MEETMETHODIEK & MOMENTOPNAME

De AI-capaciteit van de VS, Europa en Azië meetbaar maken

Tokenverbruik · datacenters & energie · trainings-compute & chips · kapitaal, modellen & talent

Uitwerking van de meet-oproep uit AI Report (Klöpping & Hage) — “tokens als de nieuwe LNG”

Samengesteld voor

Pascal Hiel — MeasureEverything.io

Versie 1.0 • 5 juni 2026

Bij dit rapport hoort een interactief meet-dashboard (index.html) in dezelfde map

Samenvatting

In AI Report opperden Alexander Klöpping en Wietse Hage om de AI-machtsverhouding meetbaar te maken: gebruik tokenverbruik als indicator, kijk hoe het via Google en Claude (en richting China) explodeert, en redeneer net als bij energie — wie de tokens en de rekencapaciteit beheerst, beheerst de AI. De waarschuwing is de LNG/aardgas-analogie: Europa mag niet opnieuw afhankelijk worden, nu van Amerikaanse of Aziatische AI.

Dit rapport laat zien dat die meting kán, met grotendeels publieke bronnen. Het splitst de vraag in een vraagkant (hoeveel AI verbruiken we, en van wie) en een aanbodkant (hoeveel kunnen we zelf produceren), en voegt een capaciteits-/onafhankelijkheidslens toe. De kernbevindingen, met peildatum medio 2026:

• Vraagkant — tokens. De VS domineert de gepubliceerde absolute volumes (Google verwerkt ~3,2 quadriljoen tokens per maand; OpenAI ~15 miljard tokens per minuut). Maar op de open marktplaats OpenRouter is het aandeel van Chinese modellen gestegen van ~1,2 % (okt 2024) naar ruim 45 % (apr 2026). Europa is hier marginaal: Mistral is de enige noemenswaardige Europese aanbieder.

• Aanbodkant — datacenters & energie. De VS heeft veruit de meeste datacenters (~4.011, mrt 2026) en de grootste pijplijn (Stargate richting ~10 GW). Europa zakte van 25 % (2015) naar 15 % (2024) van de wereldwijde capaciteit; de EU mobiliseert nu €200 mld via InvestAI en 4–5 AI-gigafactories (operationeel 2027–2028). China en de VS samen zijn goed voor ~80 % van de groei in datacenter-stroomverbruik tot 2030 (IEA).

• Compute & chips. De VS bezit ~75 % van de wereldwijde GPU-clustercapaciteit, China ~15 %. Alle frontier-modellen sinds 2023 zijn Amerikaans; China loopt gemiddeld ~7 maanden achter. Europa's enige doorslaggevende troef zit één laag dieper: ASML heeft een feitelijk EUV-monopolie waar zowel de VS als China van afhankelijk zijn.

• Kapitaal, modellen & talent. De VS trok in 2024 $109 mld privaat AI-kapitaal aan, tegen $9,3 mld voor China en $4,5 mld voor het VK; in 2024 kwamen 40 toonaangevende modellen uit de VS, 15 uit China en 3 uit Europa (Stanford AI Index 2025).

Conclusie: de meting bevestigt het beeld uit de podcast. De VS leidt op productie en compute, China heeft de vraagkant van open modellen overgenomen, en Europa is grotendeels afnemer — met ASML als strategische uitzondering. De LNG-analogie klopt: zonder eigen tokens, datacenters en compute importeert Europa zijn AI-capaciteit, inclusief de afhankelijkheid die daarbij hoort.

1. De vraag: van podcast-intuïtie naar meetbaar dashboard

De aanleiding is de meet-oproep uit AI Report. Klöpping en Hage stellen dat de AI-versnelling en de machtsverhouding meetbaar moeten worden gemaakt, zodat beleid niet op onderbuikgevoel drijft. Tokenverbruik is hun voorgestelde indicator — de hoeveelheid tekst die AI-modellen in- en uitlezen — omdat dat de feitelijke economische activiteit van AI weerspiegelt. Hun observatie: het tokenvolume via Google en Anthropic groeit exponentieel, en het Chinese aandeel stijgt hard.

“Tokens worden de nieuwe LNG: een handelsgoed waar geopolitieke afhankelijkheid op rust. Wat als Europese bedrijven niet meer kunnen aansluiten omdat de capaciteit op is?”

