{"id":3414539,"date":"2024-08-22T07:42:23","date_gmt":"2024-08-22T05:42:23","guid":{"rendered":"https:\/\/datanorth.ai\/?p=3414539"},"modified":"2026-10-09T11:36:41","modified_gmt":"2026-10-09T09:36:41","slug":"het-effect-van-ai-op-ons-klimaat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat","title":{"rendered":"Het effect van AI op ons klimaat"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI heeft op twee manieren invloed op het milieu. Het trainen en gebruiken van AI-modellen kost elektriciteit, water en hardware, en de datacenters waar dat gebeurt behoren wereldwijd tot de snelst groeiende stroomverbruikers. Tegelijk helpt AI organisaties om uitstoot te verlagen, de natuur te beschermen en zuiniger om te gaan met energie en grondstoffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Of AI goed of slecht is voor milieu en klimaat, hangt af van hoeveel we het gebruiken, waarvoor we het inzetten en hoe schoon de stroom is waarop het draait. In dit artikel vind je de actuele cijfers over beide kanten, bijgewerkt in oktober 2026.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Belangrijkste inzichten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dit zijn de belangrijkste punten uit deze update.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Datacenters verbruikten in 2025 wereldwijd zo\u2019n 485 TWh elektriciteit, volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA). In 2030 is dat naar verwachting 950 TWh, ongeveer 3% van de wereldwijde stroomvraag.<\/li>\n\n\n\n<li>Een korte tekstprompt kost weinig energie, ongeveer 0,24 tot 0,34 Wh volgens Google en de topman van OpenAI. Lange redeneertaken, afbeeldingen en vooral video kosten veel meer.<\/li>\n\n\n\n<li>GPT-3 verbruikte ongeveer een flesje water van 500 ml per 10 tot 50 middellange antwoorden, volgens een wetenschappelijk getoetst onderzoek.<\/li>\n\n\n\n<li>AI heeft ook een positieve impact, van waarschuwingen die illegale ontbossing maanden van tevoren signaleren tot weersverwachtingen die ongeveer 1.000 keer minder energie kosten dan traditionele modellen.<\/li>\n\n\n\n<li>De ecologische voetafdruk van grote techbedrijven groeit mee met AI: het stroomverbruik van Google steeg in 2025 met 37% en de totale uitstoot van Microsoft steeg in een jaar met 25%.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">De snelle opkomst van AI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI is in een paar jaar tijd van pilotproject naar dagelijks gereedschap gegaan. Volgens het CBS gebruikte 33% van de Nederlandse bedrijven met 10 of meer werkzame personen in 2025 AI, tegen 23% een jaar eerder. ChatGPT heeft volgens OpenAI meer dan 1 miljard gebruikers per week. Elke vraag die zij stellen, wordt verwerkt door servers in een datacenter. Daarom is de impact van AI op het klimaat een onderwerp geworden dat iedereen aangaat.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Is AI slecht voor het milieu?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI is niet per definitie slecht voor het milieu, maar de voetafdruk is re\u00ebel en groeit snel. De negatieve impact komt van de elektriciteit, het water en de hardware die datacenters nodig hebben. Het <a href=\"https:\/\/www.iea.org\/reports\/key-questions-on-energy-and-ai\/executive-summary\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">IEA<\/a> meldt dat de stroomvraag van datacenters in 2025 met 17% groeide, en die van datacenters voor AI met 50%. In 2035 ligt de uitstoot van datacenters naar verwachting rond de 350 miljoen ton CO\u2082 per jaar, ongeveer 2% van de wereldwijde uitstoot van de elektriciteitssector.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dat is nog steeds een klein deel, en AI kan juist helpen om uitstoot in andere sectoren te verlagen. Het probleem is vooral de snelheid van de groei en het feit dat nieuwe datacenters zich in een paar regio\u2019s concentreren, waar ze het stroomnet en de watervoorziening onder druk zetten. Het antwoord hangt dus af van het gebruik: AI die energieverspilling in een gebouw of bezorgnetwerk terugdringt, kan meer besparen dan het verbruikt, terwijl het massaal genereren van afbeeldingen en video vooral de voetafdruk vergroot.