyse publiceerde die beide omvat. De impact bleek ongeveer evenredig met de grootte van het model te stijgen, nog een reden om kleinere modellen te gebruiken als die volstaan.

Wat bepaalt of AI deel van het probleem is

1. Waar de stroom vandaan komt. Hetzelfde antwoord heeft op een net met water- of windkracht een piepkleine CO₂-voetafdruk en op kolenstroom een veel grotere. Dit is de belangrijkste factor.
2. Hoe efficiënt de modellen zijn. Modellen van de juiste grootte, voor de juiste taken, verlagen het energieverbruik flink.
3. Hoe de datacenters worden gekoeld. Koude klimaten en koeling in een gesloten circuit gebruiken veel minder water dan verdampingstorens in warme gebieden.
4. Of er nieuwe schone stroom bij komt. De groei van AI kan fossiele stroom vastleggen of nieuwe wind, zon en opslag helpen betalen.

Wat je kunt doen

• Gebruik voor alledaagse vragen een kleiner, sneller model.
• Sla denkmodi, afbeeldingen en video over als je ze niet nodig hebt.
• Voeg alleen het deel van een document toe dat je nodig hebt.
• Kies een AI-app die zegt waar zijn datacenters staan en waarop ze draaien. Zie Wat is duurzame AI?

Zo doet Viro het. Het eigen model van Viro draait in datacenters in IJsland, Noorwegen, Finland en Ierland, op waterkracht, geothermie en wind, gekoeld met koude buitenlucht en gesloten circuits in plaats van verdamping. Als je in Viro ChatGPT, Claude of Gemini gebruikt, draaien die antwoorden op de servers van hun makers; Viro schat de stroom van elk bericht en financiert evenveel nieuwe schone stroom. Elk antwoord toont een schatting van de gebruikte stroom. Bekijk de datacenters.

AI hoeft niet slecht te zijn voor het milieu. Op schone stroom en met efficiënte modellen kan de groei van AI juist helpen de uitbouw van schone energie te betalen, in plaats van die te remmen.

Probeer Viro AI gratis: ChatGPT, Claude, Gemini en het eigen model van Viro op hernieuwbare energie, in één app en in het Nederlands.

Veelgestelde vragen

Is AI slecht voor het milieu?

Dat kan, vooral door de schaal en de manier waarop AI van stroom wordt voorzien. Eén tekstantwoord gebruikt ongeveer 0,24 tot 0,34 wattuur, een paar seconden tv, maar datacenters gebruikten in 2025 zo’n 485 TWh stroom en het IEA verwacht een bijna-verdubbeling in 2030. AI op schone stroom met modellen van de juiste grootte heeft een veel kleinere voetafdruk.

Hoe slecht is ChatGPT voor het milieu?

OpenAI zegt dat een gemiddelde ChatGPT-vraag ongeveer 0,34 wattuur stroom en ongeveer 0,32 ml water gebruikt. Per vraag is dat weinig. De impact komt van miljarden vragen per dag en van zware taken zoals afbeeldingen en lange documenten, en OpenAI heeft niet gepubliceerd waarop zijn datacenters draaien.

Gebruikt AI meer energie dan een Google-zoekopdracht?

Voor eenvoudige vragen is het verschil klein geworden, omdat AI-antwoorden veel efficiënter zijn geworden. Het IEA schat dat als elke gewone zoekopdracht als eenvoudige AI-tekstvraag werd gedaan, dat minder dan 4 TWh per jaar zou kosten, minder dan 1% van wat datacenters nu gebruiken.

Wordt AI beter of slechter voor het milieu?

Allebei. De energie per antwoord daalt snel: Google verlaagde de energie van zijn mediane Gemini-tekstvraag in een jaar met een factor 33. Maar het totale gebruik stijgt omdat mensen veel meer AI gebruiken, dus waar datacenters hun stroom vandaan halen, wordt elk jaar belangrijker.

Hoe gebruik ik AI duurzamer?

Gebruik kleinere modellen voor eenvoudige vragen, sla denkmodi en afbeeldingen over als je ze niet nodig hebt, voeg alleen het nodige deel van een document toe en kies een AI-aanbieder die zegt waar zijn datacenters staan en waarop ze draaien.

Bronnen

1. Key Questions on Energy and AI, Internationaal Energieagentschap, 2026
2. How much energy does Google’s AI use? We did the math, Google Cloud, augustus 2025
3. The Gentle Singularity, Sam Altman, OpenAI, juni 2025
4. How much energy does ChatGPT use?, Epoch AI, februari 2025
5. Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?, Luccioni, Jernite en Strubell, ACM FAccT, 2024
6. Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models, Li, Yang, Islam en Ren, Communications of the ACM, 2025
7. Our contribution to a global environmental standard for AI, Mistral AI, juli 2025

Omslagfoto door Taylor Vick op Unsplash