Green AI refererer til udvikling og brug af kunstig intelligens med fokus på at minimere miljøpåvirkningen. I modsætning til “traditionelle” AI-tilgange, der tilstræber maksimal ydeevne for enhver pris, sigter Green AI mod at nedsætte CO2-aftrykket og energiforbruget fra AI-modeller samtidig med, at de leverer brugbare resultater linkedin.com. I praksis betyder det at designe, træne og implementere AI-systemer, der ikke kun er nøjagtige, men også energieffektive og miljøvenlige. Dette paradigmeskifte er vigtigt, fordi AI’s hurtige vækst har en stigende, miljømæssig pris. Træning af store neurale netværk kan bruge enorme mængder elektricitet – i et velkendt eksempel fra 2019 blev det anslået, at træning af en enkelt deep learning-model udledte lige så meget CO2 som fem biler gennem hele deres levetid infoq.com. Sådanne fund understreger, hvorfor Green AI er afgørende: det tilpasser teknologisk fremgang med vores klimaforpligtelser og sikrer, at AI-innovationer ikke underminerer globale bæredygtighedsmål linkedin.com.
Ud over at begrænse skader kan en overgang til Green AI give positive sidegevinster. Effektive AI-modeller kører ofte hurtigere og billigere, hvilket reducerer driftsomkostningerne sammen med udledningen linkedin.com. At prioritere bæredygtighed i AI opmuntrer også til mere ansvarlig forskning og innovation indenfor effektive algoritmer og infrastruktur drevet af vedvarende energi. Kort sagt, Green AI handler om at forene AI’s transformative potentiale med det presserende behov for at beskytte vores planet. Ved at sætte miljøpåvirkning i fokus i alle led – fra modeldesign til datacenterdrift – kan vi fremme AI-fremskridt, der gavner samfundet uden en uforholdsmæssig høj CO2-udledning linkedin.com. De følgende afsnit udforsker den miljømæssige påvirkning af nuværende AI-tendenser og hvordan forskere, virksomheder og beslutningstagere arbejder på at “grønne” AI-processen.
Den miljømæssige påvirkning af AI og High-Performance Computing
Moderne AI, især den højtydende databehandling (HPC) der ligger bag træning af store modeller, forbruger enorme mængder energi og ressourcer. Datacentre – rygraden i cloud- og AI-tjenester – står allerede for anslået 4,4 % af det amerikanske elforbrug i 2023, en andel der kan tredobles inden 2028, hvis de nuværende tendenser fortsætter iee.psu.edu. Globalt bruger datacentre (eksklusive kryptovaluta) omkring 1–1,5 % af elektriciteten, og Det Internationale Energiagentur vurderer, at deres strømforbrug kan fordobles mellem 2022 og 2026 institute.global. AI er en væsentlig drivkraft bag denne vækst. Analytikere forudsiger, at eksplosiv vækst i AI-arbejdsbyrder kan betyde, at datacentre forbruger op til 10 % af al elektricitet i nogle lande inden 2030, hvor AI-relateret databehandling står for op til 90 % af stigningen institute.global. I en prognose kan datacentre på verdensplan i 2030 bruge 3–4 % af den globale elektricitet – en enorm klimabelastning – og AI’s tilknyttede CO2-udledninger er på vej til at fordobles mellem 2022 og 2030 hvis der ikke sker ændringer greenly.earth.
Den strømkrævende natur ved AI er tydelig, når man ser på individuelle modeller. Træning af avancerede neurale netværk involverer tusindvis af specialiserede processorer (GPU’er eller TPU’er), der kører i uger eller måneder, og forbruger enorme mængder elektricitet iee.psu.edu iee.psu.edu. En enkelt stor sprogmodel (LLM) med hundredvis af milliarder parametre kan kræve tusindvis af kilowatt-timer energi til én træningsrunde. For eksempel anslås det, at GPT-3-modellen (175 milliarder parametre) brugte 1.287 MWh elektricitet, hvilket svarer nogenlunde til det årlige strømforbrug for over 120 amerikanske husstande, og udledte omkring 552 tons CO₂ under træning infoq.com. Selv efter implementering bidrager AI-modellers drift (inference) løbende for millioner af brugere til fodaftrykket. Faktisk kommer 60–70 % af AI’s samlede energiforbrug fra inference (den daglige drift af modeller til at lave forudsigelser) snarere end den indledende træning greenly.earth. Populære tjenester som chatbots og anbefalingsalgoritmer kører døgnet rundt, hvilket betyder at strømforbruget er kontinuerligt. I slutningen af 2024 havde ChatGPT ca. 300 millioner brugere, og den energi, der kræves til at besvare utallige forespørgsler, giver den et enormt, om end stort set umålt, CO₂-aftryk greenly.earth greenly.earth. En analyse viste, at ChatGPT’s forgænger brugte omkring 502 tons CO₂ om året i strøm – samme årlige udledning som 112 benzinbiler – blot for at levere svar til brugere greenly.earth.
Det er ikke kun elektricitet og CO2-udledning, der betyder noget. Vandforbrug er en anden skjult omkostning: AI-datacentre har brug for intensiv køling, som ofte bruger vand. Et studie fra University of California fandt, at det at komponere en kort e-mail med en AI-model (ChatGPT-4) kan forbruge 500 mL vand, når man medregner datacentrets kølebehov – gang det med milliarder af forespørgsler, og vandforbruget vokser dramatisk greenly.earth. Derudover bidrager de korte hardware-levetider i AI til elektronisk affald. Banebrydende AI-acceleratorer (GPU’er, TPU’er) kan blive forældede eller slides op på blot få år, hvilket fører til tonsvis af e-affald fra kasserede chips og servere iee.psu.edu. Produktion af nyt hardware i stor skala har sit eget CO2-aftryk og kræver minedrift af sjældne mineraler, hvilket yderligere belaster naturressourcerne iee.psu.edu. Sammenfattende spænder AI’s miljøpåvirkning over elektricitet, udledning, vand og materialer: fra det kul eller gas, der brændes for at drive serverfarme, til liter af fordampet vand til køling, til stakke af elektronik, der udskiftes og kasseres. Denne påvirkning er allerede betydelig og vokser hurtigt, hvilket er grunden til, at “grøn AI” er blevet en presserende prioritet for både forskere og industri iee.psu.edu institute.global.