— Parafrase van de LNG-analogie uit AI Report (Klöpping & Hage)

De LNG-vergelijking is de kern. Nederland verving Russisch pijplijngas door LNG uit onder meer Qatar — duurder en met nieuwe afhankelijkheden. Als Europa zijn AI niet zelf produceert, koopt het straks tokens en compute in bij de VS of China, met dezelfde kwetsbaarheid. Om dat te sturen, moet je het eerst kunnen meten. Dit rapport vertaalt de intuïtie naar een herhaalbare meetmethodiek met concrete, grotendeels publieke databronnen — en een momentopname.

2. Meetmethodiek

De methodiek splitst “AI-capaciteit” in drie lenzen. Elke lens heeft eigen indicatoren, databronnen en beperkingen. De regio-indeling volgt de podcast: Verenigde Staten, Europa (EU + VK) en Azië (met China als zwaartepunt; Japan, Korea en India als bijrol).

2.1 Vraagkant — hoeveel AI verbruiken we, en van wie?

• Token-throughput per aanbieder (kernindicator). Het aantal verwerkte tokens, herleid naar het herkomstland van de modelmaker. Best meetbare publieke bron: de OpenRouter-rankings, een marktplaats die honderden modellen aanbiedt en dagelijkse tokentotalen per model publiceert.

• Aanbieder-disclosures. Google (maandelijks tokenvolume), OpenAI (tokens per minuut, wekelijkse gebruikers). Niet onafhankelijk geauditeerd, maar wel richtinggevend voor de absolute schaal.

• Onafhankelijke studies. De “State of AI 2025”-studie van a16z en OpenRouter (100 biljoen tokens geanalyseerd) en academische panels (MIT/BU) gebruiken OpenRouter-data als wetenschappelijke maatstaf.

Concreet meetrecept (herhaalbaar)

1. Haal op. GET https://openrouter.ai/api/v1/datasets/rankings-daily (top-50 modellen per dag + een aggregaat “other”-rij). Vereist een geldige OpenRouter API-key; gelimiteerd tot 30 verzoeken/min.

2. Map model → regio. Koppel elke model_permaslug aan de modelmaker (openai/, anthropic/, google/, meta- → VS; deepseek/, qwen/alibaba, moonshotai/kimi, z-ai/glm, minimax, tencent, xiaomi → China; mistralai/ → EU).

3. Aggregeer. Tel tokens per regio op en bereken het procentuele aandeel VS/China/EU/overig per dag of week.

2.2 Aanbodkant — hoeveel kunnen we zelf produceren?

• Datacenters. Aantal en capaciteit (gigawatt IT-vermogen), gebouwd én gepland, per continent. Bronnen: JLL/CBRE-marktoutlooks, datacenter-tellingen per land, en aangekondigde projecten (Stargate, EU-gigafactories).

• Energie. Stroomverbruik van datacenters per regio als fysieke bovengrens. Gezaghebbende bron: IEA “Energy and AI” (2025).

• Kapitaal (capex). Investeringen van hyperscalers en overheden in AI-infrastructuur — de geldstroom achter het aanbod.

2.3 Capaciteit & onafhankelijkheid — wie kan het zelf?

• Trainings-compute. Aandeel van de wereldwijde GPU-clustercapaciteit per land (Epoch AI) — de motor om frontier-modellen te trainen.

• Chips & chokepoints. Nvidia-GPU's (en exportcontroles richting China) plus ASML's EUV-monopolie als Europese troef.

• Modellen, kapitaal & talent. Aantal toonaangevende modellen per land, privaat AI-kapitaal en talentstromen (Stanford AI Index).

2.4 Belangrijke beperkingen (lees dit vóór je cijfers vergelijkt)

• Tokenizers verschillen. OpenRouter waarschuwt expliciet: tokens van de ene aanbieder zijn niet 1-op-1 vergelijkbaar met die van een andere; elke aanbieder telt met zijn eigen tokenizer.

• OpenRouter is een dwarsdoorsnede, geen totaal. Het is een ontwikkelaars-marktplaats. Direct verkeer naar ChatGPT en Google valt er grotendeels buiten — die absolute volumes zijn vele malen groter.

• China's binnenlandse markt is grotendeels onzichtbaar. Schattingen van ~140 biljoen dagelijkse API-calls in China lopen via eigen platforms en zitten niet in westerse data.

