Voormalig Google-topman Eric Schmidt stelde onlangs dat “AI’s natural limit is electricity, not chips.” (Fortune, 18 juli 2025) Daarmee benadrukte hij een fundamenteel punt dat steeds duidelijker wordt: wie eigen AI-capaciteit wil ontwikkelen, heeft vooral enorme hoeveelheden energie nodig. Voor Europa, dat zijn digitale autonomie wil versterken, wordt dat een strategische uitdaging.

Datasoevereiniteit vergt controle over infrastructuur

Steeds meer Europese organisaties stappen af van publieke cloud-AI vanwege zorgen over datalekken, AVG-risico’s en afhankelijkheid van buitenlandse infrastructuren. “Bedrijven trekken de stekker uit cloud-AI: liever eigen server dan datalek,” meldde Emerce dit jaar. Uit onderzoek blijkt bovendien dat 41% van de Nederlanders vindt dat persoonsgegevens binnen Europa moeten worden opgeslagen (Nieuws.marketing, 2025).

De beweging richting meer Europese datasoevereiniteit betekent dat kritieke AI-systemen vaker op eigen of regionaal gecontroleerde infrastructuur zullen draaien. Maar die keuze heeft grote implicaties voor de benodigde rekenkracht — en dus voor energie.

AI-capaciteit stuit op het energienet

De energievraag voor AI groeit snel. Schmidt verwacht dat wereldwijd “vele kernreactoren aan vermogen” nodig zullen zijn om de ontwikkeling van geavanceerde modellen mogelijk te maken. Dat is een probleem voor een Europees energiesysteem dat kampt met netcongestie, inefficiënte piekproductie en terugleverkosten voor zonnepanelen.

Op momenten met veel zon is er lokaal een overschot dat niet door het net kan worden verwerkt; op andere momenten is er juist een tekort. De uitdaging is dan ook niet alleen meer duurzame energie opwekken, maar vooral het creëren van een infrastructuur die pieken en dalen kan opvangen en koppelen aan Europese rekenkracht.

Van centrale rekenkracht naar gedistribueerde intelligentie

Als Europa zijn datasoevereiniteit wil versterken, wordt het logisch om AI dichter bij de energiebron te plaatsen. Lokale of regionale AI-capaciteit kan gebruikmaken van tijdelijke overschotten, mits er voldoende opslag beschikbaar is. Dat omvat hyperlokale batterijen, wijkopslag en kleine dataclusters die flexibel kunnen meeschakelen met duurzame energieproductie.

In Denemarken koppelt Meta’s datacenter in Odense restwarmte aan een warmtenet; in IJsland draait Verne Global volledig op geothermie. Dergelijke voorbeelden laten zien dat alternatieve energie-architecturen werken. Voor Europa ligt de uitdaging in het vertalen hiervan naar een schaalbaar, decentraal systeem dat past binnen Europese waarden en regelgeving.

Een hybride model past bij Europese waarden

Een Europese strategie zal waarschijnlijk bestaan uit een combinatie van centrale rekenkracht (bijvoorbeeld voor basisinfra of grote modellen) en lokale AI-capaciteit voor vertrouwelijke data en flexibele workloads. Dit past bij Europese beleidslijnen waarin zowel autonomie als duurzaamheid centraal staan.

Het biedt bovendien een balans tussen twee kernwaarden:

• sociaal, doordat energie en data als publieke infrastructuur worden behandeld;

• liberaal, doordat organisaties keuzevrijheid behouden in waar en hoe zij hun AI-systemen draaien.

Kortom

De vraag naar datasoevereiniteit groeit snel, maar de discussie verschuift nu naar het onderliggende vraagstuk: energie. Zonder een nieuwe energie-architectuur kan Europa zijn AI-ambities niet waarmaken. Het benutten van duurzame piekproductie, gecombineerd met flexibele opslag en regionale rekenkracht, kan een belangrijk onderdeel worden van die strategie.

Europa staat daarmee voor een duidelijke keuze: datasoevereiniteit vereist niet alleen regelgeving, maar vooral een energiesysteem dat meegroeit met de digitale economie.