Nøglestrategier for at reducere AI’s CO2-aftryk
For at imødegå disse bekymringer arbejder forskere og ingeniører med mange strategier for at reducere CO2-udledningen i AI. Vigtige tiltag inkluderer at forbedre algoritmers effektivitet, optimere modeller, gøre datacenterdrift grønne og gentænke hardwaredesign. Herunder er nogle af de vigtigste teknikker:
- Energieffektive algoritmer & modeloptimering: En af de mest direkte måder at reducere AI’s aftryk på er at få selve AI’en til at kræve mindre computation. Forskere udvikler algoritmer, der opnår de samme resultater med færre beregninger, og dermed mindre energi. For eksempel kan teknikker som model pruning (fjernelse af unødvendige forbindelser), kvantisering (brug af matematik med lavere præcision), og knowledge distillation (træning af mindre modeller til at efterligne store) mindske modellens størrelse og strømforbrug med minimal tab af nøjagtighed infoq.com. Genbrug og finjustering af forudtrænede modeller er en anden stor besparelse – i stedet for at træne en kæmpe model fra bunden for hver opgave, gør transfer learning, at AI-udviklere kan starte fra en eksisterende model og dermed bruge langt mindre computerkraft og energi infoq.com. En nylig Q&A i branchen understregede, at domænespecifikke modeller tilpasset et bestemt job kan være mere effektive end enorme generelle modeller; ved at fokusere præcis på det, der er brug for, undgår de det unødvendige overhead fra mega-modeller iee.psu.edu. Kort sagt, “klogere” træningstilgange og modeldesigns sigter efter at gøre mere med mindre – bibeholde AI-ydeevne, mens antallet af operationer og dermed elforbrug nedbringes.
- Datacentre med lavt CO₂-aftryk & arbejdsbelastningsplanlægning: At reducere AI’s CO₂-aftryk betyder også at ændre hvor og hvordan modeller køres. Optimering af datacentre kan drastisk sænke udledningen. Førende teknologivirksomheder placerer datacentre i områder med rigelig vedvarende energi (som vind, sol, vandkraft) og forbedrer deres energieffektivitet og kølemetoder. Mange datacentre stræber nu efter ultralav Power Usage Effectiveness (PUE) – hvilket betyder minimal merenergi ud over det, serverne selv har brug for. Nogle faciliteter anvender avancerede køleteknikker (som udendørs luftkøling eller væskeimmersion) for at reducere strømforbruget til køling. Afgørende er det, at virksomheder som Google og Microsoft forpligter sig til at forsyne deres datacentre med 100% CO₂-fri energi døgnet rundt inden for det næste årti cloud.google.com datacenters.google. Denne døgnrunde CO₂-fri tilgang sikrer, at AI-opgaver faktisk køres på grøn strøm, ikke blot opvejes af årlige VE-kreditter. En anden innovativ strategi er CO₂-bevidst databehandling: at planlægge ikke-øjeblikkelige AI-opgaver på tidspunkter, hvor grøn energi er rigelig. Forskning antyder, at flytning af fleksible beregninger på tværs af tidszoner eller til andre cloud-regioner, så mere arbejde udføres når sol- eller vindenergi er tilgængelig, kan reducere udslip markant iee.psu.edu. For eksempel kan en AI-træningsopgave holde pause under en kulintens spidsbelastning og genoptages, når et områdes net primært består af vedvarende energi. Ved at tilpasse databehandling til forsyningen af grøn energi, kan AI benytte hovedsageligt grøn elektricitet og mindske afhængigheden af fossile brændstoffer iee.psu.edu.
- Bæredygtigt hardware-design & effektive AI-chips: En stor del af Green AI-puslespillet er at bygge hardware, der leverer mere ydeevne pr. watt. Specialiserede AI-acceleratorer er allerede langt mere effektive end generelle chips til maskinlæringsopgaver. For eksempel er Googles Tensor Processing Units (TPU’er) og Amazons Trainium-chips specialdesignet til AI; successive generationer af TPU har opnået en 3× forbedring i kulstofeffektivitet for AI-arbejdsbelastninger cloud.google.com cloud.google.com. Det betyder, at nyere chips kan udføre de samme beregninger med kun en tredjedel af udledningen. Tech-virksomheder udfører også livscyklusvurderinger af deres hardware – og undersøger ikke kun energiforbrug under drift, men også fremstilling og slutningen af levetid – for at tage grønnere designvalg cloud.google.com cloud.google.com. Mere holdbar, opgraderbar hardware hjælper også: design af modulære komponenter, der kan udskiftes eller tilføjes, forlænger serverlevetiden og reducerer e-affald infoq.com. Fremadrettet udforskes der helt nye computerparadigmer for at opnå effektivitetsgevinster. Neuromorfe chips (inspireret af hjernens neuroner) og optiske/fotoniske processorer (der bruger lys til beregning) er to lovende veje, der potentielt kan udføre AI-beregninger med en brøkdel af energien sammenlignet med nutidens siliciumchips iee.psu.edu. Selvom de i øjeblikket mest er eksperimentelle, giver disse teknologier håb om størrelsesordener bedre effektivitet. Selv kvantecomputing bliver undersøgt til visse AI-problemer, da det fungerer anderledes og måske kan løse nogle opgaver med eksponentielt færre operationer (selvom praktisk, energieffektiv kvante-AI stadig er på tegnebrættet) infoq.com. På den korte bane er det nøglen blot at bruge eksisterende effektiv hardware mere effektivt. Teknikker som dynamisk spændings- og frekvensskalering (DVFS) og bedre udnyttelse (at holde processorerne beskæftiget med nyttigt arbejde frem for at stå stille) kan reducere spild. Kort sagt betyder bedre chips og bedre brug af chips mere AI-arbejde pr. kilowatt-time – hvilket direkte reducerer kulstofudledning pr. beregning.
- Kulstofneutral AI-livscyklus & cirkulære praksisser: En virkelig bæredygtig tilgang tager højde for hele livscyklussen af AI-systemer. Dette inkluderer ansvarlig indkøb af materialer, reduktion af affald og innovation inden for andre områder end blot elforbrug. For eksempel har forskere foreslået idéer som biologisk nedbrydelig elektronik til AI – hvor man bruger organiske materialer i nogle komponenter, så hardware ikke ender som giftigt affald infoq.com. Selvom sådanne idéer stadig er nye, illustrerer de en bredere bevægelse mod cirkularitet: genbrug og genanvendelse af AI-hardware hvor det er muligt. Virksomheder er begyndt at renovere brugte servere eller omdirigere dem til mindre krævende opgaver for at forlænge deres anvendelsestid. Et andet aspekt er kompensation og ansvarlighed: at bruge klimakompensation eller investeringer i grøn energi til at modvirke udledninger, der endnu ikke kan elimineres. Selv software-forbedringer spiller en rolle – renere kode kan reducere det beregningsmæssige overforbrug. For eksempel kan optimering af de software-rammer, der driver AI (som mere effektive biblioteker og kompilatorer), give energibesparelser uden at ændre hardwaren overhovedet. I sidste ende er ingen enkelt strategi tilstrækkelig; at opnå Green AI kræver en kombination af mange teknikker. Optimerede algoritmer reducerer det nødvendige arbejde, effektiv hardware udfører arbejdet med mindre energi, og grøn infrastruktur sikrer, at energien stammer fra rene kilder iee.psu.edu cloud.google.com. Ved at angribe problemet fra alle sider stræber AI-branchen efter at knække kurven for udledninger, selvom modellerne bliver mere avancerede.