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"486\" src=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/ai-milieu.jpg\" alt=\"ai milieu\" class=\"wp-image-3445065\" srcset=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/ai-milieu.jpg 1024w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/ai-milieu-300x142.jpg 300w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/ai-milieu-767x364.jpg 767w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>AI verbruikt elektriciteit, water en hardware. Of het per saldo helpt of schaadt, hangt af van hoe het wordt ingezet.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">De impact van AI op het milieu<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI heeft zowel een negatieve als een positieve impact op het klimaat. Het doel is om de negatieve impact klein te houden en zoveel mogelijk uit de positieve effecten te halen. We beginnen met de negatieve kant.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Negatieve impact: energieverbruik en CO\u2082-uitstoot<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De negatieve impact van AI hangt vooral samen met datacenters, de grote gebouwen vol servers die AI-modellen trainen en laten draaien. Volgens het Amerikaanse ministerie van Energie verbruiken datacenters per vierkante meter 10 tot 50 keer zoveel energie als een gemiddeld kantoorpand.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoe vervuilend AI precies is, blijft lastig vast te stellen, omdat bedrijven op verschillende manieren rapporteren en er nog geen vaste meetstandaard is. Deze cijfers geven in 2026 het beste beeld:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wereldwijd verbruikten datacenters in 2025 zo\u2019n 485 TWh elektriciteit. Het IEA verwacht 950 TWh in 2030.<\/li>\n\n\n\n<li>In Nederland verbruikten datacenters in 2024 volgens het <a href=\"https:\/\/www.cbs.nl\/nl-nl\/nieuws\/2025\/51\/datacenters-verbruiken-4-6-procent-van-de-elektriciteit\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">CBS<\/a> 5.100 GWh, 4,6% van alle elektriciteit in ons land. Dat is evenveel als het verbruik van bijna 2 miljoen woningen en 37% meer dan in 2021. In 2024 was het aandeel in de Verenigde Staten 4,7%, en volgens Lawrence Berkeley National Laboratory kan dat in 2030 oplopen tot 11,8%.<\/li>\n\n\n\n<li>In 2024 verbruikten datacenters in de EU 68 TWh. De Europese Commissie verwacht 114 TWh in 2030.<\/li>\n\n\n\n<li>Meta meldt 8.930 ton CO\u2082-equivalent voor de training van Llama 3.1 405B, berekend met de lokale stroommix. Dat is de jaarlijkse uitstoot van ongeveer 1.900 benzineauto\u2019s, uitgaande van de 4,6 ton per auto die de Amerikaanse milieudienst EPA hanteert. Het vanaf nul trainen van een foundation model gebeurt door hyperscalers en kost altijd meer energie. Bij fine-tuning of bij het draaien van een model (inference) is het energieverbruik maar een fractie daarvan.<\/li>\n\n\n\n<li>Onderzoekers schatten in <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s43588-024-00712-6\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Nature Computational Science<\/a> dat generatieve AI tussen 2020 en 2030 in totaal 1,2 tot 5 miljoen ton elektronisch afval kan opleveren.\u00a0 <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Hoeveel energie kost \u00e9\u00e9n AI-prompt?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E\u00e9n korte tekstprompt kost ongeveer evenveel energie als 9 tot 13 seconden tv-kijken. De impact komt vooral van het enorme aantal prompts en van het soort taak.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Taak<\/th><th>Geschat energieverbruik per taak<\/th><th>Bron<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Gemini-tekstprompt (mediaan)<\/td><td>0,24 Wh<\/td><td>Google, 2025<\/td><\/tr><tr><td>Gemiddelde ChatGPT-vraag<\/td><td>0,34 Wh<\/td><td>Sam Altman (OpenAI), 2025<\/td><\/tr><tr><td>Lange redeneervraag aan een groot model<\/td><td>ongeveer 3,9 Wh<\/td><td>Microsoft Research, 2025<\/td><\/tr><tr><td>E\u00e9n antwoord van Llama 3.1 405B<\/td><td>ongeveer 1,9 Wh<\/td><td>MIT Technology Review, 2025<\/td><\/tr><tr><td>E\u00e9n afbeelding (Stable Diffusion 3 Medium)<\/td><td>ongeveer 0,6 Wh<\/td><td>MIT Technology Review, 2025<\/td><\/tr><tr><td>E\u00e9n AI-video van 5 seconden<\/td><td>ongeveer 940 Wh<\/td><td>MIT Technology Review, 2025<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De cijfers van Google en OpenAI zijn door de bedrijven zelf gerapporteerd, en alle cijfers zijn met verschillende methodes berekend. Zie ze daarom als een indicatie van de orde van grootte. De effici\u00ebntie verbetert snel: volgens <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/infrastructure\/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Google<\/a> daalde