Vergelijking van AI-energieverbruik: GPU-gebruik van GPT-4 & Gemini versus Tesla Model 3
Overzicht van AI-energieverbruik
Kunstmatige intelligentie (AI) beïnvloedt zowel het milieu als de industrie door het enorme energieverbruik. In dit artikel analyseren we hoeveel energie de nieuwste AI-modellen, zoals GPT-4 en Google’s Gemini, verbruiken via GPU’s – en vergelijken we dit met de dagelijkse laadsessie van een Tesla Model 3 Standard. Tevens bespreken we welke bedrijven waarschijnlijk zullen profiteren van het toegenomen AI-energieverbruik en geven we prognoses voor de stijging van de operationele winst in 2025–2026.
GPT-4 & Gemini: GPU-gebruik en Energieverbruik
De nieuwste AI-modellen vereisen enorme hoeveelheden rekenkracht, waardoor duizenden tot tienduizenden high-performance GPU’s worden ingezet. OpenAI’s GPT-4, met aanzienlijk meer parameters dan GPT-3 (geschat tot wel 100 biljoen parameters), heeft bijvoorbeeld ongeveer 10.000 NVIDIA V100 GPU’s gebruikt die 24 uur per dag draaiden gedurende 56 maanden. Dit resulteerde in een totaal energieverbruik van circa 7.200 MWh – wat neerkomt op een dagelijks verbruik van ongeveer 48 MWh. Ook Google’s model, Gemini Ultra, vereist enorme resources en meerdere datacenters om te functioneren, ondanks optimalisaties met TPU v4/v5e.
Zelfs wanneer deze gigantische AI-modellen in diensten zoals ChatGPT worden ingezet, is er sprake van aanzienlijk energieverbruik. Berekeningen tonen aan dat een enkele aanvraag ongeveer 2,9 Wh verbruikt – of bij geoptimaliseerde modellen zelfs zo laag als 0,3 Wh per aanvraag. Toch wordt het dagelijkse energieverbruik voor de ChatGPT-dienst geschat op circa 621,4 MWh, wat vergelijkbaar is met de energie die nodig is om tienduizenden Tesla Model 3-auto’s op te laden.
Tesla Model 3: Dagelijkse Batterijlading als Vergelijking
Om het energieverbruik van AI in perspectief te plaatsen, vergelijken we het met een vertrouwde referentie: het opladen van een Tesla Model 3 Standard met een batterijcapaciteit van circa 50–60 kWh.
Tesla vs. GPT-4
Het dagelijkse energieverbruik van GPT-4 (ongeveer 48 MWh) komt overeen met de energie die nodig is om zo’n 960 Tesla Model 3-auto’s volledig op te laden. Als we de ChatGPT-dienst bekijken, die ongeveer 621,4 MWh per dag gebruikt, dan staat dat gelijk aan het opladen van ongeveer 12.000 Model 3-auto’s – een energieverbruik vergelijkbaar met dat van meer dan 21.600 huishoudens in de VS.
Vergelijking met Google-zoekopdrachten
Er wordt geschat dat een AI-aanvraag gelijk staat aan de energieverbruik van tien Google-zoekopdrachten, wat benadrukt hoeveel meer energie AI-diensten verbruiken vergeleken met traditionele zoekmachines.
Bedrijven die Profiteren van Toegenomen AI-energieverbruik
Ondanks het enorme energieverbruik biedt de ontwikkeling van geavanceerde AI-modellen ook grote zakelijke kansen:
NVIDIA – Dominantie op de GPU-markt
NVIDIA, marktleider in AI-GPU’s, ervaart een explosieve groei in de vraag. Hun producten, zoals de A100 en H100, worden veelvuldig ingezet voor zowel training als inferentie. Prognoses wijzen erop dat NVIDIA meer dan 95% van de wereldwijde AI-GPU-markt zal behouden, met een marktwaarde die in 2025 kan oplopen tot 158 miljard dollar.
Geheugen- en Infrastructuurbedrijven
Bedrijven zoals SK Hynix en Samsung Electronics profiteren eveneens van de groeiende vraag naar high-performance geheugensystemen, zoals HBM (High Bandwidth Memory). Ook leveranciers van datacenterinfrastructuur profiteren van investeringen in stroomvoorziening en koelsystemen.
Cloudservice Providers
Grote cloudplatforms zoals Microsoft, Google en Amazon zien een directe correlatie tussen de toename van AI-activiteit en hogere inkomsten dankzij investeringen in toegewijde AI-infrastructuur.
Efficiëntie en Balans: Uitdagingen en Toekomstperspectieven
Ondanks de enorme energiekosten werken zowel AI-bedrijven als datacenterexploitanten intensief aan het optimaliseren van de efficiëntie. Bedrijven zoals Google ontwikkelen maatwerk AI-chips en zetten milieuvriendelijke energiemethoden in om het totale energieverbruik te verlagen. De uitdaging voor de toekomst is om de toenemende prestaties te balanceren met een duurzame milieu-impact.
Lees meer over de toekomst van AGI en hoe veelbelovende bedrijven, van NVIDIA-chips tot xAI Grok-3, worden beïnvloed in onze diepgaande analyse: Lees meer hier.
© 2025 Jouw Bedrijfsnaam. Alle rechten voorbehouden.
“De energie-efficiëntie van AI: Vergelijking van GPU’s en elektrische voertuigen”
Dit artikel onderzoekt de energievereisten van AI-modellen zoals GPT-4 en Gemini, en vergelijkt deze met het energieverbruik van elektrische voertuigen zoals de Tesla Model 3.
Länk: AI en Energieverbruik Vergelijking
“Energieverbruik in kunstmatige intelligentie: Hoe GPT-4 en Tesla Model 3 zich verhouden”
Hier wordt gedetailleerd beschreven hoe kunstmatige intelligentie, waaronder GPT-4, energie verbruikt in vergelijking met Tesla’s elektrische voertuigen en hun impact op het milieu.
Länk: AI Energieverbruik en Duurzaamheid
Het is belangrijk op te merken dat AI-ontwikkelaars actief werken aan het verminderen van het energieverbruik van hun modellen. Onderzoek heeft geleid tot technieken die het energieverbruik tijdens de training met tot 80% kunnen verminderen, wat bijdraagt aan duurzamere AI-praktijken.
Voor een visuele vergelijking van de prestaties van Google’s Gemini en GPT-4 kunt u de volgende video bekijken:
Bronnen
4o mini