The Sound of Zero Waste: hoe duurzaam is AI eigenlijk?

Een boodschappen-netje vol groenten, een herbruikbare drinkfles, dansend in de Alpen… en natuurlijk de titel The Sound of Zero Waste. Leuk plaatje toch?
Maar er zit een serieus verhaal achter. Want deze afbeelding is gemaakt met AI. En hoewel AI ons steeds meer mogelijkheden geeft, is het gebruik ervan niet zonder gevolgen voor het milieu.
Want digitaal betekent niet dat iets geen grondstoffen, energie of water kost.

AI draait niet op lucht

Als je ChatGPT, Claude, Copilot, Ecosia AI of een andere AI-chatbot gebruikt, lijkt het alsof je alleen maar een vraag intikt en vrijwel direct antwoord krijgt. Achter dat eenvoudige scherm staat echter een enorme fysieke infrastructuur.

AI-modellen draaien in datacenters vol krachtige computers en chips. Die gebruiken elektriciteit en produceren warmte. De servers moeten worden gekoeld en daarvoor kan water nodig zijn. Daarnaast zijn voor de bouw van datacenters, servers en chips grondstoffen en kritieke mineralen nodig. En uiteindelijk blijven er ook elektronische apparaten over die moeten worden vervangen en verwerkt.

De milieu-impact van AI zit dus niet alleen in de elektriciteit die nodig is voor een prompt. Het gaat om de hele keten: van grondstoffen en productie van chips tot datacenters, energiegebruik, koeling en uiteindelijk elektronisch afval.

💧 Water

Water is misschien wel een van de meest verrassende onderdelen van het verhaal.
Datacenters kunnen water gebruiken om servers te koelen. Maar watergebruik zit ook indirect in de productie van elektriciteit. Hoeveel water er precies nodig is, verschilt sterk per datacenter, koelsysteem, locatie en energiebron.

Het nieuwe rapport van het United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH) kijkt daarom niet alleen naar CO₂, maar ook naar de water- en landvoetafdruk van AI. De onderzoekers benadrukken dat die drie niet automatisch dezelfde kant op bewegen: een energiebron die weinig CO₂ uitstoot, kan bijvoorbeeld relatief veel water of land vragen.

⚡ Energie

AI vraagt behoorlijk wat rekenkracht en dus elektriciteit. En het gaat daarbij niet alleen om het trainen van grote AI-modellen.

Eenmaal online worden die modellen voortdurend gebruikt. Volgens UNU-INWEH is naar schatting 80 tot 90 procent van het energiegebruik van AI toe te schrijven aan het draaien van modellen voor dagelijkse toepassingen (inference), en niet aan het trainen ervan.
Oftewel: niet alleen het bouwen van het model kost energie. Iedere keer dat wij het gebruiken, draaien er ergens computers. En dat tikt aan als miljarden mensen dat regelmatig doen.

En dan zijn er nog chips, grondstoffen en land

AI heeft hardware nodig. Heel veel hardware.

Voor krachtige AI zijn gespecialiseerde chips nodig. Voor de productie daarvan zijn grondstoffen, water en energie nodig. Ook datacenters zelf nemen ruimte in beslag en vragen infrastructuur: gebouwen, elektriciteitsnetten, koelsystemen en verbindingen.

UNEP wijst daarnaast op het gebruik van kritieke mineralen en op de groeiende hoeveelheid elektronisch afval die samenhangt met de uitbreiding van AI-infrastructuur.

Het is dus eigenlijk een beetje vreemd om AI alleen te zien als “een slim stukje software”. AI is ook een fysieke industrie.

En een afbeelding maken dan?

Daar komt onze vrolijke Sound of Zero Waste-afbeelding om de hoek kijken.
Een tekstvraag aan AI en een compleet gegenereerde afbeelding zijn namelijk niet hetzelfde. Volgens UNU-INWEH kan het energiegebruik per AI-taak enorm verschillen. In hun analyse ligt het energiegebruik van een typische AI-afbeelding ongeveer 1.450 keer hoger dan dat van een eenvoudige tekstclassificatietaak. AI-video’s vragen nog veel meer.

Dat betekent natuurlijk niet dat één plaatje maken hetzelfde is als 1.450 ChatGPT-gesprekken. Het is een vergelijking met een specifieke, veel lichtere AI-taak. Maar het laat wél zien dat wat je AI laat doen ertoe doet.