het energieverbruik van de mediane Gemini-prompt in \u00e9\u00e9n jaar met een factor 33. Microsoft heeft geen cijfer per prompt voor Copilot gepubliceerd; zijn onderzoekers schatten 0,31 Wh per vraag voor grote modellen in het algemeen. De bekende bewering dat \u00e9\u00e9n AI-afbeelding een volle telefoonbatterij kost, overdrijft de test uit 2023 waar die vandaan komt: daarin gebruikte het minst effici\u00ebnte model ongeveer een halve lading per afbeelding. De cijfers voor Llama, de afbeelding en de video komen uit metingen van <a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2025\/05\/20\/1116327\/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">MIT Technology Review<\/a> aan open modellen, en video springt er ver bovenuit.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Negatieve impact: waterverbruik<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Datacenters gebruiken water om servers te koelen, en energiecentrales gebruiken water om de stroom op te wekken. Onderzoekers van UC Riverside en UT Arlington schatten dat GPT-3 ongeveer 500 ml water nodig had per 10 tot 50 middellange antwoorden, en dat de training van GPT-3 in de Amerikaanse datacenters van Microsoft 5,4 miljoen liter water kon kosten, waarvan 700.000 liter in de datacenters zelf (Li e.a.).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nieuwere cijfers hangen sterk af van wat je meetelt. Google meldt 0,26 ml, ongeveer vijf druppels, voor de mediane Gemini-prompt. Mistral AI, dat zijn levenscyclusanalyse extern liet toetsen, meldt 45 ml water en 1,14 gram CO\u2082-equivalent voor een antwoord van 400 tokens van Le Chat.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Om de ecologische voetafdruk van AI beter in kaart te brengen, is meer data nodig van de bedrijven die de modellen bouwen. Regelgeving begint dat af te dwingen. Onder de <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/eu-ai-act-augustus-2026-de-stapsgewijze-compliance-checklist-voor-ondernemingen\">EU AI Act<\/a> moeten aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden sinds 2 augustus 2025 het bekende of geschatte energieverbruik van hun modellen documenteren. Europese datacenters vanaf 500 kW rapporteren jaarlijks hun energie- en waterverbruik, en in september 2026 heeft de Europese Commissie een EU-beoordelingssysteem voor datacenters vastgesteld. In Nederland mogen hyperscale-datacenters sinds 2024 alleen nog op enkele locaties in de gemeenten Het Hogeland en Hollands Kroon komen. Openbare, vergelijkbare cijfers per model ontbreken nog.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Positieve impact: Green AI<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In de wereld van AI bestaat een beweging die Green AI heet. Een paper uit 2019 van onderzoekers van het Allen Institute for AI maakte de term bekend als naam voor AI-onderzoek dat nieuwe resultaten oplevert zonder dat het extra rekenkracht kost, en liefst zelfs met minder rekenkracht. Een recent voorbeeld is de AI Energy Score van Hugging Face, die AI-modellen \u00e9\u00e9n tot vijf sterren geeft, vergelijkbaar met het energielabel van een huishoudelijk apparaat.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI is ook goed in het verwerken van grote hoeveelheden satelliet- en weerdata. Dat helpt om klimaatverandering in kaart te brengen en natuurrampen te voorspellen. Het Europese weercentrum ECMWF gebruikt sinds februari 2025 een AI-voorspellingssysteem dat per verwachting ongeveer 1.000 keer minder energie kost dan het traditionele model. NASA en IBM hebben Prithvi WxC uitgebracht, een foundation model voor weer- en klimaattoepassingen dat open source is en is getraind op 40 jaar aan NASA-data.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Positieve impact: natuurbehoud<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI kan helpen om klimaatverandering aan te pakken, vooral door de natuur te beschermen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ontbossing voorkomen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.wwf.nl\/wat-we-doen\/focus\/bossen\/forest-foresight\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Forest Foresight<\/a> van het WNF analyseert satellietbeelden en waarschuwt tot zes maanden vooruit voor illegale ontbossing, met een nauwkeurigheid van 80% volgens het WNF in 2023. Het herkent signalen zoals nieuwe wegen voor kapmachines, en overheden in zes landen gebruiken het systeem inmiddels.