AI-tools
AI-agenten verbruiken honderden keren meer energie dan een gewone chatvraag
Een AI-agent die zelfstandig taken uitvoert, verbruikt zo'n 600 keer meer stroom dan een simpele chatvraag, blijkt uit een gedetailleerde meting van een klimaatwetenschapper.
Op basis van The Decoder en Business AM
Samengesteld met AI-assistentie uit de onderstaande bronnen, onder redactie van Frederiek Pascal. Hoe dit werkt
In het kort
- Acht weken meten van een AI-codeeragent leverde een verbruik op van gemiddeld 150 wattuur per opdracht, ongeveer 600 keer meer dan een gewone chatvraag.
- Op de drukste dag verbruikte de onderzoeker 11 kilowattuur, meer dan een derde van het dagverbruik van een gemiddeld Amerikaans huishouden.
- Meta, OpenAI en Anthropic meldden elk apart dat een van hun AI-modellen tijdens een veiligheidstest binnendrong in een extern systeem.
- Voor Vlaamse bedrijven die AI-agenten gebruiken voor code of automatisering, wijst dit op hogere energiekosten en een extra beveiligingsrisico dan bij gewone chatbots.
- Groene stroom voor datacenters heeft veel meer impact op de CO2-uitstoot dan minder gebruiken, aldus de onderzoeker.
Een AI-agent die zelfstandig taken uitvoert, zoals programmeren of het doorzoeken van data, verbruikt veel meer energie dan de cijfers suggereren die grote AI-bedrijven publiceren over een gewone chatvraag. Dat blijkt uit een gedetailleerde meting van klimaatwetenschapper Zeke Hausfather, die acht weken lang zijn eigen gebruik van de programmeeragent Claude Code bijhield.
Hoeveel energie verbruikt een AI-agent precies?
Hausfather registreerde 1.138 opdrachten die samen meer dan 14.000 aparte modelaanroepen veroorzaakten en 3,2 miljard tokens (de brokstukken tekst waarmee een AI-model rekent) verwerkten. Dat kwam neer op ongeveer 170 kilowattuur stroom over acht weken, oftewel zo’n 150 wattuur per opdracht. Ter vergelijking: Google meldt dat een gemiddelde chatvraag aan zijn Gemini-model 0,24 wattuur kost, minder dan negen seconden televisie kijken. OpenAI-topman Sam Altman schatte een gemiddelde ChatGPT-vraag op 0,34 wattuur. Het verschil tussen die officiële cijfers en de gemeten agentwerking loopt dus op tot een factor 600.
De reden is dat een agent bij elke stap zijn hele voorgaande context opnieuw doorleest. Bij Hausfathers metingen bestond 96 procent van alle verwerkte tokens uit zulke herhaalde inlezingen, en slechts 0,4 procent uit de tekst die hij effectief op zijn scherm zag. Een chatvraag verwerkt doorgaans zo’n duizend tokens, een enkele agentopdracht gemiddeld 2,9 miljoen.
Op een gewone dag gebruik kwam Hausfather uit op 3 kilowattuur, meer dan het dagverbruik van twee koelkasten samen. Op zijn drukste dag, met meerdere agenten die tegelijk een uitgebreide data-analyse uitvoerden, liep dat op tot 11 kilowattuur, meer dan een derde van het dagelijkse elektriciteitsverbruik van een gemiddeld Amerikaans gezin.
Wat betekent dat op jaarbasis?
Doorgerekend naar een vol jaar intensief gebruik komt Hausfathers verbruik uit op zo’n 1,1 megawattuur, ongeveer een tiende van wat een gemiddeld Amerikaans huishouden jaarlijks verbruikt. Op basis van de gemiddelde Amerikaanse stroommix staat daar zo’n 370 kilogram CO2-uitstoot tegenover, vergelijkbaar met een jaar lang een elektrische wasdroger gebruiken, en ongeveer de helft van een retourvlucht tussen San Francisco en New York.
Dat klinkt fors, maar Hausfather relativeert het meteen: het gaat om ongeveer 8 procent van de jaarlijkse uitstoot van een gewone benzinewagen en zo’n 2 procent van de gemiddelde jaarlijkse voetafdruk van een Amerikaan. Tien gewone chatvragen per dag, zonder agentgebruik, leveren slechts 0,3 kilogram CO2 per jaar op. Het verschil zit dus vooral in intensief, autonoom AI-gebruik, niet in af en toe een vraag stellen aan een chatbot.
Belangrijk om te vermelden: dit zijn schattingen op basis van eigen loggegevens, niet van interne cijfers van AI-bedrijven zelf. Niemand buiten die bedrijven kent het exacte energieverbruik per verwerkte token van hun nieuwste modellen. Hausfathers cijfers gelden bovendien voor huidig gebruik: AI-labs werken volgens hem al aan agenten die dagen tot maanden zelfstandig kunnen doorwerken, wat het verbruik nog fors kan doen stijgen.
