Kunstmatige intelligentie (AI) is de experimentele fase al lang voorbij. Van generatieve AI tot high-performance computing (HPC) en realtime analytics, het stimuleert nu de digitale transformatie in een ongekend tempo. Deze versnelling heeft echter een prijs: een sterke stijging van de energievraag.
Volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA) zouden AI-workloads in 2030 bijna 4% van de totale elektriciteitsvraag kunnen uitmaken - een cijfer dat de omvang van de uitdaging voor datacenterbeheerders onderstreept.
Zoals besproken in Kunstmatige Intelligentie: Het begin van een nieuwe realiteit, is AI meer dan technologische vooruitgang. Het markeert een structurele verschuiving die elke sector hervormt. Nergens is deze transformatie zichtbaarder dan in datacentra, waar energie zowel de brandstof voor innovatie als een beperkende factor is geworden.
Achter deze transformatie schuilt een fundamentele elektrische uitdaging: AI-computing gedraagt zich niet zoals traditionele IT. Trainingscycli kunnen apparatuur urenlang dicht bij de maximale capaciteit brengen, gevolgd door plotselinge dalingen in het stroomverbruik. Dit creëert snel fluctuerende belastingpatronen en ongekende belasting van elektrische systemen die ontworpen zijn voor stabiele, voorspelbare werking.
AI-systemen zijn afhankelijk van dichte cluster-GPU's die dagen of zelfs wekenlang continu draaien, waardoor energieprofielen ontstaan die veel volatieler zijn dan traditionele IT. Als gevolg hiervan staan AI-datacentra voor nieuwe en complexe uitdagingen bij het handhaven van continuïteit, efficiëntie en milieuprestaties.
Tegen 2026 zal de elektrische ruggengraat van deze faciliteiten niet langer alleen stroom leveren. Het moet functioneren als een intelligent, verbonden en dynamisch systeem – dat risico's kan anticiperen, de bedrijfsvoering kan optimaliseren en decarbonisatie kan ondersteunen.
Ga voor een breder overzicht van de marktdynamiek en infrastructuurtrends naar de Socomec Data Centre Hub.
De impact van kunstmatige intelligentie (AI) op datacentra is zowel direct als structureel. Het trainen van grote AI-modellen vereist enorme rekenkracht en genereert energieprofielen die veel volatieler zijn dan traditionele IT. Traditionele datacentra voor bedrijven verbruikten doorgaans 10 tot 20 MW. Tegenwoordig hebben AI-ready sites vaak 100 tot 300 MW nodig, en sommige hyperscale campussen naderen 1 GW – ongeveer het equivalent van de stroomvoorziening van 800.000 woningen.
Hoge rackdensity en continue GPU-workloads zorgen voor nieuwe energieprofielen, waarbij belastingvariaties binnen milliseconden enkele honderden procenten kunnen bereiken. Deze snelle transiënten beïnvloeden ook de vermogensfactor en harmonische vervorming, waardoor UPS- en distributiesystemen stabiliteit moeten behouden onder omstandigheden die nooit voorkomen in conventionele omgevingen.
Dergelijke volatiliteit vereist elektrische architecturen die veerkracht, snelle respons en intelligent belastingbeheer combineren. Zelfs een korte onderbreking kan datasets beschadigen of complexe trainingsprocessen onderbreken.
In de huidige AI-gestuurde faciliteiten is veerkracht niet langer een ontwerpoptie - het is de basis van operationeel vertrouwen. Redundantie en flexibiliteit bepalen nu elke elektrische beslissing. Veel exploitanten kiezen voor gecentraliseerde Catcher-architecturen, waarmee kritieke belastingen onmiddellijk tussen bronnen kunnen worden overgedragen en de uptime ononderbroken blijft.
Hoe AI-workloads de stroom- en koelingsinfrastructuur beïnvloeden
De elektrische impact van AI-workloads gaat veel verder dan alleen de vraag naar stroom. Ze stellen elke laag van de backbone van een datacenter op de proef – van beveiligings- en distributiesystemen tot koeling en monitoring.
Elektrische systemen die voorheen onder stabiele omstandigheden functioneerden, moeten nu binnen milliseconden reageren en tijdelijke belastingen beheren zonder spanningsafwijkingen of ongewenste overdracht naar bypass. In tegenstelling tot langdurige netstoringen moeten deze ultrakorte pieken worden opgevangen door de elektronica van de UPS in plaats van door de batterijen, om voortijdige veroudering te voorkomen.
