Hebben we te maken met een AI-energiecrisis?

We stevenen af op een energiecrisis door het gebruik van AI, zo stelde OpenAI's CEO Sam Altman aan het begin van dit jaar op de jaarlijkse vergadering van het World Economic Forum in Davos. Kunstmatige intelligentie gebruikt veel meer energie dan men aanvankelijk had verwacht. Als we op dit tempo door willen gaan met het gebruik ervan zal er een energiedoorbraak nodig zijn, zo waarschuwde Altman.

Ook de experts waarschuwen voor het groeiende energieverbruik. Wanneer de vraag naar AI in het huidige tempo blijft groeien, zal het in 2027 net zoveel energie verbruiken als heel Nederland. Dit berekende datawetenschapper Alex de Vries in zijn onderzoek naar de groeiende energievoetafdruk van kunstmatige intelligentie.

De groei van AI is niet te tegen te houden. Maar de alarmerende berichten van onderzoekers dwingen ons wel na te gaan denken over de vraag: Hoe maken we AI duurzaam?

Crypto & AI: de energieslurpers

Waarom verbruikt AI zoveel energie? AI-systemen, vooral die gebaseerd zijn op machine learning en deep learning, vereisen enorme hoeveelheden rekenkracht. Het trainen van een enkel groot AI-model kan duizenden GPU's en server clusters vereisen, die continu draaien om complexe berekeningen uit te voeren. Dit proces kan weken of zelfs maanden duren en verbruikt daarbij gigantische hoeveelheden elektriciteit. Geschat wordt dat een zoekopdracht die wordt aangestuurd door generatieve AI vier tot vijf keer zoveel energie verbruikt als een conventionele webzoekopdracht.

En het blijft niet bij energie: Generatieve AI-systemen hebben daarnaast ook enorme hoeveelheden vers water nodig om hun processors te koelen en elektriciteit op te wekken. Dit bleek later ook uit de milieurapporten van de gebieden waar enorme datacenterclusters modellen van OpenAI, Microsoft en Google hebben getraind.

Niet alleen AI is een energieslurper. Heb je weleens nagedacht over welke impact jouw crypto-investering op het milieu heeft? Crypto is een enorme energieverbruiker: Het energieverbruik van alle crypto-activa samen bedraagt ​​tussen de 0,4 en 0,9 procent van het jaarlijkse wereldwijde elektriciteitsverbruik: tussen de 120 en 240 miljard kilowattuur per jaar.

Samen hebben AI en Crypto dus een enorme voetafdruk. Uit een rapport van de International Energy Agency blijkt dat datacentra in 2022 in totaal 460 terawattuur hebben verbruikt. Alle datacentra bij elkaar, inclusief AI-datacentra en servers voor crypto-infrastructuur, waren verantwoordelijk voor bijna 2 procent van het wereldwijde totale energieverbruik.

Wat zijn de alternatieven?

Volgens Altman moet de AI-wereld zich gaan richten op kernfusie. Deze theoretisch onbeperkte bron van schone energie is, zo zegt hij, de sleutel tot de toekomst van AI. Echter zijn de motieven van Altman twijfelachtig, aangezien hij een significant deel van zijn geld in Helion Energy gestopt heeft: een start-up die in 2028 een kernfusiecentrale wil hebben gebouwd. Ook de recente shift van OpenAI’s non-profit naar for-profit organisatie, waarin Altman $6,6 miljard in een investeringsronde ophaalde, vergroot de twijfels over de ethische integriteit van het bedrijf.

Er zijn ook andere opties te bedenken. Zo werkt CWI-onderzoeker Sander Bohté aan een neuromorfe chip die hartafwijkingen, spraak en handgebaren een factor twintig tot duizend energiezuiniger kan herkennen dan traditionele AI-technieken. Zulke chips staan op de rand van praktische, alledaagse toepassingen en zijn ideaal voor draagbare en mobiele toepassingen, zo zegt het CWI. Het uiteindelijke doel van de ontwikkeling van de chips is dat er geen datacentra meer nodig zijn.

Ook OpenAI is deze optie aan het onderzoeken – wellicht op een iets grotere schaal. Eerder dit jaar is het bedrijf begonnen met het ophalen van investeringen op een ongeëvenaard niveau om de wereldwijde halfgeleiderindustrie te hervormen. Het bedrijf is nu in discussie met chipontwerpers zoals Broadcom om het idee vorm te geven, zo schreef Reuters.

De risico’s van de AI Act

In de AI Act van de Europese Unie, die in mei van dit jaar werd goedgekeurd, wordt een poging gedaan regels voor te stellen. In het framework worden vier risicolevels voor AI-systemen gedefinieerd: minimaal risico, gelimiteerd risico, hoog risico, en onacceptabel risico. AI-systemen die significante risico’s vormen voor het milieu vallen onder de categorie ‘hoog risico’.

Deze systemen worden vervolgens onderworpen aan strenge verplichtingen voordat ze op de markt mogen worden gebracht. Zo moeten de modellen logmogelijkheden hebben om energieverbruik te registreren en het gebruik van hulpbronnen te meten of te berekenen, en moeten leveranciers de impact op het milieu gedurende de hele levenscyclus van het systeem beoordelen.

De bewoordingen in de verordening zijn echter veel te vaag, zo luidt de kritiek, en de maatregelen te vrijwillig. En vrijwillige maatregelen lossen geen energiecrisis op.

Het is tijd voor Europese innovatie

De Europese AI-verordening zal daarom als springplank gebruikt moeten worden voor strengere, nationale wetten – zowel in landen in de EU als daarbuiten. Hiervoor zal een veelzijdige aanpak nodig zijn, met samenwerking tussen de AI-sector, onderzoekers, en wetgevers.

Maar daar houdt het niet op. We zijn nu op een punt waar de partijen die een probleem hebben gecreëerd (OpenAI) deze zelf proberen op te lossen (Helion Energy). Is dit wenselijk? Wanneer we serieus de milieuproblemen willen aanpakken moeten we gaan kijken naar oplossingen in ons eigen land, in plaats van de verantwoordelijkheid hiervoor bij grote spelers zoals AI neer te leggen. Er moet daarom meer tijd en geld in onderzoek in Nederland én de EU worden gestoken: problemen die veroorzaakt zijn door innovatie, kunnen ook weer opgelost worden door innovatie.

Over Daphne

Als freelance schrijver en journalist werkt Daphne Frik aan verhalen over verschillende onderwerpen in de technologiesector, van cybersecurity en cybercriminaliteit tot post-quantum cryptografie.

Daphne begon haar journalistieke carrière in het financiële hart van Londen, waar ze bij een financieel mediabureau schreef over faillissementen, herstructureringen en herfinancieringen. Terug in Nederland werkte ze bij een investeringsbank op de Zuidas, om vervolgens de switch te maken naar het onderwerp dat ze het meest interessant vindt: technologie.

Na een periode bij Fox Crypto als technisch schrijver werkt Daphne nu als freelancer en helpt ze met bedrijven in de IT-sector complexe, technische informatie te vertalen naar een duidelijk verhaal dat voor iedereen te begrijpen is.

Ook maakt ze persoonlijke verhalen over inspirerende professionals en schrijft ze graag over de onderbelichte kanten in de technologiesector, met de hoop de discussie hierover aan te wakkeren.