Nye tendenser og innovationer inden for bæredygtig AI
I de seneste par år har bæredygtige AI-praksisser opnået enorm fremdrift. Det, der før var et nicheanliggende, er nu blevet en mainstream overvejelse inden for både AI-forskning og implementering. Her er nogle af de bemærkelsesværdige tendenser og innovationer, der driver AI mod en grønnere fremtid:
- Gennemsigtighed og måleinitiativer: En grundlæggende tendens er bestræbelserne på at måle AI’s miljøpåvirkning nøjagtigt og gøre den gennemsigtig. I begyndelsen af 2025 lancerede en gruppe AI-forskere “AI Energy Score”-projektet, som giver en standardiseret energieffektivitetsvurdering for AI-modeller (på samme måde som EnergyStar-mærkning for husholdningsapparater) huggingface.co. Projektet oprettede en offentlig rangliste, der sammenligner energiforbruget for over 160 modeller på tværs af opgaver (tekstgenerering, billedanalyse osv.) og introducerede et letlæseligt femstjernet effektiviseringsmærke for AI-modeller huggingface.co huggingface.co. Dette fokus på gennemsigtighed har fået stor mediedækning og lægger pres på større AI-udbydere for at offentliggøre deres modellers energi- og CO2-målinger. Ligeledes har open source-indsatser som dem fra Hugging Face opfordret modeludviklere til at rapportere træningsemissioner og endda integrere værktøjer (f.eks. CodeCarbon) i AI-biblioteker for automatisk at logge energiforbrug huggingface.co. Resultatet er en voksende kultur af ansvarlighed – det, som nogle kalder AI’s “grønne karakterbog” – hvor effektivitet bliver sporet sammen med nøjagtighed. Denne datadrevne tilgang gør det muligt for forskere og virksomheder at sætte benchmarks og følge forbedringer over tid, så det sikres, at krav om “Grøn AI” bakkes op af tal.
- Effektivitet som konkurrencemåling: I AI-forskningen er der et klart skift mod at værdsætte effektivitetsforbedringer. Konferencer og tidsskrifter er i stigende grad interesserede i artikler, der ikke kun præsenterer mere nøjagtige modeller, men også dokumenterer reduktioner i beregningsomkostninger. Faktisk blev selve udtrykket “Grøn AI” populært efter en artikel fra 2020, der argumenterede for at betragte effektivitet som et primært evalueringskriterium for nye AI-systemer cacm.acm.org. I dag ser vi denne filosofi udfolde sig: Ved mange AI-udfordringer er målet ikke kun at slå den bedste på nøjagtighed, men at gøre det med færre FLOPs (floating-point operations), mindre hukommelse eller lavere strømforbrug. Der opstår konkurrencer for “mest effektive model” i en kategori, og organisationer som Green Software Foundations AI-komité arbejder på at standardisere målinger (som “Software Carbon Intensity”) for AI-arbejdsbyrder greensoftware.foundation. Denne tendens fremmer innovationer som algoritmeeffektivitetskonkurrencer (hvor hold forsøger at opnå en bestemt score med minimalt forbrug) og inkluderingen af energimålinger i akademiske ranglister. Alt dette signalerer, at effektivitet bliver et prestigeparameter og et konkurrencepunkt i AI-udviklingen, hvilket lover godt for bæredygtigheden på lang sigt.
- Fremskridt inden for hardware og chip-effektivitet: Hurtig innovation inden for hardware er en anden tendens, der muliggør Green AI. Hver ny generation af AI-chips overgår den foregående i ydeevne pr. watt. For eksempel er Googles nylige TPU v4 og v5-acceleratorer og Nvidias nyeste GPU’er (som Hopper H100) betydeligt mere energieffektive til AI-opgaver end deres forgængere. Google rapporterer om en 3× forbedring i den kulstofeffektivitet ved AI-beregninger fra TPU v4 til deres nyeste TPU (kodenavn “Trillium”), takket være bedre chipdesign og procesforbedringer cloud.google.com. Tilsvarende producerer startups AI-acceleratorchips optimeret til lavenergi edge-enheder, hvilket sænker energiforbruget til opgaver som nøgleordsgenkendelse eller billedgenkendelse på smartphones (en del af TinyML-bevægelsen). En anden spændende udvikling er chip-specialisering: virksomheder tilbyder nu forskellig hardware til træning og inferens, eller endda til specifikke modeltyper (vision vs. sprog), hver optimeret til maksimal effektivitet. Vi ser også mere udbredt brug af AI på kanten – at køre AI på enheden (fra telefoner til IoT-sensorer) – hvilket undgår energiforbruget ved konstant datacenterkommunikation og kan udnytte effektive lokale chips. Selvom store serverbaserede modeller stadig sluger mest strøm, sikrer disse hardwarefremskridt, at hver beregningscyklus leverer mere AI end nogensinde før, hvilket afbøder væksten i energibehovet.
- Innovativ køling og energistyring: Datacenteroperatører innoverer ikke kun i chips, men også i, hvordan disse chips nedkøles og forsynes med strøm. En tendens er anvendelsen af avancerede køleteknikker som væskekøling (hvor væske cirkulerer direkte over varme komponenter) og endda immersiv køling (nedsænkning af servere i specielle kølevæsker). Disse metoder kan markant reducere den energi, der kræves til køling sammenlignet med traditionel aircondition. En anden tendens er at bruge AI til at optimere driften af datacentre: Google anvendte berømt et DeepMind AI-system til at styre deres køleudstyr og opnåede omkring 30% reduktion i køleenergi ved dynamisk at justere ventilatorer og køleenheder mere effektivt end menneskelige operatører trellis.net. Nu følger andre virksomheder trop og bruger AI-drevne kontrolsystemer til alt fra køling til strømfordeling i deres serverfarme. På energiforsyningssiden er integration af vedvarende energi en vigtig innovation. Cloud-udbydere indgår store elindkøbsaftaler for vind- og solparker og finansierer dermed ny kapacitet inden for ren energi til deres datacentre. De eksperimenterer også med energilagring, batterier på stedet og endda småskala-produktion (som solceller på datacentre) for at sikre pålidelighed i overgangen til vedvarende energi. Nettovirkningen af disse tiltag er, at moderne datacentre er langt grønnere pr. beregning end for ti år siden. Google opnåede for eksempel fire gange mere regnekraft i 2022 end i 2017 med samme mængde elektricitet gennem effektivitetsforbedringer og opgraderinger af infrastrukturen datacenters.google datacenters.google. Denne tendens med at få mere ud af hver watt er afgørende for at holde AI bæredygtigt, selv når efterspørgslen stiger.
- Samarbejde og vidensdeling: Endelig er en vigtig nylig tendens væksten af tværsektorielle samarbejder med fokus på bæredygtig AI. Initiativer som Green AI Institute og Climate Change AI-fællesskabet samler eksperter inden for maskinlæring, klimavidenskab og politik for at dele best practices og fremme forskning i krydsfeltet mellem AI og bæredygtighed. Branchekonsortier – for eksempel Green Software Foundation’s Green AI Committee – definerer standarder og retningslinjer for måling og reduktion af AI’s aftryk greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Selv regeringer og internationale organer undersøger nu eksplicit AI’s energiforbrug og finansierer F&U for afhjælpning. Denne samarbejdsånd resulterer i åbne datasæt (for CO2-intensitet af forskellige compute-områder), værktøjer (som open source carbon trackers til ML) og fora (workshops, topmøder), der er dedikeret til Green AI. Man kan sige, at bæredygtig AI er rykket fra at være en nicheidé til en mainstream-bevægelse, der forener interessenter fra big tech, startups, akademia og det offentlige. Resultatet er hurtigere udbredelse af ideer og taktikker – hvad en virksomhed lærer om f.eks. optimering af GPU-udnyttelse, finder hurtigt vej ind i cloud-platforme og ML-rammeværk, som alle bruger. Denne accelererende udveksling af viden er en innovation i sig selv, der forstærker effekten af individuelle grønne gennembrud på tværs af hele AI-økosystemet.
