Groenere keuzes voor je AI project

A presentation at Samen versnellen met AI in June 2026 in Hilversum, Netherlands by Hidde de Vries

Slide 1

Slide 1

F U T U UTURE OF R E O E OFGOVE e r e n e o r G r o o v s e ke u z t c e j o r p je AI Hidde de Vries, Platform AI en Overheid, 25 June 2026

Slide 2

Slide 2

duurzaamheid

Slide 3

Slide 3

AI

Slide 4

Slide 4

ales • Desktop Apps icro oft 365 opilot Co soft Cop app pilo 365 Cop ilot for. tni .. Win ilot dow for SM s B Microsoft 36 5 Copilot Microso ft Copilo t Studi Micro o soft 36 5 Cop Mic roso ilot C ft 365 hat Mic r C Mic osoft 36 opilot f or S 5C M ros GitHub Copilot in GitHub… ti ub… GitHub Copilot ni GH Student GitHub Copilot http://teybannerman.com orCopilot P Check out the interactive version at rise volumes and press coverage. p Enter w Revei Dot size approximates relative prominence based on Google search s Busnie or sit inside one another. Code Copilots that overlap, bundle together, ilot Cop Copo lit C odin GH g tiub summoning them. This visualisation maps every single one, grouped by category, with lines showing ub lot GitH Copi tiub GH ilot Cop tiub GH GitH ub There are now Copilots inside Copilots, Copilots for other Copilots, and a physical Copilot key on your keyboard for Copolit products and tools all named “Copilot” GHtiub ub GitH As of April 2026, Microsoft has 78 separate Spaces tiub Copilot GH everything Copilot tiub H G CLI Copilot GitHub ce rkspa t Wo ro opilo ilot P bC Cop Free GitHu What happens when you name • Chatbots Agen Cop t ilot Ch GH tiub at Cop Copi ilot lot ni Whiteb oard Copilot in V vai Pul Copolit in se V vai Leam • nig • Copilot in Viva Goasl • Enterprise Platforms • Developer Tools r) o t a cre o (C t n ai Edge P i n ni t o e l d i o p t M tepad o C pilo No Co pilot in Photos M ot Pro l i p o C t Microsof Cs Copilot+ P Copilot key Engage • Copilot in Stream •1 orms F in t o l i Cop Microsoft Security Copilot Azure Copil ot Dashboard. ooks b t e o N Copilot ia Insights t v ePoin V i n Copilot t ni Shar nner Copilot in Dynamics 365 Pr… 365 Su… Copilot in Dyn amics Copilot in Power Pages Copil Team ot ni s Powe rPoin t Copilo t ni opilo t ni utloo k Wodr Cop Cop ilot n ilot Pa g i O es C e tun Sources: Microsoft website, press releases. Jan 2023 - March 2026 .. ynamics 365.. Copilot in D Last updated March 31st 2026. Copilot in Dynamics 365…. Made with Flourish Copilot for Dyna mics 36 Copil 5 ot in M icrosof Copi t Defe lot ni nder Micr Cop osoft ilot ni Fabr Cop P ic o wer Co ilot in BI p D yna Co ilot ni Dy mics 3 Co pilot 65. pilo ni D nam .. i c t in s3 yna 6 m M icro ics 3 5.. 65 sof Sa tE fes ntr a t In view sof Pur cro l Mi oft s tine icro t in Sen M pilo soft Co pilot ni Micro pps Co ilot ni ower A p mate Co ilot ni P er Auto w Cop n Po 65… ilot i ynamics 3 Cop ot in D 365… Copil amics n t in Dy ld… Copilo s 365 Fie Dynamic Copilot in Pal ootete i n ilot OOnneeNN vire p o C t nini neD p O o ilot Cop t ni ni Lo pilo opilot o C C Created by Tey Bannerman. • Hardware ilot p o ilot C p o C • ft icroso vai Copilot ni V Copoli • Business Software r e r o n o i l C pilot xp E e l i o in F •C Copilot ni Vvia Glint • opolit Mcirosoft C • Apps in Other Apps © 2026 Tey Bannerman | http://teybannerman.com

Slide 5

Slide 5

Bron: Tey Bannerman (teybannerman.com/strategy/2026/03/31/how-many-microsoft-copilot-are-there.html)

