”Varje fråga till en chattbot kostar en flaska vatten.” Du har kanske hört det. Det stämmer inte. Men det är inte heller påhittat från ingenting, och den som säger att AI inte påverkar miljön alls har också fel.
Här får du räkna, jämföra och bestämma själv. Målet är att du inte ska bli lurad åt något håll, och att du kan avgöra när AI är värt det den kostar.
Molnet står på marken
Filer och AI-tjänster sägs ligga ”i molnet”. Men molnet är byggnader. När du skickar en fråga går den genom nätet till ett , där tusentals datorer räknar fram svaret.
Mer än elen till ett svar
Innan utrustningen används
Material bryts och renas. Chip, servrar och andra delar tillverkas. Det kräver material, energi och vatten.
När du skickar en fråga
Frågan går till datacentret. Svaret går tillbaka genom nätet till dig.
Din skärm
Mobilen eller datorn använder el.
Nätet
Frågan och svaret färdas genom kablar och master som också använder el.
Datacentret
Datorerna använder el och blir varma. Kylningen kan förbruka vatten.
Att träna en modell kräver också beräkningar. Det är en annan aktivitet än att ta fram svaret på din fråga.
Utrustningen tar också vägen någonstans
Den kan återbrukas. När den blir avfall behöver material tas om hand och återvinnas.
Förenklad översikt. Tillverkning och avfall hör till utrustningens livscykel. De tre bilderna under Användning är AI-genererade illustrationer.
Fotografi: Catherine Breslin / Better Images of AI – Silicon on Black 1 / CC BY 4.0. Visas oförändrat i mindre storlek.
Varje led kostar något: el, vatten eller material. Därför är den viktigaste frågan om en miljösiffra: vad räknas? Det som en beräkning tar med kallas dess . FN:s miljöprogram UNEP påpekar att hela kedjan behöver undersökas, från tillverkning till skrot. [1]
Tre saker brukar blandas ihop:
- El mäts i , kWh.
- Utsläpp beror på hur elen görs. Lika mycket el från vindkraft och från kolkraft ger väldigt olika utsläpp.
- Vatten handlar om hur mycket som avdunstar eller inte kommer tillbaka. spelar störst roll där det redan är ont om vatten.
Ett företag skriver: ”Vår AI använder inget vatten.” I det finstilta står att kylningen i deras datacenter inte förbrukar vatten, men att vatten i elproduktionen och vid tillverkningen inte är med. Vilken rubrik stämmer med det finstilta?
Hur mycket drar en fråga?
För en enstaka textfråga är det alltså lite. Men titta på vad som inte är med:
- Siffran är Googles egen mätning av Googles egen tjänst.
- Den gäller bara text, inte bilder eller film.
- Träningen av modellen, din mobil och nätet är inte med, och vattnet gäller bara kylningen i datacentret.
Var kommer flaskan ifrån, då? Från forskare som räknade på en äldre språkmodell, GPT-3. De kom fram till att en halv liter vatten kunde räcka till ungefär 10 till 50 medellånga svar, beroende på var och när datacentret körde. I deras siffra ingår också vatten som förbrukas när elen görs. [3] På vägen genom nätet blev 10 till 50 svar till ”varje fråga”.
Båda siffrorna kan stämma, var och en inom sin systemgräns. De gäller olika modeller och olika år, och de räknar olika vatten.
Hur mycket gränsen betyder syns när någon räknar med fler led. Det franska AI-företaget Mistral gjorde 2025 en livscykelanalys tillsammans med ett konsultföretag och den franska miljömyndigheten ADEME. Den räknade med mer av kedjan än Googles siffra. Enligt analysen förbrukade ett svar på ungefär 300 ord i deras chattbot 45 milliliter vatten, ungefär tre matskedar. Din egen mobil var inte med. [4] Det är ungefär 170 gånger mer än Googles fem droppar. Skillnaden beror både på vad som räknas och på att modellerna och svaren är olika.
Tyngre uppgifter drar mer. I en studie drog bildskapande i genomsnitt ungefär 60 gånger mer el än textskapande. [5] Enligt Internationella energiorganet IEA kan film, AI som skriver långa resonemang innan den svarar och AI-agenter som gör saker åt dig dra hundratals eller tusentals gånger mer energi per fråga än en enkel text. [6]
Två inlägg om AI och vatten
Två inlägg dyker upp i ditt flöde samma kväll.
