AI voelt misschien nog als “software”, maar de impact is keihard fysiek: stroom, kabels, trafo’s, stations, ruimte op het net. Terwijl iedereen praat over generatieve AI, is er in de praktijk een ander gesprek gaande bij netbeheerders, asset owners en projectleiders:
“We krijgen het gewoon niet meer aangesloten.”
In deze blog leggen we uit wat de AI energy crunch is, waarom hij jouw projecten raakt en vooral, wat je er als organisatie praktisch mee kunt doen. Geschreven voor beslissers in bouw, infra en energie.
Heel kort:
De International Energy Agency (IEA) schat dat datacenters in 2024 al zo’n 415 TWh per jaar verbruiken, ongeveer 1,5% van het wereldwijde elektriciteitsverbruik en dat dit richting 2030 kan meer dan verdubbelen, vooral door AI-workloads.
Source > IEA+1
McKinsey rekent uit dat er tot 2030 wereldwijd bijna 7 biljoen dollar aan datacenter-infrastructuur nodig is om de vraag naar AI-compute bij te benen.
Dat zijn geen IT-cijfertjes meer. Dat zijn energie- en infrastructuurbeslissingen.
Een paar harde trends die nu samenkomen:
Kort gezegd: de vraag groeit sneller dan het net en de vergunningen aankunnen. AI is daarbij zowel motor van het probleem als onderdeel van de oplossing.
Je hoort:
Het directe gevolg: Projecten die technisch, financieel en ruimtelijk rond zijn, staan stil omdat er geen ruimte meer is op de kabel.
Zonder een goed energie- en digitalisatiebeeld vroeg in het ontwerp wordt energie een strategisch risico in plaats van een randvoorwaarde.
AI raakt jouw wereld op vier manieren:
Ten eerste door datacenters en edge-locaties als nieuwe buren. Grote AI-datacenters trekken gigawatts aan vermogen naar één locatie, terwijl ook kleinere edge-datacenters (bij stations, tunnels, industrieterreinen) standaard worden in infra- en mobiliteitsprojecten.
Ten tweede verhoogt AI de energieprofielen van jouw assets. Slimme monitoring, real-time video-analyse, autonome apparatuur en digitale twins vereisen allemaal extra rekenkracht en connectiviteit, wat een hogere continue baseload betekent, en niet alleen piekverbruik.
Ten derde maakt AI het systeem flexibeler (als je het goed inzet); het kan vraag en aanbod real-time optimaliseren, batterijen slim aansturen en verbruik verschuiven. Hierdoor kun je met dezelfde aansluiting méér doen, mits je assets en contracten daarop zijn ingericht. The Department of Energy's Energy.gov+2The Department of Energy's Energy.gov+2
Ten slotte wordt energie een expliciete ontwerpvariabele in systems engineering. Waar energie vroeger "iets voor later" was, wordt in serieuze projecten nu gezien dat energieprofielen, grid-opties en flexibiliteitsopties al in de eisenanalyse en systeemarchitectuur worden meegenomen; doe je dat niet, dan loop je achter de feiten aan.
Geen hype, maar dingen die je morgen in je projecten kunt toepassen. Dit deel maakt concreet hoe je proactief kunt omgaan met de toenemende energiebehoefte en -complexiteit die AI met zich meebrengt.
De meest cruciale stap is Energieprofielen vroegtijdig modelleren. Veel organisaties hanteren nog de verouderde strategie van "We vragen gewoon ruim vermogen aan, dan zien we wel," maar in 2025 is dit niet meer houdbaar. De betere aanpak is het maken van gedetailleerde scenario’s die de Basis (huidige operatie), elektrificatie (vloot, warmte, processen), en digitalisering & AI (monitoring, analytics, automatisering) meenemen. Per scenario moet vervolgens het continu vermogen, het piekvermogen, de benodigde flexibiliteit (wat mag afschakelen, wat nooit) en het groeipad voor 5–15 jaar worden uitgewerkt.
Deze nauwkeurige profielen dienen vervolgens als input voor de netbeheerder, de businesscase, contracten met leveranciers, en het ontwerp van opslag en lokale opwek. Hierbij helpt AI zelf om historische data, ontwerpdata en aannames snel te combineren tot consistente, traceerbare scenario’s.
Daarnaast is het cruciaal om assets standaard met flexibiliteit te ontwerpen, aangezien flexibiliteit geld waard is wanneer netcapaciteit schaars is. Dit omvat het gebruik van batterijen (op locatie), stuurbare loads (zoals laadpalen of koeling), hybride systemen (bijvoorbeeld diesel + batterij), en slimme contracten. AI kan hierbij helpen door de optimale mix van opslag, opwek en verbruik te berekenen, businesscases door te rekenen (CAPEX/OPEX, CO₂, risico’s ), en in operatie continu te optimaliseren.