UPS-systemen en distributielijnen moeten nu onvoorspelbare pieken en scherpe dalingen in de belasting kunnen opvangen zonder dat dit ten koste gaat van de continuïteit. Modulaire en belastbare ontwerpen worden daarom de nieuwe norm. Naast stroombeveiliging zijn ook de thermische gevolgen van AI-workloads even transformatief. GPU-intensieve racks kunnen elk meer dan 30-40 kW verbruiken, waardoor vloeistofkoeling niet alleen wenselijk is, maar ook onmisbaar voor efficiëntie. Hoewel deze aanpak thermische stress vermindert, verschuift het ook de energiebalans, waarbij koeling nu een aanzienlijk deel van het totale verbruik vertegenwoordigt. Naarmate de rackdichtheid toeneemt, moeten facilitaire teams ook rekening houden met een dubbele beperking: het behouden van thermische efficiëntie en tegelijkertijd warmteterugwinning integreren in bredere duurzaamheidsstrategieën.
Tegelijkertijd wordt de elektrische infrastructuur zelf datagestuurd. Elk gemeten punt in de energieketen biedt inzicht om risico's te anticiperen en prestaties te verfijnen. Slimme sensoren op bron-, lijn- en rackniveau, in combinatie met uniforme bewakingssystemen, bieden exploitanten vroegtijdig inzicht in mogelijke problemen en helpen het onderhoud en energieverbruik te stroomlijnen.
Dankzij ditzelfde inzicht kunnen teams de PUE nauwkeurig berekenen en bijhouden, en de evolutie van de efficiëntie in de loop van de tijd volgen. Door duizenden metingen om te zetten in bruikbare informatie, kunnen exploitanten prestatiedoelen afstemmen op duurzaamheidsdoelen en regelgevingskaders.
Naarmate monitoring steeds meer geïntegreerd raakt, maken datacenterteams de overstap van lokaal, reactief beheer naar volledig verbonden, voorspellende omgevingen. Deze verschuiving herdefinieert hoe elektrische prestaties, betrouwbaarheid en onderhoud worden beheerd. Het verandert ook de manier waarop mensen op locatie werken: toezicht, analyse en automatisering staan nu centraal in de dagelijkse bedrijfsvoering.
Slimmere bedrijfsvoering: Van energiemodellen naar voorspellend beheer
Het beheer van de energie-impact van AI-datacentra vereist intelligente, datagestuurde processen. Voorspellende energiemodellen kunnen nu belastingsgedrag simuleren en afwijkingen detecteren voordat ze escaleren. Hierdoor kunnen exploitanten vroegtijdig ingrijpen, waardoor de uptime wordt verbeterd en zowel de operationele kosten als de CO2-uitstoot worden verminderd.
Dankzij verbonden supervisieplatforms en diagnostiek op afstand kunnen experts veel problemen oplossen zonder fysieke interventie. Dit vermindert downtime, beperkt reisgerelateerde emissies en versnelt herstel. Deze voorspellende en hybride onderhoudsbenaderingen combineren menselijke expertise met automatisering, waardoor zelfs bij onvoorspelbare werkbelastingen hoge prestaties worden gegarandeerd.
Naarmate AI-gestuurde activiteiten op grotere schaal worden toegepast, wordt het vermogen om elektrische, thermische en operationele gegevens met elkaar in verband te brengen een onderscheidende factor. Faciliteiten die modulair ontwerp combineren met voorspellende analyses kunnen hoge prestaties behouden en tegelijkertijd overdimensionering voorkomen, wat tot energieverspilling leidt.
Tegelijkertijd wordt modulariteit van infrastructuur een belangrijke factor voor flexibiliteit. Het oversized ontwerpen van systemen omwille van de veiligheid is niet langer houdbaar; modulaire architecturen met de juiste afmetingen stellen exploitanten in staat om de capaciteit uit te breiden in overeenstemming met de werkelijke AI-vraag. Dit optimaliseert de totale eigendomskosten en waarborgt tegelijkertijd de continuïteit. In dit nieuwe paradigma worden elektrische infrastructuren levende systemen: adaptief, datagestuurd en zelfoptimaliserend.
Integratie van hernieuwbare energie en het duurzame datacenter
Nu de vraag naar energie sterk toeneemt, is de integratie van hernieuwbare energie van cruciaal belang geworden voor strategieën om datacentra koolstofarm te maken. De uitdaging is dat hernieuwbare energieopwekking intermitterend is, terwijl AI-workloads constante, hoogintensieve stroom vereisen. Batterij-energieopslagsystemen (Battery Energy Storage Systems, BESS) zijn nu van cruciaal belang om deze kloof te overbruggen. Zij slaan overtollige hernieuwbare energie op wanneer de productie hoog is en geven deze vrij tijdens pieken of stroomuitval, waardoor AI-activiteiten beter compatibel zijn met het elektriciteitsnet en milieuvriendelijker worden.
