Lang voordat de eerste AI-beelden de tijdlijnen overspoelden, voordat ChatGPT een alledaags woord werd, stonden in datacenters over de hele wereld ruimtes vol videokaarten — dag en nacht aan het rekenen, megawatts aan het verdampen. Renderfarms voor films. Supercomputers voor weermodellen en klimaatonderzoek. En crypto-mining-rigs, waarvan het stroomverbruik vroeg en terecht werd bekritiseerd. Alles evolutionaire stadia van dezelfde digitale infrastructuur. Toen kwamen taalmodellen, en opeens klonk elke kilowattuur als een bekentenis — alsof de stroomhonger fundamenteel nieuw was en de vraag naar zijn nut achterhaald.
Fysiek is er weinig nieuws gebeurd — alleen dat nu massa’s mensen prompts afvuren in plaats van hashes te berekenen. Of AI-workload een zinvol gebruik van deze machines is en of de energieberekening klopt — daarop zijn twee antwoorden mogelijk, en momenteel wordt er maar één gegeven.
Per rackeenheid
Bekijk het stroomverbruik per rackeenheid — per U, per 4,45 centimeter serverhoogte in het rek — en dit getal stijgt al decennialang. Dat is noch alarmerend noch uitzonderlijk; het is het spoor van een rechte lijn die je in elk datacenter kunt aflezen. Wat binnen dezelfde rackeenheid gebeurt, is namelijk voortdurend dramatisch meer geworden: meer kernen, sneller geheugen, bredere paden, efficiëntere omzetting van ingevoerde stroom in werkelijk berekende bewerkingen. Conversieverliezen — warmte, lijnverliezen, inefficiënte spanningsregelaars — zijn door de jaren heen stapsgewijs geminimaliseerd. Wat vandaag in één rackeenheid wordt berekend, zou twintig jaar geleden een half rek hebben vereist.
Wie naar een rackeenheid vandaag kijkt, vergeleekt haar impliciet met die van vijf jaar geleden, van tien, van twintig. De trend laat niet zien: AI vreet disproportioneel veel. Hij laat zien: we blijven voortdurend meer rekenkracht in hetzelfde blik persen. Dat de som hoger uitvalt dan vroeger is de logische consequentie — geen bewijs van verkwisting.
Stroomhongerige machines zijn dus eerst eens niets ongewoons. Ze zijn de stabiele toestand van een industrie die een halve eeuw leert om meer uit dezelfde voetafdruk te halen.
Monsters waarmee we altijd al geleefd hebben
Open de deur van een modern datacenter en je ziet een monument van machines. Hoogprestatierouters die terabit-stromen splitsen en weer samenvoegen. Gewone servers, duizenden zij aan zij opgesteld. Complexe, immense Kubernetes-clusters die containers starten en stoppen als hartslagen. Renderfarms die maandenlang doorrekenen voor één enkele film. Cryptominers die algoritmisch veilige ruis in geld veranderden — een evolutionair stadium waarin ongetwijfeld veel energie verspild werd, maar waarvan het nut hier niet ter discussie staat. Machines wiens enige taak het is betrouwbaar toeval te produceren, omdat simulaties, cryptografie en Monte-Carlo-methoden niets anders nodig hebben. En supercomputers waarop meteorologen weermodellen voeden en onderzoekers werkzame stoffen zoeken, deeltjesbotsingen nabootsen, klimaatontwikkelingen projecteren.
Alles is stroomhongerig. Alles is groot. Alles bestond al lang voordat iemand het woord inferentievolume moest spellen. En bij elk van deze systemen gold stilzwijgend dezelfde regel: als het ons dient, is het een goede investering.
