Kunstmatige intelligentie verbruikt in 2027 evenveel energie als heel Nederland
Gepubliceerd op 10/10/2023 19:00 in Binnenland
De vraag naar kunstmatige intelligentie (AI) groeit in een alarmerend tempo, waardoor AI in 2027 naar verwachting evenveel energie zal verbruiken als heel Nederland. Dit blijkt uit berekeningen van datawetenschapper Alex de Vries, die gepubliceerd zijn in het wetenschappelijke tijdschrift Joule.
De Vries heeft zijn berekeningen gebaseerd op de productie van chips van het bedrijf Nvidia, de belangrijkste producent van chips voor kunstmatige intelligentie. Vooral generatieve kunstmatige intelligentie, waarmee onder andere teksten, beelden, muziek en video's worden geproduceerd, maakt sinds vorig jaar een explosieve groei door. Het trainen van deze AI vereist grote hoeveelheden data, wat veel energie vraagt.
Microsoft's zoekmachine Bing maakt gebruik van de geavanceerde tekstgenerator ChatGPT. Als Google dezelfde zoekresultaten zou genereren met kunstmatige intelligentie, zou dit jaarlijks 29,2 terawattuur aan energie kosten. Dit staat gelijk aan het jaarlijkse energieverbruik van Ierland.
Naast de bekende risico's zoals discriminatie door algoritmes en het genereren van nepnieuws, benadrukt De Vries dat het hoge energieverbruik van AI ook een bedreiging vormt voor duurzaamheid. Hij stelt dat kunstmatige intelligentie aanzienlijke hoeveelheden energie verbruikt en dat dit niet altijd even noodzakelijk is. De Vries heeft eerder onderzoek gedaan naar het energieverbruik van blockchain en zag daar dezelfde hype ontstaan.
Het verkrijgen van informatie van bedrijven over hun energieverbruik voor het trainen van AI blijkt lastig. De schattingen van De Vries zijn daarom gebaseerd op aannames en onzekerheden. Zo schat hij dat bij Google ongeveer 40% van het energieverbruik naar training gaat en 60% naar toepassingen. Daarentegen gaat bij Bloom, een vergelijkbare tekstgenerator als ChatGPT, juist veel energie naar training, terwijl bij ChatGPT het zwaartepunt ligt bij de toepassingen. Daarnaast zijn de productiecijfers van Nvidia bekend, maar is niet duidelijk aan welke bedrijven de chips worden verkocht. Bovendien heeft het energieverbruik van de chips te maken met de efficiëntie van de koeling. De Vries heeft de koeling niet in zijn onderzoek meegenomen, omdat niet alle bedrijven even efficiënt zijn met koelen zoals Google.
Er wordt regelmatig gesuggereerd dat in de toekomst nieuwe apparatuur zal worden ontwikkeld die efficiënter omgaat met energie, als oplossing voor het hoge energieverbruik van AI. Echter, De Vries wijst erop dat de levensduur van deze apparatuur waarschijnlijk korter zal zijn dan de standaard afschrijvingstermijn van zes jaar. Dit kan leiden tot extra elektronisch afval.
Kortom, de groeiende vraag naar kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een alarmerend energieverbruik. Het hoge energieverbruik vormt niet alleen een bedreiging voor de duurzaamheid, maar kan ook leiden tot extra elektronisch afval in de toekomst. Het is belangrijk om deze problemen aan te pakken en te zoeken naar duurzame oplossingen voor het gebruik van kunstmatige intelligentie.