Naast energieopslag ontpopt deelname aan slimme netwerken zich als een strategisch voordeel. Door realtime monitoring, flexibiliteitsdiensten en deelname aan vraagrespons te combineren, kunnen AI-datacentra hun ecologische voetafdruk in evenwicht brengen met operationele betrouwbaarheid.
Deze evolutie naar duurzaamheid is ook afhankelijk van water- en warmtebeheer. Bij koelprocessen, zowel op basis van vloeistoffen als hybride, dient prioriteit te worden gegeven aan gesloten systemen om het waterverbruik te beperken en de warmteterugwinning te optimaliseren. De volgende generatie AI-ready datacentra zal duurzaamheid niet alleen meten in bespaarde megawatts, maar ook in bespaarde liters en vermeden CO2-uitstoot.
Op weg naar een intelligente energie-infrastructuur: De toekomst van datacentra
Tegen 2026 zullen elektrische systemen evolueren van passieve beveiligingsapparatuur naar intelligente, netinteractieve activa. UPS- en opslagsystemen ontwikkelen zich verder dan hun traditionele back-upfunctie. Zij worden nu actieve deelnemers aan het elektriciteitsnet — zij ondersteunen vraagresponsprogramma's en bieden flexibiliteitsdiensten die bijdragen aan de stabiliteit van lokale netwerken. Deze transformatie weerspiegelt een bredere verschuiving naar verbonden, geautomatiseerde infrastructuren die zich continu aanpassen aan het variabele energieverbruik van AI.
Toekomstbestendige datacentra zullen functioneren als intelligente ecosystemen, waarbij gebruik wordt gemaakt van voorspellende analyses, digitale tweelingen en autonome failovers om te anticiperen op de vraag en de uptime te handhaven. Facilitair managers zullen zich ontwikkelen tot strategische coördinatoren die veerkracht, energie-efficiëntie en duurzaamheid in evenwicht brengen en tegelijkertijd risico's in realtime beheren.
Dit nieuwe model bepaalt de toekomst van de infrastructuur van datacentra, waar elektrische systemen niet alleen zijn ontworpen voor bescherming, maar ook voor prestaties en deelname aan de wereldwijde energietransitie.
De weg vooruit: Bouwen aan een toekomstbestendige AI-infrastructuur
Het energieverbruik van AI is geen voorbijgaande trend, maar een structurele transformatie die de basis van de digitale infrastructuur hervormt. AI-datacentra verbruiken energie op een schaal die voorheen ondenkbaar was, aangedreven door krachtige modellen en GPU-intensieve workloads die de energiebehoefte naar nieuwe hoogten tillen.
De uitdaging is niet om meer energie te leveren, maar om deze beter te leveren — met precisie, efficiëntie en duurzaamheid op elk niveau van de elektriciteitsketen. Van voorspellende energiemodellen tot integratie van hernieuwbare energie, van waterbesparende koeling tot modulaire architectuur: de weg vooruit vereist infrastructuren die intelligent, veerkrachtig en klaar voor de toekomst zijn. AI transformeert de digitale wereld. De datacentra die deze gegevens hosten, moeten eveneens transformeren.
Neem contact op met een expert!
Vragen en antwoorden over het energieverbruik van AI in datacentra
Hoeveel energie verbruikt AI?
Het trainen van een groot AI-model kan miljoenen kilowattuur verbruiken, wat vergelijkbaar is met het energieverbruik van duizenden huishoudens gedurende een jaar. Hyperscale AI-datacentra plannen momenteel faciliteiten van 100 tot 300 MW, waarbij sommige zelfs meer dan 1 GW bedragen.
Hoe beïnvloedt AI de stroomvraag in datacentra?
AI-workloads zorgen voor scherpe, onvoorspelbare pieken in het verbruik, wat een zware belasting vormt voor UPS- en distributieapparatuur. Dit maakt het beheer van de energievraag tot een centrale uitdaging voor exploitanten.
Kunnen hernieuwbare energiebronnen AI-workloads ondersteunen?
Ja, maar de intermitterende aard ervan vormt een uitdaging. Door hernieuwbare energie te combineren met BESS kunnen AI-datacentra de variabele productie van hernieuwbare energie afstemmen op een constante werkbelasting.
Welke rol speelt koeling bij AI-werkbelastingen?
Koeling is van cruciaal belang. GPU's genereren aanzienlijke warmte, en vloeistofkoeling wordt steeds meer de norm. Dit roept echter vragen op over het waterverbruik, waardoor duurzame strategieën essentieel zijn.