Het nut beslist, niet de kilowattuur
Deze regel is niet nieuw — hij is alleen momenteel impopulair. Een weermodel dat vroegtijdig waarschuwt voor stormvloeden wordt niet afgemeten aan zijn elektriciteitsrekening, maar aan de vraag of het levens redt. Een supercomputer die helpt een farmaceutische verbinding te vinden in wat anders jaren had gekost, wordt niet uitgeschakeld omdat zijn jaarverbruik gelijk is aan dat van een klein land. Een renderfarm die acht weken rekent voor twee uur visueel meesterwerk wordt niet gediskwalificeerd omdat Pixar lichtkegels pixel voor pixel liet simuleren.
In elk van deze gevallen valt de balans positief uit omdat de opbrengst de inspanning rechtvaardigt. Natuurlijk is er verkwistend gebruik geweest — cryptomining was daar een voorbeeld van, en de kritiek was terecht. Maar of cryptomining nuttig is, stellen we hier helemaal niet ter discussie. Het was simpelweg een evolutionair stadium van de digitale computer- en communicatiewereld. Ter discussie staat uitsluitend of het legitiem is honderdduizenden topptechnologische computers tot clusters samen te schakelen zodat mensen massaal hun prompts op hen kunnen loslaten — en of dat een energieberekening is die klopt.
Mijn antwoord: ja. Ik geloof dat we met AI de juiste weg inslaan — en zelfs een verdomd goede.
De eigenlijke berekening
Wie AI intensief gebruikt, heeft een vrij nauwkeurig gevoel van wat daar eigenlijk bespaard wordt. Niet aan stroom — aan menselijk werk. Een loganalyse die vroeger een halve middag kostte, duurt dertig seconden. Een eerste concept van documentatie dat anders een uur voorbereiding had verslonden, staat er in twee minuten — rauw, maar bruikbaar. Een codereview die vermoeiende regel-voor-regel-vergelijking kortsluit. Een architectuurvoorstel dat anders dagen onderzoek had geëist. Een vertaling die zonder menselijke corrector uitkomt, omdat de mens alleen nog naleest.
Nergens op de elektriciteitsrekening verschijnt dit bespaarde werk. Nergens wordt verantwoord hoeveel vluchten, ritten, afgedrukte pagina’s, papier, verwarmde kantoren, koffiemachines en pendels bespaard blijven omdat een taak werd overgenomen door een inferentieserver die toch al draaide. Het debat boekt alleen de invoer — kilowattuur na kilowattuur — en houdt de uitvoer volledig buiten beeld. Dat is geen balans. Dat is een halfjaarrekening die zo is bijgeschaafd dat ze slecht móét uitvallen.
Een eerlijke berekening zou de vermeden inspanning meenemen: de werkuren die anders konden worden besteed, de taken die zonder AI nooit ondernomen zouden zijn, de democratisering van vaardigheden die voorheen voorbehouden waren aan specialisten. Dat buiten beeld houden betekent het debat verliezen voordat het begint — niet tegen AI, maar tegen methode.
Het echte probleem: hypercentralisatie
Daarmee is de vraag naar het nut beantwoord — maar niet die naar de architectuur. Want hier ligt de kern van het probleem, en die heeft minder met AI te maken dan met wat grote concerns ervan willen maken.
De trend gaat naar datacenters die qua omvang Manhattan naar de kroon steken. Hele landschappen worden gereserveerd voor bouwcomplexen die niets anders doen dan data vasthouden en verwerken — gecentraliseerd in een mate die elke gedachte aan decentralisatie belachelijk maakt. Daarachter staat een duidelijk belang: wie de data houdt, houdt de macht. Wie de inferentie exploiteert, controleert de toegang. Wie beide centraliseert, schept afhankelijkheid.
