Elke vraag aan een model voelt klein, maar ergens draait een hal vol chips. Hard. Heel hard. En je merkt het pas als je naar de energierekening kijkt en denkt: wacht even, wat gebeurt hier eigenlijk onder de motorkap?

Ik bouw al twintig jaar websites en producten. Met liefde. Met koppigheid. Maar de honger van AI naar stroom jaagt me wakker, omdat software ineens knetterhard fysieke grenzen raakt en jij en ik daar gewoon middenin staan te bouwen alsof alles elastisch is.

De rekening die je niet wilt zien

Kijk naar wat we wél weten. Volgens het IEA verbruikten datacenters in 2024 ongeveer 415 TWh, zo’n 1,5% van de wereldwijde elektriciteit, met een basisscenario dat oploopt naar circa 945 TWh in 2030, net onder 3%. AI wordt daarbij aangewezen als de belangrijkste groeimotor en versnelde servers zijn goed voor bijna de helft van de netto groei. Dat zijn stevige signalen, al moet je opletten hoe je ze leest.

Tja.

Diezelfde IEA-raming gaat namelijk over alle datacenters en vormt een scenario, geen zekerheid, en zeker geen puur AI-verbruik. Dus ja, de pijl wijst omhoog, en ja, AI duwt die pijl, maar de exacte mix achter die getallen schuift mee met beleid, techniek en marktgedrag die nog aan het bewegen zijn.

Een datacenter dorstiger dan je wijk

Wat betekent dat op straatniveau? Het IEA schrijft in de executive summary dat een gemiddeld AI-gericht datacenter ongeveer evenveel elektriciteit gebruikt als 100.000 huishoudens en dat de grootste projecten in aanbouw tot twintig keer zoveel kunnen vragen. Dat zijn geen serverhokken. Dat zijn energiegewoonten op stadsformaat die je niet even met een slimme thermostaat compenseert, hoe graag je dat verhaal ook zou willen vertellen aan je innerlijke optimist.

Schrikt dat af? Goed zo. Moet ook.

Wie betaalt dit eigenlijk?

Nu komt de frictie. Penn State legt voor de Verenigde Staten uit hoe extra centrales, transmissie en netverzwaring door nieuwe datacenters via ongerichte tarieven deels bij huishoudens kunnen belanden. Dat is een mechanisme, geen uitkomstgarantie, en het bewijst niets over jouw Nederlandse tarief vandaag; beleid bepaalt hoe die kosten verdeeld raken, en die spelregels verschillen per land, per netbeheerder, per regulator die aan de knoppen zit.

Dus wie draait dan op? Waarschijnlijk jij als de spelregels verkeerd staan. Of juist niet als politiek en markt verstandig sturen en de kosten gericht neergelegd worden waar de piek wordt veroorzaakt. Dat is geen natuurwet, dat is een keuze, en die keuze verdient veel meer licht dan ze nu krijgt in de pitchdecks en demo’s die door je tijdlijn vliegen.

Wie de rekening maakt, moet haar ook betalen.

Ik vind die zin bijna banaal in z’n logica, en toch voelt hij in de praktijk verdacht ambitieus zodra de rekening vijf nullen heeft, de lobby loopt en iedereen naar elkaar wijst met het bekende “ja maar innovatie” als schild.

Wat grafieken niet tonen maar je voelt

Goed, nu even persoonlijk. Vorig jaar bouwde ik voor een klant een contentpijplijn met AI, simpel spul: beschrijvingen, kleine correcties, routineuze teksten die niemand mist. Klinkt lekker, toch? Ik was tevreden, de metrics zagen er gelikt uit, totdat ik mezelf dwong door te denken voorbij de API-factuur naar de fysieke laag erachter, waar servers warmte blazen en het netwerk zucht.

Maak ik mezelf dan schuldig aan oversimplificatie? Misschien. Maar dat is precies waarom ik die fysieke realiteit steeds weer hardop wil benoemen: software voelt gewichtloos, terwijl het steeds vaker aanspoort tot het bouwen van energie-infrastructuur die je niet eventjes upgrade met een npm install, maar met jarenlange projecten, discussies, vergunningen, en buren die terecht vragen waarom hun rekening meeschakelt met jouw schaaldrang.

