Vrijwel iedere organisatie heeft inmiddels een AI-strategie. Veel minder organisaties hebben echter nagedacht over wat er nodig is om AI op grote schaal efficiënt te laten draaien. Toch is dat precies waar wordt bepaald of AI-investeringen daadwerkelijk waarde opleveren..
De discussie over AI gaat vandaag vooral over modellen, copilots en AI-agents. Maar de vraag die uiteindelijk het echte verschil maakt, krijgt nog veel te weinig aandacht: wat kost AI eigenlijk zodra je het op grote schaal inzet? Het antwoord ligt in een term die je de komende jaren steeds vaker zult horen: tokenomics.
Eigenlijk is het heel simpel. Alles wat je een AI-model laat doen, kost tokens (woorden of tekstfragmenten). Naarmate het AI-gebruik groeit, neemt ook het aantal tokens exponentieel toe. Tokenomics gaat daarom veel verder dan de prijs per miljoen tokens alleen. Het draait om de volledige keten die nodig is om al die tokens efficiënt, veilig en duurzaam te verwerken – van dataopslag en netwerkcapaciteit tot governance en het uiteindelijke energieverbruik.
AI is zo slim als de data erachter
Nu organisaties de stap zetten van experimenten naar de praktijk, verschuift de aandacht van modellen naar de onderliggende infrastructuur. Veel bedrijven focussen zich nog op vragen als: welk model levert de beste resultaten, of welke AI-agent automatiseert de meeste taken?
Die discussie mist een belangrijk punt. Elke AI-uitkomst is uiteindelijk zo goed als de kwaliteit, beschikbaarheid en het beheer van de data waarop het model terugvalt. Een taalmodel kan alleen relevante antwoorden geven als het toegang heeft tot actuele, betrouwbare en goed beheerde informatie. Wanneer data verspreid staat over verschillende systemen of slecht toegankelijk is, stijgen de kosten terwijl de kwaliteit van de resultaten daalt. Bovendien zijn veel bestaande storageomgevingen ontworpen voor traditionele databases en transacties, niet voor AI-workloads die afhankelijk zijn van enorme hoeveelheden ongestructureerde data en realtime verwerking.
Onderzoek van IDC laat zien dat de investeringen in AI-infrastructuur in Europa spectaculair groeien. Tegelijkertijd heeft minder dan een derde van de bedrijven een infrastructuurstrategie die echt is ontworpen met AI in het achterhoofd. De grootste uitdaging is dan ook niet langer het investeren in AI op zich, maar het inrichten van de juiste basis om de gewenste resultaten ook echt te behalen.
Van passieve opslag naar strategisch dataplatform
In de AI-race verschuift het echte concurrentievoordeel steeds meer naar organisaties die hun data het efficiëntst kunnen beheren en ontsluiten. Het model zelf wordt steeds meer een commodity, terwijl de kwaliteit van de data-infrastructuur het echte onderscheid maakt. Storage verschuift hiermee van een ondersteunende IT-voorziening naar een strategische factor. Niet de hoeveelheid data bepaalt straks je succes, maar hoe snel, veilig en efficiënt die data beschikbaar is voor je AI-modellen.Â
Storage is allang geen passief archief meer waarin je data simpelweg ‘parkeert’. Organisaties hebben behoefte aan geïntegreerde AI-dataplatformen waarin opslag, security, beheer en datamanagement naadloos samenkomen. Dit wordt alleen maar belangrijker naarmate AI-agents steeds zelfstandiger gaan opereren. In zo’n autonome omgeving bepalen de kwaliteit en beschikbaarheid van je data direct de prestaties van AI. Elke onnodige of trage dataverplaatsing verhoogt de kosten, terwijl slecht beheerde data de betrouwbaarheid van de uitkomsten direct ondermijnt.
Voor Europese organisaties speelt daarnaast meer dan alleen prestaties en kosten. Regelgeving zoals NIS2 en DORA stelt strengere eisen aan cyberweerbaarheid, beheer en datasoevereiniteit. Succesvolle AI vraagt om een data-infrastructuur die niet alleen snel en schaalbaar is, maar ook inherent veilig en compliant. Tegelijkertijd weegt het energieverbruik steeds zwaarder. Oudere storagesystemen verbruiken vaak aanzienlijk meer stroom per eenheid werk dan moderne alternatieven. Het moderniseren van je opslag helpt dan ook direct om de operationele kosten te verlagen en je duurzaamheidsdoelen te ondersteunen naarmate je AI-gebruik groeit.
AI-rendement begint bij de data
Het uiteindelijke rendement van AI begint niet op het moment dat een model live gaat. Het begint bij de kwaliteit van de data-infrastructuur die het model voedt.
Organisaties die AI uitsluitend benaderen als een softwarevraagstuk, lopen het risico dat ze vooral hogere kosten creëren. In de tokeneconomie wordt concurrentievoordeel niet bepaald door het aantal AI-toepassingen dat je uitrolt, maar door hoe efficiënt je de data erachter beheert, verplaatst en benut
Tokenomics is daarmee geen technisch detail meer, maar een strategisch bestuursvraagstuk dat rechtstreeks invloed heeft op je innovatie, kostenbeheersing en concurrentiekracht.
Dit is een ingezonden bijdrage van Dell Technologies. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.