Deze drift naar hypercentralisatie harde economische redenen die niets met efficiëntie te maken hebben. Ten eerste: wie rekenkracht monopoliseert, creëert schaarste op de eindgebruikersmarkt. Prijzen stijgen, kleine spelers worden verdrongen, innovatie verhuist naar waar kapitaal geconcentreerd is — een situatie die je gerust klootzakkerig kunt noemen. Ten tweede — en dat is het subtielere punt: een aanbieder die inferentie centraal aanbiedt, krijgt de promptdata van zijn gebruikers cadeau mee. En promptdata is het goud van het tijdperk. Het is trainingsmateriaal, optimalisatiebasis, concurrentievoordeel. Wie lokale AI op eigen hardware draait, onttrekt die databron aan de centrale. Dat is precies wat voorkomen moet worden.
Het is geen toeval dat lokale AI op het apparaat of op eigen hardware door de grote aanbieders òf helemaal niet wordt aangeboden, òf alleen in verminkte vorm, achter betaalmuren en voorzien van phone-home-functies. Lokale inferentie zonder datalek is een bedrijfsmodelrisico. De gebruiker die zijn model thuis draait, is een verloren datapunt. De stilzwijgende boodschap van de providers luidt: gebruik onze cloud, geef ons je prompts, en in ruil geven wij jou iets dat werkt. Het werkt — maar tegen welke prijs?
Promptdata en de vrijwilligheid die ontbreekt
Moeten we concluderen dat promptdata daadwerkelijk in een of andere vorm voor verdere training gebruikt zouden moeten worden — dan zou dat op vrijwillige basis moeten gebeuren. Niet zoals nu, waarbij opt-out òf onmogelijk òf praktisch onmogelijk is, omdat het nauwelijks of niet wordt gefaciliteerd. Wie niet wil dat zijn data voor training worden gebruikt, moet vaak diep in privacyverklaringen graven, formulieren invullen die nergens prominent gelinkt zijn, of vaststellen dat er simpelweg geen functie voor is. Dat is geen opt-out. Dat is een opt-in waarbij de standaard op “ja” staat en de uitgang door een labyrint voert.
Een eerlijke oplossing zou er anders uitzien: actieve, geïnformeerde toestemming. Een dialoog bij de installatie, niet in paragraaf 47 van de voorwaarden. De mogelijkheid om je promptgeschiedenis te exporteren, te verwijderen, van training uit te sluiten — en dat zonder wrijving, zonder wachtrijen, zonder de stille hoop dat de meesten toch wel opgeven. Wie data wil, mag erom vragen. Wie ze niet wil geven, mag nee zeggen — zonder nadeel.
In plaats daarvan wordt datahonger vermomd als technische noodzaak. Maar het is geen noodzaak. Het is een keuze. En die keuze wordt momenteel ten koste van degenen die geen lobby hebben: de gebruikers.
Dit alles zijn problemen van de voorziening, niet van de technologie. Wie de hebzucht van providers tot argument tegen de machine maakt, kort de debat opnieuw in. AI kan anders worden geëxploiteerd. En wie haar anders exploiteert, beleeft iets dat voorbij de architectuurkritiek zijn eigen waarde bezit.
Versnelling
Wat uiteindelijk gebruikers van AI overkomt laat zich in één woord samenvatten: versnelling. Wie AI correct leert inzetten, versnelt zichzelf. Niet in de zin van haastig produceren, maar in de zin van een verschoven bottleneck-grens. Opeens is de beperking niet langer beschikbare tijd, maar de kwaliteit van de vraagstelling. Goed vragen, goede antwoorden — snel. Middelmatig vragen, middelmatige antwoorden — snel. Slechte vragen leveren nog steeds slechte antwoorden, alleen ook sneller.
Dat is een verschuiving die sommigen verwelkomen en anderen vrezen. Beide zijn begrijpelijk. Versnelling tilt hen die meeredenken omhoog, en overvraagt hen die het niet doen. Ze herschikt markten, omdat kleine teams plotseling output leveren die vroeger hele afdelingen voorbehouden was. Ze herschikt onderwijs, omdat toegang tot competente ondersteuning niet langer gebonden is aan aanwezigheidsuren of bijlesprijzen. Ze herschikt ook ongelijkheid — in beide richtingen, en dat is geen tegenspraak maar de realiteit van een technologie die gereedschap verdeelt maar geen gebruik afdwingt.
