BlackRock-CEO Larry Fink waarschuwt dat de AI-boom meer dan 70 gigawatt aan vermogen kan vereisen

BlackRock-CEO Larry Fink heeft gewezen op de enorme energiebehoefte achter de snelle opkomst van kunstmatige intelligentie en waarschuwt dat de AI-boom een enorme toename van elektriciteitsopwekking en datacenterinfrastructuur zal vereisen.

Zijn opmerkingen onderstrepen een groeiende uitdaging voor de wereldwijde technologiesector. Terwijl bedrijven in hoog tempo steeds krachtigere AI-systemen ontwikkelen, stijgt de vraag naar rekenkracht in een tempo dat wereldwijd aanzienlijke druk op elektriciteitsnetten kan zetten.

Voor beleggers wordt dit steeds belangrijker, omdat de AI-boom niet langer alleen gaat over halfgeleiders, software en cloud computing. Het is ook een infrastructuurverhaal geworden, met elektriciteitsopwekking, datacenters, transmissienetwerken, koelsystemen en langetermijnkapitaaluitgaven.

Finks opmerkingen voegen zich bij een groeiende discussie over de vraag of de bestaande energie-infrastructuur wereldwijd het enorme rekenvermogen kan bijhouden dat nodig is voor AI-systemen van de volgende generatie. Het Internationaal Energieagentschap schatte in 2024 dat het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters ongeveer 460 terawattuur bedroeg en tegen 2026 boven 1.000 terawattuur zou kunnen uitkomen, in belangrijke mate gedreven door AI-workloads.

Bron: XPost

AI wordt een energie-intensieve sector

Kunstmatige intelligentie vereist enorme hoeveelheden rekenkracht. Telkens wanneer een geavanceerd AI-model wordt getraind, kunnen duizenden — of zelfs honderdduizenden — gespecialiseerde processors gelijktijdig werken in grote datacenters. Die processors hebben niet alleen elektriciteit nodig om berekeningen uit te voeren, maar ook om koelsystemen, netwerkapparatuur, opslaginfrastructuur en andere componenten te laten werken die nodig zijn om datacenters continu draaiende te houden.

Naarmate AI-modellen groter en capabeler worden, breidt de infrastructuur die nodig is om ze te ondersteunen snel uit. Daardoor is een nieuwe relatie ontstaan tussen de technologiesector en de energiesector.

Decennialang beschouwden beleggers datacenters vooral als onderdeel van de technologische infrastructuur achter het internet. De snelle ontwikkeling van generatieve AI heeft dat beeld fundamenteel veranderd. Datacenters worden steeds vaker gezien als grote industriële faciliteiten met elektriciteitsbehoeften die vergelijkbaar zijn met die van grote productiebedrijven.

De 70-gigawattverwijzing laat de schaal zien

De verwijzing naar meer dan 70 gigawatt vermogen illustreert de omvang van de infrastructuuruitdaging. Een gigawatt staat voor één miljard watt; zeventig gigawatt staat daarmee voor een enorme elektriciteitsvraag — grofweg vergelijkbaar met de totale geïnstalleerde opwekkingscapaciteit van een land als het Verenigd Koninkrijk.

De precieze hoeveelheid vermogen die AI vereist, hangt af van hoe snel bedrijven nieuwe datacenters bouwen, hoe efficiënt toekomstige chips worden, verbeteringen in koelingstechnologie en hoeveel rekenwerk plaatsvindt tijdens modeltraining versus dagelijkse AI-inference. Toch is de bredere trend duidelijk: AI-infrastructuur wordt een belangrijke bron van toekomstige elektriciteitsvraag.

Onderzoek naar de toekomst van AI-infrastructuur wijst eveneens op rekenclusters op gigawatt-schaal en een aanzienlijke groei van de elektriciteitsbehoefte in de komende jaren. Eén analyse schatte dat de wereldwijde stroomvraag van AI-datacenters onder bepaalde scenario’s tegen 2030 met meer dan 130 gigawatt zou kunnen toenemen.

Datacenters worden de nieuwe infrastructuurgrens

BlackRock heeft datacenterinfrastructuur al gepositioneerd als een grote beleggingskans. In een partnerschap tussen BlackRock, Microsoft en het in Abu Dhabi gevestigde MGX, aangekondigd in 2024 onder de naam Global AI Infrastructure Investment Partnership (GAIIP), wilden de bedrijven aanvankelijk 30 miljard dollar aan privaat kapitaal mobiliseren voor AI-infrastructuur, waaronder datacenters en connectiviteit.

BlackRock omschreef datacenters als fundamentele infrastructuur voor de digitale economie en stelde dat investeringen in de sector economische groei en technologische innovatie konden ondersteunen.