Een andere praktische strategie is het gebruik van digitale tweelingen (Twins) voor energieplanning; dit klinkt 'buzzword-achtig', maar is zeer effectief. Door een virtueel model van je asset/locatie te bouwen met installatieconfiguratie en gebruiksprofielen, kan AI scenario’s draaien (uitval, groei), optimalisaties voorstellen en risico’s identificeren bij netcongestie of piekvraag, waarmee dit soort model-based systems engineering (MBSE) een best practice wordt.
Verder kan AI de processen voor vergunningen en documentatie versnellen door automatisch eisen uit regelgeving te extraheren, concept-teksten te genereren voor toelichtingen en technische beschrijvingen, en consistentie te checken – waarbij AI fungeert als een productiviteitsturbo voor het team, niet als vervanging van specialisten.
Ten slotte biedt AI voordelen voor onderhoud, netbetrouwbaarheid en energiekosten van beheerders en asset owners. Op basis van sensordata en historie kan AI storingskans voorspellen, onderhoud slim plannen en energieverbruik optimaliseren zonder comfort of veiligheid te schaden. Dit leidt tot minder ongeplande stilstand en lagere energierekeningen, wat benadrukt dat AI, mits goed toegepast, naast extra vraag ook efficiëntie en CO₂-reductie kan opleveren. World Economic Forum+1
Basewise levert modulaire AI-oplossingen die specifiek zijn ontworpen om waarde toe te voegen op de plekken waar vandaag de grootste frictie zit in energie- en infrastructuurprojecten. Dit begint bij Systems Engineering & eisenbeheer, waarbij onze AI-oplossingen automatisch eisen, aannames en afhankelijkheden extraheren uit contracten, rapporten en regelgeving om zo de traceerbaarheid op te bouwen (welke energie-eis komt waar vandaan, welke ontwerpkeuze hangt eraan vast?).
Vervolgens faciliteren we Scenario’s en analyses met AI die helpt energieprofielen, groeiscenario’s en flexibiliteitsopties door te rekenen en automatisch rapportages te genereren voor management, netbeheerders en vergunningverlening.
Op het vlak van Documentatie & vergunningen helpt de AI door concept-teksten, toelichtingen en antwoorden op standaardvragen voor te bereiden en consistentie-checks uit te voeren tussen technische documenten.
Ten slotte bieden we Projectsupport via AI-assistenten die teams helpen bij Q&A, uitleg van normen en samenvattingen van lange stukken. Het is belangrijk te benadrukken dat wij geen generieke "AI-doos" leveren, maar een AI-omgeving die naadloos past bij jouw processen, sector en risicoprofiel, zodat je er binnen projecten ook daadwerkelijk mee vooruitkomt.
Als beslisser in deze snel veranderende wereld zijn er cruciale inzichten die je niet mag missen.
De kern is dat AI en energie onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn: AI drijft de vraag naar stroom, maar biedt óók de essentiële tools om slimmer met die stroom om te gaan. Hieruit volgt direct dat Grid-capaciteit een strategisch projectrisico is geworden; wachten "tot de netbeheerder het oplost" is geen houdbaar plan meer.
Dit betekent dat energie vanaf dag één in je systems engineering hoort: het gaat niet alleen om de benodigde hoeveelheid vermogen, maar ook om hoe flexibel, toekomstvast en AI-ready je asset moet zijn.
Het is essentieel om te begrijpen dat AI geen speeltje van de IT-afdeling is, maar een krachtig middel om projecten sneller te ontwerpen, beter te onderbouwen en slimmer te laten draaien – inclusief energie, vergunningen en onderhoud. Bovendien, en dit is een cruciaal punt voor je missie: organisaties die als doel hebben iets constructiefs te bouwen, moeten niet gokken op het zelf bedenken en ontwikkelen van AI, maar dit overlaten aan bedrijven die AI-ontwikkeling als primaire missie hebben.
Uiteindelijk bouwen organisaties die nú investeren in energie-intelligente systemen en AI-ondersteunde engineering een doorslaggevend concurrentievoordeel op in doorlooptijd, kosten, duurzaamheid én risico.
Begin klein maar gericht:
Waar je AI inzet om één concreet energie- of SE-probleem slimmer op te lossen.
Zorg dat energie en AI een plek krijgen in je project- én portfoliosturing.
Niet als hype, maar als harde randvoorwaarde.
Wil je sparren over hoe je AI en systems engineering slim combineert in jouw projecten? Dan is dat precies het type vraag waar Basewise dagelijks mee bezig is.