Een simpele tekstvraag is iets anders dan een afbeelding genereren. Een afbeelding is weer iets anders dan een hele video laten maken.
En daar zit een mooie zero-waste-les in: Gebruik wat je nodig hebt. Niet alleen omdat het kan.

Dus nee, we gaan niet voortaan iedere AI-afbeelding de grond in stampen. Maar misschien hoeven we ook niet de hele klas, familie, voetbalvereniging én buurvrouw als Muppet te laten genereren omdat het grappig is. 😉

Dus: moeten we stoppen met AI?

Nou… niet per se. En eerlijk is eerlijk, het zou een utopie zijn om te denken dat men dat echt gaat doen.
AI kan ook een handig hulpmiddel zijn, dat je het voor betere en heldere communicatiedoelen gebruikt, bijvoorbeeld om een tekst te corrigeren, of aantrekkelijker te maken voor de lezers, of om informatie op te zoeken.

Zo gebruiken we zelf bij Zero Waste Apeldoorn zelf ook weleens AI. Bewust en met mate, met het hogere doel om meer mensen mee te kunnen bereiken en informeren.
En zo is de afbeelding bij dit artikel met AI gemaakt. Niet omdat we vonden dat de wereld nog één AI-plaatje nodig had, maar omdat we met dit beeld juist aandacht willen vragen voor- en informatie willen verstrekken over de milieu-impact van AI. Zoals Balzac het zo terecht schreef: “On ne fait pas d’omelette sans casser des œufs.” (oftewel, “Je kunt geen omelet maken zonder eieren te breken!”)

Maar AI kan toch ook iets goeds doen?

Zeker. En dat is belangrijk om erbij te vertellen.
AI is niet alleen maar slecht voor het milieu. Het kan juist worden ingezet om milieuproblemen aan te pakken. Denk bijvoorbeeld aan:

• 🌞 het beter voorspellen en benutten van zonne- en windenergie;
• ⚡ het slimmer aansturen van elektriciteitsnetten;
• 🏭 het efficiënter maken van productieprocessen;
• 🚛 het optimaliseren van routes en logistiek;
• 🏢 het verminderen van energiegebruik in gebouwen;
• 🔧 voorspellend onderhoud, waardoor apparatuur langer mee kan;
• 🛰️ het analyseren van satellietbeelden voor natuur- en klimaatmonitoring;
• 🌍 het opsporen van methaanlekken;
• ♻️ het analyseren en sorteren van afvalstromen.

De International Energy Agency (IEA) beschrijft bijvoorbeeld toepassingen waarbij AI elektriciteitsnetten helpt optimaliseren en meer hernieuwbare energie kan integreren. Ook kan AI worden gebruikt voor efficiëntere productie, gebouwen en transport.

Een mooi actueel voorbeeld komt van UNEP: AI wordt ingezet om satellietgegevens over methaanemissies sneller te analyseren, waardoor grote methaanlekken eerder kunnen worden opgespoord en aangepakt.
AI kan dus onderdeel zijn van de oplossing. Maar het is geen gratis oplossing. En ook daar geldt: de winst die AI oplevert, moet worden afgezet tegen de middelen die ervoor nodig zijn.

En hoe zit dat dan met Ecosia en AI? 🌳

Ook AI is niet zwart-wit. Een mooi voorbeeld is Ecosia, de zoekmachine die bekendstaat om het financieren van boomplant- en andere klimaatprojecten.

Ecosia gebruikt zijn winst voor klimaatactie: het grootste deel daarvan gaat naar het planten en beschermen van bomen. Dat geld komt onder meer uit advertentie-inkomsten die ontstaan wanneer mensen via Ecosia zoeken en op advertenties klikken.

Maar wat gebeurt er als je niet gewoon zoekt, maar een vraag stelt aan Ecosia AI Chat?

Ecosia biedt inmiddels een eigen AI-chatfunctie aan. Die gebruikt momenteel Mistral Small 4, een relatief klein AI-model. Volgens Ecosia is dit model energie- en waterefficiënter dan veel grotere AI-modellen. Ecosia zegt bovendien dat het meer schone energie produceert dan de energie die zijn zoek- en AI-functies verbruiken.

