De Kunstmatige Intelligentie en de Herdefinitie van Datacentra: Groei, Uitdagingen en de Rol van Private Oplossingen

De Impact van Kunstmatige Intelligentie op Datacenters: Uitdagingen en Oplossingen in Europa

Sinds de komst van ChatGPT in november 2022 is de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) ingrijpend veranderd. Het aantal wekelijkse gebruikers steeg in januari 2025 tot meer dan 300 miljoen, en de exponentiële groei van AI heeft verstrekkende gevolgen voor verschillende sectoren, waaronder datacenters. De druk om technologische infrastructuren te moderniseren en te optimaliseren, groeit gestaag. David Carrero, mede-oprichter van Stackscale (Groep Aire), een Europese specialist in cloud-infrastructuur en bare-metal datacenters, verkent de huidige uitdagingen en de noodzaak van privéoplossingen voor het verbeteren van prestaties en beveiliging in dit nieuwe digitale tijdperk.

AI Stelt Nieuwe Eisen aan Datacenters

De werklasten van kunstmatige intelligentie vereisen een ongekende rekenkracht. Dit brengt nieuwe uitdagingen met zich mee voor netwerken, energieverbruik en koeling. Operateurs van datacenters passen hun infrastructuur aan om aan deze eisen te voldoen:

  • Laag-latentie netwerken: “AI-modellen hebben ultrahoge snelheid connectiviteit nodig. Terwijl traditionele datacenters op Ethernet vertrouwen, adopteren steeds meer bedrijven InfiniBand-netwerken om de latentie in high-performance clusters te verlagen,” legt Carrero uit.

  • Hoge energiedichtheid: “Racks die AI-lasten uitvoeren kunnen meer dan 70-80 kW per rack verbruiken, wat een uitdaging vormt voor elektrische distributie en koeling in datacenters,” waarschuwt hij.

  • Geoptimaliseerd infrastructuurontwerp voor AI: “In AI-omgevingen moeten rackconfiguraties worden aangepast, met als prioriteit minder racks per kamer maar met hogere rekendichtheid om de operationele efficiëntie te verbeteren, waarbij de overgang van 10-15 kW naar meer dan 40 kW per rack mogelijk is,” voegt Carrero toe.

Ondanks deze uitdagingen bieden privé- en bare-metal-infrastructuren een optimale oplossing voor bedrijven die op zoek zijn naar garantie op prestaties, geavanceerde beveiliging en meer controle over hun gegevens.

Liquid Cooling: Sleutel tot AI-datacenters

Een van de grootste uitdagingen voor datacenters met AI-lasten is koeling. Hoewel luchtkoeling nog steeds een optie is, versnelt de toename van energiedichtheid de acceptatie van vloeibare koeling. Carrero legt uit: “Vloeibare koeling zal essentieel zijn om racks met hoge dichtheid te beheren. Veel oplossingen winnen terrein en zullen cruciaal zijn voor AI-datacenters.”

De Impact van AI Groei op Energieverbruik

De opkomst van AI heeft het energieverbruik in datacenters verviervoudigd, waardoor er druk komt te liggen op de infrastructuurbeheer. Om deze vraag het hoofd te bieden, implementeren operatoren strategieën zoals:

  • Optimalisatie van energiedesign, waarbij de elektrische capaciteit wordt verhoogd zonder de stabiliteit in gevaar te brengen.

  • Gebruik van hernieuwbare energiebronnen, om de milieueffecten van de toenemende rekenbehoefte te verminderen, mogelijk aanvullend met nieuwe generatie kernenergie voor constante productie.

  • Hervorming van de Service Level Agreements (SLA’s), aangepast aan de nieuwe vereisten voor koeling en vermogen.

Carrero wijst erop dat toegang tot duurzame en efficiënte energie een sleutelfactor is in de evolutie van datacenters in Europa. “Bij Stackscale gebruiken onze datacenters in Madrid en Amsterdam 100% hernieuwbare energie en zijn ze geoptimaliseerd voor efficiëntie bij hoge prestaties,” benadrukt hij.

Private oplossingen: Hoger rendement en beveiliging in het AI-tijdperk

Met de vooruitgang van AI zoeken bedrijven naar infrastructuren die hoge prestaties, lage latentie en maximale beveiliging bieden. Hoewel grote hyperscalers de cloudinfrastructuurmarkt domineren, winnen private en bare-metal oplossingen aan populariteit vanwege verschillende voordelen:

  • Meer controle over gegevens: “Bedrijven die AI-lasten beheren, hebben dedicated omgevingen nodig waar de toegang tot gegevens exclusief is en niet wordt gedeeld met derden,” legt Carrero uit.

  • Geoptimaliseerde prestaties: “Stackscale’s bare-metal oplossingen stellen bedrijven in staat om middelen toe te wijzen zonder virtualisatie-overhead, waarmee de rekencapaciteit maximaal benut kan worden voor efficiënte AI-oplossingen,” benadrukt hij.

  • Geavanceerde beveiliging: “Door te opereren in private omgevingen kunnen bedrijven zorgen voor juridische naleving en bescherming van gevoelige gegevens zonder afhankelijk te zijn van gedeelde infrastructuren.”

  • Voorspelbare kosten: “In tegenstelling tot de volatiliteit van kosten in de publieke cloud, bieden private omgevingen een stabiele en voorspelbare kostenstructuur, wat bedrijven in staat stelt te schalen zonder verrassingen in de facturering.”

De datacenters van Stackscale in Madrid en Amsterdam zijn ontworpen om AI-werklasten te ondersteunen met ultra-snelle netwerken, 100% hernieuwbare energie en een schaalbare infrastructuur voor bedrijven die volledige controle over hun gegevens en middelen vereisen.

Zullen er exclusieve AI-datacenters in de toekomst zijn?

De toekomst van datacenters in het tijdperk van AI blijft in ontwikkeling, maar het lijkt erop dat traditionele datacenters en gespecialiseerde AI-centra verschillende wegen zullen inslaan. Carrero benadrukt dat, indien de vraag naar AI zich stabiliseert op dichtheden tot 100 kW per rack, de huidige datacenters zich kunnen aanpassen. “Als de lasten echter blijven groeien, zijn specifieke datacenters voor AI nodig, geoptimaliseerd voor ultralaat-latentie netwerken en geavanceerde vloeibare koeling,” concludeert hij.

In de komende drie jaar worden er meer gespecialiseerde AI-voorzieningen verwacht, vooral als bedrijven hun AI-oplossingen effectief weten te monetiseren.

“De groei van kunstmatige intelligentie herdefinieert de datacentersector. Bedrijven die hun werkbelasting willen optimaliseren, moeten infrastructuren kiezen die beveiliging, prestaties en energie-efficiëntie bieden. Bij Stackscale zetten we in op private oplossingen die onze klanten in staat stellen om de controle en efficiëntie van hun AI-projecten te maximaliseren zonder afhankelijk te zijn van de publieke cloud,” besluit Carrero.

Scroll naar boven