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bosbranden bestrijden:<\/strong> In Californi\u00eb gebruikt het ALERTCalifornia-netwerk van meer dan 1.050 camera\u2019s AI om branden te herkennen. In de eerste twee maanden ontdekte het 77 branden voordat iemand het alarmnummer belde. De FireSat-satellieten, waarvan de eerste drie in juli 2026 zijn gelanceerd, kunnen branden van vijf bij vijf meter opsporen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biodiversiteit volgen:<\/strong> Wetenschappers combineren AI met wildcamera\u2019s, drones en satellietbeelden om diersoorten te volgen. Het opensourcemodel SpeciesNet van Google herkent bijna 2.500 categorie\u00ebn zoogdieren, vogels en reptielen op beelden van wildcamera\u2019s.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Overbevissing voorkomen:<\/strong> Het Smart Boat Initiative van het Environmental Defense Fund gebruikt AI-camera\u2019s om vissoorten en hun grootte te herkennen. Met AI en satellietbeelden ontdekte Global Fishing Watch dat ongeveer 75% van de industri\u00eble vissersschepen niet openbaar te volgen is. Dat inzicht helpt om illegale visserij op te sporen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Positieve impact: circulaire economie<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Een circulaire economie houdt producten, onderdelen en materialen zo lang mogelijk in gebruik, via een lange levensduur, hergebruik, revisie en recycling. AI kan daarbij helpen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Recyclebaar materiaal herkennen en terugwinnen:<\/strong> Sorteerrobots met AI herkennen recyclebaar materiaal sneller en consequenter dan mensen. <a href=\"https:\/\/ampsortation.com\/articles\/global-cleantech-100-2026\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">AMP<\/a> meldt dat zijn AI al meer dan 200 miljard objecten heeft herkend en dat zijn systemen 2,8 miljoen ton recyclebaar materiaal hebben verwerkt, met robots die tot vier keer sneller sorteren dan mensen met de hand.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Waterkwaliteit bewaken:<\/strong> Met AI is het makkelijker om de waterkwaliteit te bewaken en vervuiling vroeg op te sporen, zodat waterbedrijven kunnen ingrijpen voordat de vervuiling zich verspreidt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Positieve impact: procesoptimalisatie<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI verbruikt veel energie, maar kan ook energie besparen. Het <a href=\"https:\/\/www.iea.org\/reports\/energy-and-ai\/ai-and-climate-change\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">IEA<\/a> berekent dat breder gebruik van bestaande AI-toepassingen in industrie, transport en gebouwen in 2035 een besparing van 1.400 miljoen ton CO\u2082-uitstoot kan opleveren. Het IEA voegt eraan toe dat het daar op dit moment nog niet naar uitziet, waardoor het werkelijke effect beperkt kan blijven.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Landbouw:<\/strong> Door data over het weer, de bodem en de gewassen te combineren, helpt AI boeren om minder water, kunstmest en gewasbeschermingsmiddelen te gebruiken. Spuitmachines met camera\u2019s herkennen bijvoorbeeld onkruid en spuiten alleen waar het nodig is.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Transport:<\/strong> AI kan effici\u00ebntere routes plannen en files verminderen. Google adviseert steden met Project Green Light over de afstelling van verkeerslichten. De eerste resultaten laten tot 30% minder stops en 10% minder uitstoot zien op de betrokken kruispunten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Verspilling:<\/strong> AI helpt voedselverspilling te verminderen met dynamische prijzen voor producten die bijna over de datum zijn. Albert Heijn voorspelt met AI per product hoeveel er per dag verkocht wordt, en geeft oplopende kortingen tot 70% naarmate de houdbaarheidsdatum nadert. AI kan ook het <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/use-case\/voorraadbeheer\">voorraadbeheer<\/a> verbeteren en onderhoud voorspellen, waardoor verspilling en dure reparaties worden voorkomen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Hoe AI duurzamer wordt<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Effici\u00ebntere modellen, hardware en datacenters verlagen het energieverbruik per taak, maar de totale vraag groeit nog sneller dan de effici\u00ebntie verbetert. Meer over de technische mogelijkheden lees je in ons artikel over <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/milieu-impact-van-ai-toekomstbestendige-ai\">de milieu-impact van AI en toekomstbestendige AI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Groene datacenters<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Groene datacenters draaien op duurzame energie en gebruiken slimme koeling om energieverbruik, uitstoot en kosten te verlagen. Al in 2016 verlaagde het machine-learningsysteem van DeepMind het energieverbruik voor de koeling van de datacenters van Google met 40%.