Slide 6

Slide 6

Classificatie-algoritmen Computer vision Deep learning Generatieve AI Natuurlijke taalverwerking Objectherkenning Machinevertaling

Slide 7

Slide 7

2 5 0 m 1 2 3

  • Malieveld UT REC HT SEB AA N church of Our Saviour T A O STRA A N E L E H HAAGSE HOUT Turfmarkt • Roc Mondriaan van Landbouw, Visserij, Kan NES AN JOH 只 Vo e d s e l z e k e r h e i d e n Natuur Coolblue Logius Arbo Ned Ministerie eld Oostinje 2 4 min RD Haanagg I Je enn H Fewer turn s Kinderboekenmuseum E D A K K k N n E e H h C S c Koningin 3 Bartine Sophiepark 只 Tur fma rkt S H S K E O D L E D E H N E C S HAV 只 2 3 min IE T I N U M M A Avoids s t a i r s AT A TR 2 2m i n Create a Custom Route Get there another way by building your own walking route. L a a n va Logius AN V T AA STR AS MA ing Mini 18:31 ETA •1,8 km Mostly fla t Den H r e N E M O B E UIL Options 2 2m i n IJS HU MP CA Het Pleidnni New Babylon ٨P T A A R T S N E H ALP KO NIN GIN von. VAN WI LH EL 2 4 min 18:33 ETA • 1,9 km HEY Mostly flat 2 3 min St

Slide 8

Slide 8

9:41 Search Select Photos l a s t . f m PRO Collections All R e c o m m e n d a t i o n s A r t i s t s Albums Track s Events 7 Results 23 &24 May Andy &BASHKKA & PARAMIDA & tINI Call Super & Seth Troxler « CCL. & Verraco Chaos In The CBD ÷ Chris Stussy & Shanti Celeste Chuckie & DJ Moortje « Elias Mazian & Moxie EYCEE & SAIDAH « DJ EZ. * Gabrielle Kwarteng Gene On Earth « Goldie + Honey Dijon + HUNEE Identified Patient • Ineffekt • Jensen Interceptorie L o p a Job Jobse &Lil’ Louis # Naomi # Peach & Prosumer lislan d OCT e W 123 i t S d Z X 3 f h V J n Lentekabinet Festival Dep Paard Den Haag SWISHA + T.NO * Young Marco MAY Recreatiegebied Het Twiske 23 Oostzaan 6 .I l e tIwiske. m Cafe Intot h e 2026 AUG Sto 27 Vlie

Slide 9

Slide 9

I I s Al Profitable Yet? X

  • ⼼ 凸 https://isaiprofitable.com L B ookmar ks I S AI PROFITABLE NO. YET? TRACKINGT H ES P E N DA N DREVENUEO F EVERYONE’S BROKE. FRONTIER A I COMPANIES (MAY 2 0 2 6 ) . $1.4T $613B $0 T O T A LI N D U S T R YS P E N D TOTAL I N D U S T R Y R E V E N U E $ S P E N T O N A I S I N C E PA G E LOAD

Slide 10

Slide 10

duurzaamheid

Slide 11

Slide 11

Slide 12

Slide 12

Uitstoot IT > uitstoot luchtvaart

Slide 13

Slide 13

duurzaamheid als People Planet Profit

Slide 14

Slide 14

planeet

Slide 15

Slide 15

planeet Beeld: Data Centre Knowledge

Slide 16

Slide 16

mensen Beeld: 401(K) 2012 op Flickr

Slide 17

Slide 17

mensen

Slide 18

Slide 18

winst 401(K) 2012 on Flickr

Slide 19

Slide 19

planeet mensen ` winst

Slide 20

Slide 20

f o d e o g Is AI r o o v t h c sle ? d i e h m a duurza de verkeerde vraag

Slide 21

Slide 21

AI-gebruik is vaak aanbodgedreven (Niet vraaggedreven)

Slide 22

Slide 22

Duurzaamheidsgetallen hangen af van wat je meetelt (De hele “life cycle” doet ertoe, ook “embodied emissions)

Slide 23

Slide 23

Komt met meer efficiëntie ook stijging gebruik? (Zie Jevon’s Paradox)