• Herkomst ≠ locatie. Een Chinees open-gewicht-model draait vaak op Amerikaanse hardware. “Regio van de maker” meet invloed/IP, niet waar de rekenkracht fysiek staat.

• Disclosures zijn zelfgerapporteerd. Bedrijfscijfers (Google, OpenAI) zijn niet geauditeerd en dienen ook marketingdoelen.

3. Indicator 1 — Tokenverbruik per regio

De absolute schaal (aanbieder-disclosures)

De absolute volumes zijn overweldigend Amerikaans: Google's tokenvolume vermenigvuldigde ~6,7× in één jaar tot 3,2 quadriljoen per maand, en OpenAI verwerkt ~15 miljard tokens per minuut. Dit is de “productie + consumptie” van de Amerikaanse platforms samen.

De marktverdeling (OpenRouter — wie wint het ontwikkelaarsverkeer)

OpenRouter laat de relatieve verschuiving zien die de podcast voorspelde. Het aandeel van Chinese modellen steeg van ~1,2 % (okt 2024) naar ruim 45 % (apr 2026). Open-gewicht-modellen leveren bij benadering twee derde van het benoemde open-versus-gesloten tokenvolume. Geen enkele aanbieder houdt meer dan ~23 % marktaandeel — de markt is gefragmenteerd. Wekelijkse momentopname (peil ~28 mei 2026):

De cijfers wisselen wekelijks sterk (in april 2026 voerde bijvoorbeeld Xiaomi's MiMo de lijst aan). De structurele bevinding is robuust: de VS levert de grootste individuele aanbieders, China heeft als blok de open-modellenmarkt overgenomen, en Europa is verwaarloosbaar. Belangrijkste aanjager van de Chinese opmars is prijs — Chinese modellen zijn 10–20× goedkoper dan toonaangevende Amerikaanse alternatieven.

Kanttekening Azië-breed: China's binnenlandse token-economie wordt geschat op ~140 biljoen dagelijkse API-calls op eigen platforms — grotendeels onzichtbaar in westerse data, maar een teken dat de werkelijke Aziatische vraagkant nog veel groter is dan OpenRouter toont.

4. Indicator 2 — Datacenters & energie per continent

Capaciteit en aantallen

Wereldwijd stond er begin 2025 ~122 GW aan datacenter-IT-vermogen; in 2026 gaat naar schatting ~44 GW naar AI-workloads. De VS heeft de grootste voorraad én de grootste pijplijn. Europa's relatieve achterstand is duidelijk: een halvering van het wereldwijde aandeel in tien jaar. De EU probeert dat te keren met InvestAI, maar de eerste gigafactories draaien pas in 2027–2028 — terwijl de Amerikaanse Stargate-capaciteit nu al per kwartaal met gigawatts groeit.

Energie als fysieke bovengrens (IEA)

Energie is de harde limiet onder het aanbod. Volgens de IEA verdubbelt het wereldwijde datacenter-stroomverbruik naar ~945 TWh in 2030 (~3 % van het mondiale totaal), en groeit AI-geoptimaliseerd verbruik ruim vier keer. China en de VS zijn samen goed voor bijna 80 % van die groei: de VS +240 TWh (+130 %), China +175 TWh (+170 %) ten opzichte van 2024. Hoge Europese stroomprijzen worden expliciet genoemd als rem op Europa's AI-race tegen de VS en China.

5. Indicator 3 — Trainings-compute & chips

Rekenkracht: wie kan frontier-modellen trainen?

De aanbodkant van rekenkracht is nog sterker Amerikaans dan de tokens. De VS bezit driekwart van de wereldwijde GPU-clustercapaciteit. Elk model aan de absolute capaciteitsgrens sinds 2023 is Amerikaans; China volgt op gemiddeld zeven maanden. Exportcontroles geven de VS een grote voorsprong in het trainen van topmodellen — maar nauwelijks in het serveren ervan, wat verklaart waarom Chinese modellen de gebruiksmarkt tóch kunnen veroveren.

Chips: de Aziatische schakel en Europa's enige troef

Nvidia is de bottleneck aan de hardwarekant. China is ~13 % van Nvidia's omzet; exportregels rond de H20/H200 schommelden in 2025–2026 (vergunningplicht in apr 2025, $4,5 mld afschrijving, hervatting medio 2025, beperkte H200-licenties begin 2026). Eén laag dieper ligt Europa's beslissende troef: ASML heeft een feitelijk EUV-monopolie — machines van meer dan $120 mln per stuk — waar zowel de VS als China van afhankelijk zijn om geavanceerde AI-chips te maken. Het is de enige plek in deze hele meting waar Europa structureel aan zet is.

