AI-agents vreten tot 136 keer meer stroom dan een chatbot

TL;DR

• Wat: Silicon Valley verschuift van chatbots naar autonome AI-agents die tot 136 keer meer energie per taak verbruiken — en dat drijft een enorme datacenter-bouwgolf.
• Waarom relevant: de groeiende stroomvraag van AI-datacenters raakt ook het Nederlandse net, en vanaf juli 2026 staan MKB'ers op dezelfde wachtlijst voor stroomaansluitingen.
• Wat je ermee kunt: breng in kaart hoe afhankelijk jouw bedrijf is van stabiele stroomvoorziening en cloudkosten, want beide staan onder druk.

Ik las een bericht van WIRED over hoe de AI-industrie zich in rap tempo beweegt van simpele chatbot-vragen naar zogeheten 'agentic AI' — autonome systemen die zelfstandig taken uitvoeren. Wat mij deed opkijken: de energie die dat kost is niet een beetje meer, maar ordes van grootte meer. Dat heeft gevolgen die verder reiken dan Silicon Valley.

Van vraag-en-antwoord naar zelfstandig handelen

Een chatbot zoals de meeste mensen die kennen werkt als volgt: je stelt een vraag, je krijgt een antwoord, klaar. Een AI-agent werkt fundamenteel anders. Die krijgt een opdracht — bijvoorbeeld "boek de goedkoopste vlucht naar Berlijn volgende week" — en gaat vervolgens zélf plannen, zoeken, vergelijken, tools aanroepen, resultaten checken, en soms opnieuw proberen.

Dat klinkt handig, en dat is het ook. Maar elk van die stappen kost rekenkracht. En tussen die stappen in staat de dure GPU-hardware vaak te wachten tot een externe website of app reageert. Onderzoekers van het Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) ontdekten dat GPU's bij agent-taken tot 54,5% van de tijd idle zijn — niets doen, maar wél stroom verbruiken.

Ik vind dat een opvallend getal. Stel je voor dat je een medewerker de helft van de werkdag betaalt om te wachten tot een website laadt. Dat is in feite wat er in datacenters gebeurt wanneer AI-agents aan het werk zijn.

136 keer meer energie per taak

Het KAIST-onderzoek, gepresenteerd op de HPCA 2026-conferentie door professor Minsoo Rhu en zijn team, bracht de energiecijfers in kaart. De uitkomsten zijn concreet: een AI-agent op een model met 70 miljard parameters verbruikt gemiddeld 348 wattuur per taak. Ter vergelijking: een standaard chatbot-vraag kost een fractie daarvan. Het verschil? Tot 136,5 keer meer energie.

Om dat tastbaar te maken: met de energie van één complexe agent-taak kun je een laptop ruwweg een hele werkdag laten draaien.

De onderzoekers maakten ook een schaalberekening. Als er wereldwijd 13,7 miljard agent-verzoeken per dag zouden zijn — vergelijkbaar met het dagelijks aantal Google-zoekopdrachten — zou de stroomvraag van datacenters oplopen tot zo'n 199 gigawatt. Dat is ongeveer de helft van het gemiddelde elektriciteitsverbruik van de hele Verenigde Staten.

Ik wil benadrukken: dat is een modelberekening, geen voorspelling. Maar het laat zien in welke richting de getallen bewegen als agent-AI mainstream wordt.

De bouwgolf: meer dan 3.400 datacenters

De techsector reageert op deze verwachte vraag met een bouwgolf. In de VS zijn er volgens recente schattingen meer dan 3.400 datacenters aangekondigd of in aanbouw. De gezamenlijke AI-gerelateerde investeringen (capex) van grote techbedrijven overschrijden naar verwachting de 750 miljard dollar in 2026.

Wat mij hier opvalt is de orde van grootte. Dit zijn geen kantoorpanden of distributiecentra. Eén hyperscale AI-datacenter kan evenveel stroom verbruiken als 100.000 huishoudens. Die gebouwen moeten ergens staan, ergens op het net worden aangesloten, en ergens gekoeld worden.

Wat dit voor Nederland betekent

En daar wordt het voor Nederlandse ondernemers concreet. Want ook in Nederland groeit de datacenter-sector flink, en dat heeft gevolgen voor het stroomnet.

Volgens netbeheerder TenneT groeit de energievraag van Nederlandse datacenters van ongeveer 10 terawattuur in 2025 naar 24 tot 29 terawattuur in 2030. Dat betekent dat datacenters van zo'n 5 procent naar mogelijk 15 procent van het totale Nederlandse stroomverbruik gaan.

De gevolgen zijn al merkbaar. In regio's als Amsterdam, Noord-Holland en Eemshaven is het elektriciteitsnet overbelast — netcongestie, in vaktaal. En hier komt het punt dat mij het meest trof: vanaf 1 juli 2026 staan ook huishoudens en kleinverbruikers — waaronder MKB'ers, horeca en zorg — op dezelfde wachtlijst voor stroomaansluitingen.

Kun je je voorstellen wat dat betekent als je als ondernemer een nieuwe locatie wilt openen, een bakkerij wilt uitbreiden, of een productielijntje wilt bijplaatsen? De wachttijd voor een stroomaansluiting wordt mede bepaald door dezelfde netcapaciteit waar die enorme datacenters op drukken.

Stijgende cloudkosten

Er is nog een indirect effect. Als de energiekosten voor datacenters stijgen, is het aannemelijk dat cloudproviders die kosten doorberekenen. Veel MKB-bedrijven draaien inmiddels op clouddiensten — van boekhoudsoftware tot webshops. Ik denk dat het verstandig is om in de gaten te houden of je cloudkosten de komende jaren gaan stijgen en of je daar rekening mee houdt in je begroting.

Nuance: efficiëntie staat niet stil

Het zou oneerlijk zijn om alleen het schrikbeeld te schetsen. Er is ook een andere kant. De AI-industrie investeert fors in efficiëntere chips, betere koelingstechnieken en slimmere software. Modellen worden kleiner en zuiniger voor dezelfde prestaties — denk aan wat er het afgelopen jaar is gebeurd met compactere open-source modellen.

Ook de KAIST-onderzoekers wijzen erop dat efficiëntie een concurrentievoordeel wordt. Bedrijven die hun agents met minder energie kunnen laten draaien, hebben lagere kosten en kunnen meer klanten bedienen. Dat is een economische prikkel die innovatie aandrijft.

Tegelijkertijd — en dit is mijn inschatting — groeit de vraag naar AI-agents waarschijnlijk sneller dan de efficiëntiewinst. Als de markt verschuift van miljoenen chatbot-vragen naar miljoenen agent-taken die elk 136 keer meer kosten, dan kun je lang optimaliseren voordat je dat verschil hebt weggewerkt.

Een signaal om serieus te nemen

Voor mij is dit vooral een signaal dat de infrastructuurlaag van AI — energie, datacenters, netcapaciteit — steeds relevanter wordt voor gewone bedrijven. Niet omdat je zelf een datacenter bouwt, maar omdat de gevolgen van die bouwgolf indirect bij jou op de stoep landen: in je energierekening, je cloudabonnement, of de wachttijd voor een nieuwe stroomaansluiting.

De verschuiving van chatbot naar agent is technisch fascinerend. Maar de echte impact zit wat mij betreft niet in de software — die zit in de stekker.