Hoe de AI-race het energieverbruik en de uitstoot van Google vergroot

Stel je een bedrijf voor dat belooft zijn ecologische voetafdruk te verkleinen terwijl het de basis legt voor de volgende golf van kunstmatige intelligentie, en vervolgens toekijkt hoe de uitstoot als het ware op automatische piloot stijgt. Dat is, in duidelijke bewoordingen, de bekentenis van Google in het milieuverslag van 2026.

De cijfers zijn hard. Google zegt dat de vraag naar elektriciteit sinds 2019 met 250% is toegenomen, grotendeels gedreven door een agressieve uitbouw van AI-infrastructuur. Alleen al tussen 2024 en 2025 noteerde het bedrijf een jaar-op-jaar stijging van 37% in stroomvraag, na een toename van 27% het jaar daarvoor. Ook de broeikasgasemissies namen toe, ongeveer 18% in diezelfde periode, doordat nieuwe datacenters en krachtige AI-hardware in gebruik kwamen.

Wat is er veranderd? De omslag is zowel technisch als strategisch. Het trainen van steeds grotere modellen en het uitrollen van realtime AI-diensten vereist gespecialiseerde chips, dichte serverclusters en enorme koelsystemen. Zulke capaciteit komt niet vanzelf: ze wordt gepland, gebouwd en op grote schaal van stroom voorzien. Het rapport van Google wijst rechtstreeks naar deze investeringen als de belangrijkste oorzaken van de stijging in energieverbruik en uitstoot.

Google presenteert AI zowel als een instrument als een verantwoordelijkheid. Het bedrijf belicht projecten waar machine learning helpt netten te optimaliseren, verspilling te verminderen en de efficiëntie van gebouwen en vervoer te verbeteren. Ook vermeldt het engineeringinspanningen om meer prestaties per watt uit zijn datacenters te halen en het water- en energieverbruik waar mogelijk terug te dringen.

Toch wijken beeld en realiteit uit elkaar. Branchewaarnemers en milieuactivisten lezen de cijfers anders: voor velen is de AI-boom inmiddels een knagend geweten in corporate groene narratieven. Investeringen in schone energie zijn er wel, maar Google lijkt hogere CO2-uitstoot te zien als een kortetermijnkost om de AI-race te winnen.

Is dat een eerlijk compromis of een handige smoes? Die vraag is van belang omdat het regelgevende kader zwak is. Zonder uitgebreide regels die de uitbreiding van AI-infrastructuur koppelen aan meetbare milieucriteria, kunnen bedrijven grootschalige uitbouw rechtvaardigen als onvermijdelijk. Het resultaat is een beleidskloof die snelle groei toestaat om klimaatbeloftes te overtreffen.

Er zijn technische hefbomen. Het verschuiven van inkoop naar de schoonst beschikbare stroom, het verbeteren van chipefficiëntie, het heroverwegen van modelarchitecturen en het prioriteren van lokale inferentie boven gecentraliseerde training kunnen allemaal de vraag verminderen. Maar dat zijn complexe keuzes die tijd en geld kosten, middelen die in een fel concurrerend veld worden aangesproken door de drang om snel te schalen.

Het rapport van Google zelf leest als een waarschuwing: de race om AI te domineren hervormt de bedrijfsemissies in realtime, en de huidige mitigatie-inspanningen houden het tempo niet bij.

Voor beleidsmakers en het publiek is de conclusie duidelijk: technologische ambitie heeft randvoorwaarden nodig. Anders komt vooruitgang op een groter elektriciteitsnet en met een zwaardere klimaatrekening. Wie zal erop staan dat de toekomst van AI niet wordt betaald met hogere uitstoot?