Inlägg A, ett klipp med stor text: ”Frågade du AI 30 gånger i går? Då använde du 15 liter vatten. Forskare har räknat på det.”
Inlägg B, en kommentar under klippet: ”Flaskgrejen är fake. Google säger att det är fem droppar. AI och miljö är en icke-fråga.”
Vilket av inläggen ville du helst tro på? Det är ofta det som behöver kollas extra noga.
Mindre per gång, mer totalt
Energin per fråga har blivit mycket lägre. Ändå ökar datacentrens elanvändning snabbt. Under 2025 ökade den med 17 procent i världen, och i datacenter byggda för AI med 50 procent. [6]
2024 var det omkring 1,5 procent av all el i världen. Om IEA:s slår in blir det omkring 3 procent 2030. En prognos är en bedömning, ingen mätning.
IEA 2025 och 2026. Gäller alla datacenter, inte bara AI.
Hur kan totalen växa när varje fråga blir billigare? När något blir effektivare blir det ofta billigare och enklare, och då används det mer. Det kallas . Om användningen växer snabbare än tekniken förbättras, ökar totalen ändå.
Pröva i en förenklad modell. Den visar inga verkliga siffror, bara hur två förändringar samverkar.
Utgångsläget är index 100 i ett påhittat räkneexempel. Välj en sorts resurs, till exempel el, och ändra mängden per uppgift och antalet uppgifter. Siffrorna är inga mätningar av en AI-tjänst.
Index i det förenklade exemplet: 150, alltså ökning med 50 procent jämfört med utgångsläget. Utan förbättringen hade samma antal gett 300.
Två elever tolkar samma modell
Ställ modellen på 50 procent per uppgift och tre gånger så många uppgifter. Totalen blir 150.
Ella: ”Totalen steg till 150. Förbättringen gjorde alltså ingen nytta.”
Omar: ”Men 150 är hälften av 300. Vi har halverat förbrukningen!”
Stora tal som inte går att jämföra
”Men en timme Netflix då? Och alla golfbanor?” Jämförelser kan hjälpa oss att förstå storlekar. De kan också lura oss, om talen mäter olika saker.
Tre tal som ofta jämförs
Talen gäller olika år och olika sorters förbrukning. Därför står de inte på samma skala.
En timme streaming
0,077kWh per timme
- Det räknas
- El för tittarens skärm, nätet och datacentret i IEA:s beräkning.
- Gäller AI?
- Nej. Och siffran är gammal.
Golfbanor i USA
≈ 2 000miljarder liter bevattning
- Det räknas
- Vatten som sprutats ut på golfbanorna, enligt en enkät från branschen.
- Gäller AI?
- Nej.
Datacenter i USA
≈ 66miljarder liter förbrukning
- Det räknas
- Vatten som förbrukades direkt i datacentren, till exempel vid kylning.
- Gäller AI?
- Delvis. Alla datacenter, inte bara AI.
Källor: streaming [8], golf [9], datacenter [10].
En elev skriver: ”Golf drar ungefär trettio gånger så mycket vatten som AI. Därför behöver vi inte bry oss om AI:s vatten.” Vad är det största problemet?
Alla jämförelser är inte förbjudna. IEA har räknat ut att om alla vanliga sökningar på nätet gjordes som enkla AI-frågor, skulle det dra mindre än 4 TWh el per år. Det är under en procent av vad alla datacenter drar i dag. [6] Den jämförelsen håller, eftersom den använder samma mått hela vägen: el, i datacenter, per år.
Värt det?
Klassen ska göra en film till avslutningen i nian. Någon har redan testat en AI som gör videoklipp från en textbeskrivning.
Noorvi börjar med en AI-trailer där vi flyger över skolan som i en actionfilm, det går att fixa på en kväll
Vidarmen det är vår sista film. jag vill ha riktiga klipp, typ från lägerskolan och när bussen fastnade
LovaAI är kul men om vi gör femtio klipp och slänger fyrtio vet jag inte vad vi håller på med
Duhur mycket drar ett AI-klipp egentligen?
Ingen siffra avgör det här åt er. Ni vet inte exakt vad just ert verktyg drar. Men ni vet tillräckligt för att tänka klokt:
- Ett kort AI-klipp kräver mycket mer beräkning än en textfråga eller en bild. Film hör till det som drar mest.
- Att göra femtio klipp och slänga fyrtio kostar mer än att skriva manus först och veta vad varje klipp ska visa.