De investeringsgedachte is eenvoudig: AI-bedrijven hebben rekenkracht nodig; rekenkracht vereist datacenters; datacenters vereisen elektriciteit. Daardoor kan de uitbreiding van AI kansen creëren die veel verder gaan dan traditionele technologiebedrijven. Nutsbedrijven, energieproducenten, netbeheerders, bouwbedrijven, fabrikanten van apparatuur en infrastructuurbeleggers kunnen allemaal profiteren van deze uitbouw.

Elektriciteit kan een kritieke AI-bottleneck worden

De grootste uitdaging is mogelijk niet de beschikbaarheid van AI-chips — maar elektriciteit. Bedrijven kunnen processors bestellen en gebouwen neerzetten, maar die faciliteiten kunnen niet functioneren zonder betrouwbare stroom.

Dat creëert een potentiële bottleneck voor de AI-industrie. Een datacenter kan fysiek klaar zijn, maar toch niet op volledige capaciteit draaien als het omliggende elektriciteitsnet onvoldoende opwek- of transmissiecapaciteit heeft. Daarom wordt de beschikbaarheid van energie steeds belangrijker wanneer technologiebedrijven locaties voor nieuwe datacenters kiezen.

Gebieden met veel elektriciteit, betrouwbare transmissie-infrastructuur en gunstige energieprijzen kunnen grote centra voor AI-ontwikkeling worden.

AI-infrastructuur drijft een nieuwe investeringscyclus aan

De snelle groei van kunstmatige intelligentie creëert wat een van de grootste infrastructuurinvesteringscycli in decennia kan worden. Bedrijven investeren miljarden dollars in datacenters, high-performance computing-systemen en netwerkinfrastructuur. Tegelijkertijd overwegen overheden en nutsbedrijven hoe de elektriciteitsopwekking kan worden vergroot.

De investeringsbehoefte strekt zich uit over meerdere sectoren. Elektriciteitscentrales moeten worden gebouwd of gemoderniseerd. Hoogspanningslijnen moeten worden uitgebreid. Datacenters moeten worden gebouwd. De productie van halfgeleiders moet opschalen. Koeltechnologie moet efficiënter worden. Al deze investeringen vereisen kapitaal — een van de redenen dat grote vermogensbeheerders zoals BlackRock zich steeds meer op AI-infrastructuur richten.

Waarom BlackRock geïnteresseerd is

Voor een vermogensbeheerder van de omvang van BlackRock is AI-infrastructuur meer dan een technologische trend. Het is een potentiële langetermijnkans in infrastructuurbeleggingen. Datacenters kunnen terugkerende inkomsten genereren via langlopende contracten met technologiebedrijven. Energie-infrastructuur kan eveneens kansen bieden voor beleggingen met een lange looptijd.

Dit past bij de bredere beleggingsstrategie van grote institutionele beleggers die zoeken naar activa die over vele jaren rendement kunnen opleveren. De AI-boom kan zo een brug slaan tussen Silicon Valley en traditionele infrastructuurbeleggingen: technologiebedrijven zorgen voor de vraag, infrastructuurbeleggers voor het kapitaal en energiebedrijven voor de elektriciteit.

Het elektriciteitsnet staat voor een nieuwe uitdaging

Elektriciteitsnetten zijn oorspronkelijk niet ontworpen rond clusters van enorme AI-datacenters. Traditionele elektriciteitsvraag was verspreid over huishoudens, kantoren, fabrieken en commerciële gebouwen. AI-datacenters creëren daarentegen uiterst geconcentreerde vraag. Eén grote faciliteit kan honderden megawatt vereisen, terwijl toekomstige AI-campussen mogelijk nog meer nodig hebben.

Dat brengt uitdagingen met zich mee voor nutsbedrijven. Zij moeten bepalen waar nieuwe opwekking moet worden gebouwd, hoe elektriciteit de datacenters bereikt en hoe het net stabiel blijft terwijl de vraag toeneemt. Transmissie-infrastructuur kan jaren kosten om te plannen, vergunningsvrij te maken en te bouwen — wat kan leiden tot een mogelijke mismatch tussen de snelheid van AI-ontwikkeling en die van energie-infrastructuur.

Kernenergie komt opnieuw in beeld

De groei van AI heeft de belangstelling voor kernenergie nieuw leven ingeblazen. Kerncentrales kunnen dag en nacht grote hoeveelheden elektriciteit leveren, zonder afhankelijk te zijn van weersomstandigheden. Die betrouwbaarheid is aantrekkelijk voor datacenterexploitanten die continue stroom nodig hebben.

