Voor de meeste mensen ziet AI eruit als een tekstvak op een scherm. Je typt een vraag in en krijgt binnen enkele seconden een uitgebreid antwoord terug. Wat je niet ziet, is de lange keten van techniek en mensenwerk die daarachter schuilgaat. En die keten heeft een prijs.

Waarom AI zoveel stroom nodig heeft

Voordat een AI-model vragen kan beantwoorden, moet het eerst trainen. Dat betekent: patronen leren herkennen in enorme hoeveelheden tekst en data. Dat kost enorm veel rekenkracht, en dus stroom.

In Nederland zie je dat terug in harde cijfers. Datacenters verbruikten in 2024 samen 5,1 TWh elektriciteit, oftewel 4,6 procent van het totale Nederlandse stroomverbruik. Dat is vergelijkbaar met het jaarverbruik van bijna 2 miljoen huishoudens. In 2021 lag dit aandeel nog op 3,3 procent, dus de groei gaat snel.

Netbeheerders houden er rekening mee dat dit aandeel in 2030 kan oplopen tot ongeveer 15 procent. Nederland telt inmiddels zo’n 200 datacenters, waarvan de meeste rond Amsterdam. Ongeveer 45 grote datacenters zijn samen verantwoordelijk voor 90 procent van dat verbruik.

Het gaat trouwens niet alleen om stroom. Datacenters nemen ook fysieke ruimte in, ruimte die daardoor niet meer beschikbaar is voor woningbouw of natuur.

De mensen achter je AI-antwoord

Minstens zo onzichtbaar is het menselijke werk achter een AI-model. Voordat een chatbot veilig genoeg is om te gebruiken, moet iemand eerst beoordelen welke content schadelijk, gewelddadig of ongepast is. Dat heet data labeling.

Een bekend voorbeeld: onderzoek van TIME Magazine bracht dit in 2023 aan het licht. OpenAI had dit werk uitbesteed aan arbeiders in Kenia, via het bedrijf Sama. Zij beoordeelden dagelijks teksten met daarin extreem gewelddadige, seksuele en verontrustende inhoud, waaronder beschrijvingen van kindermisbruik en zelfbeschadiging. Het verdiende loon: minder dan 2 dollar per uur.

Meerdere arbeiders raakten psychisch beschadigd door dit werk. Diezelfde uitbestedingsbedrijven, zoals Sama, werken niet alleen voor OpenAI, maar ook voor Google, Meta en Microsoft. Dit soort werk wordt structureel weggezet naar landen als Kenia, India, de Filipijnen en Uganda. Daar zijn lonen laag en is werkgelegenheid schaars.

Er is ook goed nieuws: de druk vanuit de arbeiders zelf leidde tot verandering. In 2023 stemden zo’n 150 AI-arbeiders in Nairobi voor de oprichting van een vakbond. Een eerste stap richting betere arbeidsvoorwaarden in deze sector.

Wat betekent dit voor jou?

Dit betekent niet dat je AI voortaan moet mijden. AI kan een echt nuttig hulpmiddel zijn, zoals we in onze AI-trainingen ook laten zien. Het is wel goed om te beseffen dat er een reële prijs hangt aan elk antwoord dat een AI-model voor je genereert. Een prijs die je alleen niet direct ziet.

Een paar dingen die je hiermee kunt doen:

• Wees je bewust van de volledige keten. Een AI-model “weet” niets uit zichzelf. Er zit stroom, apparatuur en mensenwerk achter, ook als je dat niet ziet.
• Gebruik AI doelgericht in plaats van overmatig. Elke onnodige aanroep van een AI-model kost ergens stroom en rekenkracht.
• Blijf kritisch op de beloftes van techbedrijven. Vooruitgang en gemak worden vaak breed uitgemeten, de kosten van die vooruitgang veel minder.
• Volg het nieuws over arbeidsomstandigheden in de tech-toeleveringsketen. Net als bij kleding of elektronica speelt ook bij AI de vraag onder welke omstandigheden het werk wordt gedaan.

AI-vooruitgang wordt vaak gepresenteerd als vanzelfsprekend en onvermijdelijk. Het is de moeite waard om net wat verder te kijken dan het tekstvak op je scherm.

Bronnen

• CBS, “Datacenters verbruiken 4,6 procent van de elektriciteit”
• NOS, “Datacenters gebruiken enorm veel stroom: wat kost het en wat levert het op?”
• TIME, “OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour”
• Reformatorisch Dagblad, “‘Ontheilig’ als christen techniek” (Pieter Ariese, 19 september 2026)