Een nieuwe studie schat dat de infrastructuur voor kunstmatige intelligentie (AI) in 2025 wereldwijd koolstofemissies zal veroorzaken die grofweg gelijk zijn aan de uitstoot van New York City gedurende een heel jaar, terwijl ze evenveel water verbruiken als de inwoners van de wereld samen uit flessenwater drinken. De auteurs van het onderzoek wezen erop dat, omdat de door bedrijven openbaar gemaakte gegevens zeer beperkt zijn, deze beoordeling waarschijnlijk een relatief "conservatieve" versie zal zijn en dat de werkelijke milieukosten hoger kunnen zijn.
Het onderzoek is voltooid door Alex de Vries-Gao, promovendus aan het Instituut voor Milieustudies van de Vrije Universiteit in Amsterdam, en gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Patterns. Hij volgt al lang het energieverbruik van datacenters gerelateerd aan AI en cryptocurrency-mining. Deze keer voerde hij op basis van eerder onderzoek een alomvattende berekening uit van het elektriciteitsverbruik door AI en de daaruit voortvloeiende uitstoot en watergebruik in 2025. Hij zei botweg dat het op dit moment bijna onmogelijk is om met uiterst nauwkeurige cijfers te komen, "maar wat er ook gebeurt, de schaal zal zeer groot zijn, en uiteindelijk zal iedereen de prijs betalen."
Volgens eerder onderzoek zou de mondiale vraag naar AI-rekenkracht in 2025 23 gigawatt kunnen bereiken, wat in 2024 al meer is dan het stroomverbruik van Bitcoin-mining. Grote technologiebedrijven maken echter doorgaans alleen de totale CO2-uitstoot en het directe waterverbruik bekend in hun jaarlijkse duurzaamheidsrapporten, maar geven zelden aan hoeveel hulpbronnen het AI-bedrijf zelf verbruikt. Daartoe gebruikte De Vries-Gao analistenrapporten, winstbelminuten en andere openbare informatie om de productiehoeveelheid en het stroomverbruik van hardware zoals AI-chips te berekenen, en vervolgens op basis hiervan de uitstoot van broeikasgassen en het waterverbruik te berekenen.
De resultaten laten zien dat AI-gerelateerde systemen in 2025 ongeveer 32,6 miljoen tot 79,7 miljoen ton kooldioxide per jaar kunnen uitstoten, waarbij de mediaanwaarde gelijk is aan de gemiddelde jaarlijkse kooldioxide-uitstoot van New York City van ongeveer 50 miljoen ton. In termen van watergebruik zal AI dit jaar naar verwachting ongeveer 312,5 miljard tot 764,6 miljard liter water verbruiken, meer dan een onderzoek uit 2023 dat een bovengrens van ongeveer 600 miljard liter in 2027 voorspelt. Ren Shaolei, universitair hoofddocent elektrische en computertechniek aan de Universiteit van Californië, Riverside, zei dat de schatting van het watergebruik in de laatste resultaten “de meest verrassende” was en geloofde dat de analyse nog steeds “vrij conservatief” was in termen van watergebruik. methodologie omdat deze alleen de impact van de apparatuur tijdens de exploitatiefase heeft berekend en geen rekening heeft gehouden met de toeleveringsketen en de extra milieukosten nadat de apparatuur is gesloopt.
Datacenters zijn AI’s ‘grote verbruikers van energie en water’. Servers genereren veel warmte tijdens gebruik met hoge belasting en vereisen dat er een grote hoeveelheid water wordt verbruikt via koelsystemen om oververhitting te voorkomen. De energiecentrales die datacenters zelf van stroom voorzien, zijn ook afhankelijk van enorme hoeveelheden koelwater. Deze factoren samen vormen de enorme ‘watervoetafdruk’ van AI. De explosieve groei van generatieve AI heeft de bouw van nieuwe datacenters en de planning van nieuwe energiecentrales gestimuleerd. Als deze energiecentrales afhankelijk blijven van fossiele brandstoffen, zullen ze niet alleen de vraag naar water vergroten, maar ook de uitstoot van broeikasgassen verder vergroten.
In de Verenigde Staten, die de wereldleider zijn wat betreft het aantal datacenters, stuitten veel voorgestelde projecten daar op steeds sterkere tegenstand van de gemeenschap. De kernfocus ligt op de bezetting van energie- en watervoorraden. Tegenstanders zijn bang dat AI-datacenters de spanningen verder zullen verergeren in gebieden die al kampen met watertekorten of spanningen op de elektriciteitsnetten. Onderzoekers wijzen erop dat zelfs in gebieden met overvloedige watervoorraden de ontwikkeling van geconcentreerde datacentra op de lange termijn gevolgen kan hebben voor lokale ecosystemen.
Toch biedt het onderzoek een breed scala aan voorspellingen, grotendeels als gevolg van een gebrek aan transparantie bij bedrijven die milieugegevens openbaar maken. de Vries-Gao ontdekte dat hoewel veel bedrijven duurzaamheidsrapporten publiceren, ze vaak belangrijke details weglaten, zoals het aandeel van ‘indirect water’ achter het elektriciteitsverbruik en het specifieke aandeel van AI-activiteiten in het totale waterverbruik en de uitstoot. Bovendien varieert de structuur van het elektriciteitsnet aanzienlijk in verschillende regio's, en heeft de "reinheid" van de energiebron rechtstreeks invloed op het emissieniveau dat overeenkomt met hetzelfde energieverbruik. Als het bedrijf de geografische spreiding van datacenters duidelijker kan markeren, zal het de buitenwereld dus ook helpen de milieueffecten van de uitbreiding van AI nauwkeuriger te beoordelen.
De studie roept technologiebedrijven op om opener en transparanter te zijn over AI-gerelateerde gegevens over koolstofemissies en watergebruik, zodat het publiek en beleidsmakers de werkelijke milieukosten van deze technologiegolf volledig kunnen begrijpen. Ren Shaolei is van mening dat in een tijd waarin de houding van de samenleving ten opzichte van AI steeds meer gepolariseerd raakt en het debat over watervraagstukken intensiveert, dit soort werk bijzonder cruciaal is en helpt bij het bevorderen van op feiten gebaseerde publieke discussie. de Vries-Gao zei dat de samenleving alleen met transparantere informatie serieus kan discussiëren over een fundamentele vraag: "Is dit de toekomst die we willen? Is dit eerlijk?"