We leven in een tijd waarin we dagelijks gebruiken maken van kunstmatige intelligentie, het is van futuristisch naar vanzelfsprekend gegaan. AI stuurt onze telefoons aan, schrijft onze teksten, bepaalt wat we te zien krijgen en regelt zelfs het verkeer in de stad. Achter dit alles hangt toch wel een iets zwaarder prijskaartje dan wat de meeste mensen hadden verwacht. De vraag is niet of we betalen, maar wat precies.
Van belofte naar businessmodel
Een paar jaar geleden spraken we over AI als volgende grote belofte, een technologie die alles veel efficiënter, slimmer en goedkoper zou kunnen maken. In 2025 verandert er het een en ander. AI is geen megahype meer, maar een onderdeel van de economie. Bedrijven investeren massaal, want ze willen niet achterblijven.
Maar winst is niet vanzelfsprekend. De kosten van ontwikkeling, infrastructuur en energie lopen sneller op dan de baten. En elke verbetering van een model vraagt exponentieel meer rekenkracht. De curve van vooruitgang is steil, maar de kostenlijn stijgt nog sneller.
AI slokt 1,5 biljoen dollar op en de honger groeit
Volgens recente analyses van Gartner, IDC en McKinsey heeft de wereld in 2025 tussen de $1,5 en $2 biljoen uitgegeven aan kunstmatige intelligentie. Dat is vijftig procent meer dan in 2024, en voor 2026 wordt alweer een sprong naar $2 biljoen verwacht.
De grootste kostenpost? Infrastructuur. Gigantische serverparken, datacenters en vooral GPU’s die voortdurend draaien om taalmodellen en beeldgeneratoren te trainen. Bedrijven als OpenAI, Google, Meta en Amazon investeren elk miljarden om hun rekenkracht te verdubbelen en dat is nog maar het begin.
Wie betaalt de rekening?
De Verenigde Staten blijven het epicentrum van de AI-investeringen, met naar schatting $109 miljard aan privaat kapitaal dit jaar. China volgt op afstand met $9 tot $40 miljard, maar richt zich steeds meer op zelfvoorzienende hardware productie. Saoedi-Arabië en de Verenigde Arabische Emiraten schuiven intussen aan tafel als nieuwe grootmachten, met staatsfondsen die miljarden in AI-projecten pompen om hun economieën minder afhankelijk te maken van olie.
Europa doet mee, maar met bescheidener middelen. De Europese Commissie en lidstaten investeren gezamenlijk enkele tientallen miljarden in AI, vooral gericht op publieke waarden: privacy, transparantie en duurzaamheid.
Nederland bijvoorbeeld zet in op strategische AI-ontwikkeling, maar blijft met €850 miljoen een kleine speler in vergelijking met de technologische supermachten.
Waar stroomt het geld naartoe?
De investeringen verdelen zich grofweg over vier domeinen:
- Datacenters en hardware – In 2025 goed voor bijna $300 miljard. Nieuwe faciliteiten schieten wereldwijd uit de grond, vaak in koele regio’s met goedkope stroom.
- Consumententechnologie – AI dringt door in smartphones, pc’s, auto’s, gezondheidszorg en detailhandel.
- Menselijk kapitaal – AI-specialisten verdienen salarissen van €300.000 tot €500.000, en recruiters vissen in dezelfde kleine vijver.
- Onderhoud en training – Modellen moeten voortdurend worden getraind, wat enorme hoeveelheden stroom, water en koeling vraagt.
De kosten van een AI-model zitten dus niet alleen in de ontwikkeling, maar in het voortdurende onderhoud. Elke update betekent dagen of weken aan rekentijd en miljoenen aan energiekosten.
De stroomrekening van de toekomst
In 2025 verbruiken AI-systemen wereldwijd tussen de 64 en 540 ter wattuur aan elektriciteit dat is vergelijkbaar met het jaarlijkse energieverbruik van heel Zwitserland. Datacenters zijn inmiddels verantwoordelijk voor 1 tot 2 procent van het wereldwijde stroomverbruik, en dat aandeel groeit snel.
Een enkele ChatGPT-vraag kost tot tien keer zoveel energie als een klassieke Google-zoekopdracht. En het aantal AI-interacties groeit explosief: miljarden per dag.
Voor landen met kwetsbare energienetten wordt dit een reëel probleem. In Ierland en Nederland, waar veel Europese datacenters staan, stijgt de druk op infrastructuur merkbaar. Stroomverbruik en waterschaarste dwingen tot nieuwe regels.
De verborgen kosten
Naast de zichtbare miljarden zijn er de kosten die moeilijker te becijferen zijn. Denk aan de druk op energiemarkten, de groeiende vraag naar koeling, of de milieubelasting van chipproductie. Elk AI-model heeft een ecologische voetafdruk die zelden wordt meegerekend in de prijs.
Daar komt een geopolitieke dimensie bij: wie de chips heeft, heeft de macht. De wereldwijde afhankelijkheid van een paar producenten, met Taiwan als cruciale schakel en dat maakt de AI-economie kwetsbaar. Een verstoring in de toeleveringsketen kan wereldwijde gevolgen hebben.
Ook de sociale kosten zijn reëel. AI verandert de arbeidsmarkt sneller dan beleid kan bijhouden. Nieuwe banen ontstaan, maar oude verdwijnen. De belofte van efficiëntie blijkt in de praktijk vaak een verschuiving van verantwoordelijkheid van mens naar machine, van lokaal naar globaal.
Transparantie als nieuw kapitaal
Wat opvalt in deze miljardenindustrie, is dat transparantie zeldzaam is. Bedrijven schermen hun kostenstructuren af, onderzoeksdata blijft achter slot en grendel, en mislukkingen worden nauwelijks gedeeld.
Toch groeit de druk om opener te zijn. Beleidsmakers, investeerders en het publiek willen weten wat AI werkelijk kost en niet alleen in geld, maar ook in energie, milieu en menselijk kapitaal.
Een groeiend aantal onderzoekers pleit daarom voor een ‘AI-footprint label’: een standaard die de energie- en materiaalkosten van modellen zichtbaar maakt, net als een CO₂-label op apparaten.
Een gedeelde investering
Is AI dus vooral een geldverslindende machine? Niet helemaal. De miljarden die nu worden uitgegeven, zijn ook investeringen in kennis en infrastructuur. Ze leggen de basis voor medische innovaties, energiebeheer, klimaatmodellering en onderwijs.
Maar vooruitgang komt met een prijs. De uitdaging is om kosten en waarde beter in balans te brengen en te erkennen dat technologische groei niet eindeloos door kan gaan zonder consequenties.
Rekenen en durven
Een ding is nu al duidelijk: wie innoveert zonder te rekenen, komt tekort. Maar wie alleen rekent, mist de ruimte voor verbeelding. De toekomst van AI vraagt om beide: nuchterheid en nieuwsgierigheid. Durven investeren en durven bijsturen. Want elke technologische sprong begint met een idee en eindigt, vroeg of laat, met een rekening.