Verschillende technologiebedrijven zijn inmiddels verder gegaan dan verkenning en hebben concrete overeenkomsten gesloten. In 2024 kondigde Microsoft een stroomafnameovereenkomst aan met Constellation Energy om de kerncentrale Three Mile Island Unit 1 opnieuw te starten, terwijl Amazon investeringen bekendmaakte in small modular reactor-projecten met bedrijven waaronder X-energy. Google kondigde afzonderlijk een overeenkomst aan met Kairos Power om elektriciteit uit small modular reactors af te nemen. Small modular reactors hebben ook bredere aandacht getrokken als mogelijke toekomstige energiebron voor grote industriële faciliteiten. Kernprojecten hebben echter doorgaans lange doorlooptijden, aanzienlijke kapitaalvereisten en regelgevende obstakels.

Voor de directe uitbreiding van AI zullen bedrijven daarom waarschijnlijk moeten leunen op een combinatie van bestaande kerncentrales, aardgas, hernieuwbare opwekking, batterijopslag en netwerkverzwaring.

Aardgas kan profiteren van de AI-vraag

De AI-energieboom kan ook de vraag naar aardgas versterken. Aardgascentrales kunnen regelbare elektriciteit leveren en zijn vaak sneller te ontwikkelen dan grote kernprojecten, waardoor ze aantrekkelijk zijn voor regio’s die snel groeiende elektriciteitsvraag willen ondersteunen.

Meer afhankelijkheid van aardgas leidt echter tot een nieuw debat over emissies en klimaatbeleid. De AI-sector kan daardoor voor een lastige afweging komen te staan. Bedrijven willen betrouwbare en betaalbare elektriciteit, maar beleggers en beleidsmakers richten zich ook steeds meer op koolstofemissies. Het resultaat kan een meer gediversifieerde energiemix zijn met aardgas, kernenergie, hernieuwbare energie en opkomende technologieën.

Hernieuwbare energie speelt ook een rol

Hernieuwbare energie blijft een belangrijk onderdeel van de discussie over AI-infrastructuur. Zonne- en windenergie kunnen grote hoeveelheden relatief goedkope elektriciteit leveren. De uitdaging is dat AI-datacenters doorgaans 24 uur per dag betrouwbare stroom nodig hebben. Zonne-energie varieert gedurende de dag, terwijl windproductie kan schommelen afhankelijk van de weersomstandigheden.

Dat betekent dat hernieuwbare energie mogelijk moet worden gecombineerd met energieopslag, netkoppeling of andere stevige bronnen van elektriciteit. Sommige technologiebedrijven sluiten al langlopende overeenkomsten voor hernieuwbare energie om hun groeiende stroomverbruik te ondersteunen.

Efficiëntie kan de vergelijking veranderen

De hoeveelheid elektriciteit die AI vereist, ligt niet vast. Technologische verbeteringen kunnen het energieverbruik per afzonderlijke AI-taak aanzienlijk verlagen. Efficiëntere processors, betere software, verbeterde koelsystemen en vooruitgang in modelarchitectuur kunnen allemaal het stroomverbruik verminderen.

Tegelijkertijd kunnen efficiëntieverbeteringen juist tot meer AI-gebruik leiden — een fenomeen dat soms het rebound-effect wordt genoemd. Als AI goedkoper en efficiënter wordt, kunnen bedrijven het vaker inzetten, waardoor een deel van de energiebesparing mogelijk weer teniet wordt gedaan. Efficiëntieverbeteringen kunnen dus de elektriciteitsbehoefte per AI-taak verlagen zonder noodzakelijk de totale elektriciteitsvraag te verminderen.

De AI-economie wordt fysiek

Een van de belangrijkste gevolgen van de energiediscussie is dat kunstmatige intelligentie niet langer puur een digitaal fenomeen is. AI mag dan via software worden geleverd, de infrastructuur erachter is fysiek. Daarvoor zijn gebouwen, elektriciteit, koelsystemen, glasvezelnetwerken en half-fabrieken nodig.

Dat betekent dat de toekomst van AI deels zal afhangen van sectoren die traditioneel weinig met softwareontwikkeling te maken hadden. Energiebedrijven kunnen steeds belangrijker worden voor technologiebeleggers. Bouwbedrijven kunnen profiteren van de uitbreiding van datacenters. Fabrikanten van apparatuur kunnen meer vraag zien naar elektrische systemen en koeltechnologie. Infrastructuurfondsen kunnen nieuwe faciliteiten financieren. De AI-economie breidt zich daarmee uit naar de fysieke economie.