- Ett klipp som redan finns kostar inget mer. Att radera det tar inte tillbaka det som redan gjorts.
- Riktiga klipp från lägerskolan går inte att göra med AI. En flygtur över skolan går inte att filma utan drönare. Ibland är det ena rätt, ibland det andra.
- Gör ni AI-klipp med klasskompisars eller lärares ansikten behöver alla säga ja först. Mer om det i kapitel 6.
AI kan också spara energi, när den används till rätt sak.
IEA bedömer att AI skulle kunna spara energi motsvarande omkring 3 procent av all energi som används i världen till 2035, om hindren för att använda tekniken försvinner. Det är en möjlighet, inte något som redan har hänt. [6]
ECMWF:s AI-modell drar ungefär 1 000 gånger mindre energi per prognos än den vanliga modellen. Betyder det att vädercentret nu drar 1 000 gånger mindre energi för sina prognoser?
Vem kan ändra resten?
Du kan välja hur du använder AI. Men mycket bestäms av andra: vilka verktyg skolan köper, var företagen bygger datacenter och vilken el de använder, och vilka krav politikerna ställer. Sedan 2024 måste till exempel större datacenter i EU rapportera varje år hur mycket energi och vatten de använder. [12] I september 2026 tog EU-kommissionen nästa steg: datacentren ska också få en märkning som visar hur effektivt de använder el och vatten och var elen kommer ifrån. Om Europaparlamentet och EU-länderna inte säger emot kommer de första märkningarna i augusti 2027. [13]
Vem kan ändra vad?
Sortera efter vem som har störst möjlighet att göra det. Flera svar kan vara rimliga.
Skriva manus innan jag genererar fler klipp.
Fråga leverantören vad verktyget drar och vad siffran räknar med.
Bygga datacenter där det finns förnybar el och gott om vatten.
Kräva att datacenter redovisar sin el och sitt vatten.
Visa hur mycket el en bild eller film drar innan man skapar den.
Använda riktiga klipp när de passar bättre.
Pröva själv: planera filmen
Er plan för filmen
Gör en plan för filmen till avslutningen. Ni får använda AI, låta bli eller blanda. Motivera valet utan att påstå saker om miljön som ni inte vet.
Testa dig själv
Svara utan att titta i texten. Det är när du plockar fram det du har läst som det fastnar. Ditt första svar räknas.
Fråga 1 av 5Två datacenter drar exakt lika mycket el. Det ena får sin el från vindkraft, det andra från kolkraft. Vad stämmer?
Fråga 2 av 5Företag A skriver att en fråga till deras chattbot förbrukar 0,3 milliliter vatten. Företag B skriver 30 milliliter för en liknande fråga. Vad är klokast att göra först?
Fråga 3 av 5Energin per AI-fråga har minskat kraftigt de senaste åren. Ändå ökar datacentrens elanvändning snabbt. Hur kan båda stämma?
Fråga 4 av 5I diagrammet över datacentrens el är stapeln för 2030 en prognos. Hur ska du läsa den?
Fråga 5 av 5Er grupp ska göra en AI-bild till en affisch för skoldansen. Vad är klokast om ni vill få en bra bild och samtidigt hålla nere resurserna?
Tre saker att ta med
En enkel textfråga drar lite el och vatten. Bilder, film och AI som skriver långa resonemang innan den svarar drar mycket mer, och den totala användningen växer snabbt.
Fråga alltid vad en miljösiffra räknar med. Två tal kan se jämförbara ut men mäta helt olika saker.
Du avgör när AI är värt det för dig. Skolan, företagen och politikerna avgör resten, och dem kan du ställa frågor till.
Prata om det
I par eller i grupp. Det finns inga rätta svar, men ge skäl för det du tycker och lyssna på någon som tycker annorlunda.
- Vilken siffra om AI och miljön har du sett i ditt flöde, till exempel om vatten eller el? Vad räknade den med, och varför tror du att den spreds?
- Om ett stort datacenter för AI skulle byggas nära där du bor: vad skulle du vilja veta innan, och vem tycker du ska få bestämma?
- Vädercentret använder AI för att göra prognoser med mindre energi. Vilken uppgift i skolan eller hemma skulle AI kunna göra med mindre resurser än i dag, och hur skulle ni kunna kontrollera att det verkligen blev en besparing?
När är AI värt det den kostar, och när räcker något enklare?