Politikker og initiativer, der fremmer grøn AI
Idet vigtigheden af at begrænse AI’s CO2-aftryk anerkendes, tager beslutningstagere og organisationer verden over nu affære. En kombination af offentlige politikker, brancheinitiativer og virksomhedsløfter smelter sammen for at fremme grøn AI på flere områder. Nedenfor er nogle af de vigtigste indsatser og forslag, der driver udviklingen:
- Regeringens politiske dagsordener: Regeringer begynder at integrere AI’s energipåvirkning i deres klima- og teknologipolitikker. For eksempel skitserede en politisk dagsorden fra Tony Blair Institute i 2024 en plan i fem punkter for at “Gøre AI grønnere,” og opfordrede regeringer til at (1) opbygge kapacitet til AI-energiplanlægning i myndigheder, (2) etablere standardiserede metrikker for rapportering af AI-energiforbrug og CO2-udledning, (3) sætte fleksible mål og en grøn AI-certificering for at tilskynde til effektive praksisser, (4) investere i ren energi og grøn AI-forskning & udvikling (som avancerede lavenergi-chips og open source-modeller for at undgå overflødige mega-træninger), og (5) koordinere internationalt gennem fora som de årlige COP-klimatopmøder institute.global institute.global. Dette afspejler en voksende forståelse af, at AI- og energipolitik skal hænge sammen. Nogle lande har endda truffet kortsigtede foranstaltninger, såsom moratorier mod nye datacentre i regioner, hvor elnettet er under pres institute.global. For eksempel satte Irland og Singapore midlertidigt byggeriet af datacentre på pause for at genoverveje deres bæredygtighed og påvirkning på elnettet. Generelt går tendensen inden for politik i retning af at fremme innovation i Grøn AI, samtidig med at “efterspørgselschokket” fra AI på elinfrastrukturen håndteres. Bemærkelsesværdigt træder store forskningsfonde også til: det amerikanske National Science Foundation og Department of Energy har igangsat tilskudsprogrammer for energieffektiv AI-forskning, og Den Europæiske Union har inkluderet mål for bæredygtig databehandling i sin digitale og klimamæssige strategi iee.psu.edu.
- Virksomheders bæredygtighedsforpligtelser: Mange teknologivirksomheder har afgivet ambitiøse bæredygtighedsløfter, der omfatter deres AI-aktiviteter.For eksempel har Google været CO2-neutral (via kompensation) siden 2007 og har matchet 100% af deres elforbrug med vedvarende energi siden 2017 blog.google blog.google.Nu sigter Google efter et mere ambitiøst mål: at drive alle sine datacentre og campusser på 24/7 CO2-fri energi inden 2030, hvilket betyder, at hver driftsstime understøttes af lokal, ren energi (ingen fossile brændstoffer) blog.google blog.google.Dette er direkte motiveret af de stigende energibehov for AI – Google anerkender det som deres “største bæredygtighedsmålsætning” på grund af kompleksiteten ved at sikre ren strøm døgnet rundt blog.google.Microsoft har ligeledes forpligtet sig til at være kulstofnegativ inden 2030 (fjerne mere CO₂, end det udleder), og til at køre på 100% kulstoffri energi inden 2030, selvom dets AI-tjenester som Azure-cloud og partnerskabet med OpenAI udvides.Microsoft investerer kraftigt i projekter inden for vedvarende energi og energilagring for at opfylde disse mål.Meta (Facebook) erklærede, at de opnåede netto-nul emissioner for deres drift i 2020 ved at skifte til 100% vedvarende energi og reducere driftsudledningerne med 94% fra 2017-niveauet sustainability.fb.com.Metas nye datacentre er alle designet med henblik på effektivitet (deres gennemsnitlige PUE for hele flåden i 2023 var omkring 1,10, hvilket er meget lavt).Meta og andre har dog også været ærlige omkring, at AI-boomet gør scope 3 (forsyningskæde og hardware-produktion) emissioner til en udfordring, da deres samlede klimaaftryk er steget på grund af massive investeringer i AI-infrastruktur trellis.net.Dette har fået dem til at fordoble deres fokus på innovationer for at modvirke denne vækst (f.eks. bruger Metas bæredygtighedsteam AI til at identificere muligheder for at reducere CO2-udledning i byggeri og drift trellis.net).Amazon (AWS) har også et klimaudspil om at nå netto-nul i 2040, og AWS er på vej til at bruge 100% vedvarende energi til sin globale cloud inden 2025.I praksis betyder det, at størstedelen af AI-arbejdsbelastninger, der kører på AWS, vil være drevet af vedvarende energi om få år.Ud over energi integrerer virksomheder bæredygtighed i indkøb og processer – for eksempel tilbyder nogle cloud-udbydere nu dashboards til kunder, der viser CO2-aftrykket fra deres cloud-brug og endda anbefalinger til alternativer med lavere CO2-udledning infoq.com.Alle disse virksomhedstiltag reducerer ikke kun de direkte emissioner, men sætter også branchestandarder og konkurrencepres: hvis ét cloudfirma annoncerer markant lavere CO₂ pr. AI-inferens, får andre incitament til at forbedre sig eller i det mindste være gennemsigtige.
- Industrielle Koalitioner og Standarder: Teknologibranchen venter ikke på påbud – den har dannet koalitioner for at selvregulere og dele best practices. Green Software Foundation (GSF) indkaldte for eksempel et Green AI-komité i 2024, hvilket samlede medlemmer fra virksomheder som Microsoft, Google, IBM, Accenture og flere greensoftware.foundation. I 2025 udgav de et Green AI Position Paper, der definerer Green AI som at reducere miljøpåvirkningen fra AI i hele dens livscyklus og understreger behovet for standardiserede målemetoder og livscyklusvurderinger greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Komitéen arbejder på retningslinjer, der minder om softwareeffektivitetsstandarder, men skræddersyet til AI-systemer – for eksempel protokoller for konsekvent måling af CO2-udledning ved træningsforløb eller standarder for rapportering af energiforbrug i AI-modeldokumentation. En anden brancheindsats er Climate Neutral Data Centre Pact i Europa, hvor datacenteroperatører (inklusive store cloud- og colocation-udbydere) frivilligt har forpligtet sig til mål som at forbedre effektiviteten (PUE), bruge 100% CO2-fri strøm i 2030 og genanvende varme og hardware, hvor det er muligt. Pr. 2023 havde pagten over 100 underskrivere og følges nøje af EU’s tilsynsførende datacentremagazine.com europarl.europa.eu. Sådanne selvregulerende initiativer har til formål at foregribe strengere lovgivning ved at vise branchens vilje til at handle. I samme ånd samarbejder virksomheder om åbne værktøjer som ML Carbon Dashboard (der hjælper med at vælge cloud-regioner med lavere CO2-udledning fra elproduktion) og bidrager til organisationer som Climate Change AI, der giver politisk rådgivning om AIs rolle i klimaindsatsen (inklusive reduktion af dens egen klimaaftryk).
