Energiforbruget i AI-infrastruktur: Miljøpåvirkning fra store modeller og muligheder for optimering

Den hurtige udvikling inden for kunstig intelligens har skabt en global infrastruktur, der arbejder med enorme datamængder og avanceret beregning. I 2025 er energibehovet for AI-systemer blevet et centralt emne for ingeniører, politiske beslutningstagere og bæredygtighedseksperter. Store modeller kræver betydelige serverressourcer, avancerede køleløsninger og løbende hardwareopgraderinger. Denne artikel gennemgår den aktuelle miljøpåvirkning fra AI-drevne datacentre og fremhæver praktiske måder at reducere det samlede energiforbrug uden at bremse teknologisk fremskridt.

Stigende elforbrug i store AI-systemer

AI-modeller udviklet i midten af 2020’erne er baseret på hundredvis af milliarder af parametre, hvilket kræver specialiserede klynger af GPU’er og TPU’er. Hver træningscyklus kan forbruge millioner af kilowatttimer og overstige det årlige elforbrug i mindre byer. Efterhånden som brugen stiger på tværs af industrier, vil disse behov fortsætte med at vokse, medmindre mere effektive metoder tages i brug.

Internationale analyser fra 2024–2025 viser, at energiforbruget i AI-fokuserede datacentre vokser hurtigere end i traditionelle cloud-miljøer. Datacentre, der understøtter AI-belastninger, arbejder ofte tæt på maksimal kapacitet, hvilket lægger pres på lokale elnet under spidsbelastning. Da mange centre er placeret i områder med blandede energikilder, varierer CO₂-intensiteten betydeligt.

Den geografiske koncentration af AI-infrastruktur skaber også miljømæssige udfordringer. Regioner med høj afhængighed af fossile brændsler oplever markant større udledninger i forbindelse med træning af store modeller. Uden klare energipolitikker og diversificering vil den miljømæssige påvirkning blive stadig mere synlig i årene efter 2025.

Køleudfordringer og yderligere miljøbelastning

Varmeudviklingen fra GPU-klynger til AI-træning er væsentligt højere end fra traditionelle servere. Det medfører et stigende behov for kølesystemer, som i sig selv kræver store mængder elektricitet. Mange datacentre benytter fortsat luftkøling, som ikke er optimal ved konstant høj belastning.

Vandforbrug er blevet et andet centralt aspekt. Nogle moderne kølesystemer anvender fordampning, hvilket kræver store vandmængder og kan lægge pres på lokale ressourcer i tørre områder. Teknologivirksomheder er derfor under stigende krav om gennemsigtighed omkring deres vandforbrug.

For at forbedre effektiviteten tester flere datacentre i 2025 nedsænkningsteknologi og avancerede væsker, der er udviklet til højt belastede AI-klynger. Disse løsninger reducerer elforbruget til køling og forlænger hardwarens levetid, men kræver store investeringer og specialiseret vedligeholdelse.

CO₂-aftrykket fra AI’s vækst i 2025

I 2025 er modeller for CO₂-regnskab blevet mere udbredt, hvilket gør det muligt for organisationer at måle miljøpåvirkningen fra træning og drift af AI-modeller. Forskningsinstitutioner inkluderer i stigende grad CO₂-data i publikationer, hvilket afspejler et skifte mod større ansvarlighed.

Udledninger varierer dog markant afhængigt af energikilden i den region, hvor modellen trænes. Modeller trænet i områder med høj kulbaseret produktion har et langt større CO₂-aftryk end modeller trænet i regioner med vedvarende energi. Dette understreger behovet for strategiske placeringer af datacentre.

Mange virksomheder indgår aftaler om køb af grøn energi for at reducere deres CO₂-profil. Selvom dette forbedrer virksomheders miljøscore, fjerner det ikke den direkte påvirkning, når den vedvarende produktion er lav. Virksomheder står derfor fortsat over for krav om dokumenteret reelle reduktioner.

Udledninger gennem hele hardwarelivscyklussen

Miljøpåvirkningen fra AI handler ikke kun om energiforbrug. Fremstilling af GPU’er og specialiserede chips kræver udvinding af sjældne materialer og energikrævende produktionsprocesser. Efterspørgslen efter AI-hardware øger derfor også CO₂-aftrykket.

Hyppige hardwareopgraderinger bidrager yderligere til udledningerne. Selv om nye processorer ofte arbejder mere energieffektivt, har produktion, transport og bortskaffelse en betydelig miljømæssig omkostning.

Genanvendelse af avanceret halvlederhardware er begrænset, da det er svært at adskille materialer. Virksomheder bliver derfor opfordret til at forlænge levetiden for udstyr og støtte forskning i bedre genvinding af sjældne metaller.

Energieffektiv AI: Nye løsninger og fremtidige perspektiver

I 2025 arbejder udviklere målrettet på at reducere beregningsomkostningerne ved AI. Metoder som parameter-effektiv finjustering, struktureret sparsitet og kvantisering gør det muligt at opnå gode resultater med mindre hardware. Det reducerer både energiforbrug og driftsomkostninger.

En anden tendens er træning af modeller i datacentre, der er tæt forbundet med vedvarende energikilder. Det gør det muligt at planlægge energikrævende opgaver, når sol- eller vindproduktionen er høj, og lade inferensopgaver køre i perioder med lavere belastning.

Softwareoptimering er lige så vigtig. Bedre kompilatorer, smartere arbejdsfordeling og adaptive planlægningsalgoritmer reducerer unødvendige beregninger. Sammen med mere effektive chips udgør dette en lovende vej mod bæredygtig AI-drift.

Fremtidens bæredygtige AI-infrastruktur

Initiativer til at skabe mere bæredygtig AI inkluderer decentraliserede træningsmiljøer, hvor beregning fordeles på mindre, energieffektive noder. Det reducerer varmeudvikling og giver mulighed for nærhed til grøn energi.

Myndigheder indfører også nye regler, der kræver, at virksomheder dokumenterer miljøpåvirkningen fra deres AI-operationer. Det øger gennemsigtighed og fremmer alignment med globale klimamål.

Hvis udviklingen fortsætter, kan fremtidens AI-infrastruktur bestå af energibevidste algoritmer, CO₂-optimerede træningsplaner og hardware med lavt energi- og materialeforbrug. Det forudsætter tæt samarbejde mellem hardwareproducenter, energisektoren og AI-udviklere.