“US export controls on lithography tools to China only function with Dutch cooperation — Europe's indispensability provides influence and a credible retaliation threat.”

— Bruegel over ASML als Europese chokepoint

6. Indicator 4 — Kapitaal, modellen & talent

De geldstroom verklaart de rest. Amerikaans privaat AI-kapitaal was in 2024 bijna twaalf keer dat van China en de VS produceerde 40 toonaangevende modellen tegenover 3 uit heel Europa (Stanford AI Index 2025). Europa's lichtpunt is Mistral: na een Series C van €1,7 mld (sept 2025, geleid door ASML met €1,3 mld) is het met een waardering rond €11,7 mld het waardevolste AI-bedrijf van Europa; in maart 2026 haalde het $830 mln schuld op voor een eigen datacenter bij Parijs (13.800 Nvidia-chips). Op talent meldt Schaake een kentering: voor het eerst stroomt er netto meer techtalent van de VS naar Europa dan andersom — een kans die nog niet in harde cijfers zichtbaar is.

7. Scorebord — VS vs. Europa vs. Azië

Het patroon is consistent over alle lenzen: de VS leidt op productie, compute en kapitaal; Azië (China) heeft de open-modellenvraag overgenomen en groeit hard op datacenters en energie; Europa is overwegend afnemer, met ASML als de ene niet-onderhandelbare troef.

8. Wat dit betekent — en het bijbehorende dashboard

De meting onderbouwt de podcast-stelling én de LNG-analogie. Europa verbruikt AI vooral via Amerikaanse en Chinese modellen, bouwt relatief weinig eigen capaciteit, en is voor de hardware afhankelijk van een keten die het zelf deels controleert (ASML) maar niet beheerst (Nvidia/TSMC). “Eigen tokens en compute” is daarmee de Europese variant van “eigen energie”.

Bij dit rapport hoort een interactief meet-dashboard (index.html) in dezelfde map. Dat dashboard zet de hier verzamelde momentopname naast elkaar voor VS/EU/Azië, en kan de tokencijfers desgewenst live verversen via de OpenRouter-API (vul een eigen API-key in; die wordt alleen lokaal in de browser bewaard). Zo wordt de podcast-intuïtie een herhaalbare meting die je elk kwartaal kunt actualiseren — precies het “maak het meetbaar” waar Klöpping en Hage om vroegen.

• Demand-tracker. Token-aandeel VS/China/EU op basis van OpenRouter, plus de absolute disclosures van Google en OpenAI als schaalankers.

• Supply-tracker. Datacenter-aantallen/GW, capex en energie per continent.

• Capability-tracker. GPU-clusteraandeel, frontier-modellen per land, kapitaal en de ASML-chokepoint.

9. Betrouwbaarheid van de cijfers

Alle cijfers in dit rapport komen uit publieke bronnen (zie de bronnenlijst) en zijn niet onafhankelijk geverifieerd. Aanbieder-disclosures (Google, OpenAI) zijn zelfgerapporteerd. OpenRouter-cijfers zijn een dwarsdoorsnede van het ontwikkelaarsverkeer, geen totale markt, en tokens zijn tussen aanbieders niet exact vergelijkbaar (verschillende tokenizers). Datacenter- en energieprognoses (IEA, JLL) zijn scenario's, geen zekerheden. China's binnenlandse volumes zijn grotendeels onmeetbaar in westerse data. Behandel de momentopname dus als richting en orde van grootte, niet als precisie tot op de procent.

Bronnen

Tokenverbruik

• Google verwerkt 3,2 quadriljoen tokens/maand (The Register, mei 2026) https://www.theregister.com/ai-ml/2026/05/19/google_touts_tokenmaxxing_huge_capex_and_ai_agents_at_io/

• Google 3,2 quadriljoen tokens — duiding (Crypto Briefing) https://cryptobriefing.com/google-3-2-quadrillion-tokens-monthly/

• Token race / 480 biljoen → quadriljoen (Tomasz Tunguz) https://tomtunguz.com/trillion-token-race/

• OpenRouter — live model-rankings https://openrouter.ai/rankings

• OpenRouter — Daily token totals API (methodiek/endpoint) https://openrouter.ai/docs/api/api-reference/datasets/get-rankings-daily

