We kijken naar de verkeerde kant van AI

Wie de afgelopen jaren een AI-congres bezocht, kon bijna voorspellen waar het gesprek over zou gaan. Eerst waren het de grote taalmodellen. Daarna generatieve AI en nu zijn agents het dominante onderwerp. Logisch. Het is de kant van AI die we zien en waarmee we daadwerkelijk werken.

Maar tijdens de keynote van Huawei in Shanghai valt juist iets anders op. Natuurlijk gaat het over AI. Alleen veel minder over de nieuwste chatbot of het volgende model. Het gaat over honderdduizenden accelerators, gedeeld geheugen, storage, optische verbindingen, datacenters en netwerken. Dat klinkt misschien als de technische achterkant van het verhaal. Ik denk dat het juist steeds meer het verhaal zelf wordt.

AI is uiteindelijk ook gewoon infrastructuur

Huawei schetst een toekomst waarin clusters van 100.000 AI-accelerators geen uitzondering meer zijn. Alleen: 100.000 chips bij elkaar zetten betekent nog niet dat je ook de rekenkracht van 100.000 chips krijgt. Volgens Huawei kan in traditionele architecturen meer dan 40 procent van de trainingstijd verloren gaan aan communicatie tussen chips. Daarom bouwt het bedrijf zijn SuperPoD-architectuur, waarbij duizenden fysieke componenten zich zoveel mogelijk als één computer moeten gedragen.

Het interessante daaraan is niet of Huawei's architectuur uiteindelijk de beste blijkt te zijn. Het interessante is waarom zo'n architectuur überhaupt nodig is. Op dit moment loopt AI tegen de grenzen van infrastructuur aan. Meer intelligentie vraagt om meer compute. Meer compute vraagt om snellere verbindingen. Agents met langere contexten vragen om meer geheugen en storage. Meer AI-workloads vragen om andere datacenters, andere netwerken en uiteindelijk veel meer energie.

AI lijkt aan de voorkant steeds eenvoudiger te worden. Aan de achterkant gebeurt precies het tegenovergestelde.

Het netwerk wordt onderdeel van AI

Misschien is dat wel de belangrijkste observatie uit Shanghai. We zijn gewend om een netwerk te zien als iets dat computers, datacenters en gebruikers met elkaar verbindt. In Huawei's visie wordt connectivity veel fundamenteler onderdeel van de AI-architectuur zelf. Compute zonder snelle verbindingen levert immers geen schaalbaar AI-systeem op. Huawei zegt het tijdens de keynote treffend: compute zonder netwerk creëert informatie-eilanden.

Daarom gaat het verhaal hier niet alleen over nieuwe Ascend-processors. Huawei praat net zo nadrukkelijk over Unified Bus, optische verbindingen, storage, cloud, edge en uiteindelijk 5G- en toekomstige 6G-netwerken. Het doel is één gedistribueerde infrastructuur waarin intelligentie vanuit het datacenter kan bewegen naar cloud, edge, werkplek, auto, huis en apparaat. Dat is een wezenlijk ander perspectief op AI.

De strijd gaat om ecosystemen

We hebben de AI-race de afgelopen jaren vaak teruggebracht tot modellen en chips. Wie heeft het beste model? Wie heeft de snelste GPU? Wie beschikt over de meeste rekenkracht? Maar misschien is dat inmiddels een te beperkte manier om naar die wedstrijd te kijken.

Want de volgende fase vraagt niet om één winnaar op één technologielaag. Er moet een complete keten functioneren: chips, servers, geheugen, storage, optical, networking, cloud, software, modellen én ontwikkelaars. Huawei probeert hier nadrukkelijk zo'n volledige stack tegenover de bestaande ecosystemen te zetten. Het bedrijf spreekt zelf over het bieden van een nieuwe keuze voor de wereld en koppelt zijn hardwarestrategie nadrukkelijk aan open software, ontwikkelaars en partners.

Daarmee wordt de AI-race steeds meer een ecosysteemrace. En dat maakt het voor Europa ook interessant. Want als AI daadwerkelijk een fundamentele infrastructuurlaag onder onze economie wordt, gaat de discussie niet alleen meer over welke AI-toepassing een organisatie kiest. Dan gaat het ook over de infrastructuur waarop die intelligentie draait. Wie die infrastructuur levert. Waar de data staat. Welke technologieën met elkaar kunnen samenwerken. Hoe afhankelijk je bent van één ecosysteem. En hoeveel keuze er uiteindelijk werkelijk overblijft.

Van innovatieproject naar bestuursvraag

Daar ligt volgens mij de belangrijkste verandering voor CIO's en andere technologieleiders. AI begon bij veel organisaties als innovatievraag: wat kunnen we ermee? Daarna werd het een implementatievraag: waar kunnen we er waarde mee creëren? De volgende vraag wordt fundamenteler: welke infrastructuur hebben we nodig als AI werkelijk onderdeel wordt van onze bedrijfsvoering?

Dat is geen discussie die alleen thuishoort bij infrastructuurarchitecten. Het raakt investeringen, cloudstrategie, security, digitale soevereiniteit, energie, continuïteit en strategische afhankelijkheden. Daarmee hoort het uiteindelijk ook thuis op de bestuurstafel. Misschien kijken we daarom nog te vaak naar de verkeerde kant van AI.

Mijn belangrijkste inzicht uit Shanghai is daarom niet dat we nóg grotere AI-systemen gaan bouwen. Het is dat AI volwassen begint te worden als infrastructuur. En zodra dat gebeurt, veranderen ook de vragen die bestuurders moeten stellen. Niet alleen: welke AI willen we gebruiken? Maar ook: waarop draait die AI, van wie zijn we afhankelijk en hoeveel grip houden we zelf? Misschien is dát wel de kant van AI waar we de komende jaren veel meer naar moeten kijken. Want AI zonder infrastructuur blijft uiteindelijk een experiment.

Door: Peter Reyneveld