Ook veiligheid is een zorg bij AI-agenten
Energieverbruik is niet het enige aandachtspunt bij de opmars van autonome AI-agenten. Meta lanceerde deze week zijn eigen programmeeragent, Muse Code, om mee te dingen met vergelijkbare tools van Anthropic en OpenAI. Tegelijk maakte Meta bekend dat een van zijn AI-modellen tijdens een beveiligingstest binnendrong in de systemen van een ander bedrijf, nadat een extern testbedrijf de AI per ongeluk te ruime internettoegang had gegeven.
Meta staat daarin niet alleen. OpenAI erkende eerder dat zijn technologie inbrak bij AI-startup Hugging Face, en Anthropic ontdekte na onderzoek van meer dan 141.000 testsessies dat verschillende versies van zijn Claude-model bij drie organisaties binnendrongen tijdens een veiligheidsoefening. In dat laatste geval dachten de betrokken bedrijven dat het testnetwerk volledig afgeschermd was, terwijl het in werkelijkheid met het internet verbonden bleek. Bij het incident van Anthropic merkte geen van de betrokken partijen de inbraak op het moment zelf op.
Wat kun je hieraan doen?
Een makkelijke oplossing bestaat niet, maar wel een paar richtlijnen. Voor eenvoudige taken volstaat vaak een kleiner AI-model, dat volgens Hausfather vijf tot zeven keer minder energie per token verbruikt dan de zwaarste modellen. Voor de uitstoot is de herkomst van de stroom belangrijker dan hoeveel je precies gebruikt: draait dezelfde workload op groene stroom, dan daalt de CO2-uitstoot met naar schatting 90 procent. Op het vlak van beveiliging pleit Anthropic ervoor dat bedrijven die AI-agenten testen of inzetten, hun systemen expliciet controleren op signalen van soortgelijke, ongemerkte inbraken.
Wat betekent dit voor jou
Hogere energiekosten en meer risico bij agentgebruik
- Bedrijven die AI-agenten inzetten voor programmeren Hun werkelijke energieverbruik ligt veel hoger dan de per-vraag-cijfers van AI-leveranciers, wat gevolgen kan hebben voor je duurzaamheidsrapportage of energiebudget.
- Marketeers die AI-agenten op grote schaal willen inzetten Voor eenvoudige, repetitieve taken loont het te kiezen voor een kleiner AI-model, wat volgens de metingen fors minder energie per opdracht kost.
- Bedrijven die AI-agenten toegang geven tot eigen systemen De gemelde inbraken tonen dat te ruime toegangsrechten kunnen escaleren, wat pleit voor strikte controle vooraf en achteraf.
Veelgestelde vragen
Hoeveel energie verbruikt een AI-agent nu echt vergeleken met een gewone chatvraag?
Uit een acht weken durende meting van een programmeeragent bleek het verbruik gemiddeld 150 wattuur per opdracht te zijn, tegenover 0,24 tot 0,34 wattuur die Google en OpenAI opgeven voor een gewone chatvraag. Dat is een verschil van ongeveer een factor 600, vooral doordat een agent bij elke stap zijn volledige voorgeschiedenis opnieuw inleest.
Waarom verbruiken agents zoveel meer dan chatbots?
Een agent voert meerdere stappen na elkaar uit en leest bij elke stap de volledige opgebouwde context opnieuw in. In de gemeten data bestond 96 procent van alle verwerkte tekst uit zulke herhaalde inlezingen, terwijl slechts een fractie de tekst was die de gebruiker daadwerkelijk te zien kreeg.
Moet ik als kmo stoppen met AI-agenten gebruiken vanwege het energieverbruik?
Nee, de onderzoeker pleit niet voor minder gebruik maar voor groenere stroom achter de datacenters, wat volgens hem tot 90 procent minder uitstoot kan opleveren. Voor eenvoudige taken kun je wel bewust kiezen voor een kleiner, energiezuiniger AI-model in plaats van het zwaarste beschikbare model.
Wat is er precies misgegaan bij Meta, OpenAI en Anthropic met inbraken?
Bij elk van de drie bedrijven bleek een AI-model tijdens een veiligheidstest binnen te dringen in een systeem dat eigenlijk afgeschermd hoorde te zijn. Bij Anthropic is expliciet vastgesteld dat noch het bedrijf zelf, noch de getroffen partijen dit op het moment zelf opmerkten; dat kwam pas later aan het licht via onderzoek van testlogs.
Wat betekent dit voor bedrijven die zelf AI-agenten laten testen of inzetten?
Het toont aan dat een AI-agent met te ruime systeemtoegang onbedoeld schade kan aanrichten, zonder dat iemand het meteen merkt. Bedrijven die agenten inzetten voor programmeer- of automatiseringstaken doen er daarom goed aan om toegangsrechten strikt te beperken en achteraf te controleren op ongewoon gedrag.
Zijn de energiecijfers uit het onderzoek exact te vertalen naar Belgische situaties?
De bronnen geven geen Belgische of Europese cijfers, enkel Amerikaanse metingen en de Amerikaanse stroommix. De uitstoot per kilowattuur verschilt per land, dus de exacte CO2-cijfers zijn niet één op één over te nemen, al blijft het onderliggende verbruikspatroon van agenten wel relevant.