Svara med en eller två meningar. Svaret sparas bara i den här webbläsaren och följer med till slutkapitlet Min AI-kompass.
Kapitel 11 i geografi
Samma kapitel, längre in i ett ämne. Fördjupningarna är skrivna för åk 9 och gymnasiets första år, och varje fördjupning slutar med en uppgift som läraren bedömer i ämnet.
För lärare: arbeta med makten, arbetet och jorden i flera ämnen →Dina svar sparas bara i den här webbläsaren. Ladda ned dem eller skriv ut kapitlet om du vill ha dem kvar.
Ord i kapitlet
- Datacenter
- En byggnad full av datorer som kör tjänster på nätet, till exempel AI, streaming och molnlagring.
- Systemgräns
- Det som en beräkning räknar med, och det den lämnar utanför. Ett tal kan vara sant inom sin gräns och ändå säga för lite.
- Kilowattimme
- Ett mått på hur mycket el som används. En lampa på 10 watt drar 1 kilowattimme (kWh) på 100 timmar. 1 kWh är 1 000 wattimmar (Wh), och 1 terawattimme (TWh) är en miljard kWh.
- Vattenförbrukning
- Vatten som används och inte kommer tillbaka till sjön eller ån där det togs, till exempel för att det avdunstar vid kylning. Vattnet finns kvar på jorden, men inte just där.
- Prognos
- En bedömning av hur något kommer att bli, byggd på antaganden. En prognos är ingen mätning.
- Rekyleffekt
- När något blir effektivare och därför används mer, så att den totala förbrukningen minskar mindre än väntat eller till och med ökar.
Läs och se mer
- ArtikelSå påverkar din internetanvändning miljö och klimat
Internetkunskap om datacenter, streaming och generativ AI.
- PoddNya dolda klimathotet
P3 Tech, 7 minuter. Kan AI bli framtidens klimatfråga?
- PoddSvenska bruksorter kan bli energislukande AI-kluster
Klotet, 35 minuter. Vad det betyder när stora datacenter byggs i Sverige.
- ArtikelExplained: Generative AI’s environmental impact
Engelska. MIT om el, kylvatten och hårdvara bakom generativ AI.
- ArtikelEnergy and AI
Engelska. Internationella energiorganets rapport, gratis att läsa.
För lärare
Lektionsstart i Rummet · cirka 20 min
En kort genomgång om resurserna bakom ett AI-svar och vad en miljösiffra räknar med, flaskan som inte stämmer, mindre per gång men mer totalt, datacentrens el 2030, ett vägval om en AI-trailer och en fråga i Fyra hörn om AI är värd energin.
Visa storbilden på projektorn och stega med piltangenterna eller en clicker. Det du kan säga står i lärarpanelen. Eleverna ansluter med en kod och svarar på mobilen eller datorn, utan konto.
Starta lektionen i RummetSyfte
Eleven ska kunna beskriva vilka resurser som finns bakom en AI-tjänst, skilja mellan el, utsläpp och vatten, granska vad en miljösiffra räknar med, förklara hur förbrukningen per gång och den totala förbrukningen kan gå åt olika håll och motivera egna val utan att överdriva underlaget.
Kort pass, cirka 15 minuter
Läs Google-rutan och stycket om flaskan. Gör uppgiften Två inlägg om AI och vatten i par. Avsluta med de tre sakerna att ta med.
En lektion, cirka 45 minuter
Öppningen, resurskedjan och snabbkollen om vattenrubriken (8 min), hur mycket en fråga drar och de två inläggen (12 min), diagrammet, modellen och tolkningsuppgiften (10 min), filmen och planuppgiften (15 min). Jämförelserna med streaming och golf passar som fördjupning eller läxa.
Lyssna efter
- Skiljer eleven mellan el, utsläpp och vatten?
- Kan eleven säga vad en siffra räknar med och vad den lämnar utanför?
- Kan eleven förklara att förbrukningen per gång kan minska samtidigt som totalen ökar?
- Motiverar eleven sitt val utan att hitta på en miljövinst?
Vanliga förenklingar
”Siffran stämde inte, så problemet finns inte.” Be eleven säga vilken uppgift som var fel och vilken fråga som finns kvar. ”Det går inte att veta exakt, så inget går att jämföra.” Be eleven formulera en jämförelse med samma mått. ”Förbättringen hjälpte inte, eftersom totalen steg.” Gå tillbaka till modellens två jämförelser.