Betekent dat dat je met iedere vraag aan Ecosia AI Chat automatisch een boom plant? Nee. Het is geen systeem waarbij één AI-vraag rechtstreeks aan één boom wordt gekoppeld. Wel stelt Ecosia dat zoeken op zijn platform – inclusief het gebruik van de AI-functies – onderdeel blijft van zijn bredere model waarmee het klimaatactie financiert.

En ook bij Ecosia blijft de belangrijkste nuance overeind: AI-gebruik vraagt rekenkracht en dus energie. Dat Ecosia die energie probeert te beperken en tegelijkertijd investeert in hernieuwbare energie en klimaatactie, maakt het gebruik bewuster en anders dan bij veel andere aanbieders, maar maakt een AI-vraag niet ineens impactvrij.

Ook hier geldt dus: kijk niet alleen naar het label, maar naar wat je daadwerkelijk gebruikt.

Maar wacht eens… hoe zit het dan met Netflix?

Hier wordt het interessant. Want als we eerlijk naar onze digitale voetafdruk kijken, moeten we niet alleen naar AI wijzen.
Ook streaming, videobellen, social media en andere digitale diensten vragen energie en data. Een vergelijking die in juni 2026 werd gepubliceerd naar aanleiding van het UNU-INWEH-onderzoek stelt dat 30 minuten Netflix kijken qua energiegebruik overeenkomt met 91 ChatGPT-gesprekken. In hetzelfde artikel wordt aangehaald dat een uur Teams-vergaderen overeenkomt met ongeveer 100 AI-chats.

Dat is een belangrijke kanttekening bij het AI-debat. Want het heeft weinig zin om heel principieel één AI-vraag te vermijden om vervolgens iedere avond urenlang video te streamen.

Dezelfde bron citeert AI-trainer Bas Prins, die erop wijst dat een gemiddelde Nederlander dagelijks veel tijd besteedt aan streaming, sociale media en videobellen. Zijn punt: je digitale gedrag als geheel bepaalt je impact, niet alleen je AI-gebruik.

En ja: Spotify, YouTube, podcasts en Netflix vallen allemaal onder streaming wanneer je ze online afspeelt. Een nummer, video of podcast die je iedere keer opnieuw via internet binnenhaalt, vraagt dus opnieuw netwerk- en datacenterinfrastructuur. Bij downloaden voor offline gebruik hoeft die inhoud niet telkens opnieuw te worden gestreamd.

Bewust digitaal gedrag

Als je je digitale voetafdruk wilt verkleinen, hoef je echt niet terug naar een leven zonder internet. Begin gewoon met jezelf af te vragen:

Moet ik dit echt doen?
Moet die serie aan als je na vijf minuten met je ogen dicht op de bank ligt?
Moet dat filmpje op YouTube echt nog een keer?
Moet je iedere dag urenlang muziek streamen terwijl je ook een playlist offline kunt opslaan?
Moet je voor iedere kleine vraag een AI-tool gebruiken?
En moet je twintig varianten van dezelfde afbeelding laten genereren omdat nummer 21 misschien nét iets leuker wordt? Misschien niet.

Digitale vervuiling zie je niet. Maar het bestaat wel.

Dat is misschien het lastigste aan digitale duurzaamheid. Bij een plastic fles zie je de fles. Bij een wegwerpkoffiebeker zie je het afval. Bij een autorit zie je de benzine verdwijnen. Maar wanneer je een prompt intikt, gebeurt er op je scherm eigenlijk… niets bijzonders. Je krijgt een antwoord.
Toch draaien er ondertussen servers. Wordt er elektriciteit gebruikt. Is er koeling nodig. Zijn er chips en andere hardware geproduceerd. En achter die hardware zitten grondstoffen, fabrieken, transport en uiteindelijk elektronisch afval. De impact is onzichtbaar geworden, maar daarmee is hij niet verdwenen.

Dus misschien is dit wel de belangrijkste zero-waste-tip voor AI:

Denk na vóór je prompt.

Gebruik AI als het iets toevoegt. Kies waar mogelijk voor een lichtere toepassing. Vraag niet om een afbeelding als tekst voldoende is. Genereer niet eindeloos door omdat het kan. En kijk niet gedachteloos urenlang naar content omdat die toevallig automatisch begint te spelen.

Niet alles wat digitaal kan, hoeft ook digitaal.