De kans dat Nederland daadwerkelijk een serieuze AI-fabriek krijgt, is klein. Dat zegt Vladimir Prodanovic, principal program manager bij Nvidia. Het probleem volgens hem: de bestaande datacenters in Nederland zijn gebouwd op air cooling en kunnen niet worden omgebouwd naar de liquid cooling die noodzakelijk is voor AI-infrastructuur.
Het kabinet zei onlangs 70 miljoen euro toe voor de bouw van een AI factory in Groningen. Samen met 60 miljoen euro van Noord-Nederland en 70 miljoen euro vanuit Europa moet dit een totaalinvestering van 200 miljoen euro opleveren. Het expertisecentrum moet medio 2026 openen, de supercomputer begin 2027 volledig operationeel zijn. Maar Prodanovic denkt dat de fabriek er niet gaat komen.
Technisch onmogelijk
De Nvidia-manager, die eerder jarenlang bij Microsoft werkte, is stellig in zijn analyse tijdens het Vertiv-evenement in Italië. De grote spelers die in Nederland zitten, hebben volgens hem geen interesse om een AI factory te bouwen, omdat hun bestaande datacenters daarvoor niet geschikt zijn. In plaats daarvan kijken Nederlandse hyperscalers naar Spanje, Italië en Noorwegen om daar AI-capaciteit in te kopen bij andere partijen.
Het probleem zit volgens hem in de fundamentele architectuur van de bestaande datacenters. Nederlandse datacenters zijn gebouwd voor air cooling, terwijl AI-infrastructuur liquid cooling vereist. “In Nederland hebben we gewoon niet de capaciteit om AI fabrieken te bouwen”, stelt hij. “Omdat al die oude datacenters op airco draaien en niet geschikt zijn voor liquid cooling. En ook niet omgebouwd kunnen worden.”
Waarom ombouwen niet werkt
De uitspraak van Prodanovic wordt ondersteund door technische analyses uit de sector. Volgens Data Center Dynamics zijn bestaande datacenters vaak nooit ontworpen om het statische gewicht van manifolds en extra bekabeling voor GPU-clusters te dragen. In oudere datacenterruimtes is de ruimte onder de vloer bovendien al vol met decennia aan legacy bekabeling en luchtafhandelinginfrastructuur.
CyrusOne, een grote datacenter-operator, benadrukt dat het ombouwen van bestaande datacenters naar liquid cooling ingrijpende aanpassingen vergt: denk aan het aanleggen van leidingen voor koelvloeistof, het versterken van vloeren voor het extra gewicht van de installaties, en het creëren van ruimte voor distributiesystemen. Dit is kostbaar en tijdrovend. McKinstry wijst erop dat immersion cooling – waarbij servers letterlijk worden ondergedompeld in een koelvloeistof – met name in oudere faciliteiten grote verbouwingen noodzakelijk maakt.
Data Center Frontier stelt dat de kosten van het installeren van liquid cooling-systemen significant hoger zijn dan traditionele aircooling, vooral in omgevingen waar bestaande infrastructuur moet worden aangepast. Retrofitting, het aanpassen of upgraden van infrastructuur, van bestaande datacenters kan volgens de organisatie bijzonder uitdagend zijn door beperkte ruimte, infrastructuurbeperkingen en de eis om uptime te handhaven.
De sector is het er grotendeels over eens: voor AI-workloads die 30-60 kilowatt per rack of meer vereisen, is aircooling simpelweg ontoereikend. Traditionele air cooling kan hooguit 10-15 kilowatt per rack aan, aldus meerdere bronnen.
Miljarden-investering noodzakelijk
De schaal van de benodigde investering maakt de uitdaging alleen maar groter. Voor een 100 megawatt datacenter praat je volgens Prodanovic over 6 miljard euro: 1 miljard voor het datacenter zelf en 5 miljard voor het AI-gedeelte. “De overheid heeft net een smak geld gegeven”, merkt hij op, maar de vraag is of die 70 miljoen euro voldoende is voor wat werkelijk nodig is.
Nvidia-manager vertelt dat Microsoft liquid-to-air-systemen met een capaciteit van 150 kilowatt per rack gebruikt, maar dat is volgens hem ontoereikend voor een echte AI factory. Het probleem: deze systemen kunnen niet genoeg warmte afvoeren en creëren oververhitte plekken in het datacenter. Voor AI-toepassingen moet je servers zo dicht mogelijk op elkaar kunnen plaatsen – liefst over meerdere verdiepingen – omdat elke meter afstand tussen servers de snelheid vertraagt. “Elke meter is 5 nanoseconden van latency”, verduidelijkt hij.
Alternatieven
Prodanovic heeft ook weinig vertrouwen in België en Duitsland voor het bouwen van een AI fabriek. “Ik ben niet echt positief over Nederland, België, Duitsland”, zegt hij. Wel ziet hij mogelijkheden in Zuid-Europa en Scandinavië. Deutsche Telekom bouwt momenteel in München een enterprise AI-cloud, gericht op de kleinzakelijke markt met clusters van 250 GPU’s.
Denemarken noemt hij als positief voorbeeld. Daar heeft de overheid actief ingezet op een soevereine AI supercomputer en alle Deense bedrijven bij elkaar gebracht. Het land bouwde de supercomputer Gevion via het Danish Center of AI Innovation en breidt nu verder uit voor een sovereign cloud waar grote Deense bedrijven aan deelnemen.
Partijen als Nebul laten intussen zien dat AI-inferencing in Nederland wel mogelijk is, zij het op een andere schaal dan de grootschalige AI factories waarover Prodanovic spreekt. De vraag is alleen of de plannen voor Groningen deze technische realiteit voldoende in acht nemen.
De conclusie van Prodanovic is helder: voor een serieuze AI factory van 100 megawatt moet je vanaf scratch bouwen, wat een investering van zo’n 6 miljard euro vergt. De Nederlandse 200 miljoen is daarbij een druppel op een gloeiende plaat. En zelfs al zou het geld er zijn, blijft het fundamentele probleem bestaan. “In Nederland hebben we gewoon niet de capaciteit om AI-fabrieken te bouwen”, zegt hij.