- Internationalt samarbejde og aftaler: På internationalt plan vokser bevidstheden om, at AI’s klimaaftryk er et globalt problem, der kræver samarbejde. I slutningen af 2023 og 2024 blev dialoger om “Green AI” en del af FN’s klimakonferencer. Der er fremsat forslag under COP-rammen om at tilføje et punkt om emissioner fra digital teknologi, hvilket ville inkludere AI. Idéen er at få lande til at blive enige om normer for bæredygtig databehandling – ligesom aftaler om at reducere industrielle emissioner. For eksempel kunne lande love at fremme energieffektiv AI-forskning og -udvikling eller at dele data om AI’s energiforbrug. Selvom der endnu ikke eksisterer nogen bindende international aftale specifikt om AI-emissioner, er organisationer som International Telecommunication Union (ITU) og OECD begyndt initiativer for at undersøge energiforbrug i IKT (informations- og kommunikationsteknologi) og udvikle politikanbefalinger. Et konkret forslag fra policyeksperter er et “Green AI Breakthrough” som en del af COP’s Breakthrough Agenda – kort sagt et globalt mål om at sikre, at AI’s energibehov dækkes af ren energi, og at AI bruges til at accelerere (ikke hindre) klimaløsninger institute.global. I mellemtiden inkluderer regionale tiltag som EU’s foreslåede opdateringer af energieffektivitetsdirektivet nu datacentre i deres omfang, hvilket kræver, at store datacentre rapporterer om energi- og vandforbrug samt genanvendelse af spildvarme – hvilket indirekte tvinger AI-tunge operationer til at optimere. Vi ser også grænseoverskridende forskningssamarbejder, som EU-Japan Green ICT-samarbejdet, hvor effektive AI-løsninger ofte er på dagsordenen. Samlet set begynder brikkerne at falde på plads på det politiske område: målemetoder og standarder til at afdække problemet, incitamenter og reguleringer til at forbedre praksis samt forpligtelser på højt niveau, der skal guide branchen mod bæredygtighed. Selvom der stadig er meget arbejde at gøre, giver disse initiativer en ramme, som Green AI kan blomstre indenfor.
Case-studier: Organisationer, der fører an med Green AI
Mange organisationer er dukket op som frontløbere i implementeringen af Green AI-praksisser og demonstrerer, hvad der er muligt gennem engagement og innovation. Nedenfor fremhæver vi nogle bemærkelsesværdige case-studier:
- Google: Som en af verdens største AI- og cloududbydere har Google sat bæredygtighed i centrum af sin strategi. Googles datacentre er kendt for deres effektivitet – i 2023 var deres gennemsnitlige PUE omkring 1,10, næsten 1,8× mere effektivt end et typisk virksomhedsdatasenter datacenters.google datacenters.google. Virksomheden har matchet 100% af sit elforbrug med vedvarende energi siden 2017, og arbejder nu på at køre på CO2-fri energi 24/7 inden 2030 på alle lokationer blog.google blog.google. Det betyder, at Googles AI-arbejdsbelastninger i stigende grad vil blive direkte drevet af vind, sol, vandkraft og andre ikke-fossile kilder hver time på døgnet. Google var også pioner i brugen af AI i egne operationer – især ved at bruge DeepMinds maskinlæring til at styre kølesystemer, hvilket i de tidlige forsøg gav omkring 30% reduktion i køleenergi trellis.net. På hardwarefronten udvikler Google sine egne TPU’er (Tensor Processing Unit)-chips, der er optimeret til AI-effektivitet. En undersøgelse fra 2025 viste, at Googles 6. generations TPU (kodenavn “Trillium”) kan udføre den samme AI-opgave med en tredjedel af emissionerne sammenlignet med forgængeren fra 4. generation cloud.google.com. Derudover deler Google metoder som Compute Carbon Intensity (CCI)-metrikken – et mål for gram CO₂ pr. enhed beregning – for at hjælpe branchen med at benchmarke hardwareeffektivitet cloud.google.com. I praksis har Googles flerstrengede indsats (effektiv hardware + grøn strøm + smart køling) gjort det muligt at firedoble sin computerkraft de seneste år uden at øge strømforbruget datacenters.google. Dette lederskab har en afsmittende effekt: Google open-sourcer ofte sine effektivitetsværktøjer og offentliggør sine resultater, hvilket hjælper med at sætte grønnere standarder i hele AI-branchen.
- Meta (Facebook): Meta har gjort fremskridt inden for bæredygtighed, især i forhold til at købe vedvarende energi. I 2020 opnåede Meta netto-nul drift og har siden understøttet sine datacentre med 100% vedvarende energi, hvilket har reduceret driftsudledningerne med 94% (i forhold til 2017-niveau) sustainability.fb.com. Alle Metas datacentre er bygget efter høje effektivitetsstandarder (LEED Gold eller bedre), og virksomheden har også et gennemsnitligt PUE på omkring 1,1. Men Metas situation illustrerer udfordringerne ved at skalere AI bæredygtigt. Virksomhedens AI-udvidelse – herunder opførelsen af enorme nye AI-supercomputing-datacentre – førte til, at det samlede CO2-aftryk steg med ~38% fra 2021 til 2023, selv om driften forblev grøn trellis.net. I 2023 var Metas emissioner (inklusive forsyningskæden) omkring 14 millioner tCO₂, det dobbelte af, hvad de var i 2019 trellis.net. Dette har sat Meta under pres for at finde kreative løsninger til at forene AI-vækst med klimamålene. En løsning er at bruge AI til at løse egne bæredygtighedsproblemer. Metas bæredygtighedsteam har sat AI-modeller i spil til at analysere og forbedre energieffektiviteten. For eksempel udviklede Meta et AI-system til at optimere blæserhastighederne i sine datacentre, hvilket reducerede energiforbruget til blæsere med 20% uden at påvirke temperaturen trellis.net. I et andet projekt brugte Meta AI til at finde betonsammensætninger med lavere CO2-aftryk til at bygge datacenter-vægge – ved at erstatte materialer som flyveaske og knust glas reducerede de betonens indlejrede CO2 med cirka 40% uden tab af styrke trellis.net. Disse er betydelige besparelser, givet størrelsen på deres faciliteter. Meta investerer også i langtidsholdbar CO2-fjernelse (f.eks. skovrejsning og direkte luftfangst) for at modsvare de vanskeligt eliminerbare emissioner fra forsyningskæden, og fortsætter med at presse på for ny ren energi i de regioner, hvor de opererer. Casen med Meta viser både engagementet – de er fortsat “100% forpligtede” til deres klimamålsætninger på trods af AI’s krav trellis.net – og vanskelighederne, der kræver konstant innovation for at holde emissionerne i skak i takt med at AI-arbejdsbyrderne eksploderer. Det er et eksempel på, hvorfor Green AI handler lige så meget om driftsmæssig intelligens og F&U som om indkøb af grøn elektricitet.