Slide 24

Slide 24

Toch is duurzaam kiezen nodig èn de moeite waard

Slide 25

Slide 25

From Efficiency Gains t o Rebound Effects: The Problem of Jevons’ Paradox in Al’s Polarized Environmental Debate ALEXANDRA SASHA LUCCIONI, Huggnig Face, Canada EMMA STRUBELL, Carnegie Mellon University, USA KATE CRAWFORD, Microsoft Research; University of Southern California, USA As the climate crisis deepens, artificial intelligence (Al) has emerged as a contested force: some champion its potential to advance meworns,n ic o u aseived oa n e p r atourm m a i td a p ng. Yet we cannot simply hope for the best outcome. The ‹ a a l٠. 1 policymaking, and broader social and cultural norms. We contend that a narrow focus on direct emissions misrepresents Al’s true climate footprint, limiting the scope for meaningful interventions. We conclude with recommendations that address rebound effects and challenge the market-driven imperatives fueling uncontrolled Al growth. By broadening the analysis to include both direct and indirect consequences, we aim to inform a more comprehensive, evidence-based dialogue on Al’s role in the climate crisis. Additional Key Words and Phrases: Artificial intelligence, Environmental Impacts, Lifecycle Assessment, Rebound Effects, Sustain- ability 1 Introduction

Slide 26

Slide 26

De paus heeft het gezegd vatican.va/content/leo-xiv/en/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html

Slide 27

Slide 27

gov.uk/guidance/government-design-principles#minimise-environmental-impact

Slide 28

Slide 28

12% 20-30% S&P Global Deloitte groei per jaar, energie datacentra VS groei per jaar in energievebruik wereldwijd door generatieve AI

Slide 29

Slide 29

Terugdringen vs compenseren

Slide 30

Slide 30

n e g n i r d g Elimination u r e T vs compenseren

Slide 31

Slide 31

Geen AI

Slide 32

Slide 32

Slide 33

Slide 33

Slide 34

Slide 34

“Eén vraag aan ChatGPT kan 4–5 keer zoveel energie gebruiken dan een standaard zoekopdracht. ” Luccioni, Trevelin, & Mitchell, 2024

Slide 35

Slide 35

“Deze meeting had een email kunnen zijn”

Slide 36

Slide 36

Een paar regels Python/C/Node Toch gewoon mensen inzetten Met de hand samenvatten Wat dan wel? Zelf nadenken Een Excelsheet

Slide 37

Slide 37

Kleinere modellen

Slide 38

Slide 38

DeepSeek V4 Pro (2026) 1.6 biljoen parameters (12 nullen)

Slide 39

Slide 39

kleinste SmolLM van Hugging Face DeepSeek V4 Pro (2026) 135 miljoen 1.6 biljoen parameters (6 nullen) parameters (12 nullen)

Slide 40

Slide 40

“Uitstoot van een lichtgewicht taalmodel is zo’n 0.3 g CO2, bij een groot taalmodel is dat zo’n 10g CO2 (>30× zoveel). ” (per 1000 vragen) Luccioni, Jernite, & Strubell, 2024

Slide 41

Slide 41

“Uitstoot van een lichtgewicht taalmodel is zo’n 0.3 g CO2, bij een groot taalmodel is dat zo’n 10g CO2 ” (per 1000 vragen) (per 1000 vragen) Luccioni, Jernite, & Strubell, 2024

Slide 42

Slide 42

  • → C : huggingface.co/models?sort=trending ☆ ⼼ ■ Bookmarks Hugging Face Ta s k s L i b r a r i e s Main Q Search models, datasets, • Models L an gu ag es Models 2,921,726 Licenses Other Tasks Filter by • Base only
  • I nfer ence Log In Sign Up IL Sort: Trending 2 z a i -org/GLM-5.2 5 p Text Generation • : : 753B • Updated about 10 hours a g o • * 33.6k • 4 • © 1.99k F y Text Generation Any-to-Any E x Image-Text-to-Text E x Image-to-Text 囘 I Docs Pricing v= 83 Spaces
  • Datasets Image-to-Image T a Text-to-Video a @ yuxinlu1/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF Text-to-Image To Text Generation • : 12B • Updated 4 days ago • ½ 415k • © 2.15k Text-to-Speech
  • 44
  • WeiboAI/VibeThinker-3B To Text Generation • 3 Para mete rs < 1B 6B 12B 32B 128B B • Updated 3 days ago • 4:32.4k • 4 • © 600

