Den osynliga miljöbördan: Hur mycket energi slukar AI egentligen?

Varje gång vi ber en AI att skriva en text, skapa en bild eller göra en film sätts en osynlig kedja i rörelse. Någonstans arbetar servrar i stora datacenter, el förbrukas och vatten används för kylning. Det märks inte på skärmen – men det lämnar avtryck.

AI har snabbt blivit en del av undervisning, arbetsliv och vardag. Däremot pratar vi inte så ofta om den infrastruktur som gör tekniken möjlig. Vad kostar egentligen våra frågor i energi och andra naturresurser – och hur kan vi hjälpa eleverna att förstå även denna sida av AI?

En vanlig textfråga på Google Gemini drar väldigt lite ström (cirka 0,24 wattimmar, vilket motsvarar att ha igång en mikrovågsugn i en sekund).

En enda AI-bild förbrukar lika mycket energi som en fulladdning av en smartphone.

Den allra störste energislukaren är AI-genererad video. Ett enda kort videoklipp kan enligt de beräkningar som DN redovisar motsvara energin för att granska 200 000 mejl efter skräppost. Men genom att dra ner upplösningen och antalet bilder per sekund kan man sänka förbrukningen.

En enskild prompt märks knappt – men miljarder frågor varje dag gör avtrycken betydligt större. Hur stort? Den frågan försöker en ny studie ge svar på.

En studie från FN:s universitet för vatten, miljö och hälsa - refererad till i en DN-artikel (Larsson, L 2026-06-03) - försöker sätta siffror på utvecklingen. Resultatet är tankeväckande – men visar också varför man måste vara försiktig när man tolkar de stora rubrikerna.

Redan 2030 kan världens datacenter stå för runt tre procent av all elförbrukning på jorden. Om de vore ett land skulle det vara världens sjätte största elkonsument. AI-beräkningar utgör i dag en femtedel av den förbrukningen, en andel som väntas fördubblas till 2030. 

År 2030 beräknas datacentren dra lika mycket vatten som hela befolkningen i Afrika söder om Sahara förbrukar, och kräva ett landområde större än 14 000 kvadratkilometer bara för elproduktionen.

Sverige hör i dag till de bättre exemplen.. Tack vare den nästan fossilfria elproduktionen – med tyngdpunkt på kärn- och vattenkraft – hamnar Sverige, tillsammans med Frankrike och Schweiz, bland länderna med låga utsläpp från elproduktionen. Norra Sverige lyfts särskilt fram: gott om vattenkraft och ett svalt klimat som minskar behovet av kylning.

Men resultaten beror också på hur man räknar. Studien har till exempel använt måttet vattenavtryck, vilket är ett bredare mått än den direkta vattenförbrukningen. Där ingår även avdunstning och försämrad vattenkvalitet. Räknar man på det sättet så hamnar Sverige betydligt sämre till, bland annat på grund av vattenkraften.

Samtidigt är bilden mer nyanserad än rubrikerna ofta ger sken av. AI:s energiförbrukning ökar snabbt, men Niusha Shafiabady, professor i datorintelligens och intervuad i DN, betonar att AI:s resursförbrukning måste sättas i relation till andra betydligt större miljöutmaningar.  Fossila bränslen, markförstöring, industriellt jordbruk och globala leveranskedjor är fortfarande än större miljöbovar.

Faran är därför inte bara AI:s växande miljöpåverkan utan också risken att AI:s påverkan överskattas medan de verkligt stora miljöbovarna hamnar i skymundan.

AI-användningen kommer knappast att försvinna. Frågan är därför inte om vi ska använda tekniken – utan hur vi använder den klokt. Precis som vi lär elever att vara källkritiska och göra medvetna val på nätet behöver vi också prata om den osynliga infrastrukturen bakom AI och vilka konsekvenser våra digitala val faktiskt får. 

Hur kan du arbeta vidare med detta tillsammans med eleverna?

Diskussionen om AI handlar ofta om fusk, möjligheter och lärande. Men AI är också en miljö- och hållbarhetsfråga. Några frågor att utforska tillsammans med eleverna:

• Vad händer egentligen när vi skriver en prompt till ett AI-verktyg? Försök beskriva den osynliga resan som frågan gör genom internet och datacenter.
• Varför kräver AI-video mer resurser än text? När kan det vara motiverat?
• Hur ska vi tänka kring hållbar användning av AI? Behöver vi alltid välja den mest avancerade modellen eller räcker ibland enklare lösningar?
• Varför är det viktigt att sätta AI:s miljöpåverkan i relation till andra stora miljöutmaningar? 
• Digital kompetens är viktigt att vi har. Vad innebär det egentligen för oss var och en? 

Kolla in artikeln och se hur siffrorna ser ut i grafisk form – elförbrukning, vattenavtryck och markanvändning uppdelat land för land.

Se också kommande inlägg om klimatkalkylatorn:  Hur stort klimatavtryck har din AI-användning?

‌Skrivet av Monica Nilsson-Ehrenstråle och språkgranskat med hjälp av AI

_____________________

LÄS DN-artikeln: Larsson, L. (2026, June 3). Energiförbrukning från artificiell intelligens exploderar. DN.Se; Dagens Nyheter. https://www.dn.se/ekonomi/sa-mycket-energi-slukar-varldens-ai-datacenter/

FORSKNINGSARTIKELN: Miriam Aczel, Sanaz Chamanara, Mir Matin, Aria Farsi, Tshilidzi Marwala and Kaveh Madani (2026). Environmental Cost of Artificial Intelligence: Carbon, Water, and Land Footprints. United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU INWEH). https://collections.unu.edu/eserv/UNU:10647/UNU-INWEH-Report-The_Env_Cost_of_AI-2026.pdf

MER ATT LÄSA

Heikkilä, M. (2023, December). Making an image with generative AI uses as much energy as charging your phone. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/12/01/1084189/making-an-image-with-generative-ai-uses-as-much-energy-as-charging-your-phone/

United Nations. (2025, April 7). Artificial intelligence: How much energy does AI use? United Nations Western Europe. https://unric.org/en/artificial-intelligence-how-much-energy-does-ai-use/

.

Återanvänd AI-bild från Lummi.ai