- Hugging Face & BigScience: Hugging Face, en lille AI-startup kendt for sin populære maskinlæringsplatform, har klaret sig udover forventning i at kæmpe for Green AI. Hugging Face var en af hovedarrangørerne bag BigScience-projektet, et årslangt forskningssamarbejde, der i 2022 trænede en åben sprogmodel med 176 milliarder parametre (BLOOM) med et hidtil uset fokus på gennemsigtighed og effektivitet. De valgte at træne BLOOM på Frankrigs nationale supercomputer (Jean Zay), som i høj grad drives af lav-karbon elektricitet (Frankrigs elnet er hovedsageligt atomkraft og vedvarende energi). Som resultat udledte BLOOM’s træning kun omkring 25 tons CO₂ (taget højde for driftsenergi) – cirka 20 gange mindre end en sammenlignelig model som GPT-3 trænet i 2019 researchgate.net. Selv når man medregner produktion og hele livscyklussen, var BLOOM’s totale klimaaftryk (50 t CO₂) en størrelsesorden mindre end GPT-3’s ~500 t. Hugging Face-forskere målte omhyggeligt disse emissioner og udgav en detaljeret artikel, så fællesskabet kunne lære af det researchgate.net. Denne grad af åbenhed var ny – de udgav endda logfiler over energiforbruget under træning, noget store virksomheds-AI-initiativer sjældent gør. Med afsæt i denne ånd lancerede Hugging Face i 2025 AI Energy Score-initiativet (omtalt tidligere) for at benchmarke modeleffektivitet og opfordre AI-udbydere til at offentliggøre deres energiforbrug huggingface.co. Hugging Face har integreret værktøjer i deres biblioteker, så alle der træner en model kan estimere CO₂-udledning baseret på strømforbrug og lokation. De samarbejder også med universiteter om forskning i at beregne klimaaftrykket for forskellige modeller, der hostes på deres platform arxiv.org huggingface.co. Som følge heraf er Hugging Face blevet fortaler for energigennemsigtighed i AI – og presser i bund og grund branchen til at “udskamme” store energiforbrugere og fejre effektive tilgange. Selvom Hugging Face’s egne aktiviteter er beskedne (de leverer primært et online modelhub), er deres indflydelse gennem fællesskab og politisk arbejde betydelig. De viser, at selv mindre aktører kan gå forrest: ved at vise at det er muligt at træne store sprogmodeller ansvarligt og presse på for bredere brancheforandringer, så effektivitet og klimaaftryk bliver en del af samtalen for hvert AI-projekt.
- Andre: Flere andre organisationer fortjener at blive nævnt. Microsoft har investeret i både grøn energi og forskning i AI-effektivitet; virksomheden var med til at grundlægge GSF’s Green AI-initiativer og har en plan om at være kulstofnegativ i 2030, hvilket betyder, at de vil fjerne mere kulstof, end de udleder (dels for at opveje stigningen i deres AI-cloud-tjenester) microsoft.com interface.media. Microsoft-forskere har arbejdet på teknikker som sparse models (som kun aktiverer dele af netværket efter behov og sparer regnekraft) og undersøger nu væskekøling til deres AI-datacentre. OpenAI, som ikke er specielt gennemsigtig om sine operationer, har angiveligt indgået partnerskaber med cloud-udbydere for at sikre, at en del af strømmen til træning af modeller som GPT-4 kommer fra vedvarende energikilder, og de har investeret i effektivitetsforbedringer (for eksempel siges GPT-4 at være mere effektiv at træne end GPT-3 var og opnår højere ydeevne per regneenhed – selvom de præcise tal ikke er offentlige). IBM har en lang historie med energieffektiv databehandling (fra mainframes til neuromorfe chips som TrueNorth) og fortsætter med at forske i hardware-venlige AI-algoritmer, der kan køre på minimal strøm, i tråd med deres erhvervskunders bæredygtighedsmål. På akademisk side bringer initiativer som Climate Change AI forskere sammen for både at bruge AI til klimaløsninger og reducere AI’s eget klimaaftryk gennem workshops og publikationer. Selv nationale laboratorier og supercomputing-centre (såsom det Schweiziske Nationale Supercomputing Center og NERSC i USA) er begyndt at spore energiforbruget for AI-opgaver og tilbyde prioritet eller rabatter til opgaver, der kan køres under perioder med meget vedvarende energi. Hver af disse indsatser, store som små, bidrager til et voksende økosystem af Green AI-praksisser.
Udfordringer og afvejninger ved implementering af Green AI
Selvom der gøres fremskridt, står implementering af Green AI i stor skala over for flere udfordringer og afvejninger, der skal håndteres:
- Ydelse vs. Effektivitet Afvejning: Historisk set har AI-fællesskabet været meget fokuseret på at forbedre ydelsen – nøjagtighed, kapabilitet og træningshastighed – ofte på bekostning af effektiviteten. Større modeller og flere beregninger har generelt betydet bedre resultater, hvilket har skabt en “større er bedre”-tankegang. Et skifte til Green AI betyder, at man nogle gange må acceptere, at lille er smukt, eller i det mindste at effektivitet skal tælle sammen med nøjagtighed cacm.acm.org. Dette kan skabe en spænding: Forskere kan blive nødt til at bruge ekstra tid på at optimere modeller, eller måske opgive et par procents nøjagtighed for at bruge en model, der er 10× mere effektiv. Ligeledes skal virksomheder balancere fordelen ved outputtet fra et AI-system med energiomkostningen for at få dette output. I nogle tilfælde kan forbedret effektivitet endda forbedre ydelsen (fx en mindre model kan generalisere bedre og være hurtigere), men i andre tilfælde er der en reel afvejning. Udfordringen er at skabe en kultur, hvor effektive løsninger bliver belønnet og ikke blot ses som sekundære til rå ydelse. Dette sker gradvist med introduktionen af effektivitetsmål i forskningen, men det kræver et skift i tankegangen: AI-fremskridt bør måles i “kvalitet pr. compute” og ikke blot kvalitet alene.
- Skala-/Rebound-effekten: Der findes et fænomen indenfor bæredygtighed, hvor effektivitetsforbedringer kan føre til mere brug – kendt som rebound-effekten eller Jevons’ Paradox. AI kan opleve dette. Efterhånden som modeller og hardware bliver mere effektive, bliver det også billigere og nemmere at implementere AI overalt, hvilket igen øger den samlede efterspørgsel efter beregning. For eksempel, hvis en virksomhed gør deres AI-inferens 2× mere effektiv, kan de blot fordoble antallet af AI-drevne funktioner i deres produkt (da hver nu koster det halve at køre), hvilket ophæver energibesparelsen. Vi ser en version af dette i stor skala i datacentre: på trods af effektivitetsgevinster stiger det samlede energiforbrug i datacentre fortsat, fordi vores appetit på digitale tjenester (mange AI-drevne) vokser endnu hurtigere trellis.net datacenters.google. Dette betyder, at Green AI-initiativer skal kobles med ansvarlig skalering. Det rejser svære spørgsmål som: Bør vi overhovedet implementere et AI-system, hvis dets samlede samfundsmæssige fordel ikke retfærdiggør dets CO2-forbrug? Green AI-bevægelsen opfordrer til at spørge: “Har vi brug for en kæmpe dyb model til dette problem, eller findes der et enklere alternativ?” greensoftware.foundation allerede i designfasen. Det betyder også, at effektivitetsforbedringer løbende skal overstige væksten i brug for faktisk at reducere emissioner. Afvejningen her er dybest set mellem AI’s fordele og dets miljømæssige omkostninger på samfundsniveau – at finde det punkt, hvor vi ikke ofrer vigtig innovation, men heller ikke går over gevind med unødvendigt forbrug af beregningskraft.