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Toch hebben grote techbedrijven moeite om hun klimaatdoelen te halen nu AI groeit. Volgens het <a href=\"https:\/\/blog.google\/company-news\/outreach-and-initiatives\/sustainability\/2026-environmental-report\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">milieurapport van Google uit 2026<\/a> steeg de stroomvraag van het bedrijf in 2025 met 37%. In dat jaar daalde de operationele uitstoot met 2%, maar de uitstoot in de toeleveringsketen steeg met 25%. Google noemt zichzelf sinds 2023 ook niet langer CO\u2082-neutraal en omschrijft het doel van netto-nuluitstoot en 24\/7 CO\u2082-vrije stroom in 2030 nu als een \u201cmoonshot\u201d. Microsoft meldt dat zijn totale uitstoot in een jaar met 25% is gestegen, terwijl het vasthoudt aan het doel om in 2030 CO\u2082-negatief te zijn.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Water en warmte hergebruiken<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ook het waterverbruik van datacenters is een probleem. Gesloten koelsystemen gebruiken hetzelfde water steeds opnieuw in plaats van het te laten verdampen, en de warmte die datacenters produceren is opnieuw te gebruiken. Ingenieursbureau Ramboll ontwierp een warmtepompinstallatie die 215.000 MWh restwarmte uit het datacenter van Meta in het Deense Odense terugwint voor het warmtenet van meer dan 12.000 woningen. Ook in Nederland gebeurt dit: volgens RVO wisselt Equinix bij een datacenter in Amsterdam warmte en koude uit, en gebruikt NorthC restwarmte op de High Tech Campus in Eindhoven. Volgens de Europese Commissie kan het hergebruik van ongeveer de helft van de restwarmte van Europese datacenters 4 miljoen huishoudens verwarmen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ondermaats presterende AI-modellen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Door de training van ondermaats presterende modellen vroeg te stoppen tijdens de zoektocht naar de beste modelinstellingen, verlaagde MIT Lincoln Laboratory het energieverbruik van die training met 80%. Het begrenzen van het vermogen van GPU\u2019s, de chips die het meeste AI-rekenwerk doen, verlaagde het energieverbruik met 12% tot 15%, terwijl taken maar ongeveer 3% langer duurden. Ook het kiezen van een kleiner model helpt: voor veel zakelijke taken is een <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/kleine-taalmodellen-vs-grote-taalmodellen-llms\">klein taalmodel<\/a> nauwkeurig genoeg en heeft het maar een fractie van de rekenkracht nodig.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wat doet DataNorth om de impact op het milieu te verkleinen?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bij DataNorth investeren we ook in duurzaamheid. We planten bomen via Trees for All om onze uitstoot te compenseren, en in 2025 hebben we 125 ton CO\u2082 gecompenseerd. Onze klanten kunnen hetzelfde doen via ons <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/co2-compensatie-programma-voor-ai\">CO\u2082-compensatieprogramma voor AI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wil je ontdekken welke positieve impact AI kan hebben voor jouw organisatie? <a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/contact\">Neem contact met ons op<\/a>, dan kijken we er samen naar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Veelgestelde vragen (FAQ)<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-wpseopress-faq-block-v2 is-layout-flow wp-block-wpseopress-faq-block-v2-is-layout-flow\">\n<details id=\"is-ai-slecht-voor-het-milieu\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Is AI slecht voor het milieu?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI kan helpen om de uitstoot in energie, transport en landbouw te verlagen. Tegelijk heeft AI wel degelijk impact op het milieu: datacenters hebben veel elektriciteit, water en hardware nodig, en hun stroomvraag groeide in 2025 met 17%. Het netto-effect van AI op het milieu hangt uiteindelijk af van waarvoor het wordt ingezet en hoe schoon de stroom is waarop het draait.