Duurzaamheid, het dubbele gezicht van kunstmatige intelligentie

Tientallen datacenters ronken aan de rand van Dublin, het land met de meeste datacenters per hoofd van de bevolking ter wereld. In 2024 verbruikten hun krachtige computers 21% van de elektriciteit van het land, meer dan alle huishoudens in Ierland. Het kloppende hart van Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft en TikTok in Europa, de thuisbasis van Guinness, begint nu terug te krabbelen: Googles nieuwe datacenter heeft nog geen vergunning gekregen en de angst voor stroomuitval dwingt de Ierse netbeheerder om elk project in de buurt van Dublin tot 2028 te blokkeren.

Ondertussen blijft de vraag naar elektriciteit in dataverkeer toenemen: in zijn recente rapport "Energy and AI" voorspelt het Internationaal Energieagentschap dat het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters tegen 2030 zal verdubbelen, van 415 in 2024 naar 945 terawattuur. De grootste boosdoener? Kunstmatige intelligentie. Een vraag stellen aan ChatGPT verbruikt tien keer meer energie dan een traditionele zoekopdracht. Door de komst van AI is de uitstoot van broeikasgassen bij Google tussen 2019 en 2023 met bijna de helft gestegen, en die van Microsoft sinds 2020 met 30 procent. In geavanceerde economieën zal naar verwachting meer dan 20 procent van de groei van de elektriciteitsvraag tussen nu en 2030 afkomstig zijn van datacenters. In de Verenigde Staten zal dataverwerking in 2030 meer elektriciteit verbruiken dan de productie van alle energie-intensieve goederen, waaronder aluminium, staal, cement en chemicaliën.

Aan de andere kant, zo stelt het IEA, heeft kunstmatige intelligentie de potentie om de manier waarop de energiesector werkt te revolutioneren en aanzienlijke besparingen mogelijk te maken. Volgens analisten van het IEA zou een brede industriële toepassing van AI en machine learning tegen 2035 maar liefst 8 exajoule aan energie kunnen besparen, evenveel als Mexico nu verbruikt. Een brede toepassing in niet-industriële sectoren zou nog eens 5 exajoule kunnen besparen. Sterker nog, AI helpt nu al om de efficiëntie van elektriciteitsnetten te verbeteren, het brandstofverbruik in de scheepvaart te verminderen en methaanlekken, het krachtigste broeikasgas, op te sporen. Het IEA schat dat het vervangen van periodieke inspecties van methaanproductie- en transportfaciliteiten door continue satellietmonitoring met behulp van AI, 2 miljoen ton methaanuitstoot per jaar zou kunnen besparen.

Op het gebied van het elektriciteitsnet – een hot topic na de Spaanse stroomuitval – gebruikt de Amerikaanse startup LineVision (gesteund door Microsoft) contactloze sensoren om temperatuur, kabelstoringen en omgevingsomstandigheden op hoogspanningslijnen te monitoren. Door deze gegevens te analyseren met behulp van AI en te combineren met weersvoorspellingen, berekenen de algoritmes de werkelijke capaciteit van de lijnen. Het IEA-rapport stelt dat hoogspanningslijnen "veilig 20-30% extra capaciteit boven hun maximum kunnen transporteren gedurende ongeveer 90% van de tijd." Het Britse elektriciteitsnet heeft deze aanpak gebruikt om 600 megawatt aan extra offshore windcapaciteit per jaar te "ontsluiten".

AI kan het gebruik van groene energie ook winstgevender en aantrekkelijker maken: in 2018 begon Google DeepMind met het gebruik van machine learning voor het beheer van een aantal windparken waarvan het bedrijf stroom afneemt. Door weersvoorspellingen en historische turbinegegevens te combineren, kon het systeem de energieproductie van de parken tot 36 uur van tevoren voorspellen en bepalen hoeveel en wanneer deze aan het net moest worden geleverd. Binnen een jaar steeg de waarde van de verkochte energie hierdoor met 20% en werd de energie voor netbeheerders gebruiksvriendelijker.