Dat voelt wrang.

AI helpt ook, toch?

En ja, je hoort vaak dat AI zelf kan helpen met vraagsturing, efficiëntere netten en optimalisatie. Klopt als mogelijkheid. Maar als jij dat aanhaalt als vrijbrief om schaamteloos op te schalen zonder fatsoenlijke meetlat voor nut, efficiëntie en herkomst van de stroom, dan verwar je een interessante belofte met een getekend contract waarvan niemand de kleine lettertjes heeft gelezen.

Ik ben niet tegen groei. Ik ben tegen blind vliegen.

Efficiëntie als harde voorwaarde

Dus wat doe je nu al anders, zonder te wachten op commissies, keurmerken of de volgende keynote? Begin bij efficiëntie aan de bron en werk omhoog. Kies een model dat past bij de taak in plaats van standaard naar de grootste reus te grijpen omdat dat lekker veilig voelt in een vergadering vol meningen. Denk in werkpakketten en routes: minder rondjes door de cloud betekent minder verspilling, minder latency en vaak zelfs een betere gebruikerservaring omdat je ruis wegneemt voordat je rekenkracht inzet.

En pak het energiegesprek expliciet. Vraag je leverancier hoe zij meten, wat ze rapporteren en waar het gat zit tussen marketing en meter, want ergens tussen die twee leeft jouw risico, jouw marge en het imago waarmee je straks moet uitleggen waarom je “duurzaam” zei terwijl de grafietkern van je operatie eigenlijk gewoon harder ging gloeien na elke sprint.

Ik merk in mijn eigen projecten dat kleinere modellen al verrassend veel werk verzetten als je de prompt, context en de evaluatie strak organiseert. Niet sexy. Wel effectief. En eerlijk gezegd is dat toch precies het soort degelijke productbouw waar je later blij van wordt als de energierekening de kamer binnenloopt met een map onder haar arm en je vraagt of dit écht de beste keuze was voor jouw klant.

Wie rekent, die weet

Nog even terug naar de getallen, want daar zit anker en controverse tegelijk. Het IEA-scenario richting circa 945 TWh voor datacenters in 2030 blijft een scenario met onzekerheid, en het is niet exclusief AI. Tegelijkertijd benoemt dat rapport AI als de belangrijkste groeidriver en wijst het naar versnelde servers als bijna de helft van de netto groei. Precies die combinatie – scenario, maar toch duwende motor – maakt het lastig én urgent om keuzes niet te parkeren tot “later”.

Wat je vandaag inbouwt, betaal je morgen met rente.

De vraag luidt dus niet of AI op zichzelf “goed” of “slecht” is, want die tweedeling past niet bij technologie die door ons wordt geconfigureerd, geprijsd, gelimiteerd en gelanceerd; de vraag luidt hoeveel stroom je nodig denkt te hebben voor het nut dat je daadwerkelijk levert, en wie er meebetaalt als jij mis schat en het netwerk de rest van ons moet bijplussen omdat je product roadmap groter bleek dan je rekensom.

Praktisch, nu

Gebruik lokale of kleinere modellen waar het kan. Schakel zwaargewichten alleen in waar het loont. Vraag contractueel naar energie- en capaciteitseisen, inclusief hoe pieken gemanaged worden. En noteer per feature wanneer een AI-aanroep echt waarde toevoegt in plaats van alleen wow-momenten te sproeien die je later terugkoopt met netkosten en supporttickets.

Maak je het daarmee perfect? Nee. Maak je het verdedigbaar, transparanter en minder grillig? Ja.

Dus, waar landt dit? Mijn gok: dichter bij jouw eigen roadmap dan je lief is, en dichter bij de stem van je gebruiker dan je denkt. De energiekant van AI wordt geen voetnoot bij je marge; die wordt een toetssteen voor je karakter als bouwer. Klaar om daar eerlijk over te zijn, ook als de volgende demo fantastisch draait?