Det råder en paradox i hjärtat av den tekniska utvecklingen. Samtidigt som du ser hur AI-infrastrukturen slukar resurser, presenteras samma teknik som det viktigaste verktyget för att lösa klimatkrisen. Frågan är om de effektivitetsvinster som AI kan leverera väger tyngre än de massiva utsläpp som krävs för att hålla systemen vid liv.

Du möter idag ett narrativ där techbolagen positionerar artificiell intelligens som en möjliggörare för den gröna omställningen. Genom att optimera allt från elnät till materialforskning hävdar förespråkarna att tekniken kan spara in mer koldioxid än vad den själv genererar.

Optimering som klimatverktyg Forskning pekar på flera områden där AI faktiskt kan göra en reell skillnad för planeten:

• Smartare elnät: AI kan förutse svängningar i produktionen av vind- och solkraft med extrem precision. Genom att matcha tillgång och efterfrågan i realtid minskas behovet av fossila reservkraftverk.

• Materialforskning: Processen att upptäcka nya material för effektivare batterier eller koldioxidlagring, som tidigare tog decennier, kan nu kortas ner till månader med hjälp av simuleringar.

• Precision i jordbruket: Genom att analysera satellitdata kan AI hjälpa dig att minska användningen av gödsel och vatten, vilket sänker utsläppen från livsmedelsproduktionen.

Risken för en ”Jevons paradox” Du måste dock förhålla dig kritiskt till begreppet effektivitet. Inom ekonomin talar man om Jevons paradox – fenomenet där tekniska framsteg som gör en resurs mer effektiv paradoxalt nog leder till att den totala förbrukningen ökar eftersom det blir billigare och enklare att använda den.

Om AI gör det 20 procent effektivare att köra ett datacenter, men efterfrågan på AI-tjänster samtidigt ökar med 100 procent, blir nettoeffekten för miljön ändå negativ. Det räcker alltså inte att tekniken blir ”grönare” om volymerna fortsätter att växa okontrollerat.

Slutsatsen för artikelserien blir att AI inte är en automatisk räddning. Det är ett kraftfullt verktyg som kräver politisk styrning och hårda krav på transparens. Utan en medveten reglering riskerar vi att bygga en digital framtid på bekostnad av en beboelig planet.

Källor

Här är de källor och rapporter som ligger till grund för den avslutande analysen om AI som ett verktyg för miljönytta kontra riskerna för ökad konsumtion:

• International Energy Agency (IEA): Energy and AI (April 2025) IEA:s banbrytande rapport som analyserar energisystemet och AI. Den visar att bred användning av AI-lösningar i elnätet skulle kunna spara upp till 110 miljarder dollar årligen och frigöra 175 gigawatt i överföringskapacitet genom smartare styrning.https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
• Google DeepMind: GenCast and GraphCast Research Information om DeepMinds AI-modeller för väderprognoser som har visat sig vara tio gånger mer effektiva än traditionella superdatorer. Dessa används nu för att optimera produktionen av vindkraft och förutsäga extrema väderhändelser. https://deepmind.google/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/
• Boston Consulting Group (BCG): AI in Energy – A New Strategic Playbook (2025) En strategisk rapport som granskar hur AI kan korta ner ledtider för innovation inom nya energitekniker från decennier till år, men som samtidigt varnar för att företag måste hantera sin egen energiförbrukning för att nå nettonollmål.https://www.bcg.com/publications/2025/ai-in-energy-new-strategic-playbook
• TechPolicy.Press: Jevons Paradox and AI Sustainability En kritisk analys som förklarar hur Jevons paradox appliceras på den moderna AI-industrin – där effektivare algoritmer sänker kostnaden per beräkning, vilket i sin tur leder till att efterfrågan och den totala energiförbrukningen exploderar. https://www.techpolicy.press/jevons-paradox-makes-regulating-ai-sustainability-imperative/
• Microsoft: Accelerating Sustainability with AI 2025 Microsofts årliga rapport som fokuserar på partnerskap och tekniska lösningar, såsom AI-verktyget SPARROW för att mäta biologisk mångfald, samt hur bolaget investerar i förnybar energi för att balansera sitt AI-avtryck. https://aka.ms/AcceleratingSustainabilitywithAI2025