Tijd, zoals elke baanbrekende technologie die nodig heeft
Voorzichtigheid is dus op haar plaats — niet als wantrouwen jegens de machine, maar als respect voor wat ze met ons doet. Elke baanbrekende technologie moet eerst door ons mensen begrepen en verwerkt worden. De auto vormde het stadsbeeld om, en het duurde decennia voordat veiligheid, verkeersleiding, wegenuitleg, verzekeringsrecht en collectieve gewoonten aansloten. Met internet zijn we eigenlijk tot op heden niet geslaagd. Voor de overgrote meerderheid blijft zijn opbouw een boek met zeven zegels — men gebruikt het zonder te begrijpen hoe pakketten gerouteerd, DNS opgelost, TLS uitgewisseld worden. En dat is prima, zolang er genoeg mensen zijn die het wél begrijpen en de infrastructuur overeind houden.
Met AI staan we aan het begin van een vergelijkbare cyclus. Ze is jong, onrijp, tegenstrijdig. Ze wordt verkeerd begrepen, overschat, onderschat, soms tegelijk. Dat verandert niets aan het feit dat ze gekomen is om te blijven. De vraag is niet óf — maar hoe.
Laten we niet met angst argumenteren
En hier scheiden de geesten. Er bestaat een factie die het debat met angst voert. Angstkampagnes zijn comfortabel omdat ze denkwerk besparen. Ze hebben geen genuanceerd argument nodig, geen cijfers, geen tegenberekening — alleen een slecht gevoel en een schuldige. Zulke kampagnes komen niet toevallig uit die politieke hoek die elders ook liever met gevoelens werkt dan met feiten: pseudo- en wannabe-fascisten die technologische complexiteit ombuigen tot nationale identiteitsvragen, omdat dat makkelijker is dan uitleggen hoe een transformer-model werkt.
Daaraan zouden we niet moeten meedoen. Niet uit naïviteit — de risico’s zijn reëel, en wie ze ontkent bedrijft reclame. Maar uit een oudere overtuiging: we mogen in onszelf geloven. In het vermogen van mensen om met krachtige gereedschappen iets te doen dat niet enkel winst maximaal maar ook dienstbaar is. Open wetenschap, toegankelijk onderwijs, zorg voor mensen die ondersteuning nodig hebben, vertaling voor vluchtelingen, diagnostiek in onderbedeelde regio’s — dat zijn geen dromen. Dat zijn al toepassingen, vandaag, dit jaar. Wie ze negeert om AI categorisch als klimaatschuldige af te schilderen, heeft de helft van de werkelijkheid buiten beeld gehouden.
Een pleidooi voor decentrale exploitatie
Maar angst heeft ook een legitieme kant, en die moet genoemd worden, juist door iemand die AI nuttig acht. De kritiek op overgrote datacenters en op de kernreactatoren die hen zouden moeten voeden, is niet categorisch anti-technologisch. Ze richt zich tegen een architectuur die niemand gekozen heeft, maar die iedereen raakt.
Daarom pleit ik voor lokaal gebruik. Voordat de markt wordt geopend voor een decentrale, private exploitatie van AI. Hoogprestatiesystemen zou men regionaal moeten creëren — communaal, misschien ook wat groter gemeenschappelijk, gedragen door coöperaties, gemeenten, universiteiten, verenigingen. Niet elke inferentiecluster hoeft aan een hyperscaler toe te behoren. Niet elk model hoeft achter een API te leven die data aftapt.