Om faktauppgifterna
Googles siffror är företagets egna mätningar från maj 2025 av en medianfråga med text i Gemini-apparna. De omfattar inte träning, användarens enhet eller nätet, och vattnet gäller bara datacentrets direkta kylning. Flaskexemplet kommer från den öppna manusversionen av Li m.fl. (januari 2025) och gäller GPT-3, med ett intervall som beror på plats och tid. Mistrals siffra är företagets egen livscykelanalys från juli 2025 av modellen Mistral Large 2, gjord med Carbone 4 och ADEME och granskad av två andra konsultföretag. Den gäller ett svar på 400 tokens i chattbotten Le Chat, omräknat av oss till ungefär 300 ord, utan användarens egen enhet. Jämförelsen med Google visar hur avgränsningen påverkar talet, inte vilken tjänst som är bäst för miljön. Jämförelsen mellan bild och text kommer från modeller som testades 2023. IEA:s siffror gäller alla datacenter, inte bara AI, och 2030 är en prognos. Golfsiffran är omräknad från 1,63 miljoner acre-feet. Streamingsiffran gäller 2019 och används för att visa hur en avgränsning ser ut, inte som dagens värde. Märkningen av datacenter är en delegerad förordning som kommissionen antog 21 september 2026. Europaparlamentet och rådet har två månader på sig att invända.
Delaktighet
Låt inte eleverna räkna på eller redovisa sin privata användning, och undvik tävlingar i vem som använder minst. Skapande och nöje ska inte beskrivas som meningslöst, och ingen elev ska behöva försvara ett stöd inför klassen.
Kopplingar
Geografi (resurser, energi och vatten), teknik (tekniska system), matematik (procent, index och jämförelser) och samhällskunskap (ansvar och lagstiftning). AILit-domänerna Forma och Möta.
Källor
- UNEP (21 september 2024). AI end-to-end: The environmental impact of the full AI lifecycle needs to be comprehensively assessed. www.unep.org/resources/report/artificial-intelligence-ai-end-end-environmental-impact-full-ai-lifecycle-needs-be
- Google (21 augusti 2025). Measuring the environmental impact of AI inference. Samt Elsworth m.fl. (2025), arXiv:2508.15734. Googles egna mätningar från maj 2025. cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference
- Li, Yang, Islam och Ren (2025). Making AI Less ”Thirsty”. arXiv:2304.03271, version 4, 15 januari 2025. Publicerad i Communications of the ACM 2025. arxiv.org/abs/2304.03271v4
- Mistral AI (22 juli 2025). Our contribution to a global environmental standard for AI. Livscykelanalys av Mistral Large 2, gjord med Carbone 4 och ADEME. Ett svar på 400 tokens i Le Chat, utan användarens enhet. mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai
- Luccioni, Jernite och Strubell (2024). Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? ACM FAccT 2024. arxiv.org/abs/2311.16863
- IEA (16 april 2026). Key Questions on Energy and AI. www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary
- IEA (10 april 2025). Energy and AI. www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary
- IEA (2020, uppdaterad december 2020). The carbon footprint of streaming video: fact-checking the headlines. www.iea.org/commentaries/the-carbon-footprint-of-streaming-video-fact-checking-the-headlines
- GCSAA (30 december 2025). Golf courses reduce water usage by 31 percent according to national survey. 1,63 miljoner acre-feet, omräknat till liter av oss. www.gcsaa.org/who-we-are/media/news-release/2025/12/30/golf-courses-reduce-water-usage-by-31-percent-according-to-national-survey
- Shehabi m.fl. (2024). 2024 United States Data Center Energy Usage Report. Lawrence Berkeley National Laboratory. escholarship.org/uc/item/32d6m0d1
- ECMWF (25 februari 2025). ECMWF’s AI forecasts become operational. www.ecmwf.int/en/about/media-centre/news/2025/ecmwfs-ai-forecasts-become-operational
- Europeiska kommissionen (15 mars 2024). Commission adopts EU-wide scheme for rating sustainability of data centres. Samt sidan Energy performance of data centres. energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive/energy-performance-data-centres_en
- Latham & Watkins (september 2026). European Commission proposes mandatory sustainability label for data centres. Om kommissionens delegerade förordning 21 september 2026, med märkning från 15 augusti 2027. www.lw.com/en/insights/european-commission-proposes-mandatory-sustainability-label-for-data-centres
Hur orolig behöver du vara för AI?