AI en het milieu: wat kost het echt, en hoe ga je er slim mee om?

door | jun 5, 2026 | AI, NXT Pharma

Gerda van Galen, AI-trainer bij NXT Pharma

Tijdens een AI-training bij een medical affairs team stak een deelnemer halverwege haar hand op. “Is dit eigenlijk niet enorm slecht voor het milieu?” vroeg ze. Het bleef even stil in de zaal. Ik had wel een idee, maar niet alle cijfers paraat. Daarna ging ik me er direct in verdiepen om een inhoudelijk juist en volledig antwoord te geven.

Inmiddels krijg ik die vraag bij vrijwel elke sessie. Dat is niet zo gek, want de farmaceutische sector is bewust bezig met duurzaamheid en de eigen ecologische voetafdruk. Ai-gebruik groeit snel en heeft daarmee ook impact op die voetafdruk. In deze blog lees je meer over de cijfers en hoe je zelf bewust AI gebruikt.

Wat kost één simpele prompt?

Laten we beginnen bij de basis: één enkele vraag aan AI. In augustus 2025 gaf Google voor het eerst concrete cijfers vrij over een gemiddelde tekstprompt in Gemini. Het resultaat? Eén zoekopdracht kost 0,24 wattuur aan energie, veroorzaakt 0,03 gram CO2-uitstoot en verbruikt zo’n 0,26 milliliter water (ongeveer vijf druppels).

Om dat in perspectief te plaatsen: 0,24 wattuur is vergelijkbaar met een magnetron die één seconde draait, of negen seconden tv-kijken. OpenAI deelde een vergelijkbaar cijfer voor ChatGPT, namelijk rond de 0,34 wattuur.

Eén losse prompt is dus qua impact verwaarloosbaar. Dat is het geruststellende deel van het verhaal. Het échte probleem zit hem echter in de schaalgrootte.

Hoe ziet het grote plaatje eruit?

Het draait niet om die ene vraag, maar om het wereldwijde gebruik van AI. Het Internationaal Energieagentschap (IEA)berekende dat het stroomverbruik van datacenters in 2025 met 17 procent is gestegen. Bij specifieke AI-datacenters was die groei zelfs 50 procent. Dat gaat een stuk sneller dan de wereldwijde stijging in de algemene vraag naar elektriciteit.

De verwachting is dat het energieverbruik van deze datacenters tegen 2030 ruimschoots zal verdubbelen: van ongeveer 485 terawattuur in 2025 naar zo’n 950 terawattuur. Dat komt neer op 3 procent van alle elektriciteit op aarde, vergelijkbaar met het totale jaarverbruik van een land als Japan.

Daarnaast is er het waterverbruik. Datacenters gebruiken water om hun servers te koelen. Wereldwijd gaat het nu al om zo’n 560 miljard liter per jaar, en ook dat cijfer verdubbelt waarschijnlijk richting 2030. Ter illustratie: alleen al het trainen van het GPT-3 model kostte naar schatting 700.000 liter zoet water.

En dan is er nog de hardware. Volgens een studie in Nature Computational Science levert generatieve AI tussen 2020 en 2030 zo’n 5 miljoen ton aan extra elektronisch afval op, wat de druk op schaarse grondstoffen zoals koper flink vergroot.

Maar het is niet zwart-wit

Gelukkig staat de techniek niet stil en worden modellen steeds efficiënter. Google gaf aan dat de benodigde energie per Gemini-prompt in een jaar tijd met een factor 33 is gedaald. AI wordt per zoekopdracht dus in rap tempo zuiniger.

Toch is daarmee de kous niet af. Onderzoekers Luccioni en Strubell wijzen op het zogenaamde rebound-effect (ook bekend als de paradox van Jevons). Het principe is simpel: efficiëntere technologie wordt goedkoper, goedkoper leidt tot meer gebruik, en die enorme groei wist de behaalde milieuwinst per prompt direct weer uit. Bovendien gebruiken steeds meer mensen AI en worden de toepassingen zwaarder, denk aan geavanceerde AI-agents of het genereren van video’s.

Ook moeten we oppassen met absolute cijfers. Onderzoekers van UC Riverside kwamen voor een prompt van honderd woorden uit op een waterverbruik van 519 milliliter – fors meer dan de schatting van Google. Dat grote verschil zit hem onder andere in de gebruikte koeltechnieken, de locatie van het datacenter en wat je wel of niet meerekent. Eén onbetwistbaar getal per vraag bestaat simpelweg niet.

Bovendien maakt het type taak een wereld van verschil. Het genereren van een afbeelding of video kost vele malen meer energie dan een simpele tekst. En een complexe, redenerende vraag slurpt al snel tientallen watturen. Een ‘gemiddelde’ verbergt dit soort flinke uitschieters.

Zo gebruik je AI milieubewust én effectief

Je hoeft AI absoluut niet links te laten liggen om groen bezig te zijn. Met een paar slimme keuzes houd je jouw ecologische voetafdruk klein, terwijl je AI wel inzet voor je dagelijkse werk.

  1. Kies het juiste model voor je taak. Een zwaar, redenerend model gebruiken om snel een tekstje te herschrijven is zonde van de energie. Voor dagelijkse klusjes is een lichter model vaak meer dan genoeg en tientallen keren zuiniger. Zet een zware stand in Copilot dus alleen aan als de taak er echt om vraagt.
  2. Besteed tijd aan één ijzersterke prompt. Tien vage commando’s kosten tien keer meer rekenkracht dan één goed doordachte vraag. Een heldere instructie levert je direct een bruikbaar antwoord op. Dat scheelt energie én jouw kostbare tijd.
  3. Leg een promptbibliotheek aan. Heb je een prompt gevonden die perfect werkt? Sla hem op. Zo voorkom je dat je de AI telkens opnieuw het wiel laat uitvinden. Vanuit NXTPharma hebben we een promptbibliotheek afgestemd op de context van pharma.
  4. Wees selectief met beeld en video. Het genereren van een afbeelding of video is een enorme energievreter vergeleken met tekst. Doe dit alleen als het écht iets toevoegt, niet uit een soort standaardreflex.
  5. Gebruik AI alleen als het echt meerwaarde heeft. Een literatuuronderzoek inkorten van een hele dag naar twee uur? Geweldige winst. Maar AI aanslingeren voor een taakje dat je zelf in dertig seconden kunt doen, is de impact niet waard.
  6. Vraag je leveranciers om transparantie. Laat je IT- of inkoopafdeling de duurzaamheidscijfers van AI-tools opvragen. Grote aanbieders delen deze data steeds vaker, en het is een goed idee om dit mee te nemen in je inkoopbeleid.

Conclusie

Laat je niet gek maken: die ene tekstprompt is niet de oorzaak van ons klimaatprobleem. Een enkele vlucht naar een internationaal congres weegt duizenden keren zwaarder dan een jaar lang intensief AI-gebruik. Het is belangrijk om de verhoudingen te blijven zien.

Tegelijkertijd heeft een industrie die dagelijks miljarden keren wordt aangesproken absoluut een stevige impact. Maar onthoud ook dat AI kan bijdragen aan de oplossing. Denk aan het veel slimmer aansturen van energienetten of het versnellen van cruciaal wetenschappelijk onderzoek. Het netto-effect valt of staat met de keuzes die wij maken.

Tijdens onze trainingen leren we teams om AI bewust in te zetten. We leren je de juiste tool voor de juiste taak te kiezen, investeren in sterke prompts en hergebruiken van elkaars successen. Dat levert veel betere resultaten op, mét een minimale ecologische footprint.

Bronnen