Sammenfattende er implementeringen af Green AI ikke uden vanskeligheder. Der er tekniske kompromisser, kulturelle forandringer og systemiske udfordringer, der skal overvindes. Den opmuntrende nyhed er, at ingen af disse udfordringer er uoverstigelige: AI-miljøet er kreativt og samarbejdsvilligt, og de samme egenskaber kan løse effektivitetsudfordringen, som de tidligere har løst præstationsudfordringer. En vigtig del af at navigere kompromiserne er at udvide samtalen: at involvere ikke kun ingeniører, men også produktchefer (til at revurdere funktionsmættethed), beslutningstagere (til at tilpasse incitamenter) og offentligheden (til at skabe opbakning til bæredygtig teknologi). Ved at forudse og håndtere disse udfordringer direkte – og åbent erkende, hvor vi ikke slår til – kan bevægelsen for Green AI fortsætte med at opnå fremgang uden at blive bremset af uventede forhindringer.
Fremtidsudsigter for bæredygtig AI-udvikling
Fremadrettet er bestræbelserne mod Green AI klar til at accelerere og blive en integreret del af AI-udviklingen. Der er en stigende enighed om, at bæredygtighed vil indgå sammen med nøjagtighed, retfærdighed og sikkerhed som centrale kriterier, hvormed AI-systemer vurderes. Flere tendenser peger på en fremtid, hvor AI-innovation og miljøansvar går hånd i hånd:
- Integration af Green AI-principper: Vi kan forvente, at det inden for få år vil blive rutine, at AI-forskningsartikler og produktlanceringer inkluderer energi- og CO2-metrics. Ligesom “modelstørrelse” eller “latens” ofte rapporteres i dag, kan morgendagens standardpraksis være at rapportere “X-model opnåede Y-nøjagtighed med Z kWh energi”. Denne gennemsigtighed vil blive muliggjort af forbedrede værktøjer – forestil dig udviklingsrammer, der automatisk viser CO2-aftrykket ved træning af din model. Når disse metrics bliver almindelige, vil de informere designbeslutninger fra starten. En AI-ingeniør i 2030 vil måske beslutte ikke at forfølge en bestemt massiv modelarkitektur, fordi en hurtig beregning viser, at den ville være for energikrævende, og i stedet vælge en smart, effektiv metode, der opnår lignende resultater. Med andre ord vil energiopmærksomhed blive indarbejdet i AI-udviklingslivscyklussen. Green Software Foundations fokus på livscyklusvurderinger og standardiserede målinger baner vejen for dette greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Også i uddannelsessystemet vil næste generation af AI-praktikere sandsynligvis blive trænet i at betragte optimering og bæredygtighed som grundlæggende færdigheder, ligesom de lærer om algoritmisk kompleksitet.
- Teknologiske gennembrud: På teknologiområdet er der optimisme om gennembrud, der dramatisk kan reducere AI’s energiforbrug. Neuromorf computing og kvantecomputing er to områder, man bør holde øje med. Neuromorfe chips, som fungerer på en måde, der svarer til menneskehjernens neuroner og synapser, har potentiale til at udføre visse AI-opgaver med langt mindre energi – de viser allerede lovende resultater inden for lavenergi-mønstergenkendelse og kan få udvidet anvendelse, efterhånden som teknologien modnes iee.psu.edu. Kvantecomputere er ikke et universalmiddel for alle AI-opgaver, men de kan måske løse bestemte optimerings- eller maskinlæringsproblemer eksponentielt hurtigere end klassiske computere, hvilket kan reducere energiforbruget, hvis disse opgaver er store flaskehalse (dog kræver kvantemaskinerne selv ikke ubetydelig køling og energi, så de skal overgå et højt effektivitetspunkt). Inden for mere konventionel teknologi vil vi sandsynligvis se AI-specifik silicium i alt fra telefoner til husholdningsapparater, hvilket sikrer, at edge AI-applikationer kører med et minimalt strømforbrug. Analoge AI-chips, som regner med analoge signaler i stedet for digitale, kan også revolutionere effektiviteten for inferens i neurale netværk. Derudover vil software-algoritmer fortsat forbedres. Der er en tendens til “mindre men klogere” modeller – for eksempel teknikker som mixture-of-experts eller sparsom aktivering, som gør det muligt for modeller at have enorm kapacitet, men kun aktivere små dele efter behov, hvilket i praksis tilpasser compute-forbruget til inputtets kompleksitet frem for modellens størrelse. Sådanne innovationer kan gøre det muligt at have ekstremt dygtige AI-systemer, som kun pådrager sig omkostninger i forhold til problemets sværhedsgrad og ikke deres fulde størrelse. Hvis den nuværende hastighed af algoritmiske og hardwaremæssige forbedringer fortsætter, forudser nogle eksperter, at energien, der kræves for et givet niveau af AI-ydeevne, kan falde med 100× eller mere i det næste årti (gennem samspillet af hardwaregevinster, algoritmisk effektivitet og bedre udnyttelse) cloud.google.com. Dette kan i høj grad udligne væksten i efterspørgslen, hvilket betyder, at vi får mere AI med mindre CO₂.
- AI-drevne klimaløsninger: En positiv spiral er ved at opstå, hvor AI i sig selv er et nøgleværktøj i bekæmpelsen af klimaforandringer – optimering af elnet, forbedring af energilagring, modellering af klimaeffekter osv. Efterhånden som Green AI reducerer AI’s klimaaftryk, “frigør” det reelt mere kapacitet til at AI kan bruges på disse gavnlige måder uden dårlig samvittighed. I fremtiden kan vi se store AI-udrulninger eksplicit knyttet til klimaindsats: for eksempel et AI-system, der styrer et lands net af vedvarende energi i realtid, eller AI der koordinerer tusindvis af elbiler for at stabilisere elnettet. Disse AI-applikationer kan mere end opveje deres egne emissioner ved at muliggøre øget anvendelse af vedvarende energi og effektivitet i andre sektorer. Allerede nu har DeepMind brugt AI til at forbedre prognoser for vindmølleproduktion (så vindenergi bliver mere levedygtig), og mange energiselskaber bruger AI til at styre forbrug og spare energi institute.global. Efterhånden som AI bliver grønnere, kan den netto klimaeffekt blive overvældende positiv. Denne synergi er blevet beskrevet som en mulig “positiv cirkel” – AI hjælper med at drive den grønne energitransition, som igen leverer den rene strøm, flere AI-systemer har brug for, i en selvforstærkende cyklus institute.global. At opnå dette kræver bevidst design: at prioritere AI-projekter med bæredygtigheds-gevinst og at sikre, at infrastrukturen bag AI er grøn. Men alt tyder på, at AI vil blive en stor allieret i klimakampen når den udvikles ansvarligt. I bund og grund er målet, at vi i 2030 eller 2040 ikke ser AI som et klimaproblem, men som en klimaløsning – eller i værste fald en neutral aktør.