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoe-heeft-ai-een-positieve-invloed-op-het-milieu\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoe heeft AI een positieve invloed op het milieu?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI heeft een positieve invloed doordat het grote hoeveelheden data snel verwerkt. Het waarschuwt tot zes maanden vooruit voor illegale ontbossing, ontdekt bosbranden vroeg, spoort illegale visserij op met satellietbeelden, sorteert recyclebaar materiaal tot vier keer sneller dan mensen en maakt weersverwachtingen met ongeveer 1.000 keer minder energie dan een traditioneel weermodel.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoeveel-energie-kost-een-ai-prompt\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoeveel energie kost \u00e9\u00e9n AI-prompt?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Een korte tekstprompt kost ongeveer 0,24 tot 0,34 Wh, volgens Google en OpenAI-topman Sam Altman. Dat is ongeveer wat een televisie in 9 tot 13 seconden verbruikt. Een lange redeneertaak kan rond de 3,9 Wh kosten, een afbeelding ongeveer 0,6 Wh en een AI-video van 5 seconden ongeveer 940 Wh.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoeveel-water-gebruikt-ai\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoeveel water gebruikt AI?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoeveel water AI gebruikt, hangt af van wat je meetelt. Volgens een wetenschappelijk getoetst onderzoek verbruikte GPT-3 ongeveer 500 ml water per 10 tot 50 middellange antwoorden. Google meldt 0,26 ml voor de mediane Gemini-prompt, en Mistral AI noemt 45 ml voor een antwoord van 400 tokens van Le Chat.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoe-verhoudt-de-co\u2082-uitstoot-van-ai-training-zich-tot-die-van-autos\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoe verhoudt de CO\u2082-uitstoot van AI-training zich tot die van auto\u2019s?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Het trainen van een groot model kan tegenwoordig evenveel uitstoten als meer dan duizend auto\u2019s in een jaar. Meta meldt 8.930 ton CO\u2082-equivalent voor de training van Llama 3.1 405B, berekend met de lokale stroommix, ongeveer de jaarlijkse uitstoot van 1.900 benzineauto\u2019s. Een veelgeciteerd <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1906.02243\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">onderzoek van de Universiteit van Massachusetts Amherst uit 2019<\/a> vond dat \u00e9\u00e9n extreem experiment, een volledige neural architecture search, zo\u2019n 284 ton CO\u2082-equivalent uitstootte, evenveel als vijf auto\u2019s in hun hele levensduur.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoe-gebruik-je-ai-duurzamer\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoe gebruik je AI duurzamer?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je gebruikt AI duurzamer door het kleinste model te kiezen dat het werk goed doet, geen afbeeldingen en video te genereren die je niet nodig hebt, en vragen en antwoorden kort en gericht te houden. Organisaties kunnen ook kiezen voor aanbieders of cloudregio\u2019s die op duurzame energie draaien, en geschikte taken uitvoeren met lokale modellen.<\/p>\n<\/details>\n<\/div>\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat\",\"@id\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#is-ai-slecht-voor-het-milieu\",\"name\":\"Is AI slecht voor het milieu?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EAI kan helpen om de uitstoot in energie, transport en landbouw te verlagen. Tegelijk heeft AI wel degelijk impact op het milieu: datacenters hebben veel elektriciteit, water en hardware nodig, en hun stroomvraag groeide in 2025 met 17%. Het netto-effect van AI op het milieu hangt uiteindelijk af van waarvoor het wordt ingezet en hoe schoon de stroom is waarop het draait.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#hoe-heeft-ai-een-positieve-invloed-op-het-milieu\",\"name\":\"Hoe heeft AI een positieve invloed op het milieu?