500B © yuxinlul/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau.. To Text Generation • : 1 2 B • Updated 3 days a g o • * 50.3k • © 3 5 5 Libraries © PyTorch 1F TensorFlow JAX w MiniMaxAI/MiniMax-M3 F Image-Text-to-Text • : 427B • Updated about 11 hours a g o • * 120k • 4 • © 1.2k s Transformers MLX • Diffusers I s Transformers.js GGUF § Safetensors @ u n s l o t h / G L M - 5 . 2 -GGUF

Slide 43

Slide 43

Specifiekere modellen

Slide 44

Slide 44

general purpose modellen

Slide 45

Slide 45

general purpose modellen taak-specifieke modellen Foto: mystic_mabel op Flickr

Slide 46

Slide 46

“multifunctionele architecturen veroorzaken vele malen meer uitstoot dan taak-specifieke systemen” Luccioni, Jernite, & Strubell, 2024 *vertaald van: “multi-purpose, generative architectures”

Slide 47

Slide 47

Gebruik datacentra slim

Slide 48

Slide 48

Middenmeer, The Netherlands 110 hectare / 271 acres

Slide 49

Slide 49

GPUs CPUs geheugen opslag

Slide 50

Slide 50

Elektriciteit Verbruik van servers e.d. Waaruit bestaat de impact van datacenta? Watergebruik Om systemen te koelen CO2 emissie Die met datacentrum geassocieerd is

Slide 51

Slide 51

International Energy Agency,

Slide 52

Slide 52

International Energy Agency,

Slide 53

Slide 53

1 pagina uit een PDF i.p.v. het hele document kortere, specifiekere, explicitere prompts Gebruik minder tokens voeg dingen handig samen voorkom herhaling door met variabelen te werken

Slide 54

Slide 54

“halving the model response length to 200 words reduced energy consumption by 54% ” Perez Ortiz, Drobnjak, 2025

Slide 55

Slide 55

Uptime Heb je vijf negens nodig? 99,99999

Slide 56

Slide 56

Herken greenwashing

Slide 57

Slide 57

F l y Responsidly

Slide 58

Slide 58

“Specific rules should be introduced (…) to tackle (…) misleading environmental claims (‘greenwashing’)” Directive (EU) 2024/825

Slide 59

Slide 59

“Bait and switch” Claims over “traditionele” AI, niet gerelateerd aan en verergerd door generatieve AI

Slide 60

Slide 60

Uit: Ketan Joshi, “The AI Climate Hoax: Behind the Curtain of How Big Tech Greenwashes Impacts”.

Slide 61

Slide 61

Goed bewijs ontbreekt Claims zonder wetenschappelijk onderzoek of onderzoek zonder bewijs

Slide 62

Slide 62

Verborgen emissies Lege beloften Door slimme boekhouding Afleiding door verwijzen naar technieken die er nog niet zijn Bagetaliseren Fatalisme Middels selectieve of contextloze data Doen alsof de doelen toch niet meer te halen zijn

Slide 63

Slide 63

Slide 64

Slide 64

Meten is weten

Slide 65

Slide 65

? Energieverbruik datacentra is vaak onbekend

Slide 66

Slide 66

techpolicy.press/how-big-tech-lobbied-the-eu-to-hide-data-centers-environmental-toll

Slide 67

Slide 67

Photo: Kim Seng on Flickr En lang niet alles wordt meegeteld (“embodied emissions”)

Slide 68

Slide 68

Locatie-gebaseerd vs marktgebaseerde boekhouding

Slide 69

Slide 69

Locatie-gebaseerd Real-time informatie over wat hier nu wordt uitgestoten Verschil meten bij verbeteringen Markt-gebaseerd Compensatie over de hele wereld kan uitstoot hier op “0” zetten Verbetering niet meetbaar

Slide 70

Slide 70

Gebruik net-intensititeit (“grid intensity”)

Slide 71

Slide 71

Net-intensiteit Nederland deze week (19-23 juni 2026) Bron: Electricity Maps

Slide 72

Slide 72

blog.google/company-news/outreach-and-initiatives/sustainability/carbon-aware-computing-location

Slide 73

Slide 73

Samenvattend

Slide 74

Slide 74

Wat hebben we nodig rondom AI en duurzaamheid Kleinere modellen Specifiekere modellen Slimme omgang met datacentra Greenwashing herkennen Meetbare duurzaamheid

Slide 75

Slide 75

Kies bewust