AI & computing › Agentic AI & autonome agents
AI-agent verbruikt tot 600 keer meer energie dan een simpel chatbericht
Techbedrijven melden dat een chatvraag aan AI nauwelijks stroom kost. Klimaatwetenschapper Zeke Hausfather mat acht weken lang zijn eigen gebruik van de programmeer-agent Claude Code en komt tot een heel ander beeld: per opdracht kostte dat gemiddeld zeshonderd keer zoveel energie als een gewone chatvraag.
Techbedrijven als Google en OpenAI melden dat een chatvraag aan hun AI nauwelijks stroom kost, vaak minder dan een kwart wattuur. Klimaatwetenschapper Zeke Hausfather zette daar acht weken lang eigen metingen tegenover en komt tot een heel ander beeld. Wie een AI-agent aan het werk zet voor programmeertaken, gebruikt volgens hem gemiddeld zo'n zeshonderd keer meer energie dan bij een simpel chatbericht.
Duizenden modelaanroepen achter één taak
Hausfather, bekend van klimaatanalyseplatform The Climate Brink, hield acht weken lang nauwkeurig bij hoeveel stroom zijn gebruik van de programmeer-agent Claude Code kostte. Het programma bewaart lokaal exacte logs van elke sessie, inclusief het aantal tokens per modelaanroep. In die periode typte hij 1.138 opdrachten in, die samen ruim 14.000 modelaanroepen veroorzaakten: gemiddeld twaalf per opdracht. In totaal verwerkte het systeem 3,2 miljard tokens, tegenover ongeveer duizend tokens voor een gewoon chatgesprek zonder redeneerstappen. Dat resulteerde in een geschat elektriciteitsverbruik van 170 kilowattuur (kWh) over acht weken, met een onzekerheidsmarge van 70 tot 330 kWh. Opvallend: 96 procent van alle verwerkte tokens waren zogeheten cache reads. Bij elke stap leest de agent namelijk zijn volledige opgebouwde contextvenster opnieuw, dankzij een geheugentechniek die bekendstaat als KV-cache. Wat de gebruiker daadwerkelijk op het scherm ziet, de output van het model, vormt slechts 0,4 procent van alle verwerkte tokens.
Van chatbericht tot wasdroger
Per opdracht komt Hausfather uit op ongeveer 150 wattuur, zo'n zeshonderd keer meer dan de 0,24 Wh die Google noemt voor een gemiddelde Gemini-chatvraag. Een gemiddelde werkdag met Claude Code kostte hem 3,0 kWh, meer dan het dagverbruik van twee koelkasten samen. Op zijn drukste dag, met meerdere agents die tegelijk een uitgebreide data-analyse uitvoerden, liep dat op tot 11 kWh, ruim een derde van het dagelijkse stroomverbruik van een gemiddeld Amerikaans huishouden. Doorgerekend naar een heel jaar komt intensief agentgebruik uit op ongeveer 1,1 megawattuur, zo'n tiende van het jaarverbruik van een Amerikaans huishouden. Op basis van de gemiddelde Amerikaanse elektriciteitsmix komt dat neer op circa 370 kilogram CO2-equivalent per jaar, iets meer dan een jaar lang een elektrische wasdroger gebruiken en ongeveer acht procent van de jaarlijkse uitstoot van een benzineauto.
Schone stroom is de belangrijkste hendel
Hausfather pleit niet voor minder gebruik. Persoonlijke terughoudendheid van de kleine groep intensieve gebruikers verandert weinig aan het totaalplaatje, stelt hij. Wel is het zinvol simpele taken naar kleinere modellen te sturen, die vijf tot zeven keer zuiniger zijn per token dan de zwaarste modellen. De grootste winst zit volgens hem in de energiemix waarmee datacenters draaien. Met overwegend schone stroom zou de CO2-uitstoot van dezelfde taken met ongeveer 90 procent dalen. Op dit moment draait bijna driekwart van de geplande stroomvoorziening voor Amerikaanse datacenters echter op aardgas. Investeren in schone opwek, netuitbreiding en technieken als geothermische energie of kernenergie kan die balans volgens Hausfather juist ten goede keren.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Nu AI-bedrijven steeds vaker overstappen op autonome agents die dagenlang doorwerken, dreigt het energieverbruik van AI veel sneller te groeien dan de gepubliceerde cijfers per chatvraag doen vermoeden. Willen technologiebedrijven hun klimaatimpact beperken, dan is de snelheid waarmee datacenters op schone stroom overschakelen minstens zo bepalend als de efficiëntie van de modellen zelf.
- AI-agent
- Een AI-systeem dat zelfstandig meerdere stappen uitvoert om een taak te voltooien, zonder dat een mens elke stap aanstuurt.
- Token
- Een stukje tekst, vaak een woord of woorddeel, waarmee taalmodellen tekst verwerken en waarop hun rekenkosten worden gebaseerd.
- KV-cache
- Een geheugentechniek waarmee een AI-model eerder verwerkte informatie hergebruikt in plaats van die telkens opnieuw te berekenen.
- Contextvenster
- De hoeveelheid tekst en informatie die een AI-model tegelijk in zijn 'werkgeheugen' kan meenemen tijdens een taak.
- Modelaanroep
- Eén verzoek aan een AI-model om een stap in een taak uit te voeren; een enkele opdracht aan een agent kan tientallen modelaanroepen genereren.
- Kilowattuur (kWh) / megawattuur (MWh)
- Eenheden voor elektriciteitsverbruik; 1 MWh staat gelijk aan 1.000 kWh.
- CO2-equivalent
- Een maat die de klimaatimpact van verschillende broeikasgassen omrekent naar een vergelijkbare hoeveelheid CO2.
- Elektriciteitsmix
- De samenstelling van energiebronnen, zoals kolen, gas, zon en wind, waarmee stroom in een land of regio wordt opgewekt.
- Geothermische energie
- Energie die wordt gewonnen uit de warmte diep in de aarde, bijvoorbeeld voor stroomopwekking zonder CO2-uitstoot.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.