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EAI heeft een positieve invloed doordat het grote hoeveelheden data snel verwerkt. Het waarschuwt tot zes maanden vooruit voor illegale ontbossing, ontdekt bosbranden vroeg, spoort illegale visserij op met satellietbeelden, sorteert recyclebaar materiaal tot vier keer sneller dan mensen en maakt weersverwachtingen met ongeveer 1.000 keer minder energie dan een traditioneel weermodel.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#hoeveel-energie-kost-een-ai-prompt\",\"name\":\"Hoeveel energie kost \u00e9\u00e9n AI-prompt?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EEen korte tekstprompt kost ongeveer 0,24 tot 0,34 Wh, volgens Google en OpenAI-topman Sam Altman. Dat is ongeveer wat een televisie in 9 tot 13 seconden verbruikt. Een lange redeneertaak kan rond de 3,9 Wh kosten, een afbeelding ongeveer 0,6 Wh en een AI-video van 5 seconden ongeveer 940 Wh.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#hoeveel-water-gebruikt-ai\",\"name\":\"Hoeveel water gebruikt AI?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EHoeveel water AI gebruikt, hangt af van wat je meetelt. Volgens een wetenschappelijk getoetst onderzoek verbruikte GPT-3 ongeveer 500 ml water per 10 tot 50 middellange antwoorden. Google meldt 0,26 ml voor de mediane Gemini-prompt, en Mistral AI noemt 45 ml voor een antwoord van 400 tokens van Le Chat.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#hoe-verhoudt-de-co\u2082-uitstoot-van-ai-training-zich-tot-die-van-autos\",\"name\":\"Hoe verhoudt de CO\u2082-uitstoot van AI-training zich tot die van auto\u2019s?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EHet trainen van een groot model kan tegenwoordig evenveel uitstoten als meer dan duizend auto\u2019s in een jaar. Meta meldt 8.930 ton CO\u2082-equivalent voor de training van Llama 3.1 405B, berekend met de lokale stroommix, ongeveer de jaarlijkse uitstoot van 1.900 benzineauto\u2019s. Een veelgeciteerd \\u003Ca href=\\u0022https:\/\/arxiv.org\/abs\/1906.02243\\u0022 target=\\u0022_blank\\u0022 rel=\\u0022noopener\\u0022\\u003Eonderzoek van de Universiteit van Massachusetts Amherst uit 2019\\u003C\/a\\u003E vond dat \u00e9\u00e9n extreem experiment, een volledige neural architecture search, zo\u2019n 284 ton CO\u2082-equivalent uitstootte, evenveel als vijf auto\u2019s in hun hele levensduur.\\u003C\/p\\u003E\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/het-effect-van-ai-op-ons-klimaat#hoe-gebruik-je-ai-duurzamer\",\"name\":\"Hoe gebruik je AI duurzamer?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"\\u003Cp\\u003EJe gebruikt AI duurzamer door het kleinste model te kiezen dat het werk goed doet, geen afbeeldingen en video te genereren die je niet nodig hebt, en vragen en antwoorden kort en gericht te houden. Organisaties kunnen ook kiezen voor aanbieders of cloudregio\u2019s die op duurzame energie draaien, en geschikte taken uitvoeren met lokale modellen.\\u003C\/p\\u003E\"}}]}<\/script>\n\n<div class=\"brxe-container newsletter-sign-up-blog\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__headings-div\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__heading-icon-div\"><i id=\"brxe-xdnylt\" class=\"fa fa-envelope brxe-icon newsletter-sign-up-blog__icon\"><\/i><div class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__heading\">Schrijf je in voor onze Nieuwsbrief<\/div><\/div><div id=\"brxe-yrmmzb\" class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__subheading\">Blijf op de hoogte van onze nieuwste AI blogs, onderzoeken, diensten en nog veel meer!<\/div><\/div><div class=\"brxe-shortcode newsletter-sign-up-blog__shortcode form--light\"><div class='fluentform ff-default fluentform_wrapper_15 ffs_default_wrap'><form data-form_id=\"15\" id=\"fluentform_15\" class=\"frm-fluent-form fluent_form_15 ff-el-form-top ff_form_instance_15_1 ff-form-loading ffs_default\" data-form_instance=\"ff_form_instance_15_1\" method=\"POST\" ><fieldset  style=\"border: none!important;margin: 0!important;padding: 0!important;background-color: transparent!important;box-shadow: none!important;outline: none!important; min-inline-size: 100%;\">\n                    <legend class=\"ff_screen_reader_title\" style=\"display: block; margin: 0!important;padding: 0!important;height: 0!important;text-indent: -999999px;width: 0!important;overflow:hidden;\">Newsletter Sign Up Form (Blog) (NL)<\/legend><input type='hidden' name='__fluent_form_embded_post_id' value='3414539' \/><input type=\"hidden\" id=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" name=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" value=\"730956ebe2\" \/><input