- Politik og markedskræfter: Fremadrettet vil politikker sandsynligvis blive skrappere med hensyn til teknologiens emissioner, hvilket yderligere vil presse på for Green AI. Vi kunne se CO2-afgifter eller -grænser, der effektivt straffer ineffektive AI-processer, eller reguleringer der kræver, at store AI-træningskørsler bruger en vis procentdel vedvarende energi. Regeringer kan forlange mere transparens omkring AI’s energiforbrug (for eksempel en udvidelse af rapporteringskravene for datacentre til også at omfatte AI-specifikke arbejdsbelastninger). Hvis verden bliver alvorlig omkring klimamål, forventes alle sektorer – inkl. digitale teknologier – at bidrage til emissionsreduktion. Dette eksterne pres vil gøre Green AI til en nødvendighed fremfor et valg. På markedssiden skifter forbruger- og kundepreferencer også. Virksomheder, der køber AI-services, vil måske foretrække dem med mindre CO2-aftryk, ligesom nogle cloud-kunder i dag vælger “grøn cloud”. Vi kan endda få økologimærker på AI-tjenester (“Dette AI chatbot-svar blev leveret CO2-neutralt”) som et salgsargument. Sådanne kræfter gør bæredygtighed til et konkurrenceparameter. Virksomheder der har investeret massivt i Green AI (som Google med CO2-frie datacentre) vil stå stærkt til at tilbyde ydelser, der lever op til de miljøkrav organisationer måtte have til deres leverandører. Samlet set er der gradvist sammenfald mellem økonomiske og miljømæssige incitamenter, hvilket betyder, at businesscasen for Green AI bliver stærkere over tid.
- Kulturelt skifte og bevidsthed: Endelig er det menneskelige element – kulturen omkring AI – sandsynligvis under fortsat udvikling. AI-sektoren har mange lyse hoveder, som i stigende grad bekymrer sig om globale udfordringer. Efterhånden som bevidstheden om klimakrisen vokser, motiveres flere AI-forskere og ingeniører til at arbejde på løsninger eller i det mindste sikre, at de ”ikke gør skade” gennem deres arbejde. Dette ses blandt andet i den stigende interesse for organisationer som Climate Change AI og det faktum, at mange førende laboratorier nu har noget fokus på bæredygtighed. Man kan forestille sig, at AI-konferencer i de kommende år vil tilføje Green AI-spor eller -priser (nogle har allerede ”bedste artikel for positiv effekt” osv.). Det vil blive prestigefyldt at designe en AI-model, der ikke kun er banebrydende men også ekstremt effektiv. I uddannelsessystemet inkluderer kurser om AI nu moduler om etisk og bæredygtig AI, hvilket betyder, at nye kandidater vil tage disse værdier med sig. Dette kulturelle skifte er svært at måle, men det er afgørende – i sidste ende er det mennesker, der vælger, om man skal træne en model med 100 GPU’er for en lille præcisionsforbedring, eller om man finder en smartere løsning. Jo mere AI-fællesskabet internaliserer Green AI’s idealer, desto mere vil daglige beslutninger hælde mod bæredygtighed, uden at det kræver topstyret håndhævelse.
Afslutningsvis står AI’s fremtid til at blive grønnere fra start. Hvis de nuværende tendenser fortsætter, vil vi se AI-systemer, der er markant mere effektive, drevet af ren energi og anvendt i klimamæssige løsninger. Der er et realistisk håb om, at vi kan skille AI’s fordele fra dens CO2-aftryk, så vi kan forbedre AI’s evner eksponentielt, mens vi udflader (eller endda mindsker) de forbundne udledningskurver. Det vil kræve fortsat dedikation – teknologisk innovation, understøttende politiske tiltag, samarbejde i industrien og offentlig opbakning spiller alle en rolle. Men som vi har beskrevet, falder mange af brikkerne allerede på plads. Green AI er på vej fra niche til at blive det nye normale for AI-udvikling. I compute-æraen er det ikke længere en begrænsning for innovation at mindske CO2 – det er en mulighed for at innovere smartere. Ved at væve bæredygtighed ind i AI’s fremtid, sikrer vi, at vores jagt på intelligensforbedring forbliver i harmoni med den planet, der opretholder os. De kommende år bliver afgørende, og hvis vi lykkes, vil fremtidige generationer måske se tilbage og betragte Green AI som en af tidens store transformationer, hvor teknologi og miljømæssigt ansvar udviklede sig sammen og skabte en bedre verden.
Kilder:
- Rapaka, R. (2024). Reducing the Carbon Footprint of AI: An Introduction to Green AI linkedin.com linkedin.com
- Kandemir, M. (2025). Hvorfor AI bruger så meget energi — og hvad vi kan gøre ved det. Penn State IEE Blog iee.psu.edu iee.psu.edu
- Greenly Earth. Den skjulte omkostning ved kunstig intelligens. (2023) greenly.earth greenly.earth
- InfoQ (2025). Stigningen i energi- og vandforbrug ved brug af AI-modeller, og hvordan det kan reduceres infoq.com infoq.com
- Green AI Institute – Policy White Paper (2024) greensoftware.foundation greensoftware.foundation
- Tony Blair Institute (2024). Gør AI grøn: En politisk dagsorden for AI- og energirevolutionerne institute.global institute.global
- Clancy, H. (2024). Meta-dilemmaet: Invester milliarder i AI, men find også måder at reducere udledninger på. GreenBiz/Trellis trellis.net trellis.net
- Patterson, D., et al. (2025). Design af bæredygtig AI: TPU-effektivitet og emissioner. Google Cloud Blog cloud.google.com cloud.google.com
- Sasha Luccioni et al. (2022). Estimering af CO2-aftryk for BLOOM (176B-modellen). JMLR researchgate.net
- Sasha Luccioni & Boris Gamazaychikov (2025). Gemmer AI-modeller deres energiforbrug? Her er, hvad du kan gøre. (Hugging Face blog) huggingface.co huggingface.co
- Schwartz et al. (2020). Green AI. Communications of the ACM cacm.acm.org
- Google Datacentre – Bæredygtighedsside (2023) datacenters.google datacenters.google
- Sundar Pichai (2020). Vores tredje årti med klimahandling: Mod en kulstoffri fremtid. Google Blog blog.google blog.google
- Microsoft CSR – Bæredygtighedsrapport (2023) microsoft.com
- (Yderligere referencer i teksten fra IEA, ITU osv. er citeret via ovenstående kilder.)
