Alert: Blootstelling aan AI-datacenters na correctie

Gepubliceerd op: 11 maart 2025

Alert: Blootstelling aan AI-datacenters na correctie

Het is inmiddels duidelijk dat kunstmatige intelligentie (AI) een gamechanger is die de manier waarop we leven en werken fundamenteel zal veranderen. Tegelijkertijd staan we nog maar aan het begin van deze revolutie. Wat we momenteel vooral zien, is de opkomst van Generatieve AI, maar dit is slechts een van de eerste toepassingen.

In theorie kan AI alles vervangen dat gebaseerd is op data, logica en patronen. Dit betekent dat vrijwel elke industrie op termijn ingrijpend zal veranderen. Om iets van een voorstelling te krijgen, zomaar wat voorbeelden van gebieden waarin AI al een enorme impact heeft of zal krijgen:

Healthcare → AI kan nieuwe medicijnen ontwikkelen, sneller en efficiënter dan menselijke onderzoekers. Daarnaast kunnen algoritmes diagnoses nauwkeuriger stellen dan artsen, wat kan leiden tot vroegtijdige detectie en betere behandelmethodes.
AI in hardware → We zien nu al toepassingen in zelfrijdende auto's, maar AI-geïntegreerde hardware gaat veel verder. Denk aan humanoïde robots die ingezet kunnen worden in zorg, productie en klantenservice.
Advertentie-industrie → AI maakt hyper-gepersonaliseerde content mogelijk, waardoor advertenties en marketingboodschappen op individueel niveau kunnen worden afgestemd.
Entertainment en media → Stel je een gepersonaliseerde film voor op Netflix, waarbij het verhaal zich aanpast aan jouw emoties en voorkeuren in realtime.

De mogelijkheden zijn letterlijk oneindig. Dit is slechts het begin, en de impact van AI zal de komende jaren exponentieel toenemen, met innovaties die we ons nu nauwelijks kunnen voorstellen.

Onstilbare honger naar data

Dit alles leidt tot een explosieve groei naar de vraag van data om om de volgende redenen:

AI-modellen verwerken en genereren enorme hoeveelheden data. De nieuwste AI-systemen hebben miljarden parameters en worden continu bijgeschaafd op basis van real-time input. Dit vereist gigantische opslag- en rekenkracht.
Jevon’s Paradox: Meer efficiëntie leidt tot meer gebruik. AI maakt processen efficiënter, maar in plaats van datavraag te verlagen, verhoogt het juist de adoptie. Dit betekent dat steeds meer bedrijven en consumenten AI-oplossingen inzetten, waardoor de behoefte aan datacenters explosief groeit.

Datacenters als ruggengraat van AI

Datacenters vormen de ruggengraat van AI. Zonder de rekenkracht en opslagcapaciteit van deze immense serverparken zou AI niet kunnen functioneren op de schaal die we vandaag zien. Volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA) zal er de komende vijf jaar meer dan $2 biljoen worden geïnvesteerd in datacenterinfrastructuur. AI-workloads groeien naar verwachting met 25-35% per jaar tot 2027, wat resulteert in een verdrievoudiging van de datacentercapaciteit.

Daarnaast worden datacenters steeds intensiever gebruikt:

Huidige datacenters draaien op 80-84% capaciteit, wat zorgt voor sterke prijszettingskracht en een stijging in contractduur.
De gemiddelde rekenkracht van AI-modellen verdubbelt elke 6-12 maanden, waardoor bedrijven steeds meer infrastructuur nodig hebben.

Limiterende factoren zullen leiden tot structurele schaarste

Momenteel investeren bedrijven als Alphabet, Microsoft, Amazon en Blackstone honderden miljarden in datacenters. Dit roept de vraag op: wordt er niet te veel geïnvesteerd? Dreigt er op termijn een overcapaciteit in de markt?

Onze overtuiging is dat het tegenovergestelde zal gebeuren. Er zijn namelijk twee cruciale limiterende factoren die structurele schaarste in stand zullen houden.

1. Energie: de grootste bottleneck

Datacenters verbruiken enorme hoeveelheden energie. In de VS wordt verwacht dat het elektriciteitsverbruik van datacenters zal stijgen van 4% in 2024 naar 8-10% in 2030. Het stroomnet uitbreiden kost echter zowel tijd als kapitaal en vereist aanzienlijke investeringen van overheden en nutsbedrijven—processen die doorgaans traag verlopen.