• State of AI 2025 — 100T-token studie (a16z + OpenRouter) https://openrouter.ai/state-of-ai

• OpenRouter rankings april 2026 (DigitalApplied) https://www.digitalapplied.com/blog/openrouter-rankings-april-2026-top-ai-models-data

• Chinese modellen leiden OpenRouter-verkeer (TechTimes) https://www.techtimes.com/articles/317352/20260529/chinese-ai-models-lead-openrouter-traffic-coding-gains-come-china-data-risk.htm

• Chinese modellen passeren VS in tokenconsumptie (Trending Topics) https://www.trendingtopics.eu/chinese-ai-models-overtake-us-rivals-in-global-token-consumption/

• OpenRouter > 1 quadriljoen tokens/jaar (Menlo Ventures) https://menlovc.com/perspective/openrouter-now-processes-more-than-a-quadrillion-tokens-a-year/

• OpenAI 15 mld tokens/min, ChatGPT 900M gebruikers (TechCrunch) https://techcrunch.com/2026/02/27/chatgpt-reaches-900m-weekly-active-users/

• China's token-economie: ~140 biljoen calls/dag (AgentMarketCap) https://agentmarketcap.ai/blog/2026/04/14/china-ai-token-economy-140-trillion-daily-calls-global-dominance

Datacenters & energie

• Aantal datacenters per land (Cargoson, nov 2025) https://www.cargoson.com/en/blog/number-of-data-centers-by-country

• Data center boom — feiten & statistieken 2026 (Programs.com) https://programs.com/resources/data-center-statistics/

• Global data center outlook 2026 (JLL) https://www.jll.com/en-us/insights/market-outlook/data-center-outlook

• OpenAI — vijf nieuwe Stargate-sites (richting 10 GW) https://openai.com/index/five-new-stargate-sites/

• Stargate naar 10 GW (Data Center Frontier) https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55319132/scaling-stargate-openais-five-new-us-data-centers-push-toward-10-gw-ai-infrastructure

• EU InvestAI — €200 mld (Europese Commissie) https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_467

• EU €20 mld voor 4 AI-gigafactories (DCD) https://www.datacenterdynamics.com/en/news/eu-allocates-20bn-to-developing-four-ai-gigafactories/

• IEA — Energy and AI (executive summary) https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

• Hoge stroomprijzen remmen Europa's AI-race (CNBC) https://www.cnbc.com/2026/05/18/europe-ai-energy-electricity-costs-data-centers-china-us.html

Compute & chips

• GPU-clustercapaciteit per land — VS ~75 %, China ~15 % (Epoch AI) https://epoch.ai/data-insights/ai-supercomputers-performance-share-by-country

• VS vs China — frontier-achterstand ~7 mnd (Epoch AI) https://epoch.ai/data-insights/us-vs-china-eci

• Nvidia bereidt H200-leveringen China voor (Tom's Hardware) https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidia-prepares-h200-shipments-to-china-as-chip-war-lines-blur

• Gevolgen export H200 naar China (CFR) https://www.cfr.org/expert-brief/consequences-exporting-nvidias-h200-chips-china

• Europa's chipsstrategie / ASML als chokepoint (Bruegel) https://www.bruegel.org/analysis/revamping-europes-chips-strategy-indispensability-not-self-sufficiency

Kapitaal, modellen & talent

• Stanford AI Index 2025 — Economy https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/economy

• Stanford AI Index 2025 — Research & Development https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/research-and-development

• AI Index 2025 — State of AI in 10 charts https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts

• Mistral haalt €1,7 mld op (Series C, ASML leidt) https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai/

• Mistral $830 mln schuld voor datacenter bij Parijs (TechCrunch) https://techcrunch.com/2026/03/30/mistral-ai-raises-830m-in-debt-to-set-up-a-data-center-near-paris/

Disclaimer & colofon

Dit document is een persoonlijk onderzoeksrapport, samengesteld voor Pascal Hiel (MeasureEverything.io). Het is geen financieel of beleidsadvies. Cijfers komen uit publieke bronnen op de peildatum (medio 2026), zijn niet onafhankelijk geverifieerd en geven momentopnames weer in een snel veranderend veld. Bij citaten en cijfers is de oorspronkelijke bron leidend; zie de bronnenlijst voor directe links.