Beleggers volgen de AI-stroomhandel

De toenemende elektriciteitsbehoefte van AI zorgt voor een nieuw beleggingsthema. Beleggers kijken steeds vaker verder dan bedrijven die AI-modellen en chips ontwikkelen, en onderzoeken ook bedrijven die de infrastructuur leveren die nodig is om die systemen te laten draaien.

Nutsbedrijven kunnen profiteren van stijgend elektriciteitsverbruik. Energieproducenten kunnen profiteren van langlopende contracten. Datacenterexploitanten kunnen voordeel halen uit sterke vraag naar rekenkracht. Infrastructuurbeleggers kunnen deelnemen aan de financiering van grootschalige projecten. Het resultaat is een breder AI-beleggingsecosysteem.

Een mogelijke rem op AI-groei

Als de elektriciteitsinfrastructuur niet snel genoeg uitbreidt, kan de beschikbaarheid van energie een rem worden op AI-ontwikkeling. Bedrijven kunnen het kapitaal hebben om chips te kopen en datacenters te bouwen, maar alsnog vertraging oplopen omdat ze onvoldoende stroom kunnen veiligstellen.

Dat kan invloed hebben op waar toekomstige AI-faciliteiten worden gebouwd. Regio’s met een overschot aan elektriciteitsopwekking kunnen aantrekkelijker worden. Landen met snellere vergunningsprocedures kunnen eveneens een voordeel krijgen. In de Verenigde Staten kan het vermogen om opwekking en transmissie uit te breiden een belangrijke factor worden om technologisch leiderschap te behouden.

De concurrentie om elektriciteit kan toenemen

AI-datacenters zijn niet de enige bron van groeiende elektriciteitsvraag. Elektrische voertuigen, productie, industriële elektrificatie en andere technologieën verhogen ook het stroomverbruik. Dat kan leiden tot concurrentie om beschikbare elektriciteit.

Nutsbedrijven moeten mogelijk de behoeften van datacenters afwegen tegen die van huishoudelijke en industriële klanten. Dat kan politieke discussies opleveren over elektriciteitsprijzen en infrastructuurinvesteringen. De vraag wie betaalt voor netuitbreiding kan daarbij bijzonder belangrijk worden.

AI kan de energiesector hervormen

De relatie tussen AI en energie kan uiteindelijk wederzijds versterkend worden. AI-bedrijven hebben elektriciteit nodig, en energiebedrijven kunnen AI gebruiken om hun operatie te verbeteren. Kunstmatige intelligentie kan nutsbedrijven helpen de vraag naar elektriciteit te voorspellen, hernieuwbare opwekking te beheren, elektriciteitscentrales te optimaliseren en onderhoudsproblemen op te sporen.

AI kan dus tegelijk de elektriciteitsvraag verhogen en de energiesector helpen efficiënter te werken. De technologie kan daardoor zowel een grote verbruiker van energie worden als een belangrijk instrument om het energiesysteem te verbeteren.

Het grotere beeld

Larry Finks waarschuwing over de enorme energiebehoefte van kunstmatige intelligentie onderstreept een van de belangrijkste uitdagingen voor de technologiesector. De AI-revolutie vraagt veel meer dan betere modellen en snellere chips. Er is een enorme fysieke infrastructuur nodig die steeds krachtigere computersystemen kan ondersteunen.

Datacenters hebben elektriciteit nodig. Elektriciteitssystemen hebben nieuwe opwek- en transmissiecapaciteit nodig. Beleggers moeten kapitaal verschaffen. Overheden moeten vergunningverlening en infrastructuurontwikkeling versnellen. Technologiebedrijven moeten manieren vinden om AI-systemen steeds energie-efficiënter te maken.

De uitdaging is enorm, maar de economische kans ook. BlackRock en andere grote beleggers behandelen AI-infrastructuur al als een belangrijk langetermijnbeleggingsthema. Eerdere infrastructuurinitiatieven van het bedrijf hebben de groeiende betekenis van datacenters en de enorme kapitaalvereisten van de AI-uitbouw benadrukt.

Voor de technologiesector kan de volgende fase van de AI-race dus niet alleen worden bepaald door wie de meest geavanceerde modellen bouwt, maar ook door wie de elektriciteit weet veilig te stellen die nodig is om ze te laten draaien. Naarmate AI zich verder uitbreidt naar bedrijven, consumentenapplicaties en overheidsdiensten, kan energie een van de belangrijkste strategische hulpbronnen worden in de mondiale technologierace.

Bedrijven en landen die betrouwbare, betaalbare en schaalbare energie-infrastructuur kunnen bouwen, kunnen uiteindelijk een aanzienlijk voordeel hebben bij het bepalen hoe snel kunstmatige intelligentie zich kan ontwikkelen.

Bron: Hokanews