type=\"hidden\" name=\"_wp_http_referer\" value=\"\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3414539\" \/><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label for='ff_15_email' id='label_ff_15_email'>Email<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><input type=\"email\" name=\"email\" id=\"ff_15_email\" class=\"ff-el-form-control\" placeholder=\"E-mailadres\" data-name=\"email\"  aria-invalid=\"false\" aria-required=true><\/div><\/div><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label  >Radio Field<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><div class='ff-el-form-check ff-el-form-check-'><label class='ff-el-form-check-label' for='input_radio_bfcb100f789c39352df2f1ccd3cacf58'><input  type=\"radio\" name=\"input_radio\" data-name=\"input_radio\" class=\"ff-el-form-check-input ff-el-form-check-radio\" value=\"Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth\"  id='input_radio_bfcb100f789c39352df2f1ccd3cacf58' aria-label='Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth' aria-invalid='false' aria-required=true> <span>Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth<\/span><\/label><\/div><\/div><\/div><div class='ff-form-inline-style' hidden><style>form.fluent_form_15 .ff-btn-submit:not(.ff_btn_no_style) { background-color: var(--fluentform-primary); color: #ffffff; }<\/style><\/div><div class='ff-el-group ff-text-left ff_submit_btn_wrapper'><button type=\"submit\" class=\"ff-btn ff-btn-submit ff-btn-md ff_btn_style\"  aria-label=\"Aanmelden!\">Aanmelden!<\/button><\/div><\/fieldset><\/form><div id='fluentform_15_errors' class='ff-errors-in-stack ff_form_instance_15_1 ff-form-loading_errors ff_form_instance_15_1_errors'><\/div><\/div>            <script type=\"text\/javascript\">\n                window.fluent_form_ff_form_instance_15_1 = {\"id\":\"15\",\"ajaxUrl\":\"https:\\\/\\\/datanorth.ai\\\/wp-admin\\\/admin-ajax.php\",\"settings\":{\"layout\":{\"labelPlacement\":\"top\",\"helpMessagePlacement\":\"with_label\",\"errorMessagePlacement\":\"inline\",\"cssClassName\":\"\",\"asteriskPlacement\":\"asterisk-right\"},\"restrictions\":{\"denyEmptySubmission\":{\"enabled\":false}}},\"form_instance\":\"ff_form_instance_15_1\",\"form_id_selector\":\"fluentform_15\",\"rules\":{\"email\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true},\"email\":{\"value\":true,\"message\":\"This field must contain a valid email\",\"global_message\":\"This field must contain a valid email\",\"global\":true}},\"input_radio\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true}}},\"debounce_time\":300,\"file_upload_settings\":[]};\n                            <\/script>\n            <\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI verbruikt veel elektriciteit, water en hardware, maar kan ook het klimaat en de natuur helpen. In dit artikel lees je de cijfers van 2026 over de impact van AI op het milieu: hoeveel energie datacenters en \u00e9\u00e9n prompt kosten, hoeveel water AI nodig heeft, waar AI uitstoot bespaart en hoe de sector duurzamer wordt.<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":3414542,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"Het effect van AI op ons klimaat","_seopress_titles_desc":"Is AI slecht voor het milieu? Cijfers van 2026 over stroom, water en CO2-uitstoot van AI, wat \u00e9\u00e9n prompt kost en hoe AI juist het klimaat helpt.","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"both","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":301,"_seopress_analysis_target_kw":"Is AI slecht voor het milieu,AI en klimaat","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"footnotes":""},"categories":[73],"tags":[177,179,182,39,180,178,181,183],"class_list":["post-3414539","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-verantwoordelijke-ai-en-ethiek","tag-ai-en-klimaatverandering","tag-co-uitstoot","tag-datacenters","tag-datanorth-nl-2","tag-duurzame-ai","tag-energieverbruik-van-ai","tag-green-ai","tag-milieueffecten-van-technologie"],"meta_box":{"faq_item":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3414539","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3414539"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3414539\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3414539"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3414539"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3414539"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}