Wat daarvoor nodig is, is niet revolutionair — het is bekend: betrouwbare contracten voor het gebruik met privédata. Duidelijk gedefinieerde datasovereiniteit, geen phone-home, geen afluisteren, geen training op gebruikersprompts zonder toestemming. Open-source modellen die lokaal draaien, op hardware die je zelf controleert. Een alternatieve AI-wereld, gebouwd op transparantie in plaats van op gemaksvalkuilen. Mensen zulk een wereld met meer begrip begeleiden, omdat ze hem kunnen vertrouwen. Vertrouwen ontstaat niet door marketingbeloftes maar door navolgbaardheid.
Niemand hoeft zijn model op een pocketsmartphone te draaien. Maar de optie om het te doen — of om het op een eigen server, in een vereniging, in een gemeentelijke voorziening te doen — dat verandert de onderhandelingsmacht. Wie kan kiezen onderhandelt anders. Wie slechts één optie heeft, smeekt.
Bekentenissen van een AI-videoliefhebber
En aangezien ik me toch aan het outen ben: ik hou van AI-video’s. r/aivideos is een van de weinige subreddits waarin ik regelmatig wegzink. Veel daar is kitsch, veel is dilettanterig, veel is technisch indrukwekkend en inhoudelijk hol — en sommige dingen zijn gewoon geniaal. De snelheid waarmee deze gereedschappen evolueren beneemt de adem. Wat twee jaar geleden als curiosa aandeed, is vandaag een medium dat serieuze verhalen kan dragen.
Ik weet zeker: binnen de komende paar jaar zal ik een AI-film gezien hebben die me absoluut zal imponeren. Niet om de techniek — die imponeert me nu al — maar om het verhaal, de hand, de visie erachter. Misschien komt-ie van iemand die zonder deze gereedschappen nooit had kunnen filmen. Misschien van iemand die tot nu toe alleen kon schrijven en nu opeens regisseert. Misschien, wie weet, ontstaat er ooit een film uit mijn pen. Dat zou ik wensen. En ik zie geen reden om dat niet te zeggen.
Wat dit met libcom.de te maken heeft
Al een kwarteeuw bouw ik op open-sourceinfrastructuur — en de laatste jaren omvat dat het draaien van AI-stacks, eerlijk in balans gebracht, met maat en zonder illusies. De milieuberekening hoort daarbij. Maar ze hoort thuis in een totale berekening die invoer en uitvoer tegen elkaar afweegt, niet in een polemiek die slechts één kant telt.
Het gaat daarbij niet alleen om de eigen inferentieserver. Het gaat om de vraag hoe een IT-landschap eruit zou moeten zien dat AI gebruikt zonder soevereiniteit prijs te geven. Lokale modellen, privacy-conforme stacks, contractueel verzekerde datasovereiniteit — dat is geen nichemarkt voor idealisten maar een praktisch alternatief dat vandaag al werkt.
Als u zich afvraagt hoe AI in uw omgeving zinvol — nuttig én verantwoord — ingezet kan worden: schrijf naar contact@libcom.de. We leggen de berekening open, eerlijk, zonder verkoopdruk, met het oog op wat op termijn standhoudt.
De monsters in het rek zijn niet nieuw. Nieuw is alleen wie ze nu bedient. En dat, geloof ik, is goed nieuws — mits we erop letten wie de stekker in handen heeft.
En nog één ding, tot slot. Aan de mensen die protesteren tegen deze overgrote datacenters, die demonstreren tegen de kerncentrales die men de AI-reuzen aan de zijde wil zetten — spreek ik mijn steun uit. Niet omdat ik AI afwijs, maar omdat ik, net als zij, niet wil dat een technologie die ik zinvol vind, uitmondt in een architectuur die niemand kan controleren. Hun protest is niet anti-voortgang. Het is pro-democratisch. En het is nodig.
Opmerking: Dit artikel biedt algemene oriëntatie rond het AI-milieudebat en vervangt geen ecologisch of energiebeleidkundig vakadvies. Vergelijkingen zijn illustratief en weerspiegelen de stand van de discussie ten tijde van publicatie; alle gegevens zonder garanties.